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从城市路网交通管理与控制的需求出发,引入交通流宏观基本图(MFD)模型,基于实测和仿真数据,开展对北京市西三环实际路网的宏观交通状态、时变特征以及影响因素研究。文中首先介绍了MFD模型及其矢量算法,利用实测数据建立西三环路网的MFD,基于VanAerde模型标定路网交通流特征参数,对比分析路网平均流量-平均密度关系的时段分布差异,并得到宏观交通流的“磁滞现象”;其次,证明了交通密度分布的不均衡性是影响路网宏观交通状态的根本因素;最后,利用Integration仿真研究了路网结构、交通需求以及出行路径对路网
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华 南 理 工 大 学 学 报 (自 然 科 学 版)
第 40卷 第 11期
JournalofSouthChinaUniversityofTechnology
Vol.40 No.11
2012年 11月
(NaturalScienceEdition)
November 2012
文章编号:1000565X(2012)11013809
收稿日期:20120305
*
基金项目:国家“973”计划项目(2012CB725403);北京交通大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2009YJS045)
作者简介:朱琳(1985),女,博士生,主要从事城市交通规划与管理、交通仿真技术研究.Email:08114194@bjtu.edu.cn
基于 MFD的路网宏观交通状态及影响因素研究
*
朱琳
1
于雷
1,2
宋国华
1
(1.北京交通大学 城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京 100044;
2.德克萨斯南方大学,美国 德克萨斯州 休斯顿 77004)
摘 要:从城市路网交通管理与控制的需求出发,引入交通流宏观基本图(MFD)模型,基
于实测和仿真数据,开展对北京市西三环实际路网的宏观交通状态、时变特征以及影响因
素研究.文中首先介绍了 MFD模型及其矢 量算法,利用实 测数据 建立西 三环路 网的
MFD,基于 VanAerde模型标定路网交通流特征参数,对比分析路网平均流量 -平均密度
关系的时段分布差异,并得到宏观交通流的“磁滞现象”;其次,证明了交通密度分布的不
均衡性是影响路网宏观交通状态的根本因素;最后,利用
Integration仿真研究了路网结
构、交通需求以及出行路径对路网车流密度分布、宏观交通状态及其变化趋势的影响,以
期为宏观交通控制、拥堵治理措施的制定提供决策支持.
关键词:宏观交通状态;宏观基本图;流量 -密度关系;磁滞现象;交通需求;出行路径选择
中图分类号:U491 doi:10.3969/j.issn.1000565X.2012.11.021
城市道路为网络结构,内部各要素之间直接或
间接相连.在机动车不普及的过去,路网内各部分车
辆运行畅通,相互之间的关系显得不是很紧密.但随
着当前城市机动化的迅速发展,道路系统逐渐趋向
饱和,交通运转已经“牵一发而动全身”,区域性的
交通问题日益突出
.因此,对于交通管理与服务而
言,也必须保持全局观,从整个道路网络的大局出
发,站在宏观角度解决局部的交通瓶颈问题.对于路
网系统而言,传统的对于交叉口、路段的研究和分析
方法并不完全适应,而需要基于网络的宏观交通理
论与方法.
对于路网宏观交通问题的研究历史并不短暂,
Wardrop
[1]
建立了城市路网的区间平均速度估算模
型,模型中考虑了流量、平均道路宽度和绿信比
3个
因素的影响;Herman等
[23]
将路网中的车辆分为运
动车辆和停止车辆两类,并引入二流理论(
TwoFluid
Theory
)论证了路网中平均行程速度与停车比例系
数之间存在指数关系;Godfrey
[4]
发现了路网平均流
量与平均密度之间存在相关性;
Daganzo等
[5]
对此
进行了更深入的分析,分析了路网宏观层次上流量、
速度和密度等基本交通流参数之间的定量关系,并
基于传统交通流基本图模型提出了路网交通流的宏
观基本图模型(MFD)的概念.
国内对于路网宏观层面的交通特征及状态研究
主要集中在近几年,张和生等
[6]
提出通过对路段和
路口连通性分析研究区域交通状态;姚智胜等
[7]
、
!
龙晖
[8]
、邹亮等
[9]
则采用数据融合技术对路网交
通检测器数据进行交通参数获取及路网状态判别;
王殿海等
[10]
提出运用二流理论推导路网宏观交通
参数之间的函数关系,建立路网宏观交通状态判别
模型,并利用最小二乘法标定获取模型关键参数.
从上述国内外研究中可以发现,现有对于路网
宏观交通特征研究主要目的在于获取路网交通运行
的外在特征,而对于宏观状态形成及变化的影响因
素缺乏深入的分析,这对于有针对性的制定区域交
通管理和控制措施缺乏足够的支持.加之国内对于
路网宏观交通流问题缺乏系统性的分析和应用研
究,因此,文中提出以路网交通管理和控制的需求为
基本出发点,利用交通流宏观基本图模型为基础研
究城市路网的宏观交通问题
.
围绕区域路网的“宏观交通状态”,依次从以下
几个方面开展相关研究:在介绍交通流 MFD模型及

其矢量构建方法基础上,挑选以北京西三环为中心
的区域路网为对象,构建 MFD并实现交通流特征参
数的标定;利用不同年份、不同日期的交通流数据,
基于 MFD中流量 -密度散点分布,研究路网宏观交
通状态的时间差异;基于 MFD所呈现的交通流“磁
滞现象”,研究分析影响路网宏观交通状态的根本
原因;最后,分析路网结构、交通需求、出行路径等因
素对路网宏观交通状态的影响
.
1 宏观基本图模型及矢量求解
传统交通流模型是采用统计方法分析历史数据
而建立起来的参数关系模型,包括流量 -速度模型、
流量 -密度模型以及速度 -密度模型,由于采用关
系图的形式直观描述问题,因此,也被称为交通流基
本图模型,通常被用于描述单个断面或路段的交通
流行为特征.Daganzo等
[5]
提出了 MFD的概念,从
路网整体结构出发,分析道路多个断面或区域路网
多条道路的空间平均交通流变量之间的关系.在过
去三、四十年中,对于宏观交通流模型的研究主要建
立在结构简单、交通畅通的真实路网中或者虚拟的
路径选择方式以及静态交通需求条件下,而缺乏针
对 复 杂 的 城 市 路 网 交 通 流 宏 观 特 性 的 深 入 研
究
[1113]
.近几年,大量实测数据分析和仿真研究确
定了均衡及非均衡动态交通环境下的宏观交通流变
量之间的关系
[1415]
,但对于国内复杂的城市及区域
路网交通流
MFD模型结构及特征等尚未进行分析,
更缺乏基于 MFD的路网宏观交通运行状态的研究.
最基础的路网宏观交通流参数是全部车辆的平
均速度、平均流量和平均密度,因此,基础 MFD模型
也是描述三者之间的关系.文中基于 Edie对于路网
三参数的定义
[16]
,在 MFD中采用流量、速度、密度
并通过简单算数平均进行求解,即:
q
u
=
1
N
∑
i
q
i
k
u
=
1
N
∑
i
k
i
v
u
=q
u
/k
u
(1)
式中,q
u
、k
u
、v
u
分别为路网平均流量、密度、速度值,
N为分析的检测断面或路段数.
在二维坐标系中表示参数之间的关系,以流量 -
密度关系为例,如图 1所示,基本图曲线上的任一点
坐标为(k
i
,q
i
),从原点到坐标点连线的斜率就是速
度.对于式(1),可采用矢量平均算法.假设均匀路
网,所有断面流量 -密度服从相同的关系图,首先计
算两个断面的平均流量、平均密度,根据断面交通流
状态(即断面车流密度与临界密度 k
c
的大小关系)
不同,矢量平均有
3种情况,如图 2所示.对于路网
内多个断面的平均流量 -平均密度关系模型,可采
用相同的矢量求解方法.
图 1 流量 -密度关系模型的矢量表达形式
Fig.1 Vectorexpressionofflowdensityrelationshipmodel
图 2 流量 -密度关系模型的矢量算法
Fig.2 Vectoralgorithmofflowdensityrelationshipmodel
931
第 11期 朱琳 等
:基于
MFD的路网宏观交通状态及影响因素研究
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