基于异形化特征的城市道路网优化方法研究

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1、分类号U491#玄達筑夂#学号1108230312003BEWtf®你i艰«r.ciVE挪.斑wmcnss�学位论文基于异形化特征的城市道路网优化方法研究ResearchonOptimizationMethodforUrbanRoadNetworkBasedonSpecialCharacteristics李雪衍导教师姓名戴冀峰副教捋北京建筑大学申坫学位级别硕士学位类别工学硕士专业名称交通运输规划与管理年级2012级论文答辩时问2015年06月学位授予单位利(U期i匕•铕大学2015年07fl答辩委员会主席輪H教滅论文评阅人厪為评帑北京

2、建筑大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研宄成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果，也不包含本人或他人为获得北京建筑大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签字：日期：邡厂年6月R日北京建筑大学硕士学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位

3、期间论文工作的知识产权属于北京建筑大学，允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文纸质版和电子版，可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名-校内导师签名年《月丨？曰汝�r年4月巧/日校外导师签名：年月曰摘要摘要伴随着经济脚步的逐渐加快，交通拥堵变得愈发严重，而产生该问题的根本原因在于交通供需的不平衡。近年来，道路建设日趋完善，城市内主要道路修建基本完成，道路面积历年趋于稳定发展，而小汽车

4、的保有量却持年增长。在工作日的早晚高峰时期，路面经常会产生大规模的拥堵，甚至变成停车场。对于城市道路网的优化研究不仅可以发现现有道路存在的不足，还可以缓解交通压力，提高道路的通行能力。首先，本文在梳理了大量国内外研究现状的基础上，基于复杂网络理论，综合考虑城市快速路-主路道路网及城市主干路-次干路道路网这两种情况，并对现有道路网进行微观拓扑分析，发现其道路网结构并不满足小世界网络特性；根据此发现找到了城市道路网的异形化特征，定义了异形网络的概念，量化了异形网络的判定依据；同时，通过对路网中交叉口及路段通行能力影响因素的判断，定义了异形

5、网络中大度节点及高权值边的概念。由此，便可较快找到路网中的重要节点和路段，便于后期进行道路网的优化设计；随后，以走行时间最短及用户平衡分配模型分别作为上下层目标函数建立了双层模型，并用遗传-粒子群混合算法对模型进行了求解；最后，通过实例分析验证模型实用性，并对道路网进行优化设计，提出了解决措施。文章主要研究内容包括：(1)明确异形网络概念：通过对现有道路网微观分析，即对包含出入口、辅路系统等的城市道路网进行拓扑，发现其并不符合小世界网络定义，随后通过城市道路网的异形化特征定义异形网络的概念。基于复杂网络理论知识，选用度分布、最小路径长

6、度及平均聚类系数三个指标作为判别依据，并以两实例证实异形网络的真实存在；(2)网络异形化特征值提出：通过对道路网中交叉口及路段通行能力影响因素的研究，并将复杂网络统计特征值与道路网现状相结合，得到针对异形网络的统计特征值：大度节点和高权值边。该特征值的提出，可迅速找到路网中重要交叉口及路段，并对后期关于城市道路网的优化研究起到了重要的作用；(3)城市道路网优化模型研究：分别以用户出行时间最短为上层目标函数，用户平衡分配模型为下层目标函数建立城市道路网双层优化模型，并用遗传-粒子群混合算法对模型进行了求解；(4)案例分析：以北京市西城区

7、旧城道路网为实际案例，首先基于该区域路网具有异形化特征这一前提，对模型实用性进行了验证，随后计算优化结果、提出优化方案，最后对优化前后道路网属性进行了比较，得出优化后的城市道路网异形化特征变小这一结论。关键词：异形化特征；异形网络；影响因素；双层模型。IAbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofeconomics,thetrafficproblemsbecomemoreandmoreserious.Thebasicreasonthatmakestrafficjamistheunbalancedb

8、etweentrafficsupplyanddemand.Recently,theconstructionoftheroadisbecomingmorecomplete,andtheconstructionofmainr