城市道路交通网络关键节点和路段辨识方法研究

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1、——————————————————————————城市道路交通网络关键节点和路段辨识方法研究——————————————————————————ResearchontheMethodofKeyNodeandSectionDistinguishofUrbanRodeTrafficNetwork————————————————————作者姓名：王伟专业名称：交通信息工程及控制指导教师：郑黎黎副教授学位类别：工学硕士论文答辩日期：2015年5月31日摘要城市道路交通网络关键节点和路段辨识方法研究城市

2、道路交通网络是一个由很多节点和路段纵横交错而成的复杂网络。其中某些节点和路段极易受到自然灾害、恶劣天气、交通事故等事件的破坏，破坏后会造成道路网内大面积的交通拥堵甚至全面瘫痪，从而丧失了道路网的交通功能，造成了巨大的经济损失。辨识出城市道路交通网络中的关键节点和路段，以其为核心进行区域交通控制和管理，以及拥堵预警，对于预防、控制交通拥挤的扩散起着至关重要的作用；在路网应急管理中，以其为核心进行预防、准备、响应和救援，将对应急管理工作起到事半功倍的效果。因此，辨识城市道路交通网络中的关键节点和路段

3、是当前城市交通控制和应急管理的重要技术问题之一。目前国内外研究者对城市道路交通网络关键节点和路段的辨识方法研究已取得了很多成果，但仍存在很多不足。其中最主要的问题就是研究者多数仅考虑道路交通网络拓扑结构特征，而未考虑交通流运行状态对辨识关键节点和路段的影响。基于以上分析，本文重点研究城市道路交通网络中的关键节点和路段的辨识方法。主要研究内容包括以下几部分：首先，提出了关键节点的定义及分类，综合考虑城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性，以复杂网络相关理论为基础，定义了基于行程时间的介数和平均路径

4、长度变化率两个参数，与节点度、排队长度、饱和度和延误共同构成了城市道路交通网络评价指标体系；设计了基于灰色加权关联分析的城市道路交通网络关键节点辨识方法。其次，提出了关键路段的定义及分类，根据关键路段的内涵，从路段失效概率和路段失效后的影响程度两个方面，分别建立了路段失效概率计算模型和路段失效影响辨识方法，将路段失效概率与失效后果的乘积作为辨别关键路段的计算模型。最后，以由长春市亚泰大街、解放大路、民康路和三道街包围的道路交通网络进行了实例分析，结果表明本文提出的方法可行、有效。关键词：城市道路

5、，交通网络，关键节点，关键路段，评价指标，评价模型IAbstractResearchontheMethodofKeyNodeandSectionDistinguishofUrbanRodeTrafficNetworkUrbanroadtrafficnetworkiscomposedofmanynodesandsectionswhichmakeupacomplexnetwork.Someofthenodesandsectionsarehighlysusceptibletoeventssuchasn

6、aturaldisasters,badweather,trafficaccidentandafterdamagetheycancauselargeareanetworktrafficcongestionorevencompletecollapse,thuslosethefunctionoftrafficandcausehugeeconomicloss.Identifyingthekeynodesandsectionsofurbanroadtrafficnetworkasthecoreforreg

7、ionaltrafficcontrolandmanagement,andcongestionwarning,playsanimportantroleforpreventingandcontrollingthespreadoftheheavytraffic;intheemergencymanagementofroadnetwork,regardingthemasthecoreforprevention,preparedness,responseandrescue,willbetwicetheres

8、ultwithhalftheeffortintermsofemergencymanagement.Therefore,identifyingthekeynodesandsectionsofurbanroadtrafficnetworkisoneoftheimportanttechnicalproblemsforthecurrenturbantrafficcontrolandemergencymanagement.Theresearchersathomeandabroadhavemademanya