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。     

混合交通流条件下区域交通信号控制优化模型

针对传统区域交通控制技术无法应对机非冲突干扰的问题, 结合中国城市道路混合交通流的特点, 研究了交叉口与路段非机动车对机动车的干扰。分析了区域路网机动车交通特征, 确定了混合交通特性相似的区域。基于路段非机动车的阻滞作用, 分析了交叉口通行能力的折减与相邻交叉口相位差的优化。以区域路网机动车总延误为优化目标, 建立了非机动车影响条件下的区域交通信号控制优化模型, 优化了信号周期时长、绿信比和相位差等参数, 并利用遗传算法求解模型。利用VISSIM仿真软件, 以上海市杨浦区五角场环形区域路网为例对优化模型进行验证。验证结果表明: 现状信号控制方案下区域路网7个交叉口机动车的车均延误为24.5~42.9s, 平均为35.99s, 路网总延误为256.39h, 优化后交叉口的车均延误为21.8~36.4s, 平均为30.12s, 路网总延误为214.57h, 7个交叉口车均延误减少了10%~24%, 平均为16.31%。可见, 优化模型能够显著降低区域路网车均延误与总延误, 提高区域路网通行效率。     

基于改进度的城市路网元素连接特性

结合城市路网车道属性(数量、宽度与方向等) 扩展了复杂网络中度的定义, 分别研究了原始法和对偶法下城市路网中交叉口和道路元素的连接特性; 考虑实际路网与居民出行认知特性, 将交叉口定义为节点, 基于赋名道路法与类Stroke分析从居民认知角度界定道路元素, 重点结合机动车道数改进原始度的概念; 在新的路网元素界定下, 使用基于改进测度的平均最近邻度方法分析了交叉口与道路的连接特性, 并考虑现有方法的不足, 提出了连接系数的概念, 更好地明确其连接关系; 以厦门市主城区为例对分析方法进行验证, 分析了主城区路网连接特性。研究结果表明: 该城市交叉口元素网络和道路元素网络皆为无标度网络, 其幂指数分别为1.69、2.70;路网元素的连接皆以某一节点为临界呈现分段特性, 其中, 基于改进度的连接系数邻界点取值分别为3.40、8.33;道路元素的等级测度临界点取值为5, 基于等级测度的连接系数临界点取值为3, 从这一角度来看, 城市路网并非简单的同配或异配网络; 提出的路网元素连接特性分析方法对城市路网拓扑特性的认识及路网演化模型的构建具有重要意义。     

一类点权网络的最小费用流问题

以城市路网为背景求最小费用流时不能忽略交叉口的费用和通行能力限制,但由于交叉口延误等费用和通行能力具有方向性,普通最小费用流算法无法直接应用于这类问题.文中以节点权重表示交叉口的延误和通行能力,将城市道路网表示为一个节点具有分方向权重的点权网络,提出了一个改进的最小费用路算法求解这类点权网络中的最小费用流问题.算法计算时间复杂性为O(nmf0).以一个数值算例说明了算法的应用.     

正阳路黑龙江路节点改造方案研究

为缓解青岛市城阳区正阳路—黑龙江路交叉口交通拥堵情况,在对该节点交通量、周边路网分布和沿线用地规划实地调查基础上,提出了将该节点由"五路"改造成"四路"、正阳路下穿和改造G20匝道的改造方案。研究分析表明:通过对该节点进行合理改造,其周边路网通达性将明显加强,在实现人车分流的同时,进入该交叉口的车流辆可减少40%,交叉口延误减少55%。     

基于模糊时序网络的城市路网关键交叉口识别方法

在城市路网拓扑结构和动力学过程的基础上，增加对其时序特性的考虑，提出适用于城市路网关键交叉口识别的模糊时序网络模型。首先，阐述一般时序网络的描述方法和超邻接矩阵时序网络模型的原理，分析其优势以及将其用于城市路网分析的局限性；然后，提出优化措施，一 方面结合交通网络的功能特性，以动态交通参数构造单个时间步网络的层内交叉口交互强度模糊指标，另一方面借鉴并改进邻居拓扑重叠系数，对其进行模糊化处理，实现两相邻时间步网络层间交叉口关联强度的差异化表达；之后，在改进时间步层内、层间关联描述矩阵基础上，搭建模糊超邻接矩阵(Fuzzy Supra-adjacency Matrix, FSAM)时序网络模型(FSAM模型)；最后，以某城市核心区域147个交叉口构成的路网数据验证模型有效性。结果表明：以时序网络模型分析交叉口重要性非常必要，以中位数表达交叉口在时段内的重要性排序更为可靠；FSAM模型对交叉口重要性的排名时间序列有阶段持续性特征，且相比于特定时间步下基于单一指标的关键交叉口识 别结果具有更丰富的内涵；不同时间颗粒度下，FSAM模型对交叉口重要性排序的一致性较好，结果较为稳定。综上，该模型可供城市路网关键交叉口识别之用。     

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.     

考虑转向延误的最短路径的节点标号算法

拥堵时段车辆在城市路网中交叉口处的延误甚至会大于其在路段的行驶时间,因而拥堵情况下在城市路网上应用不考虑转向延误的最短路径算法无法反映真实的交通状况.分析既有的考虑转向延误的最短路径算法,扩展网络法因过大的时间和空间开销而欠缺实用性,其余算法包括对偶网络法、节点标号算法和弧标号算法本质均为求包含节点权重和边权重的最短路径问题,最后求解均为节点标号算法.对典型节点标号算法Dijkstra算法进行改进,通过记录节点的紧前节点完成转向判别,并通过最小堆优化将该算法的时间复杂度从O(n2)优化为O(nlogn),并给出算法的数据结构,完成了软件编码,并通过计算实例对算法进行了验证.结果表明:考虑交叉口延误后城市路网最短路径发生变化,同时经过堆优化后算法的时间复杂度下降.     

基于改进PageRank算法的路网重要交叉口筛选方法

为便于对饱和交通状况下的城市道路交叉口进行分级管理,需解决城市道路交叉口的重要性排序问题,综合考虑全路网中各交叉口之间的静态结构连接关系和动态流量影响,在改进PageRank算法的基础上,提出了能够反应全路网动态变化的交叉口繁忙程度指标,并将该指标用于路网重要交叉口排序筛选来分析交叉口的状态。研究结果表明:排序越靠前的交叉口越繁忙也越重要,交叉口繁忙程度指标综合考虑了全路网交叉口状况,弥补了以饱和度为评价指标只能片面衡量单个孤立交叉口状态的不足,更准确地反映了饱和交通状况下交叉口之间的相互影响;本文方法排序结果与饱和度评价指标排序结果相比,40%交叉口的排序升降幅度在3位以内,30%交叉口的排序平均下降了7位,其余30%交叉口的排序平均上升了8位。该研究结果为饱和交通状况下交叉口的合理分级提供了量化手段,有助于及时发现急需管控的交叉口。      

在大型路网中构建路阻函数的一种实用方法

交通诱导中必须取得网络中每条弧在每个诱导周期的行程时间。通用的方法是给每条弧建立一个BPR路阻函数。然而在大型交通网络中由于孤数太多，用BPR法建模工作巨大而不实用。本文介绍一种实用的在大型路网中构建路阻函数的方法。该法把网络中所有的交叉口入口归类，每一类均建立相应的路口延误模型。每条路段的行程时间分为两部分：路段行程时间及在下游交叉口处的路口延误时间。将一条路段的路段行程时间与相应的交叉口延误时间相加，即可得该路段在某时段的行程时间。此法可大幅度降低建模的工作。     

城市道路网络交通特性仿真模型及最短路径算法

就城市道路网系统宏观仿真中存在的问题进行研究，提出了更符合城市道路网系统实际特性的仿真模型，该模型对城市道路网交通特性空间分布的方向性差异及交叉口延误进行了抽象，并设计了基于该仿真模型的最短路算法。     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

基于交叉口函数的城镇指路标志设置模型

结合路网的拓扑结构, 定义了用于确定指路标志的状态函数集, 给出了3个描述路网拓扑特征的交叉口函数: 邻近结点集、结点-弧段夹角集和连通结点集, 基于Dijkstra最短路径的思想, 运用交叉口函数建立了城镇指路标志的标识模型: 以待标识城镇为中心, 在城镇的影响区域内, 通过向外搜索交叉口邻近结点集来确定指路标志的设置, 并使每个结点上标识的路径都是最优的。实例分析表明, 该模型生成的指路标志, 能有效地指引道路使用者前往目的地。     

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针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型。基于复杂网络理论,采用Matlab计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析。结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大。     

城市复合交通网络的若干特性研究

针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型.基于复杂网络理论,采用Matlab 计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析.结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大.     

城市慢行交通网络特性与结构分析

基于复杂网络理论, 对城市慢行交通网络进行L空间和P空间拓扑结构转换。通过对平均路径长度、聚类系数及度分布的特性分析, 确定了城市慢行交通网络的类型, 并找出L空间慢行网络的中心节点。通过对P空间慢行网络结构特征指标即节点度、紧密度与介数的分析, 应用模糊聚类分析方法, 提出城市慢行网络结构层次的划分方法, 并分析了渭南市的慢行交通特性。分析结果表明: 渭南市中心城区慢行交通网络具有小世界特性, 网络内部的通达性较好; 城市慢行节点的重要程度可通过L空间慢行加权网络的无标度性来反映; 通过对P空间慢行网络结构特征指标的聚类分析, 可将慢行系统分成慢行廊道、慢行通道和慢行旅游休闲道3个层次。     

道路交通网络脆弱性动态辨识方法

分析了路段和节点的流量传播过程与离散的瞬时动态用户最优路径选择均衡条件, 建立了反应型的动态用户均衡网络交通流模型, 设计了对角化的启发式算法求解模型, 评价了动态化的道路网络脆弱性指数。分析结果表明: 在自由流速度为40km·h^-1、堵塞密度为125veh·km^-1的9节点12路段构成的算例路网中, 在时刻3路段1受损时, 路段3在高峰时的车辆数量从原有的50veh增加到了100veh, 入口流量增加1倍, 路段2的入口流量降为0;在路段3、6、7和10构成的路径上, 路段1受损使得此路径的车辆数将近增加1倍, 车辆数量的增加导致各路段的阻抗增加。提出的方法能刻画车辆绕开受损路段的交通流传播过程, 能有效辨识道路网络在各个路段各个时刻的脆弱性。     

随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系, 提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法, 建立了从Logit模型加载, 到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分配动态循环流程; 计算了Nguyen-Dupuis路网模型中各路段的流量与阻抗, 并与连续平均算法计算结果进行比较; 通过调节出行者对路网熟悉程度的因子, 分析了蚁群优化算法与连续平均算法的敏感性。研究结果表明: 采用连续平均算法和蚁群优化算法计算的路段流量分布分别为20~280、40~260pcu, 蚁群优化算法的流量分布区间减小了15.4%, 路段流量的最大值减小了7.1%, 因此, 采用蚁群优化算法计算的路段流量较为均衡; 采用蚁群优化算法时, 在Nguyen-Dupuis路网模型中各路段流量的标准差从65pcu降至48pcu, 88%可选路径的阻抗分布在61~64, 且84%的路径阻抗低于采用连续平均算法计算的阻抗, 因此, 采用蚁群优化算法减少了用户出行时间; 当路网熟悉程度分别为0.01、0.1、1、2、7、11时, 采用连续平均算法计算的路段流量标准差分别为75、65、50、47、45、45pcu, 采用蚁群优化算法计算的路段流量标准差分别为48、48、48、47、43、43pcu, 可见, 随着路网熟悉程度的增大, 分配在各路段上的流量范围逐渐减小, 标准差趋于稳定, 信息素更新策略对出行者的路径选择概率影响越明显, 出行者选择阻抗小的路径的概率变大, 因此, 采用蚁群优化算法对路段的流量分配逐渐优于连续平均算法。     

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.     

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.