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交通规划中的动态路网及其模型研究 总被引:7,自引:1,他引:7
用传统的路网模型表现动态演变中的路网,存在数据冗余过大和无法揭示动态性的缺点.为此,改进了传统的路网模型,使得路网的拓扑结构与数据物理上相分离、逻辑上相结合.提出了动态路网的概念,研究了其特征,在改进后的传统路网模型基础上建立了动态路网模型,并对模型的应用进行了实例分析.该模型用方案树与邻接表描述动态路网的拓扑结构,用数据库存储路网数据,达到了尽可能减少数据冗余度并有效揭示动态性的目的.动态路网模型对于交通规划中的路网模型优化具有重要的意义,有进一步研究和应用的价值. 相似文献
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导航路网数据改进模型及其组织方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种支持高性能车辆导航的多尺度路网数据模型,该模型根据不同功能对导航数据内容与尺度的要求,将用于计算的路网拓扑数据与用于描述的路网几何数据分离,并分别在垂直方向进行分层抽象,在水平方向进行区域划分;几何数据以显式比例尺作为分层标准,通过多弧段来描述道路几何信息;拓扑数据以道路等级作为分层标准,通过节点-弧段结构来描述路网连通关系;参照动态分段思想设计了一种弧段编码体系,以描述模型上下层弧段之间、单弧段与多弧段之间的对应关系。结果表明:提出的模型能有效地支持导航应用中的多级地图显示与分层路径规划。 相似文献
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对路网交通系统中的交通拥堵进行预测,有利于交通管理和避免交通风险。然而,由于交通管制、道路施工、恶劣天气、自然灾害等原因,路网交通系统的拓扑结构时常发生变化,使得依赖于固定路网拓扑的拥堵预测方法效果不佳。针对这一问题,提出一种双重自适应图卷积循环网络结构(DAGCRN)来处理路网拓扑结构变化情况下的交通拥堵预测问题,该方法运用自适应辅助邻接矩阵对预定义的路网静态图结构进行适应性学习以动态优化原有连接间信息的传递,运用自适应嵌入邻接矩阵对预定义路网静态图结构进行路网隐藏信息的捕捉以确保路网拓扑结构的动态完整性,并采用门控循环单元提取路网交通流的时间特征信息。研究结果表明,DAGCRN具备以下特点:①能够有效捕捉和定位路网拓扑结构发生的变化,并能够在拓扑结构变化时仍然保证拥堵预测的精确率;②相比较一些常见预测模型有更高的预测准确率,尤其是长期预测方面和克服路网结构变化方面更具优势;③进一步的双重自适应功能消融试验,证实了含有自适应辅助邻接矩阵和自适应嵌入邻接矩阵的双重自适应图卷积结构对于路网拓扑结构变化有很强的自适应能力,缺少2个或任一个自适应模块,都会引起模型预测性能的大幅下降。 相似文献
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为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题.研究了含有装行路线路网的特点.建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网.降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系,减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进,节省了计算机存储空间、提高了计算效率.并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件,并进行了实际测试。测试结果表明.府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径.且运算效率较高。 相似文献
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研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性. 相似文献
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针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最... 相似文献
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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。 相似文献
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基于Paramics的城市路网交通控制策略评价系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于微观仿真平台Paramics构建交通控制策略效率评价系统的理论框架与实现方法,并在微观仿真系统中提出了一个两层面的模型来描述路网:拓扑层和仿真层。作为应用实例,选择广州市海珠区中山大学附近路网为研究对象,通过现场交通调查获得道路几何数据及主要路口的实时交通流量数据,在该路口现行的交通控制策略模式的基础上,针对该地区实际存在的交通问题提出了改进的控制策略方案,进而利用所建立的评价系统分别对现行方案及改进方案进行了效率评估,最终根据定量结果获得较优的控制策略方案。 相似文献
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为了克服传统OD矩阵在分析局域路网交通状况时的局限性,该文引入了一种适用于描述局域路网交通出行分布的IO矩阵,提出了基于非线性规划法的IO矩阵反推模型,采用改进的SQP算法求解模型,并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论。采用实际路网对模型进行了测试,并将其与蒙特卡罗仿真法结果进行对比,显示了模型的优越性;最后给出了应用实例。 相似文献
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为了研究应急条件下的区域路网可靠性,建立绍兴市区域路网Vissim仿真模型并进行校准.提出基于交通仿真和蒙特卡洛方法的应急条件下路段行程时间计算模型并结合实测与仿真数据对模型进行修正,并分析路网拓扑空间关系依次建立应急条件下路径、OD对、路网行程时间可靠性模型.量化分级行程时间可靠性,对绍兴市典型路段和典型区域进行仿真与评价分析.研究结果表明,路网行程时间可靠性随应急事件的降低而降低,当越城区和诸暨市应急事件等级由正常降至一级,路网行程时间可靠性由0.519和0.534降低至0.201和0.173.同等应急条件对同一地区不同区域路网存在差异性影响,同等应急条件下诸暨市的路网行程时间可靠性下降比相对于越城区高4.5% ~9.9%,主要由于其自由式路网交通疏散能力较差且非城区交通管理水平较低. 相似文献