基于速度-密度模型的路网连通可靠度分析

传统的连通可靠度评价方法往往将路段分为连通和不连通两种状态,对于实际路网的评价存在计算量过犬的问题,缺乏可操作性。首先结合安德伍德指数模型和格林伯格对数模型,构建能够反映各种交通流状态的速度一密度模型。在此基础上,以行车速度和交通量为基本参数构造路段综合连通指数,提出路段和路网连通可靠度的计算方法。以行车速度为分类依据,提出连通可靠度评价标准。最后,对辽宁省锦州市某区域早高峰时段路网连通可靠度进行分析,结果表明：基于速度一密度模型的路网连通可靠度计算方法能够比较真实地反映道路交通实际状况,且计算过程得到较大简化。     

基于路网可靠性的关键点段辨识——以乌鲁木齐市为例

传统的连通可靠度分析只适用于极端情况下的路网状态评价,而基于连通可靠度的关键节 点、关键路段的识别,能够分析常规条件下的城市网络可靠性。以乌鲁木齐城市路网为研究对 象,采用路网效能和路网效率为评价指标,辨识路网的关键节点和关键路段,并对所有节点和路 段进行统计分析。研究结果表明：在城市路网中起重要作用的节点或路段只占总体的很小部分, 而其余大部分对路网的影响是较小且相似的;由于老城区路网发展已近饱和,关键节点多集中在 此区域;城西开发区路网尚未完全形成,在未来发展过程中应重视该地区的关键点段,以防止出 现潜在的拥堵状况;关键路段中,除河滩路之外,其余多数为东西走向的道路。     

城市路网可靠性计算方法

为客观反映城市路网可靠性,在分析城市路网结构和功能的基础上,运用层次分析法,将OD路网划分为主通路和连接路段,分析了主通路可靠性影响因素及计算方法,引入OD对连通度对主通路可靠性进行修正,推导了整个路网可靠性计算公式。而且研究了主通路上节点个数对路网可靠性的影响,讨论了在不同交通状况下改善路网可靠性的方法。分析结果表明:主道路间未取得有效连通时,OD路网的可靠度为0.62,在保证主道路持续性不受影响的前提下,对主道路进行有效连通,路网可靠度提高为0.70。这反映了路网可靠度不仅依赖于主通路持续性和有效性,还取决于主道路间的连通性,将路网划分为主通路和连接路段对OD路网进行可靠性分析是合理的。     

道路网络服务水平可靠性研究

以可靠性理论为基础,从出行者个体和网络管理者的角度提出了服务水平可靠性的概念,拓展了现有的路网可靠性评价指标.根据交通供给的随机性分析,将路段容量简化为离散随机变量,运用路网最可能状态生成算法,建立了路段及路网服务水平可靠性计算的近似算法,并在一简单网络上进行了计算分析.     

基于Monte Carlo法的山区路网应急中心选址

阐述了灾时山区路网各路段组成单元通行概率的分析方法,采用Monte Carlo模拟法对山区路网连通可靠度进行分析和计算,并通过概率解析法来检验Monte Carlo模拟法的计算精度.采用Monte Carlo模拟法分析路网节点间连通可靠度,提出了灾时山区路网应急救护中心优化选址方法.最后,通过实例阐述其计算过程.结果表...     

城市区域路网交通状态分析与评价方法

为提高区域路网交通状态判别的准确性,需要考虑不同路段、交叉口对路网交通整体运行状态影响作用的差异性。通过构建路网结构模型,建立路段和交叉口的交通状态模型,根据路网中各路段间拓扑结构关系,建立路网交通状态矩阵,用它来表示路网时空状态信息;考虑路网元素在路网中的道路等级以及影响作用的重要程度,建立路段和交叉口的权重系数模型。在此基础上建立反映区域路网交通状态指数的综合判别模型,确定路网交通状态级别。通过对区域路网的仿真,以平均行程速度为评价指标对路网交通状态进行分析,结果表明了该方法对区域交通拥堵状态判别的实用性和有效性。     

多种失效模式下高速公路复杂网络可靠性研究

提出以设计时速为基准的路网行程时间可靠性的计算方法,建立基于延迟系数的行程时间可靠性模型,探究在不同失效策略下,路网行程时间可靠性的变化规律.以高速公路网为例,利用对偶法对高速公路网进行拓扑结构建模,计算拓扑网络中的节点度,设置路网连通可靠性、行程时间可靠性和道路阻断及拥挤状态下的路网可靠性三种情景,分析不同情景下路网可靠性的变化规律.结果表明:与以往的模型相比,基于延迟系数的高速公路网行程时间可靠性模型可准确有效地反映其路网在不同失效模式下的运行特性.随着低速道路的条数增加,路网行程时间可靠性降低.行程时间系数和延迟系数均达到最小值时,此时的路网行程时间可靠性的值最大.     

基于遗传算法的路网流量分配研究

基于轴载次数采用蒙特卡罗法计算路面结构可靠度。将路面结构可靠度看作路段连通可靠度,用广度优先搜索方法求出路网连通可靠度。为了将服务水平低的路段等级提升,利用遗传算法以路网连通可靠度最高为目标进行流量分配,最终提升整个路网的服务水平。并对比流量分配前后的路网连通可靠度与路网服务水平,给管理者提供参考意见。通过实例表明:遗传算法可以对路网流量进行有效分配。     

基于Monte Carlo法的山区路网应急中心选址

阐述了灾时山区路网各路段组成单元通行概率的分析方法,采用Monte Carlo模拟法对山区路网连通可靠度进行分析和计算,并通过概率解析法来检验Monte Carlo模拟法的计算精度。采用Monte Carlo模拟法分析路网节点间连通可靠度,提出了灾时山区路网应急救护中心优化选址方法。最后,通过实例阐述其计算过程。结果表明:采用Monte Carlo模拟法分析山区路网交通节点间的连通可靠度,找出灾时山区路网连通薄弱环节,为山区应急救护中心优化选址提供依据。     

上海市历史城区震后应急救援路网评价与优化

随着我国城市化进程加快,自然灾害问题也日渐凸显,作为主要自然灾害之一的地震正在严重影响着我国城市的公共安全.城市交通系统是城市重要的生命线,因此研究震后城市应急救援道路网络连通可靠度具有重要的现实意义.历史城区由于其建筑多为老旧平房,抗震性能差,而且城区道路空间局促,在遭遇地震时路网更易堵塞.本文以上海豫园区域路网为例,基于瓦砾堆积模型对震后路段通行概率进行计算,采用蒙特卡洛模拟方法对路网节点连接可靠度进行计算,对震后路网路段单元和节点的可靠性进行评估,并在此基础上判别关键路段和优化应急医疗救援路径.     

山地城市应急救护中心选址研究

针对山地城市的路网结构特殊性,根据山地城市路网模型,提出了山地城市道路的连通率的计算方法,然后基于蒙特卡罗的模拟算法对震后路网可靠指标进行评估,并对山城重庆某局域路网进行了震后路网可靠性评估,分析评估结果为应急救护中心的选址提供依据.     

路网可靠性评价方法综述

从适用性、优缺点等角度对道路网可靠性评价方法进行了比较分析,简要介绍了3种主要道路网可靠性评价指标:连通性、行程时间可靠性和路网容量可靠性.在此基础上,分析了国内外在求解这些评价指标的过程中所形成的5种评价方法:终端可靠性评估方法、博弈论技术、蒙特卡罗方法、吸收马尔科夫链方法和微观交通仿真方法.最后指出道路网可靠性指标与评价方法尚在研究阶段,现存的可靠性评价方法对于评价交通系统运营状态仍存在一些问题.     

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实际交通管理中，为了提高道路的利用率，减缓交通拥挤，交通规划与管理者在规划设计时会尽量将交通流均匀分布在各路段上，或者利用一定的交通管制方法将双向道路上不均匀 流量转为均匀流量，这样既不需要投资增加路段能力，又能充分利用现有资源。根据这种思想，张和高(2006)提出了交通流均匀分布下的双向道路网络设计模型，但是原有问题目标函数只是求系统总阻杭最小和交通流不均匀分布度最小，这对于网络可靠性分析来说不太适用，本文分别分析了这两种目标函数下的交通网络的连通可靠性，结果表明了这种道路调整方法对系统的连通可靠性有一定提高.     

基于连通能力的区域公路网的连通度研究

由于受公路技术等级、功能差异和地区经济发展不平衡的影响,传统连通度和模糊连通度的计算方法很难真实反映区域公路网的连通状况．基于公路适应交通量、公路重要度和节点重要度对连通能力的影响进行分析,分别对节点连通度和网络连通度的定义做新的描述,提出区域公路网连通度的计算模型．通过实例表明,考虑连通能力的区域公路网连通度计算模型不仅能真实反映区域公路网的结构性能,而且还可以对节点连通度进行排序,深化了连通度的内涵,有助于为区域交通规划提供决策参考．     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。     

城市道路网连通性评价指标探析

道路网连通性是评价城市道路网是否合理的重要指标之一。首先,对既有城市道路网连通性评价指标"连接度指数"进行深入解读,认为其实质上反映了路网中十字形交叉口、T字形交叉口等各类型交叉口的比例关系;其次,针对该指标无法体现交叉口转向限制对路网连通性的影响,改进建立了"连通度指数"计算方法,能够较好地描述道路交叉口存在的"非完全互通立交、转向限制、单向交通"等实际交通设计和管理条件下的方向连通性。最后,针对重庆市三个典型片区进行了应用分析。     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.