路网中的流量是交通科学研究的主题之一,出行者的选择行为决定交通流量的分配结果。路网流量的逐日演化过程为,出行者首先根据实际经验对路径时间进行估计,然后根据估计时间进行路径选择,出行者的路径选择会影响路网中的实际流量以及出行时间,反过来影响下一天的决策。不仅外界的实际交通出行状况,出行者内在的特征也会对路径选择产生影响。本文建立基于参考点的流量逐日演化模型,通过模拟路网流量的逐日演化过程,研究参考点对交通方式选择、路径选择的影响以及自动驾驶车辆影响下的路网流量演化情况。围绕参考点对流量逐日演化的影响,论文进行了如下三部分的研究:(1)建立基于参考点的流量逐日演化模型,通过比较实际费用与参考值,描述出行者的感受对演化过程的影响。本章研究中假设出行者可以选择小汽车、公交车和共享单车中的一种,将某种交通方式的实际成本与三种交通方式的平均成本进行比较,研究出行者的感受对下一天交通方式选择的影响。各交通方式的广义费用受许多因素的影响,出行者选择各交通方式的概率动态变化。共享单车的出现会对出行方式选择产生影响,分析了共享单车影响下,各出行方式的舒适程度及公交车的发车频率对流量演化的影响。(2)使用基于参考点的流量逐日演化模型,通过将实际出行时间与参考点进行比较,研究出行者的感受对路网流量演化的影响。模型中用参数反应出行者对损失的规避大于对等量获得的偏好。首先研究了动态调整的参考点对流量演化的影响,并分析了对应动态系统均衡状态的存在性、唯一性和稳定性。并研究了当参考点反应出行者不同的心态条件下,对应的路径流量以及系统总时间的演化过程。演化结果表明,出行者悲观情况下对应的系统总时间最大,乐观情况下对应的系统总时间最小。(3)研究自动驾驶车辆进入路网后,混合行驶状态下流量演化情况。假设自动驾驶车辆路径调整目标与出行者不同,其路径调整目标为使此部分流量达到整体最优状态,而出行者的路径选择目标是使自身感知费用最小,两种不同的路径调整目标会使路网流量演化至混合均衡状态。根据两种不同的流量调整目标函数进行模拟演化分析,研究自动驾驶车辆的比例以及不同的参考点取值对路网流量演化及总出行时间产生的影响。结果表明,随着自动驾驶车辆比例增加,系统总出行时间减小。