【摘要】：交通擁堵是各大城市普遍存在的問(wèn)題,造成交通擁堵的主要原因之一是交通流空間分布的不均衡。如何通過(guò)歷史交通流數(shù)據(jù)對(duì)城市交通網(wǎng)絡(luò)的均衡結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià),并利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)使其更均衡已成為交通管控的研究熱點(diǎn)�，F(xiàn)有方法可分為平衡算法與非平衡算法,平衡算法計(jì)算量較大,但精度高,實(shí)現(xiàn)難度大。而非平衡算法精度低,且多為微觀層面,不適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。因此本文提出一種介數(shù)中心性熵最大化的交通網(wǎng)絡(luò)均衡結(jié)構(gòu)辨識(shí)算法,利用介數(shù)中心性熵來(lái)評(píng)價(jià)交通網(wǎng)絡(luò)的均衡狀態(tài),通過(guò)修正邊權(quán)后介數(shù)中心性熵值最大化,提升路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的均衡性,該方法不受方向、新增路線及路網(wǎng)規(guī)模的影響,克服了現(xiàn)有方法的局限性。主要研究工作如下:(1)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)特征提出了介數(shù)中心性熵,通過(guò)具體的數(shù)學(xué)證明了網(wǎng)絡(luò)均衡與介數(shù)中心性熵的關(guān)系。利用介數(shù)中心性熵對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的中心性熵最大化(Centrality Entropy Maximization,CEM)算法進(jìn)行改進(jìn),提出了介數(shù)熵最大化(Betweenness Entropy Maximization,BEM)算法與快速介數(shù)熵最大化(Express Betweenness Entropy Maximization,EBEM)算法。(2)以廈門(mén)市路網(wǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,先對(duì)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析,然后分析路網(wǎng)中的度、介數(shù)、親密度、介數(shù)中心性熵等參數(shù)在優(yōu)化過(guò)程中的變化規(guī)律用以證明算法的有效性,對(duì)比了 CEM、BEM和EBEM三種優(yōu)化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明CEM、BEM和EBEM三種優(yōu)化算法均可使網(wǎng)絡(luò)更均衡,改進(jìn)后的BEM算法與EBEM算法在收斂速度與震蕩幅度上明顯小于CEM算法,EBEM算法的效果最優(yōu)。提出的介數(shù)中心性熵最大化網(wǎng)絡(luò)均衡算法在交通應(yīng)用中具有更好的優(yōu)化效果,指出了具體的需要重點(diǎn)協(xié)調(diào)的關(guān)鍵性路口或路段,可為交通管控及誘導(dǎo)系統(tǒng)提供支撐。
【圖文】：

下介數(shù)熵的變化情況及其他中心性參數(shù)的變化情況，并對(duì)比分析了不同算法的優(yōu)逡逑化效果。逡逑圖４－１具體說(shuō)明了整個(gè)實(shí)驗(yàn)的框架。首先，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)目前新增的權(quán)值總量判逡逑斷需要迭代優(yōu)化的次數(shù)。本文實(shí)驗(yàn)過(guò)程中不限定網(wǎng)絡(luò)的新增權(quán)值總量范圍，以便逡逑于研宄網(wǎng)絡(luò)達(dá)到均衡狀態(tài)時(shí)迭代優(yōu)化的次數(shù)。其次，通過(guò)尋找能夠通過(guò)修正權(quán)值逡逑給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)最大效益的邊確定較為優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用的算法為本文的均衡辨逡逑識(shí)算法，最后判斷是否將需要增加得權(quán)值全部分配完畢，若存在剩余流量繼續(xù)分逡逑配，直到所有權(quán)值全部被分配。逡逑２３逡逑

邐？逡逑圖４－２廈門(mén)干線公路網(wǎng)的有向圖逡逑圖４－２是廈門(mén)市的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型圖。有３２個(gè)主要路口和９３條路段。具體的逡逑交通流數(shù)據(jù)包括一天２４小時(shí)得數(shù)據(jù)。并以５分鐘為一個(gè)時(shí)間間隔記錄每個(gè)間隔逡逑中所有路段的基本流量信息。本文將路網(wǎng)模型描述為Ｇ＝（Ｎ，Ｅ，Ｗ），邋Ｎ表示點(diǎn)集用逡逑于記錄３２個(gè)主要路口的基本信息，Ｅ表示邊集用于記錄９３條道路的基本信息，，逡逑Ｗ表示邊權(quán)的集合用于記錄每個(gè)小時(shí)間間隔內(nèi)的流量信息轉(zhuǎn)換后的旅行時(shí)間。逡逑可以用加權(quán)鄰接矩陣Ａ表示這種網(wǎng)絡(luò)，相鄰節(jié)點(diǎn)的邊權(quán)即兩個(gè)相鄰路口通過(guò)的流逡逑量信息表示為Ｍ丨＞０。Ｗ｛／ｅ［0，邋00；）表示權(quán)的取值范圍，％＝０表示兩路口間沒(méi)有逡逑路段進(jìn)行連接或路段沒(méi)有流量通過(guò)。逡逑２６逡逑
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2705172