时间价值和拥堵费用预算都是收费网络中影响出行者道路选择的重要经济参数,它们与道路使用者的收入水平、出行目的等密切相关,直接影响出行行为,进而影响整体路网的流量分布即拥堵收费方案的效果。在之前的研究中,关于时间价值的异质性对交通分配与拥堵收费的影响都已经讨论过,而基于拥堵费用预算异质性的研究较少。拥堵费用预算的定义与一些研究中提到的“心理预算”有相似之处。考虑到出行者出行时可调度资金的有限性、用户不同种类心理账户余额不可互换性以及不同出行者对于花费在拥堵费上的心理承受能力不同,出行者的拥堵费用预算确实对出行者的交通出行行为产生重要影响,且存在异质性。这种影响与时间价值一起,影响出行者对同一拥堵收费方案的不同反应。本文的创新点在于提出了拥堵费用预算对交通分配模型和拥堵收费方案的影响,并把时间价值和拥堵费用预算两个出行者特征要素同时融入到模型中,并考虑了异质拥堵费预算以及两者都为异质性的情况。以往的研究人员并没有对此进行研究。本文主要目的是提供收费网络交通需求流量分布预测的模型和算法工具以及对应的最优拥堵收费方案。首先,假定所有出行者拥有共同的时间价值,我们定义了用户均衡准则,提出了基于异质性拥堵费用预算的网络均衡问题并提出了这一问题的数学模型。随后,使用弗兰克-沃尔夫算法解决了这一问题。使用弗兰克-沃尔夫算法解决这一问题的难点在于网络负载子模型的解决方案,我们提出一个基于异质性拥堵费用预算的网络流负载方法解决了这一问题。在此基础上,通过对系统最优交通流模式最优解的推导,验证了异质性拥堵费用预算条件下第一最优拥堵收费方案的存在。需要注意的是,此时用于计算第一最优拥堵费用的系统最优交通流量应该是基于异质性收费预算的交通流量。在这个模型中,我们假设时间价值是同质的,然而,由于个人收入水平、出行目的、对节约资金的偏好性等因素的不同,时间价值也是异质的,因此,产生了本文第二个模型,基于异质性时间价值与拥堵费用预算的网络均衡问题与拥堵收费方案。在此之前,没有研究同时考虑这两个因素的异质性对网络流均衡问题的影响。由于数学模型的凸性,我们仍可以采用弗兰克-沃尔夫算法解决这一问题,与第一个模型对应算法的最大区别在于网络负载过程中的需求分配,我们提出一个三阶段网络负载方法。通过算例分析,验证本文的模型和算法的有效性,研究异质性时间价值与拥堵费用预算对交通网络流模式的影响和改变。随后,给出了一个考虑拥堵收费预算基于时间差的最优拥堵收费方案及其存在的充分条件。