局域路网IO矩阵反推模型研究

引入一种适用于描述局域路网出行车流分布的IO矩阵，提出了IO矩阵反推模型、求懈算法（SQP法），并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论，最后给出了应用实例，显示了模型的优越性。     

四好农村路建设背景下农村公路建设规划策略研究

农村公路是农业和农村发展的先导性、基础性设施。近年来我国各地相继开展四好农村路建设,建好、管好、护好、运营好农村公路,逐步消除制约农村发展的交通瓶颈,促进农村公路建设,但我国农村公路数量多,等级普遍偏低、路网密度不合理,且建设资金有限。考虑到这些因素,从农村公路路网规划指标及建设标准方面,提出农村公路的建设规划方案,为四好农村路的规划建设提供借鉴。     

大洪山生态文化旅游区空间发展模式研究

文章针对近域旅游区主导旅游资源相似和相异并存的特点,提出旅游区＂整合-竞合＂发展模式（3C模式）,并以大洪山生态文化旅游区组织与规划为例,提出基于游客行为的旅游线路组织模式及相应的旅游公路网布局结构与交通设计理念。     

苏州古城交通分析及改善策略

苏州古城已有2500余年的历史,古城布局工整、脉络分明,功能完备,迄今仍然作为苏州市区的核心地区担负着重要的城市职能。随着城市经济和机动化交通的快速发展,与国内其他城市中心区一样,苏州古城也出现了道路拥堵、环境污染等一系列由交通引发的问题。从分析苏州古城用地情况出发,即从道路网络的发展演化过程、路网容量、布局结构、交通流空间分布以及现有交通模式等角度研究造成现状交通问题的种种原因,并从疏解古城城市功能,完善道路设施和交通发展政策等方面提出初步解决古城交通问题的几点策略,以供缓解苏州古城交通问题和其他遇到类似问题的城市做参考。     

基于宏观基本图的路网多子区状态一致协同控制

针对基于宏观基本图(MFD)的路网多子区协同控制未考虑各子区拥堵状态差异性及均衡性的问题,本文提出以多子区状态可达一致为目标的子区边界状态反馈控制设计方法. 首先,基于路网 MFD模型建立路网多子区协同模型;进一步,基于部分变量稳定性理论,设计多子区状态可达一致的边界状态反馈控制律.在此基础上,考虑子区拥堵状态的差异性,设计了子区间的协同控制策略,快速缓解子区拥堵状态;同时,提出子区边界输入流的分配优化策略.最后,以潍坊市实际路网为背景建立仿真模型.实验结果表明,本文方法可实现子区交通流分布的均衡性,快速缓解子区拥堵状态,较大幅度地提升路网运行效率.     

存量发展阶段城镇化地区路网转型发展策略：以北京市为例

随着我国城镇化水平的不断提高,部分城市已进入存量发展阶段,城镇化地区路网在经历了规模快速扩张阶段后也面临发展转型。路网仍存在与沿线用地功能融合不足、功能级配结构不完善和道路空间资源分配不合理等瓶颈短板。进入存量发展阶段后,路网面临的外部资源环境约束、运行效率与安全压力和存量设施更新养护压力等挑战也将显著加大。路网转型发展不应再以追求规模总量作为发展目标,而应兼顾合理的规模增量与存量设施提质增效,从促进公路与城市道路融合、实现路网功能级配结构差异化引导、促进道路空间存量资源更新重构和强化安全导向的路网建设与管理等方面着手,促进路网存量资源优化利用,更好地发挥路网总体效能。     

一种基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法

针对高速公路与城市快速路交汇区域(路网结合部)拥堵日益严重的现状,综合考虑异构交通网络的通行能力与转换需求,基于多智能体和局部感应控制思想,对路网结合部匝道控制模式进行分析,建立单点CPSO-RBF-PID 匝道控制模型、关联主线多匝道一致性协同方法和不同主线间匝道竞争性协同方法.在此基础上,将路网结合部进行网络拓扑,建立基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法.并选取相应路网结合部对所建模型进行验证,结果证明,该模型具有良好的控制效果,能够起到有效地稳定路网结合部交通流密度,缓解结合部区域交通拥堵的作用.     

考虑出发时刻调整的日变路网配流模型

为研究交通事件导致的非平衡态下日变交通网络流量的演化规律,考虑每日 出行中对出发时刻的调整,以准点到达概率最大为追逐目标,建立每日出发时刻流量转 移模型;以前景理论描述出行者有限理性,建立基于出行时间预算的路径到达前景值及 追逐前景值最大的路径流量转移模型.并依据先确定出发时刻再调整路径的行为机制建 立日变路网配流模型.最后以一个算例验证模型和算法.结果表明,路径流量在每日出行 中随时刻的分布均呈现凸函数特性,且随着出行天数的增加,各条路径上流量随时刻分 布趋于稳定;与不考虑时刻调整的模型结果相比,考虑出发时刻的情形下,路网稳定所需 时间更长,且趋于平衡的过程中,流量振幅更大,且能达到新的平衡状态.     

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.