区域干线公路网交通态势评估与分析

区域干线公路网交通态势评估与分析

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1、分类号:U492.210710-2013224040专业硕士学位论文区域干线公路网交通态势评估与分析赵艳阳导师姓名职称曲卫东副教授专业学位类别申请学位类别硕士交通运输工程及领域名称论文提交日期2015年5月4日论文答辩日期2015年6月10日学位授予单位长安大学TrafficSituationEvaluationandAnalysisofRegionalTrunkHighwayNetworkADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhaoYan

2、yangSupervisor:AssociateProf.QuWeidongChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着干线公路里程快速增长和国家高速公路网络的不断完善,以及机动车保有量的不断快速增长,路网负荷日益严重。特别是在周末和节假日期间,交通需求激增,大规模的集中出行,以及车流高峰持续时间的延长使节假日期间干线公路网交通供需矛盾日益严重。干线公路网交通拥挤和突发事件及其引发的行车安全、运输效率、能源消耗和环境污染等问题受到了社会各界的广泛关注。干线公路网运营管理等工作的实施需

3、要以准确掌握干线公路路网实时运行状态及其未来发展趋势为基础和前提。所谓区域干线公路网交通态势评估与分析,就是对某一地区干线公路网的实时运行状态进行分析并预测未来发展趋势。分析和预测,其目的是为交通管理者提供科学、有效的途径掌握干线公路网的交通状态和性能,以便其在有限的交通资源条件下,合理分配路网的供给能力。本项研究旨在针对干线公路网日益突出的拥堵和突发事件频发的问题,借鉴国内外干线公路运营管理的先进技术和经验,结合我国干线公路运营管理的需求,从微观和宏观层面,建立多层次关联的评估模型,并初步研究建立干线公路

4、网交通运行状态发展趋势的预测技术。论文首先以干线公路网交通历史数据为研究对象,根据路网收费站点信息建立路网模型,开展干线公路网交通特征分析,分析路网网路拓扑结构,为后文模型研究提供了基础和依据。然后,论文对高速公路历史OD收费数据进行拆分处理,统计出了干线公路网分空间分时段的交通需求,并结合各路段道路规划通行能力推算路段实际通行能力,开展了干线公路网运行状态分析。接着,论文根据路网拓扑结构在计算机上构建虚拟路网,并将历史数据分时段还原在虚拟路网上,通过软件模型动态实时显示路网状态。最后,论文模拟在紧急事件或

5、突发状况导致的路段通行能力减弱的情况下,根据问题路段的交通需求在路网内进行交通流重新分配,并对配流后的交通态势通过计算机模拟进行评估,构建交通突发事件态势评估模型。关键字:干线公路网,态势评估,路网模型,收费数据处理,交通需求预测,突发事件,动态交通流分配iAbstractWiththerapidgrowthoftrunkhighwaymileages,theconstantimprovementofnationalhighwaynetworkaswellasthevehicleownershipnumbe

6、rcontinuousincrease,theroadnetworkisundermoreandmoreloads,especiallyduringweekendsandholidayswhentherearesurgeintrafficdemand,massgrouptravelsandtheextensionofdurationoftrafficpeak,whichresultsinincreasinglyseverecontradictionbetweensupplyanddemandoftrunkh

7、ighwaynetwork.Greatconcernhasbeendrawnbypeoplefromallwalksoflifeduetosuchissuesasthetrunkhighwaynetworkcongestionandemergenciesaswellastheiraffiliatedproblemsliketrafficsafety,transportefficiency,energyconsumptionandenvironmentalpollution.Thetrunkhighwayne

8、tworkoperationmanagementneedstobeonthebasisofagraspofitsreal-timeoperationandfuturedevelopment.Theso-calledregionaltrunkhighwaynetworktrafficsituationevaluationandanalysisisreferredtoananalysisandpredictionab

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