中文摘要：

交通需求存在很大的不确定性，在交通网络设计中，忽视这种不确定性将会造成难以避免的决策风险。本研究将情景分析法与区间分析法相结合，提出基于区间情景的公路交通需求预测方法，使预测结果更具鲁棒性。继而，针对现有公路交通网络设计存在的两大问题，即连续网络设计结果中的路段扩容量在实际中往往没有对应措施，而离散网络设计无法一次性得到路段技术等级与车道数，根据公路网络的实际特点，构造包含技术等级与车道信息的决策变量，并将连续型网络设计问题转化为离散化问题，在此基础上构造混合公路网络设计模型。考虑需求的不确定性，分别运用平均策略与最坏策略，建立基于区间不确定性需求下的混合公路交通网络设计模型。将遗传算法与区间分析相结合，设计求解算法，并给出基于MATLAB的软件实现方法。本研究对于提高公路网络设计的可靠性与抗风险性具有重要的理论意义，对于定量化公路网络规划具有很好的实用价值。

结论摘要：

受多种因素的影响，交通需求具有不确定性与动态性特征。传统交通规划通常将OD需求视为确定性的单一值，将需求预测结果也看成是确定的未来。国内外经验表明，忽视交通需求的不确定性可能导致决策风险。本项目将交通需求看成是区间不确定性的，用区间数来度量。在公路客货运量预测方面，将区间分析法与组合预测法相结合，构建了公路客货运量的区间组合预测模型，对运量进行区间预测；在现状区间OD反推方面，运用区间数路段流量，构建了OD反推的双层规划模型，采用基于区间分析的遗传算法求解，得到区间OD矩阵；在方式选择方面，将区间分析方法与前景理论相结合，构造了出行方式离散选择模型；在区间需求下的交通分配方面，建立了区间鲁棒有效路径的两个标准，运用标号法与分枝定界法求解区间阻抗下的鲁棒最短路，并构建了区间需求下多路径交通分配模型。为了建立区间需求下的鲁棒用户平衡分配模型，构造了交通分配的平衡条件。运用鲁棒偏差标准，创立了区间鲁棒用户平衡分配模型，并且证明该模型满足平衡条件，即OD对某条路径上如果有流量，则其成本必定等于最小鲁棒成本。基于区间运算，运用一种改进的MSA法对模型求解。在公路网络设计方面，基于区间需求下的鲁棒用户平衡分配模型，构建了区间需求下的鲁棒公路网络设计双层规划模型，通过将连续交通网络设计模型的离散化处理，建立了区间需求下的混合公路交通网络设计模型，可一次得到路段技术等级与车道数。考虑概率小但影响大的偶发性超大需求，构建了偶发性超大需求下的公路网络设计模型。基于以上研究，课题组开发了基于MATLAB的交通网络分析工具箱，不仅可求解以上所有模型，并实现数据的可视化，而且能为交通规划研究者提供良好的分析工具。本研究为不确定需求下的交通网络设计提供了理论支持，为计算机辅助交通网络设计提供了技术保障。本研究成果不仅在交通网络规划方面具有广阔的应用前景，而且可拓展应用到物流网络设计、公交网络设计、客运衔接网络设计以及交通工程项目可行性研究与风险评价等多个方面。