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基于MFD的城市交通路网控制子区域划分与子区域边界交叉口重要度评估方法研究

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致谢

摘要

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 浮动车数据采集研究现状

1.2.2 宏观基本图(MFD)研究现状

1.2.3 城市路网区域划分研究现状

1.2.4 关键交叉口研究现状

1.2.5 交通控制研究现状

1.3 研究方法及技术路线

1.4 本文主要工作及内容安排

2 浮动车数据采集及处理

2.1 浮动车数据采集方式

2.2 浮动车数据采集及处理

2.2.1 浮动车数据采集的格式

2.2.2 数据采集时间间隔的选择

2.2.3 车辆异常数据处理

2.3 区域的选取

2.4 道路匹配

2.5 本章小结

3 基于MFD城市路网控制子区域划分

3.1 MFD的基础理论

3.2 基于MFD划分区域准则

3.3 交通量的估算

3.3.1 基本概念

3.3.2 交通量统计的意义

3.4 交通流速度的估算

3.4.1 交通流速度的概念

3.5 交通流密度的估算

3.6 实例分析

3.7 本章小结

4 路网中交叉口重要度评价指标

4.1 复杂网络关键节点的评价

4.1.1 社会网络分析方法

4.1.2 信息搜索邻域分析方法

4.2 路网关键节点的评价指标

4.2.1 路网的可达性

4.2.2 通行能力

4.2.3 繁忙度

4.2.4 延误与停车率

4.3 基于m阶邻居节点重要度的评价方法

4.3.1 m阶邻居节点理论基础

4.3.2 神经网络

4.3.3 蚁群算法

4.3.4 基于蚁群算法优化BP神经网络训练权值

4.4 实例分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

参考文献

附录

作者简历及攻读硕士专业学位期间取得的研究成果

学位论文数据集

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摘要

科技的发展,社会的进步,使得大中型城市的人口急剧膨胀,城市居民的出行的需求剧增。同时电商的崛起加快了物流运输业的发展,使交通服务愈加供不应求。大中型城市交通路网拥堵成为全球问题。近年来,国外一些专家学者不再聚焦于单个拥堵交叉口控制策略的研究,而是从整个交通路网的基本属性——宏观基本图(MFD)出发,将整个城市路网进行子区划分(划分后的各个子区具有同质MFD特征),对相邻子区域之间采取边界控制方法,控制区域间输入和输出交通流。实践证明,这是解决交通拥堵的一种有效方法。中国关于MFD的研究刚刚起步。如何在已有城市交通基础设施的基础上,通过探究城市路网的MFD特性,进行城市路网控制子区域划分,设计有效的控制策略,成为解决城市交通拥堵的一个前沿课题。
  本文基于北京市望京地区浮动车的实际数据,提出了基于MFD的网格逐层的城市路网控制子区域划分的新方法。同时从高效节能的角度考虑,本文提出仅对子区域边界上的关键节点进行边界控制。充分考虑一般复杂网络的基本特性和实际路网的拓扑结构,提出一种切实可行的交通路网交叉口重要度的评价方法——基于m阶邻居节点重要度的评估算法,并通过仿真分析,与已有方法进行分析和比较,验证了该算法具有较好的可行性和精准性。为下一步实现部分路网节点的边界控制提供理论依据。
  首先,本文对采集的北京市望京地区浮动车数据进行预处理。以高德地图为基础,绘制出其路网结构图,统计各个路段信息。根据采集到GPS的车辆定位数据,利用投影算法与道路进行匹配。依据采集到的浮动车的瞬时速度、车辆标识、车辆状态等数据计算出本文所需交通参量,如:车流量、平均速度、平均密度等。
  其次,利用所求交通参数,研究整体路网的MFD特性;对研究区域进行分析,采用网格逐层试凑叠加的方式进行区域划分,并以城市路网的MFD(宏观基本图)特性,如:均匀性、离散度低、滞环现象等,作为一系列的评价指标用于评价区域划分的结果。
  最后,对已有的一般复杂网络关键节点选取评价方法和相关的道路交通指标进行了分析,选择在实际路网中体现比较好的特性,如度值、繁忙度、紧密度中心性及介数中心性等,并在此基础上提出一种新的基于m阶邻居节点重要度的关键交叉口评估方法,建立新的路网中关键交叉口的综合评价指标。采用基于蚁群算法的BP神经网络进行评估过程中的权值优化。与多种评价指标进行了对比和评估,表明本文方法的可行性和有效性。

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