基于路网压缩的城市路网脆弱路段识别

为了更高效地识别出突发环境下城市道路网络中的脆弱路段,首先通过网络特性分析,运用网络效率变化量与最大连通子图变化量这两类鲁棒性指标筛选出道路网络的潜在脆弱路段集合,并在此路段集合的基础上设计出一种基于可达性原理的路网矩阵压缩算法,该算法可将原始路网压缩成若干个彼此连通且相互独立的子路网。然后在压缩后的各个子路网上,考虑不同类型出行者对路段阻抗的随机估计偏差以及对应的路径选择行为,推导出一个多用户随机均衡配流模型并用MSA算法进行求解。最后通过改进原有的网络效率指标,构建出一个新的融合交通流随机分布特性的路网脆弱性指标,用来识别各子路网中的脆弱路段,再结合实测数据进行了模型验证。结果表明:相较于传统的遍历法,基于路网压缩的脆弱路段识别模型能够真实地刻画出突发环境下城市路网交通流分布的随机特性,而且求解模型所耗时间明显缩短(计算过程仅约2～3 min);该模型的求解结果对各个子路网中的脆弱路段有着更好的区分(区分度比传统的遍历法高出24.46%),这能够有效地降低传统识别方法对城市网络脆弱路段误判的可能性,并能够及时地为突发环境下的城市交通管理部门提供关于应急救援与人员疏散的决策支持。     

城市道路交通网络的双维度脆弱性分析

针对交通运输网络脆弱性问题,拓展以往单一脆弱性指标的构建,将路网脆弱性划分为拓扑脆弱性和运行脆弱性两个维度,分别确立涵盖多种因素的综合性指标。为验证指标的合理性,算例网络中的路段以正常状态、部分失效和完全失效三种情形模拟现实路网中的突发事故及交通管制等行为对路网的影响。算例结果表明:部分失效和完全失效两种情况下,拓扑脆弱性和运行脆弱性会发生变化,从而证明本文提出的脆弱性指标可以系统反映交通路网脆弱性,弥补了仅依据物理拓扑结构属性或运行特征识别路网脆弱性存在的局限性。此外,通过双维度脆弱性指标寻找路网中的关键路段,对提高交通效率和优化路网配置的作用尤其显著。     

城市道路网络可靠度及其敏感度研究

针对饱和度不能全面反映交通状况的缺点,首先对路段畅通可靠度的计算公式进行了改进;然后利用图论中的最小路集法将路网简化为简单串并联网络,并结合北京市路网实时数据,构建城市路网畅通可靠度的计算方法;最后作为路网畅通可靠度计算方法的延伸,对各条路段进行了敏感度分析,确定引起路网拥堵的关键路段.研究结果表明:改进后得到的畅通可靠度能够较好地反映交通拥挤状况,基于畅通可靠度评价的敏感度分析能有效定位出解决路网拥堵的关键路段,可为道路交通管理部门提供决策及理论支持.     

基于站点的公交网络配流实用模型与算法研究

由于公交网络的特殊性,公交行驶时间与路段流量关联性很小,同时存在着公交车的容量限制,所以,传统的公交网络模型存在着诸多不足。基于此提出拥挤函数概念描述出行阻抗与流量的关系,结合公交出行时间链对公交网络阻抗进行研究,建立基于站点的多路径 容量限制的概率分配模型并对其算法进行分析探讨。最后将模型应用到扬州公交网络实际项目配流中,结果表明,该模型在应用中具有较高的准确性和可靠性。     

基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法

为了更加准确地识别路网中的瓶颈路段,并向路网规划与交通管理提供决策支持,确定了路网瓶颈路段识别的主要影响因子,利用粗糙集方法将通行能力、路网拓扑结构、安全性、常发性拥挤频率与交通流时间均衡系数设为瓶颈路段识别的条件属性.提出了基于粗糙集的路网瓶颈路段识别方法,通过规则提取以识别路网瓶颈路段.通过一个示例路网,验证了路网瓶颈路段识别方法的有效性.该方法也为交通管理者提供了一种实用的路网瓶颈知识获取方法.     

基于自由流时间的交通拥挤收费费率研究

在分析影响交通拥挤收费费率的交通量大小、道路条件、拥挤持续时间、居民消费心理、排队延误等因素的基础上,给出了拥挤情况下基于自由流时间的广义交通费用函数,根据交通平衡理论,建立了交通拥挤收费的固定需求UE平衡模型,并使用方向搜索法,利用C#和C＋＋编程对模型进行求解,最后通过算例分析,得出结论：对单个路段而言,一味的提高收费费率可以降低其相应的路段拥挤度,而对于整个研究路网而言,一味的提高路段收费费率并不能降低整个路网的拥挤度,可能会引起整个路网更加拥挤,因此,必须制定合理有效的收费费率,才能达到预期的效果。     

基于路网拥挤度的交通拥挤收费费率研究

针对交通拥挤路段收费费率的问题,建立了交通拥挤收费的双层规划模型,上层模型为最小化交通路网的拥挤度,下层模型为固定需求的用户平衡。在下层模型中广义出行成本函数考虑了出行时间、油耗和费率。并采用遗传算法进行求解。通过算例分析,得出结论:当广义出行成本函数考虑了油耗的因素时,要使路网的流量达到系统平衡状态,路段收费的费率是不相同的;合理的收费费率能获得最小的路网拥挤度,路网的拥挤度和用户总出行时间并不能同时达到最优。     

集装箱港区集疏运路网脆弱性解析模型

随着港口吞吐量的不断增长,日益庞大的集疏运交通流量也给集疏运路网带来了一定的压力。准确判断港口发展对集疏港道路网络的脆弱性的影响是港口集疏运通道规划主要依据之一。为了研究港口发展对集疏运网络脆弱性的影响,选取一定的评价指标,构建解析模型,并以北方某新建港区为研究对象,基于仿真模拟2015、2020和2030年的港区交通量预测及路网中重要路段交通数据的调查结果,比对有无港区集疏运交通流量情况下集疏港道路网络的脆弱性结果,定量地分析了港区建设对周边城市主干道的脆弱性的影响程度及范围。     

城市混合交通网络系统优化模型及其算法

针对中国城市混合交通网络的特点,考虑影响出行者交通选择的主要因素,分析了城市混合交通网络中出行者的交通选择行为(包括交通方式选择和路径选择);从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段阻抗函数,提出了城市混合交通网络流量分离及分配的变分不等式模型.在此基础上,以城市交通网络系统总阻抗最小为目标,以城市交通管理的政策为手段,采用双层规划方法构造了城市混合交通网络的系统优化模型,并设计了其求解算法.最后通过数值算例,分析了不同交通需求条件下,各种出行方式的流量变化情况以及应采取的系统优化策略.计算结果表明:无论在拥挤条件下还是在非拥挤条件下,优先发展公共交通都是降低网络总费用的有效手段.     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

基于FCD的桥下积水导致城市交通拥堵点段识别方法研究

城市暴雨天气不仅导致了城市大范围的交通拥堵甚至全路网交通瘫痪,同时还造成了严重的经济损失和人员伤亡.文中通过对比分析降雨导致桥下积水日和正常日天气状况下的快速路浮动车交通流特性,综合考虑积水导致交通拥堵的空间影响范围、积水路段的速度变化和时空分布情况,提出了基于样本量比率和交通流速度变化、速度差三者共同作为积水交通拥堵点段识别指标的方法.该方法可排除GPS受随机因素的干扰,减少积水时段内常发性交通拥堵的影响.并将基于ArcGIS程序应用识别算法与实际情况对比,分析结果表明该算法具有一定的准确性和实用性.      

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状，使路网具备抵抗短时激增车流的能力，将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性，提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标，反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性，并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重，提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法，结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例，设计韧性改善方案，针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化；通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示:方案8，10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应，所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势，但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性，并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异，流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近，损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性，能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。      

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。     

考虑环境影响的分流路网设计双层规划模型

研究了考虑环境影响的分流路网设计问题的双层优化模型。其中，上层模型以系统出行总时间最小，CO排放最小为优化目标，并以路段最大饱和度为约束，下层模型为确定性需求下Logit型随机用户均衡配流模型。使用是否选择道路用于分流作为决策变量，将道路网络离散化，设计了基于MSA-Dail的遗传算法对模型进行求解，并利用Nguyen&Dupuis网络对模型和算法进行了验证。研究结果表明：相比于不考虑CO排放，考虑CO排放影响下所设计的分流路网能够减少2 760 g的CO排放以及145 h的出行时间。同时，还求得了客车和货车的分流路网，并给出了各个路段上客车和货车的交通量。此外，通过对OD出行需求的敏感性分析，发现OD出行需求大小对分流路网决策方案的设计有较大的影响，在实际分流路网设计时，应尽可能获取准确的OD出行需求，并针对高峰期和平峰期设计不同的分流方案。     

基于改进LOGIT模型的交通微观仿真动态分配方法

采用改进LOGIT模型作为路径选择模型，广义的出行成本作为交通阻抗，对交通微观仿真系统中发出的车辆进行动态分配，实现路网的随机用户均衡配流。     

基于移动检测技术的城市路网拥挤预测模型

提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.     

Urban Road Network Structure Optimization Method Based on Traffic Safety

考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法.首先分析了不同等级道路之间的衔接方式对出行者选择路径行为的影响,总结了交通事故的影响因素.然后在此基础上提出了基于交通安全的路网构造原则,建立了以路网安全度最大为目标的路网结构模型,并通过求解模型确定各路段的道路等级,得到安全度和结构不同的若干个路网.通过考虑交通事故时间延误情况下,进行随机均衡分配,得到路网各路段的交通量,并计算各路网的交通事故次数.最后提出了路网的安全性评价指标,分析交通事故次数和路网结构指标的关系,提出了考虑安全性的路网结构优化措施,并用实例验证了优化措施的有效性.     

融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流状态预测

城市路网短时交通流预测是实现智慧城市的关键技术，随着人工智能的发展，越来越多的深度学习算法被应用于城市道路交通状态估计和预测研究。但是深度学习因缺少对交通流演化机理的刻画导致其可解释性不强，而交通流解析模型常因预测精度问题导致其应用效果受到限制。为了取长补短，首先对路段传输模型（Link Transmission Model，LTM）进行改进，提出了可以利用真实数据实时校准仿真网络从而提高预测精度的数据驱动型路段传输模型（Data-driven Link Transmission Model，D²LTM），并在此基础上引入时空深度张量神经网络模型（Spatial-temporal Deep Tensor Neural Networks，ST-DTNN）来捕获网络交通流数据中的时间维、空间维和深度维特征信息，形成融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流预测模型D²LTM-STDTNN。该混合模型一方面通过D²LTM机理模型来揭示交通流演化的基本规律，发挥其对城市路网交通流状态时空演化过程的精细刻画能力，增强混合模型机理的可解释性；另一方面利用ST-DTNN模型强大的高维数据挖掘能力和动态特征学习能力，提高城市级路网交通流的短时预测精度。该模型还考虑了交叉口不同转向的短时预测问题，具有更细的空间粒度和时间粒度，因此也具有更大的预测难度。实测结果表明：D²LTM-STDTNN混合模型相对于基准模型预测精度更高，且具备模拟演化机理方面的优势，提升了城市路网短时交通流状态预测能力，揭示了路段间的交通流动态演化规律，可为网络交通流模拟推演和主动管控提供了技术支撑。     

基于攻击策略的城市群复合交通网络脆弱性研究

为了提高城市群交通网络抵抗突发灾害的能力,以复合这样一种全新的视角探索城市群交通网络的脆弱性。首先,基于复杂网络理论,对城市群复合交通网络结构进行了深入分析,采用站点映射法构建了城市群复合交通网络模型。其次,针对城市群复合交通网络结构,确定了脆弱性测度指标和攻击策略。最后,以呼包鄂城市群为例进行了实证研究,构建了道路-轨道复合交通网络模型,对复合交通网络的拓扑特征和脆弱性进行了分析,识别了路网中的关键站点和线路。结果表明:城市群复合交通网络的构建可以降低单一运输方式交通网络的脆弱性,通过对识别出的关键站点和线路的加强防护,可以进一步降低城市群复合交通网络的脆弱性,减小突发灾害造成交通网络瘫痪的风险。     

路网脆弱性指标研究综述

脆弱性评估是目前道路交通网络研究的热点和难点,道路交通系统的复杂性给脆弱性的定义及评估带来了较大的困难,目前路网脆弱性尚未有得到广泛接受的统一定义,研究角度和研究层面也存在较大差别,从而导致没有统一标准的脆弱性评价指标。文中基于国内外相关文献,对已有的比较典型的脆弱性定义及相应的脆弱性评价指标进行梳理,对这些指标的特点与适用性进行总结,并对路网脆弱性评价指标的进一步发展进行了展望。