大城市路网运行状态分层次评价模型

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1、北京交通大学硕士学位论文大城市路网运行状态分层次评价模型姓名:张雪莲申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:于雷20080501北京交通大学硕士学位论文中文摘要在城市化进程不断加快,交通机动化进程迅速发展的形势下,交通拥堵成为现代城市发展中面临的一个严峻问题。其中,大城市由于其复杂的路网系统和较大的出行需求,交通拥堵现象尤为严重。为有效缓解城市道路交通拥堵现象,对城市交通系统的运行状态进行评价就显得十分重要。因此,本文在综述国内外现有的交通拥堵评价理论的基础上,主要针对大城市的常发性交通拥堵现象,从微观层次到宏观层次,进行了路网运

2、行状态评价方法研究,分别对单个路段、同一等级道路、整体路网的运行状态进行评价。首先,本文结合累积Logistic回归模型的特点,以人对拥堵强度感觉的量化值为反应变量,以拥堵影响因素为解释变量,研究拥堵强度与拥堵影响因素之间的关系,建立了基于Logistic回归分析的路段拥堵强度评价模型,对路段的运行状态进行评价。其次,本文提出了微观、中观、宏观三个层次上的用于评价道路运行状态的交通拥堵指数评价指标。利用分层抽样技术,得到了最低路段抽样样本量确定方法,并采用综合评价法,分别以从时间角度和空间角度表征交通需求的指标:车辆行驶时间(vHT)和车辆行

3、驶里程(VKT)作为加权模型中的权重,建立了基于交通需求的加权模型。经过比选,最终确定了基于VHT加权的路网交通拥堵指数评价模型。最后,运用所建立的模型,以北京市为例,结合北京市浮动车数据,对北京市五环内路网从路段到路网的运行状态进行了实例评价。关键词:交通拥堵评价;拥堵强度;累积Logistic回归分析;交通拥堵指数;交通需求;分层抽样技术;综合评价法北京交通大学硕士学位论文ABSTRACTWiththerapidgrowthofurbanizationandmotorization,trafficcongestionhasbecomeas

4、evereproblemfacedbythedevelopmentofmodemcities.Duetothecomplicatednetworkstructuresandthelargetraveldemands,trafficcongestioninmegapolisesisevenworse.Inordertomitigatetheroadtrafficcongestioninurbanareas,itbecomesextremelyimportanttodaytomeasurethetrafficoperationalconditio

5、nsofurbantrafficsystems.Inthiscontext,theresearchinthisthesisiSintendedto,onthebasisofacomprehensivesynthesisofstate.of-the.artontrafficcongestionmeasurementmethods,developmulti-levelmodelstomeasureroadnetworkoperationalconditionsformegapoliseswithafocusontherecurrentconges

6、tions.Themulti.1evelmeasurementmodels,includingthoseatmacroscopic,mesoscopic粥wellasmicroscopiclevels,canbeusedtomeaSuretheoperationalconditionsoftheroadsegment,roadsofdifferentclasses,aswell勰theroadnetwork.First,inordertomeasuretheoperationalconditionsofroadsegments,thethes

7、isdevelopsarelationshipbetweenthecongestionintensityanditsinfluencingfactorsbyusingthecongestionintensityperceivedbythedriversasthedependentvariableandtheinfluencingfactorsaStheindependentvariables,andestablishesmodelsformeasuringthecongestionintensityofroadsegmentsbasedont

8、hecumulativelogisticregressionmethod.Then,itpresentstrafficcongestionindices(TCI)f

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