基于GPS 轨迹挖掘的城市空间动态交互特征研究

对城市移动轨迹进行深入挖掘，有助于更加精细地理解城市空间动态交互特征. 以兰州市出租车GPS轨迹为基础，采用栅格方法，分析城市栅格空间的交通出行量. 以栅格为节点，以交通出行量为权重，建立动态有向加权复杂网络. 采用Infomap 算法识别城市社团结构，研究兰州市城市结构的时空演化特征，并对城市社团识别结果进行可视化分析. 研究表明，休息日和工作日城市动态时空交互存在明显差异. 工作日的城市空间交互距离和范围较大，空间交互更加紧密；休息日的空间交互范围相对较小，分裂程度较大. 高峰期和非高峰期城市空间交互也有不同，城市空间交互随时间动态变化. 研究结果可为政府管理城市，商家运营和居民出行提供决策服务.     

基于渗流理论的城市交通网络瓶颈识别研究

已有的城市交通网络瓶颈识别研究往往关注于路网结构特征或是路段交通流的属性,而较少从整体网络层面研究交通流的组织变化情况。将统计物理学中的渗流理论引入城市交通研究,从整体网络的交通连通性角度出发,探究交通网络中的全局连通交通流崩溃为局部连通交通流的动态组织变化过程。整个过程类似于统计物理的渗流相变过程,因此也被称为交通渗流。基于深圳市的城市交通数据,对实际道路网络进行抽象建模,利用实时浮动车数据构建动态交通流网络研究交通渗流现象。通过对交通渗流的相变临界过程进行探究,识别对于维持交通流全局连通性具有关键作用的交通瓶颈。该研究方法从复杂网络和统计物理学的角度为城市交通研究提供了新视角,并为识别城市交通的瓶颈路段和治理城市交通拥堵提供参考。     

基于复杂网络的国家综合立体交通网主骨架分析

《国家综合立体交通网规划纲要》中提出要加快建设高效率国家综合立体交通网主骨架.本文借助复杂网络相关理论,以L空间方法构建了国家综合立体交通网主骨架区域网络与城市网络,分析了区域与城市之间的连接情况.结果 表明:在由21个重点区域构成的区域网络中,每个重点区域与其他区域至少有2条路径相连接,且区域网络具有小世界的特点,说明重点区域之间连接紧密,可靠性强.在由116个节点构成的城市网络中,城市间连边以极、组群、组团等不同类型重点区域城市之间的连边为主;在考虑城市空间距离的加权网络中,重庆、西安等节点重要度较高,建议重点关注各种交通方式在这些节点的相互衔接情况以提升运输效率.在鲁棒性分析中,发现加权网络对随机攻击和基于接近度中心性的蓄意攻击鲁棒性较好,而对基于介数中心性和PageRank中心性的蓄意攻击鲁棒性较差.通过对主骨架的网络特性进行分析并识别其重要节点,本文研究结果不仅证实了主骨架规划的合理性,还可为重点区域及城市的综合交通运输规划提供其连接情况、支撑作用与拓扑重要性等理论层面的参考.     

基于空间流量度的城市路网关键节点挖掘方法

针对城市路网关键节点识别与管控问题中传统方法欠考虑结构、流量等多元因素影响,并引入了过多权重参数主观性太强等问题,引入了节点的空间流量度和网络结构流量熵两个新概念,构建了有向含权路网模型,提出了基于空间流量度的城市关键节点识别方法.以北京市四环内路网为例,计算了路网度分布以及速度分布,对比了不同方法的有效性.研究结果表明:方法能够同时识别出流量较大和结构重要的节点;此外,模型参数α增加和β降低有利于提高网络连通性能,但α增加和β降低不利于流量的均衡分布;文中方法和结果可为城市交通规划、设计和管理提供参考,对于缓解拥堵、提高鲁棒性具有重要意义.     

基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别

为了更为真实的反映城市轨道交通网络的实际运营情况,在复杂网络理论基础上,进一步考虑客流因素的影响,提高网络中关键站点识别的准确性,通过分析站区间断面客流来源,根据普通站和换乘站的客流运输功能特征,分别构建了客流传播模型,对历史刷卡数据配流统计标定模型参数,并结合复杂网络的度与介数提出了4个关键站点识别指标.以某市轨道交通网络为例,利用刷卡数据对某工作日早高峰时段进行了全网动态客流演示并展示关键车站.研究结果表明:关键线路为1号线与10号线,南站、西二旗、天通苑附近乘客滞留严重,客流负荷强度大的车站更易受到大客流的冲击;本文所构建的客流传播模型可动态显示全网各区间等级及滞留车站的变化,并能综合真实客流、线路运输能力以及线网结构三方面的指标识别关键站点,可更有效地为轨道交通网络安全管理提供参考.     

河谷型城市公交网络脆弱性研究——以兰州市为例

应用复杂网络理论,以兰州市为例研究河谷型城市公交网络的脆弱性.首先, 根据L 空间模型构建城市公交站点网络,分析该网络静态拓扑特性.然后,基于随意攻击 和蓄意攻击两种攻击模式,建立城市公交网络脆弱性测度指标,并对两种攻击模式下公 交网络的脆弱性进行分析.研究结果表明,由于兰州市特殊的河谷型地形特征,在蓄意攻 击下的脆弱性远远强于其在随意攻击下的脆弱性.最后,结合公交网络脆弱性特征研究公 交网络核心站点选取策略.结果表明,基于度的核心站点选择更适合兰州市公交网络,这 为兰州市交通规划和交通网络优化决策提供理论依据.     

基于多层复杂网络的轨道交通产业链优化

为对轨道交通产业链进行网络性能优化,首先,基于复杂网络理论,采用SpaceL法建立了轨道交通产业链依存性多层复杂网络拓扑结构,描述轨道交通产业链基本结构;随后,选取相关评价指标,运用蓄意攻击、随机攻击的方式,分析了轨道交通产业网络性能在攻击下所表现出的变化趋势及相关特性,并结合熵权法以及节点收缩方法,分别对节点与边的相对重要性、关键节点的位置以及加大投入下关键节点的重要度变化趋势进行分析;最后,以成都轨道交通产业链为例进行了分析验证.结果 表明:轨道交通产业链多层复杂网络在受到攻击时点相对于边有更高的重要度,对网络中的节点加大投入时,网络中某些节点,特别是关键节点,对短期内快速优化网络性能有着显著的作用.     

两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。采用符合交通流特性的混沌理论对短期交通流进行预测。在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期交通流加权一阶局域预测模型和基于最大Lyapunov指数的预测模型,并对一组实际的交通流数据进行预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流,但最大Lyapunov指数预测模型的预测精度相对较高。     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

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.     

基于FCM聚类的复杂交通网络节点重要性评估

网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.     

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％．     

兰州市城区道路交通系统优化分析

随着兰州市经济的快速发展,交通拥堵现象日趋严峻。如何有效地缓解城区交通压力,完善兰州市城区道路交通系统的优化成为迫切需要解决的问题。从兰州市城区道路交通优化设计存在的问题入手,分析问题产生的根源,并找出具体的优化策略。     

基于密度熵的道路交通事故影响范围分区模型

考虑路径阻抗的动态变化, 定义了网络初始荷载; 以事故持续时间为变量, 采用前景理论确定了网络负载重分配的方式; 根据交通流密度熵构建了耗散结构模型, 并与负载分配过程相结合确定了各路段的交通流密度熵变化率; 构建了基于聚类分析的交通事故影响范围分区模型, 通过仿真试验探讨了不同初始荷载和事故持续时间对分区的影响。仿真结果表明: 在交通量基数为800 pcu·h-1时, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由3个增加到6个, 间接影响区有向路段由5个增加到18个, 说明受事故影响路段的熵处于快速上升阶段, 路网的级联失效不明显; 随着交通量基数增加到1 000 pcu·h-1, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由8个增加到19个, 间接影响区有向路段由16个增加到21个, 说明交通量对路网的影响主要集中在直接影响区。可见, 不同交通情况下, 各有向路段受到事故路段的影响程度明显不同, 随着事故持续时间与初始流量的加剧, 路网中有向路段的受影响程度均增大, 因此, 采用交通事故影响范围分区能够精细地描述道路运行状态的动态变化过程。      

高铁客运枢纽规划布局方法分析

在高铁客运枢纽规划布局中,充分考虑到枢纽对城市交通的影响。第一阶段,首先运用四阶段法进行城市背景交通需求预测;第二阶段,通过对高铁客运需求情况进行分析得到不同情况下的出行生成模型,以及建立基于高铁客运出行发生吸引量的分布模型;第三阶段,将前两个阶段组合,进行基于城市路网的组合预测,并对高铁枢纽建成后对于城市路网的影响进行分析。结论表明,加权均值越小,枢纽场站对城市路网的影响越小;加权方差值越小,枢纽场站对城市路网的影响分布越均匀。     

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.     

基于虚拟多层次节点的道路网络模型研究

随着城市道路交通网络的发展,路网中出现越来越多的非平面路网情况,传统的基于节点-路段数据模型和N2A网络模型在几何、拓扑关系表达等方面都难以满足立体化交通需求,亟待建立基于虚拟多层次节点的道路网络模型等新模型。     

城市新区公交线路及站点规划方法研究

基于城市新区用地规划及拟建路网,结合城市公交布设特点,采用节点重要度法和权的最小平方法相结合的方法．评定新区主要客流集散点的重要度等级,进而确定线网最优树,以作为城市新区近期、远期公交线路设置的依据。同时．创新性地提出城市公交微观节点重要度的可量化指标。实例证明,该方法具有较强的实用性。