【摘 要】
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网约车为居民提供了便捷的出行服务， 同时也给城市交通性能带来影响， 受影响的城市交通环境又将反作用于网约车运营. 为了在大规模场景中探究这种交互影响机制， 本文首先基于宏观基本图理论和元胞传输模型建立了同时考虑交通需求时变性， 状态相关性和区域边界各项异性的交通动力学模型， 将其集成到时间和事件混合驱动的模块化仿真组件中. 其次， 将考虑接驾半径约束的二部图匹配模型集成到出行模块中. 最后， 基于
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（71901183）； 四川省科学技术厅应用基础研究项（2021YJ0066）；
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网约车为居民提供了便捷的出行服务， 同时也给城市交通性能带来影响， 受影响的城市交通环境又将反作用于网约车运营. 为了在大规模场景中探究这种交互影响机制， 本文首先基于宏观基本图理论和元胞传输模型建立了同时考虑交通需求时变性， 状态相关性和区域边界各项异性的交通动力学模型， 将其集成到时间和事件混合驱动的模块化仿真组件中. 其次， 将考虑接驾半径约束的二部图匹配模型集成到出行模块中. 最后， 基于仿真结果， 通过引入交互项的回归模型分析了出行延误率、网约车车队规模及其交互作用对网约车运营指标的影响机制与边际效应. 结果表明， 回归模型中各项指标的拟合优度均达到0.97以上. 对于道路拥堵， 网约车每增加1000辆， 道路出行延误率全天平均增加1.59%， 高峰期平均增加2.04%. 对于网约车， 不同的拥堵条件下都存在使网约车达到利润峰值的最佳车队规模， 多项指标表明大型车队不利于网约车的运营. 此外， 在精度方面， 仿真结果与真实数据差距较小. 在效率方面， 与微观仿真相比， 仿真计算时间至少节约83.3%.
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