Measuring the Structural Vulnerability of Road Network:A Network Effciency Perspective

The purpose of this paper is to identify the critical road sections and intersections in a road network which have great inffuence on the normal transport functions of the road network and to optimize the road network structure by reducing its vulnerability. In this paper,the framework of road network structural vulnerability measurement and improvement model is proposed. The network effciency model is used to define road network structural vulnerability. Shanghai freeway network is analyzed based on this model. We find that using this model the critical components of the road network can be identified. Two methods which are increasing connections and rewiring are proposed to optimize the road network structural vulnerability and the results can be used to reduce the network vulnerability. The measurement method that we put forward for structure vulnerability is useful and important to optimize road network structure.     

协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计

根据常态事件下出行者风险规避的路径选择行为和非常态事件下兼具风险规避与后悔规避的路径选择行为,分别以可靠性和脆弱性指标描述常态与非常态事件下的路网性能,构建了协同考虑脆弱性与可靠性的城市道路网络设计一主双从规划模型,其中上层模型为满足可靠性约束条件下的路网脆弱性指标最优（路网可达性最高）,下层模型分别为基于效用理论和后悔理论的随机用户均衡模型. 算例结果表明:与仅考虑脆弱性的模型相比,本文提出的模型在牺牲一定可达性的基础上可获得较高的路网可靠性;当投资预算为0.9 × 107时,平均路网可达性与路网可靠性分别为0.138 8和0.969 6,而仅考虑脆弱性的模型获得的对应指标分别为0.140 5和0.334 1,可达性指标减少了1.20%,可靠性指标增加了190.21%;此外,如果忽视出行决策行为差异,可能获得偏离实际的次优,甚至错误的网络设计方案,无法实现预期设计目标.      

山区公路网关键监测点辨识方法

为了有效识别山区公路网中的关键监测点,合理布设监测设备,以使路网监控成本效益最优化,本文提出了一套山区公路网关键监测点辨识的方法。从路网监控信息采集需求角度出发,将山区公路网关键监测点划分为四种类型：事故黑点关键监测点、基础设施结构安全关键监测点、交通数据采集关键监测点以及气象信息采集关键监测点;引入路网层次划分思想,以道路安全性、功能性、交通流特性以及基础设施特性为划分指标进行路网层次划分,为关键监测点的辨识提供依据;在划分路段单元的基础上,按不同类型关键监测点构建评分指标体系,采用专家打分法和层次分析法对各路段单元进行综合评分排序,并通过设定合理阈值确定路网中的关键监测点。     

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道路交通网络脆弱性是道路网络单元遭到突发事件攻击后在路网单元间相互作用以及外界持续影响下引起的路网整体损失的量度.道路交通网络脆弱性评估除了考虑路网内部单元间相互作用外还应考虑路网节点单元的恢复能力.本文在提出路网脆弱性的概念和分析模型的基础上,综合考虑路网结构、交通流运行状态、应急救援点设置等因素,以路网用户最终损失旅行时间为测度进行了路网脆弱性评估.通过一个简单的路网进行了实例分析,并从新建、改扩建道路、改变救援点设置等方面提出了改善的建议.     

基于网络效率的日变路网脆弱性识别方法

在日变动态路网背景下,采用传统的静态脆弱性识别方法有可能无法完全辨识路网系统单元的脆弱性,这不利于事件管理规划和应急物资调配工作的开展.为此,以日变路网为研究对象,在单路段关闭情形下,定义了基于网络效率的路网动态脆弱性指标,表示为退化路网动态网络效率与完好路网静态网络效率的相对变化率.提出了基于单路段关闭的日变动态配流模型刻画日变路网流量的非均衡动态演化,并给出了相应算法.采用提出的指标和模型在实例网络中验证了日变路网脆弱性识别方法的可行性.对比分析了基于动态网络效率和基于静态网络效率的脆弱性识别结果,发现前者的识别率高于后者.     

基于优化SVM的城市快速路网交通流状态判别

以交通流率、速度和占有率为输入参数,采用交叉验证法优化模型惩罚参数C和核函数参数γ,建立以径向基为核函数的支持向量机模型,判断道路断面交通流状态;结合设计的道路网综合状态指数,依据自由流、拥挤流和阻塞流状态下占有率划分区间,构建城市快速路网交通流状态判别方法;最后以某一区域路网为例,进行了实证性研究．结果表明：该方法对道路断面交通流状态判别精度可达92．22％;同时能够实现道路网范围内对自由流、拥挤流和阻塞流状态的判别,判别精度可达86．67％．     

突发环境下城市道路网关键路段集识别

为了更好地判断出突发环境下城市道路网络中的关键路段,本文结合路网脆弱性分析方法,构建了一种涵盖单条到多条路段失效的关键路段集识别模型.首先,对路网进行随机攻击,运用网络效率、最大连通子图等鲁棒性指标寻找潜在关键路段;然后,引入0-1变量,建立一个含道路通行能力约束的非线性优化模型;再以此为基础,用分段线性化手段处理目标函数与约束条件,将模型转化为一个混合0-1规划问题;最后,以分支定界法求解模型并设计算例验证.结果表明：突发环境下的路网关键路段集一般不是若干关键路段的简单集成,其构成元素在几何拓扑层面上也不具有邻接关系;而且随着失效路段数的增多,路网鲁棒性与总阻抗变化量之间会呈现出较显著的负相关关系,可用“逆向”曲线进行刻画,效果良好.     

总需求固定时出行网络结构的优化

考虑到出行网络结构优化是缓解城市道路交通拥堵的有效措施,构建了提高出行网络和道路网络匹配程度的出行网络优化算法．针对城市道路交通双层网络特性,提出了双层网络的匹配程度指标．考虑匹配程度指标,构建了基于边删除法的出行网络优化算法．分析结果表明：本算法能优化出行网络结构、有效缓解城市道路的交通拥堵．     

基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.     

大学城路网规划方法研究

以美国坎布里奇大学城、美国曼哈顿大学城、英国剑桥郡大学城、英国牛津大学城、德国慕尼黑大学城、日本东京大学城、广州大学城7个国内外典型大学城为例,从案例大学城路网结构、街区尺度、街道设计三个方面出发,分析道路等级和功能,计算路网密度和道路间距。总结国际大学城的经验值,提出大学城路网规划的路网模式设计和道路管理策略。以北京沙河高教园为实例,针对规划路网确定提升改造方案。对比改造前后园区的路网变化,结论证实大学城路网采用合理规划方法的必要性。     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发，提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想，以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性，并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照，利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量，结合基础属性建立二项Logit模型，从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类，其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用；行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性，虽然其个数与路段关键性无明显关系，但其与常见波动程度指标相关性小，可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

多模式复合交通网脆弱性测度

构建了多模式复合交通网络拓扑模型；在传统测度指标的基础上，从各交通方式的差异性、资源公平性和网络可达性相结合的新视角提出了适用于多模式复合交通网的脆弱性测度，分别为子网敏感度、站点分布均衡度和可达指数；选取3种不同攻击策略进行Python仿真，以特点鲜明的东南沿海发达地区和西南边境山区的实际综合交通网为例，对比分析了网络结构脆弱性的差异性和共同点，多重验证了指标的有效性、稳定性和适用性。研究结果表明：浙江省和云南省多模式复合交通网络均符合小世界网络特性，能够使各交通方式间优势互补，降低网络脆弱性；在3组贡献度参数取值下，无论采取何种攻击策略，当失效节点数量相同时，浙江省子网敏感度从大到小总体趋势为公路网、水运网、铁路网，云南省子网敏感度从大到小总体趋势为航空网、公路网、铁路网；浙江省和云南省的公路网站点分布的基尼系数分别为0.196和0.086,均为分布绝对平均，铁路网站点分布的基尼系数分别为0.559和0.702,均为分布差距悬殊，云南省机场分布的基尼系数为0.363,分布相对合理，浙江省水运网港口分布的基尼系数为0.672,分布差距悬殊，说明需要进一步完善铁路网、水运网和航空网的布...     

客流特征视角下的轨道交通网络特征及其脆弱性

为提高城市轨道交通网络脆弱性评估的客观性, 将乘客需求特性集成到网络脆弱性的计算中; 在城市轨道交通网络Space L空间下静态拓扑结构的基础上, 以客流为权重建立了轨道交通加权网络; 基于客流指标提出了车站连接强度和加权节点介数, 用于反映动态网络结构特征, 度量节点间相互作用强度; 针对城市轨道交通网络客流的时空特性, 结合网络客流需求特性, 基于出行消耗最大容限阈值, 构建了站点故障条件下的乘客有效路径子图和网络客流的OD损失率, 进而评估城市轨道交通网络的脆弱性; 以西安城市轨道交通网络为例, 从网络客流视角分析了城市轨道交通网络特征及其脆弱性。研究结果表明: 西安市轨道交通网络具有小世界网络特性, 平均路径长度为10.7, 其中小寨站和北大街站为网络关键节点, 其车站连接强度分别为166 795、149 059, 加权节点介数分别为0.365、0.369, 这两个站点的中断对西安市轨道交通网络效率的影响分别为40.1%、39.4%;乘客出行容限阈值极大地影响着网络中站点的重要性排序, 网络脆弱性随着乘客出行容限阈值的增大而逐渐降低; 脆弱性与介数的相关性强于脆弱性与度和强度的相关性, 随着出行容限阈值的增大, 加权介数与其脆弱性的关联性逐渐降低。可见, 提出的计算指标和方法突出了客流特征与乘客需求对轨道交通网络脆弱性的影响, 能够很好地体现轨道交通网络的功能特性。      

农村公路网等级结构灰色多目标优化模型研究

通过分析当前农村公路网等级结构确定方法,指出路网等级结构确定方法中优化目标的优先顺序以及在约束条件下的技术系数和资源约束都存在灰度的问题.运用灰色系统理论原理,构建了农村公路网等级结构灰色多目标优化模型.该模型使公路网规划者在农村公路网等级结构确定存在灰度的情况下,得到满意可行的结论.     

路段容量随机下降路网的行程时间可靠性

基于均匀分布的路段容量,分析了退化路网中路段行程时间的随机变动,构建了概率用户均衡交通分配模型,证明了等价数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法.在此基础上,建立了路段、路径及OD对行程时间可靠性计算模型.最后,在一简单网络上进行了计算分析.     

连续交通网络设计的全局双层多项式优化模型

提出了一种面向典型连续交通网络设计问题的全局双层多项式优化模型,其函数均为多项式,且下层问题为凸问题;上层问题旨在优化网络性能,下层问题用来刻画确定性用户均衡(DUE)交通流模式;利用Fritz John条件和乘子代替下层规划,将提出的双层多项式优化模型转换为等价单层优化问题,并利用矩半定规划(MSDP)方法得到其全局最优解;利用矩矩阵的秩作为保证全局最优性的充分条件,并估计全局最优解的个数;给出了最优道路收费问题的数值算例,用提出的双层多项式优化模型描述了算例中的最优道路收费问题,并通过Wardrop用户均衡约束调整现有路段上的交通流量,使总通行费收益最大化。研究结果表明:该简单算例的最大收益为13.5元,同时可以得到该算例的矩矩阵的秩为1,从而证明了该结果的全局最优性,提出的方法克服了均衡约束数学规划(MPEC)法和值函数法等现有求解双层优化问题的经典算法由于连续交通网络设计固有的非凸性,只能找到局部最优的问题;提出的全局双层多项式优化模型与算法为典型连续交通网络设计提供了更好的探索工具。      

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于局部路网交通流重分配的路段关键度计算

以路段失效影响范围界定为研究基础,将路段关键度计算从路段薄弱性和重 要性两方面进行量化：路段薄弱性以路段失效情况下,计算路段失效概率来确定;路段重 要性评价,通过对失效路段后交通网络重构,将局域节点OD对在路段失效影响范围局部 路网结构上重分配,以出行者时间费用变化影响指标F(U fa) ,局部路网路段交通负荷变化 影响指标F(S fa) 两方面作为评价指标来计算路段重要度.该方法符合路段失效后路网的 变化情况,有效避免了目前时变性的OD数据难以获取的问题,解决了现有评价指标选取 时的单一性问题.经过实验证明,该算法能够有效地应用于大规模路网结构路段关键度快 速计算,为关键路段识别、道路封闭影响评价等提供理论依据.     

信息量最大化定权的城市道路重要性评价

针对城市道路重要性多指标综合评价中的指标权重确定问题,以标准差法为基础,建立了顾及评价指标间相关性的信息量最大化权重计算模型.并以武汉市路网数据为基础,以道路stroke为路网的基本结构单元,基于对偶拓扑图的几何拓扑结构表达形式,进行了实验研究与分析.结果表明：基于信息量最大化定权的道路重要性评价结果与路网的一般结构构成规律完全吻合,也很好地避免了基于单指标评价结果的片面性和相互冲突性;而且,基于信息量最大化确定的权重能随着路网结构的变化而变化,具有很好的适应性.