占道施工影响下区域路网容量计算与关键路段识别方法

为研究占道施工事件对区域路网络容量的影响,基于双层规划理论,构建了考虑路段通行能力约束的区域路网络容量计算模型,并设计了求解算法。通过VISSIM仿真软件,确定了施工区段通行能力基准值,对实际通行能力与各影响因素之间的定量关系进行分析,给出了占道施工条件下实际通行能力计算方法。结合交通流分配结果、边介值、蓄意破坏前后路网效率变化率给出了占道施工期区域关键路段识别方法。最后以哈尔滨市阿城区的路网为案例,通过手机信令数据获取得到出行需求分布,计算占道施工前后的路网容量,并对占道施工期阿城区路网进行了重要度排序。研究表明:初始条件下区域路网络容量为38 445 pcu/h,施工时为36 865 pcu/h,路网络容量值减少了4.1%。

路网拓扑脆弱性及关键路段分析

在发生地震等特大事件时,一条或多条路段可能完全丧失其功能,路网、起讫点对(OD对)之间是否连通成为最关键的问题.根据网络的拓扑结构来研究路网承受异常事件的能力.将通信领域内提出的最小割频度向量的指标引入路网拓扑脆弱性评价中,该指标对不同的网络具有可比性,能反映路网结构特征,并且能考虑路段本身承受灾害能力的差异对拓扑脆弱性的影响.给出网络拓扑脆弱性指标定义及计算方法,并用示例路网进行演算,结果表明该指标具有可比性和有效性.利用该指标对路网上的关键路段进行分析,并通过在指标计算中考虑路段抗灾害能力来评价路段抗灾害能力提高后拓扑脆弱性的改善效果.

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.

突发环境下城市道路网关键路段集识别

为了更好地判断出突发环境下城市道路网络中的关键路段,本文结合路网脆弱性分析方法,构建了一种涵盖单条到多条路段失效的关键路段集识别模型.首先,对路网进行随机攻击,运用网络效率、最大连通子图等鲁棒性指标寻找潜在关键路段;然后,引入0-1变量,建立一个含道路通行能力约束的非线性优化模型;再以此为基础,用分段线性化手段处理目标函数与约束条件,将模型转化为一个混合0-1规划问题;最后,以分支定界法求解模型并设计算例验证.结果表明:突发环境下的路网关键路段集一般不是若干关键路段的简单集成,其构成元素在几何拓扑层面上也不具有邻接关系;而且随着失效路段数的增多,路网鲁棒性与总阻抗变化量之间会呈现出较显著的负相关关系,可用"逆向"曲线进行刻画,效果良好.

基于关键路段的路网可靠性的改进

为简化资源约束下路网可靠性的改进问题,只选择关键路段(即被选择的概率大于预定阀值的路段)进行改进.由于出行者在事件(例如地震、洪水、飓风等)前后的路径选择行为用弹性需求随机用户平衡刻画,路段的选择概率可以基于路段水平有效求得,因而容易确定关键路段.建立了以路网净经济效益相关的可靠性最高为目标,并有资源约束的数学模型.提出了模型的一种启发式算法.算例的结果表明了该方法的有效性.

基于博弈论的高速公路网络关键路段识别方法

高速公路网络的关键路段识别对于网络的正常运营及潜在危险的评估具有重要意义。作为交通管理者,需要帮助出行者进行路径的选择策略以尽可能的规避风险并实现出行;而各种潜在威胁,以基于路段失效的策略尽可能地使网络服务能力降低,达到攻击网络的目的。将影响高速公路网络性能的潜在威胁看作网络的攻击者,与交通管理者构成攻防博弈的关系,构建了高速公路网络关键路段识别的攻防博弈模型,实现网络关键路段识别与交通流量分配的同步改善。引入加权熵函数,以表征网络攻击者发出攻击网络的信息的不确定性,结合用户均衡分配方法,提出了该博弈模型的求解算法。黑龙江省高速公路网络的算例结果表明,加权熵函数中的参数θ对关键路段排序结果影响不大,在θ=5时,该方法识别出关键路段排序结果均为路网中的问题路段(事故多发、多雨雪、高流量等),与经验情况及实际情况一致。同时,该方法还能够给出相应的路段流量分配比例,为交通规划与管理提供参考。

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感-感染(susceptible-infective,SI)模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了本方法的实用性和有效性。

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.

突发事件下路网关键路段的容量可靠性研究

自然灾害的发生会造成道路网络的严重破坏,尤其是关键路段或节点的破坏对整个路网的运转带来了严重的阻碍,降低甚至中断了全部道路网络的工作。为了对路网中的关键路段进行控制,及时解除突发灾害对关键路段的影响,本文通过研究道路网络需求不确定情况下的容量可靠性,找出道路网络中的薄弱环节,通过种种措施重点改造或加以改善,以保证突发事件发生时整个道路网络的畅通有序运行。

基于关键路段流量限制的动态交通分配研究

针对高峰期路网各路段流量分布的不均匀性以及出行时间延误大的现象,将关键路段引入到动态交通流量的分配中,考虑关键路段对路网上流量分布的影响,在进行动态交通配流的过程中对关键路段上的流量进行控制。本文以系统总出行时间最小为目标,建立基于关键路段流量限制的动态交通分配模型,根据高峰时段路网上流量的特性与不同路段的不同特性,将关键路段的流量限制在合理的范围内,把超出其容量的流量合理转移到其他路段上,进行流量的协同分配,保证路网的正常运行,提高路网效率,从而缓解高峰期拥堵现象。最后设计了相应的遗传算法对模型进行求解,得到了各路段上流量的合理分布。

基于模拟通行能力退化的关键路段识别——以乌鲁木齐市为例

基于连通可靠度,考虑路段通行能力退化的关键路段识别,分析在发生突发事件或者异常天气时城市路网的可靠性.以乌鲁木齐市路网为例,以路网物理结构为基础,以路网效能为评价指标,辨识该市关键路段.研究表明:大部分主干路路段对于整个路网而言影响程度相似,甚至有少数路段对路网整体性能没有影响,而另外少部分路段对路网起到了重要的作用,即关键路段;随着主干路路段通行能力退化程度不断加重,路网效能损失也越来越严重,越来越多的路段显示出了自身的关键程度;当路段彻底失效时,其逆向检测实验结果出现了与通行能力退化时不同的特性.

基于浮动车数据的城市区域路网关键路段识别

针对城市路网中对交通运行起着决定性作用的关键路段识别问题,首先,对浮动车数据进行了异常数据处理与地图匹配.其次,将关键路段划分为重要路段和脆弱路段,基于路段连接度、饱和度和路段介数建立了重要路段识别模型.同时,基于容量可靠度建立了路段脆弱性判别模型,并采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo,MC)实现了模型求解.最后,利用包含有快速路、主干路、次干路及支路的复杂城市道路网络作为研究对象进行验证分析.结果表明:所构建模型和方法可有效准确识别关键路段,路段重要度更能客观反映关键路段对路网运行效能的影响程度,而且道路等级高的路段其关键程度较高.

震后城市路网关键路段识别

地震灾害会对城市路网带来结构破坏和功能失效,在震后初期资源有限的条件下,识别出路网中的关键路段以优先抢修,对恢复路网可靠性和提升救援效率至关重要.本文采用畅通可靠度作为衡量指标,结合交通需求和供给两个维度,构建评估城市路网抗震可靠性的贝叶斯网络模型,求解模型得到震后路网中的薄弱路段和重要路段,最后结合两者识别出震后路网中的关键路段,为决策管理部门提供震后应急救援和震前路网维护的理论依据.以某区域局部路网为示例,设定地震影响,定量分析该路网的抗震可靠性并识别出路网中的关键路段,验证该模型的可行性.

基于MFD的城市路网运行状态分析及关键路段辨识——以青岛市为例

宏观基本图(MFD)是刻画路网平均流量和平均密度的关系模型,对路网运行状态分析、出行者路径选择和宏观交通控制有重要的作用。以青岛市台东商圈交通流检测器数据为基础,分析城市路网运行状态,并提出一种基于MFD的关键路段辨识的重要度指标,进一步识别路网中的关键路段。结果表明:青岛市台东商圈路网宏观基本图存在"磁滞现象",且在时间序列上呈现"M"状分布;据对其工作日、周末和节假日的宏观基本图分析,发现不同时段的路网运行状态存在差异;在关键路段的识别中,采用了MFD对比与重要度指标测算相结合的方法,验证了指标模型的合理性和准确性。

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。

路网中关键路段识别的理论方法研究

从静态相关性和动态传播性2个角度,以相邻路段服务水平等级相关系数及拥挤传播的范围、持续时间的长度为判断指标定义关键路段。从北京市环路的基本交通流数据着手,寻找影响环路交通运行状态的重要路段。关键路段的识别为交通诱导、交通控制、交通优化提供了重要的决策支持。

应急疏散路网中关键路段的识别研究

针对应急疏散路网中关键路段的识别问题,提出了对突发事件下路网中关键路段的一种识别方法。首先在道路历史资料的前提下,找出常态下容易发生拥堵的路段集。利用现有的分配模型SO,以系统最优为目的,在疏散的前提下进行交通流分配,找出疏散负荷最大的路段集。其次利用现有的Anylogic软件模拟疏散,讨论路段对疏散效率的影响,计算其关键度并加以排序。识别出关键路段集,为疏散时快速找到疏散网络中的瓶颈提供依据。

联合投送运输网络中关键路段的识别模型

本文首先针对部队联合投送的需求和特点,描述了关键路段的特征;从风险和脆弱性的角度描述了薄弱路段;从中断后影响的角度定义了重要路段;最后给出联合投送关键路段的准确定义和相关建议。

基于拥堵系数的道路交通网络关键路段辨识

城市道路交通的路段信息与车流量信息对道路交通的安全、高效运行至关重要.在交通高峰时期,通过对关键路段加以控制,可实现整个道路交通网络的完全能控.为寻找路网中的关键路段,将道路网络的交叉口-节点模型转化为道路网络的路段-节点模型,基于路段信息与车流量信息提出拥堵系数来衡量道路交通网络的车辆拥堵程度,并将其作为道路网络的路段-节点模型的边权重,最后运用关键路段辨识算法对道路交通网络的关键路段进行辨识.以沈阳市皇姑区主城区道路为例建立以拥堵系数为权重的网络模型,按照所提方法辨识的关键路段数量为14条,约占道路网络总路段数的14.3%,具有较低的控制成本,且大部分为由北向南方向和由西向东方向.其中8条路段分布在皇姑区道路实时拥堵排行前5名,约占关键路段总数的57.1%,表明所给出的关键路段更多地分布在交通状态较为拥堵的路段上,符合实际情况.