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.     

基于网络负载容量模型的城市路网级联失效研究

在城市道路交通中,关键路段的失效可能导致路网的大面积拥堵,为了准确判断城市道路交通网络的关键路段,首先采用原始法构建城市道路交通网络的几何拓扑图,并在已有的交通网络级联失效模型基础上,考虑了城市道路网络的有向性和拥堵的局部扩散特性,对模型的初始负荷定义及失效负载重分配的规则进行了改进,并采用改进后的模型对不同路段破坏失效进行了模拟分析,研究了不同路段发生破坏后拥挤的扩散过程.采用破坏影响后的路网平均距离降低比例和失效路段所占比例来反映路段的破坏程度,最后对路网中的路段进行重要度排序,并结合路段在路网中的度、介数及级联失效的影响程度等指标,利用K-Means聚类分析对路段进行了聚类.结论表明:只考虑路段上的流量大小或路段的一些静态指标并不能够准确判断路段的重要度,路网中往往还存在一些潜在的重要路段,考虑多种指标对不同路段进行聚类更具合理性.     

基于复杂网络理论的城市路网脆弱性研究

首先,介绍了复杂网络的静态统计特性,并以新乡市区路网为例计算了映射后包括度、介数、聚类系数等在内的复杂网络统计特征值。然后,针对城市路网的拓扑特性,以复杂网络理论统计特性为基础,建立了路网脆弱性研究模型。以新乡市路网为例,研究了新乡市路网在随机性攻击和最大度攻击两种攻击策略下路网显示出的脆弱性。最后,通过逐个攻击网络节点的方法定量计算出路网中各个节点对于攻击表现出的脆弱性,通过该方法找到了路网中的关键路段,这对于后交通时代以维护为主体的路网保护具有重要的现实意义。     

道路交通网络脆弱性评估

为了更准确地评估道路交通网络脆弱性,本文在用户出行时间变化与路网出行需求变化的基础上引入出行时间增加率阈值σ以及出行需求惩罚参数ε,并以此构建了路网脆弱性评估模型。该模型通过各路段失效后的用户出行时间损失以及路网出行需求损失,对各路段的脆弱性评估值进行计算,并通过网络服务效率评价指标对路网整体脆弱性进行评估。最后,本文以Dail网络对所构建的脆弱性评估模型进行算例分析,并与未加入σ和ε的传统模型进行对比。分析结果表明该模型可以准确识别路网中的脆弱源,计算结果更符合实际情况。     

基于车牌识别数据的城市路网运行状态识别方法实践

采用城市车牌识别数据进行路网运行状态观测和分析,设计了基于车牌识别数据的交通卡口聚类算法、车辆轨迹还原算法及速度分类树算法,建立了路网运行状态识别模型,结合乌鲁木齐的城市交通路网形态和车辆构成特征,通过与出租车GPS统计数据的对比和融合分析,研究了乌鲁木齐市的交通出行特征、路网运行速度与流量变化规律,以及路网运行与常发拥堵路段的关系,提出了一种利用车牌识别数据进行城市路网运行状态识别的方法。     

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.     

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40 km·h-1、堵塞密度为125 veh·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50 veh增加到了100 veh,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。     

基于改进GN算法的路网脆弱性诊断模型

分析了路网脆弱性的含义.根据道路网络的特点,改进了复杂网络理论中的社团划分算法———GN算法,提出了基于GN算法的路网脆弱性诊断模型.以路段介数值作为评判路段重要性的依据,在已知路网基本结构条件和交通需求分布的条件下,对路网中脆弱路段的空间分布和脆弱路段的失效顺序进行了识别.实例分析了基于GN算法识别路网脆弱性的诊断效果和模型的实用性.     

考虑路段转向流量和破坏排队的动态网络装载问题

建立一个考虑路段转向流量限制和破坏排队的动态网络装载模型;考虑无力排队影响的节点分流模型主要分为两类:一类认为路段只有一种交通状态;另一类允许路段上有多种流量状态存在,可以分别处理不同下游分支路段的排队状况.文中给出一种在一个路段上考虑多种排队状况的节点分流模型.并在一个著名的路网中进行了仿真试验,结果表明模型的有效性和正确性.     

Measuring the structural vulnerability of road network: A network efficiency perspective

The purpose of this paper is to identify the critical road sections and intersections in a road network which have great influence 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 efficiency 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.     

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.      

��·��ͨ����������о�

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.     

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.     

降雨条件下城市道路网络拓扑结构脆弱性分析

受全球气候变化的影响,近几年极端天气增多,城市暴雨灾害频发,导致城市道路网络遭受严重破坏.为减小暴雨灾害给人民带来的生命财产损失,降雨条件下城市道路网络拓扑结构脆弱性分析方法的提出由显重要.本文在综合了国内外脆弱性研究理论与方法的基础上,界定了降雨条件下城市道路网络脆弱性的内涵;结合不同降雨强度对城市道路网络影响进行分析,综合路网中的介数和交通流量来定义节点和边的重要度的指标,对道路网络脆弱源进行识别;然后引用最小割度向量指标对城市道路网络拓扑结构脆弱性进行分析.为城市规划、城市管理道路网络防灾减灾提供参考依据.     

基于路径关联性的交叉口群动态划分方法

交叉口群是路网交通流协调控制的基本单元,其动态范围划分与路网协调控制效益直接相关。在对经典Whitson路段关联性模型进行改进的基础上,考虑局部路网上交通流OD的空间分布特征建立了相邻交叉口之间的路径关联性模型;基于路径关联性模型计算结果,应用层次聚类方法对信号控制交叉口群进行动态划分。最后对路段关联性和路径关联性的交叉口群动态划分方法进行了算例验证和对比分析。研究结果表明,考虑路径关联性动态划分交叉口群可以减少对局部路网中主要OD路径的分割,从而降低主干道交通流的总停车次数和停车延误。     

城市路网模块结构探测及Hub路段诊断算法

为了剖析城市路网拓扑结构的复杂性,识别路网中的关键路段,根据模块结构理论,分析了城市路网的聚类特性,提出了一种适用于城市路网模块结构划分和Hub路段诊断的算法——GN-T算法.该算法通过逐条移除介值最大的路段实现模块结构的划分,从而诊断出路网中的Hub路段.为确定模块结构的最佳划分,提出了一个改进的模块度函数.以武昌区路网为例对该算法进行验证,结果显示:武昌区路网模块度的最大值为0.41,表明该路网具有明显的模块结构特性;利用该算法诊断出的Hub路段与实际情况相符,证明了该算法的有效性和实用性.