考虑多种预警信息的双层网络拥堵传播模型

为更好地揭示城市交通拥堵的传播机理,提出了多种预警信息子网与交通道路子网耦合的双层网络拥堵传播模型,并探讨多种预警信息下的城市道路拥堵风险传播机制。模型基于传播动力学建立了状态转移树,利用微观马尔科夫链(MMCA)分析传播阈值。最后,通过仿真实验分析多种预警信息对城市交通拥堵传播的影响。实验结果表明促进“速度快”预警信息传播和抑制“路程短”预警信息的扩散,对减缓交通拥堵压力能够起到积极作用。

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响。本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路拥堵风险传播机制;以国内典型城市道路网络特征分析为基础,构建符合真实道路状况的网络生成模型,并探讨道路网络拓扑结构和出行者面对预警信息时的行为特征对拥堵风险传播的影响。数值模拟结果表明:交通预警信息在发生严重拥堵时可以显著抑制道路拥堵传播,拥堵风险传播阈值与道路网络拓扑结构、预警信息、出行者面对预警信息时的行为特征及信息传输速率相关;ER随机网络与模拟路网相比具有爆发阈值更低,传播范围更广的特征。说明信息策略制定应更加重视出行者的风险态度和对拥堵的感知,提升信息通信强度有助于维持交通流的稳定。