深圳关内外交通拥堵探究与治理 数学建模

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1、封一答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):论文题目:(标明A、B、C、D之一)B组别:(填写研究生、本科生、专科生或中学生)本科生参赛队员信息(必填):姓名学号联系电话参赛队员1凌周俊110901013018842382072参赛队员2姜涛110901013113309826324参赛队员3逯晔110901010118842481201参赛学校:沈阳理工大学封二答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):评阅情况(学校评阅专家填写):学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3.评阅情况(联赛评阅专家填写):联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅3.深圳关内外

2、交通拥堵探究与治理摘要交通拥堵是目前中国各大城市面临的共同难题,但拥堵的成因各不相同,因而需要在摸清规律的基础上有针对性地提出解决方案。通过建立数学模型,我们针对有关深圳关口道路拥堵的三个问题进行了分析研究,并提出了缓解拥堵现象解决方案。对于问题一,分析造成各关口拥堵的深层原因,我们首先对数据进行合理的整合。由于车辆行驶时间()包含了路段长度和交通拥堵的双重影响,是对道路交通和交通强度的体现,同时也能够反映出出行者对于道路的交通需求,尤其是对于高峰期的路网拥堵状态比较敏感,评价结果更为准确。所以我们决定用VHT的综合评价法,根据指标的重要性对各指标进行加权处理,从而得到

3、相应的评价结果。在模型求解时,为了能在指定的精度要求下提高了模型计算的效率,我们采用各等级道路最低抽样小时数的方法。其次,对于梅林关的分析,我们借用求得的VHT作为权重来求出梅林关各等级道路的交通拥堵指数,各关口交通拥堵的原因在于交通供需不平衡,在交通供给一定的情况下,急剧增加的交通需求是导致交通拥堵的主要原因。对于问题二,我们分三个阶段逐步进行研究,首先我们得到出关与入关的人口数;其次再分析各关口高峰期的平均车流量,通过计算得到缓解交通压力的主要数据;最后对这些主要数据进行了定量分析,进而得到的结论:可以在不增加关内外通道数量的情况下,通过调整城市分区功能将需入关工作

4、的人部分搬迁到关内、改变关口区域功能架构、合理的调整早晚高峰期出入关的通道数以及改善交通管控措施合理利用道路资源等措施来缓解梅林、布吉等关口的交通拥堵状况。对于问题三,我们运用模糊神经网络的方法对其研究,首先确定影响决策的指标体系,再对这些指标进行加权处理,得到个指标的权重后,设计BP神经网络方案,最后对备选的3条道路进行研究,得到最佳选址是从清水河路连接到布龙路和吉化路的交界处,其次是连接布吉路和清平快速;最后是连接梅观路和福龙路。我们相信建立在数学模型基础上的的结论及问题解决方法会对深圳市交通管理部门制定有效、合理的交通管控及事故应对方案提供有益的帮助。关键字综合评

5、价法,交通拥堵指数,模糊神经网络。20目录摘要1一.问题重述3二.问题分析3三.模型假设5四.符号说明5五.模型建立与求解55.1模型一的建立和求解55.1.1各等级道路最低抽样小时数65.1.2基于VHT的综合评价法75.1.3梅林关的分析85.2模型二的建立和求解105.2.1分析城市人口出入关105.2.2分析缓解交通问题125.3模型三的建立和求解145.3.1关内交通道路选址决策指标145.3.2模糊神经网络在关内交通道路选址的应用145.3.3关内交通道路选址模糊综合评判中权重系数的确定165.3.4关内交通道路选址的BP神经网络设计方案165.3.5关内交

6、通道路选址的模糊神经网络分析17六.模型的评价196.1模型的优点196.2模型的缺点19七.模型的推广19参考文献2020一.问题重述交通拥堵是目前中国各大城市面临的共同难题,但拥堵的成因各不相同,因而需要在摸清规律的基础上有针对性地提出解决方案。由于历史的原因,深圳由关内关外两个区域组成。关外由宝安、龙岗两个行政区和光明新区、龙华新区、坪山新区、大鹏新区四个功能区组成;关内含罗湖、福田、南山、盐田四个行政区。关内与关内由自然山丘隔开,沟通关内外的主要通道有宝安大道/新安、107国道南头、同安路荔山、广深高速同乐、南光高速、沙河西路白芒、福龙路、梅观路、清水河、布吉关

7、、沙湾、北山道盐田坳、盐坝高速背仔角等检查站。因为有相当的一部分人口在关外居住,在关内上班,导致在上下班高峰期各关口进出通道经常成为交通最拥堵的地方,尤其以布吉关、梅林关等处为甚,在高峰期发生道路交通事故更会严重影响到广大市民的工作和生活。为了解决这一长期困扰深圳发展的问题,政府在道路建设上投入了大量的资源。目前,主要关口道路的互联互通程度越来越高,直接增加了关口交通管控工作的复杂度。与此同时,大规模的基础设施建设也对交通信息采集设备的完好性和可靠性造成了不良影响,从而使关口交通管控和事故应急处理决策愈加困难。因此,使用数学方法对不完整的

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