交通擁堵是限制城市發(fā)展的重要因素。隨著機動車保有量的不斷增加,交通擁堵問題日益嚴重,其不再僅僅局限于單個交叉口或某一路段,而是由點及面,逐步演變到區(qū)域性的交通擁堵。已有研究表明,對城市交通擁堵程度的分區(qū)識別并針對不同區(qū)域的擁堵程度實施相應的交通控制與管理手段是實現(xiàn)區(qū)域性交通控制管理,有效緩解區(qū)域交通擁堵的有效途徑之一。城市交通擁堵程度的分區(qū)識別主要需要解決兩個方面的問題:一是根據(jù)道路交通特性實現(xiàn)子區(qū)的動態(tài)劃分;二是對各分區(qū)的交通狀態(tài)進行有效識別。為實現(xiàn)這兩個方面的目標,本研究主要進行了以下幾個方面的工作:（1）利用GN算法對城市路網(wǎng)進行動態(tài)子區(qū)劃分,采取邊介數(shù)指標對路網(wǎng)進行分解,利用模塊性函數(shù)實現(xiàn)對路網(wǎng)分區(qū)結果對選擇,同時引入強連通區(qū)域、弱連通區(qū)域的概念對分區(qū)結果進行評價并,利用沈陽市路網(wǎng)進行仿真驗證;（2）提出了一種基于MFD的區(qū)域交通狀態(tài)判別方法。以區(qū)域內車輛總數(shù)為橫坐標,單位時間內駛出區(qū)域的車輛數(shù)為縱坐標繪制宏觀基本圖。利用宏觀基本圖分析路網(wǎng)的承載力及輸出能力指標,得到區(qū)域交通狀態(tài)判別的方法;（3）利用Vissim軟件建立仿真路網(wǎng),通過設置仿真路網(wǎng)的基本參數(shù),采集單位時間內的路網(wǎng)... 

【文章來源】：吉林大學吉林省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

MFD基本形狀

第 2 章 GN 算法與 MDF 基本理論介紹15圖2.4 宏觀基本圖示意圖由上圖可以看到，宏觀基本圖可以明顯的劃分為上升、持續(xù)、下降三個基本段。在上升段時，路網(wǎng)內的車輛數(shù)又少變多，單位時間內輸出車輛數(shù)也不斷加大，此時路網(wǎng)車輛處理能力較大，運行狀態(tài)較好；隨著路網(wǎng)內車輛數(shù)不斷增多，基本圖進入持續(xù)段，此時路網(wǎng)內車輛總數(shù)持續(xù)增多，而單位時間內的輸出車輛則保持不變，此時路網(wǎng)已接近其最大處理能力，路網(wǎng)運行效率最高；路網(wǎng)車輛數(shù)再繼續(xù)增多，進入下降段隨著流量增大單位時間內輸出車輛數(shù)急劇減少，基本圖進入下降段，此時路網(wǎng)處于擁堵甚至癱瘓狀態(tài)，路網(wǎng)運行效率最低�；緢D處于平穩(wěn)段時，路網(wǎng)處理能力已達最大值，當路網(wǎng)內車輛總數(shù)達到持續(xù)段與下降段交界點后

第 3 章 路網(wǎng)區(qū)域劃分方法研究27圖3.3 沈陽市部分路網(wǎng)圖利用 TransCAD 對路網(wǎng)進行仿真，獲得路網(wǎng)中各個路網(wǎng)的行程時間參數(shù)如下圖所示：圖3.4 路段行程時間將仿真得到的路段行程時間參數(shù)利用 R 語言進行編程，得到所有路段邊介數(shù)，找到邊介

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于信息熵加權的FCM交通狀態(tài)識別研究[J]. 曹潔,張麗君,侯亮,陳作漢,張紅.  計算機應用與軟件. 2018(10)
[2]基于譜聚類與RS-KNN的城市快速路交通狀態(tài)判別[J]. 商強,林賜云,楊兆升,邴其春,田秀娟,王樹興.  華南理工大學學報(自然科學版). 2017(06)
[3]基于強空間集成的交通狀態(tài)判別方法[J]. 劉擎超,蔡英鳳,江浩斌,何友國,陳龍.  計算機工程. 2017(11)
[4]結合信號控制的交通狀態(tài)及其真實性判別方法[J]. 陳兆盟,劉小明,吳文祥,唐少虎.  重慶交通大學學報(自然科學版). 2016(06)
[5]基于數(shù)據(jù)可視化的區(qū)域交通狀態(tài)特征評價方法[J]. 何兆成,周亞強,余志.  交通運輸工程學報. 2016(01)
[6]基于投影尋蹤動態(tài)聚類的快速路交通狀態(tài)判別[J]. 邴其春,龔勃文,楊兆升,林賜云,曲鑫.  西南交通大學學報. 2015(06)
[7]基于收費數(shù)據(jù)的高速公路交通狀態(tài)判別方法[J]. 楊慶芳,馬明輝,梁士棟,梅朵.  華南理工大學學報(自然科學版). 2014(12)
[8]基于宏觀基本圖的區(qū)域交通總量動態(tài)調控技術[J]. 杜怡曼,吳建平,賈宇涵,許明.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2014(03)
[9]基于仿真實驗驗證宏觀基本圖的存在性[J]. 姬楊蓓蓓.  武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2013(05)
[10]基于線圈檢測的過飽和交通狀態(tài)判別[J]. 錢喆,徐建閩.  華南理工大學學報(自然科學版). 2013(08)

碩士論文
[1]基于KNN-HA和KNN-RBF相融合的交通狀態(tài)預測[D]. 孫壯文.長安大學 2017
[2]復雜網(wǎng)絡重疊社區(qū)結構的研究[D]. 趙煥成.西安理工大學 2010



本文編號：3625769