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1、城市道路网络交通小区划分方法学生：郭旭专业：交通运输工程主要内容交通小区划分方法全文总结52341131交通小区划分方法的优缺点交通小区划分目的原则城市道路交通小区相关概念1.1城市道路交通小区的概念城市道路网络交通小区是为了减少交通控制和管理系统的复杂性，将复杂交通网络分解为若干个交通区域，对交通区域进行协调优化。交通小区是具有一定交通关联度和交通相似度的节点或连线的集合，随时间、关联度和相似度的变化而变化，反映城市路网交通特征的时空变化特性。2.1交通小区划分的目的在满足精度要求的情况下,增强交通调查的实际可操作性,尽可能的减小交通调查的工作量,降
2、低交通分析与预测的难度通过交通小区的交通分布图将交通需求在空间上的流动表现出来,可以直观的反应交通需求分布为城市道路网络的交通流提供数据,从而通过交通分配理论模拟道路网上的交通流2.2交通小区划分的原则应保证交通小区内土地利用、经济、社会等特性尽量一致，划定范围内的土地利用特征应尽可能简单，尽量不打破城市行政区的划分尽量以铁路、河川等天然屏障作为分区界限避免小区内存在自然或人为的障碍线小区应尽可能规则,避免狭长形状充分考虑城市道路网的构成,尽可能使小区划分与道路网协调一致,尽可能使交通小区出行形心位于路网节点（交叉口和干道）上一般不以干道作为划定小区的
3、界线,尽可能使道路两侧同在一个交通小区，且区内出行次数不超过出行总数的10％～15％。交通小区的一些参考数据交通小区平均面积人口与交通小区面积的关系第三章交通小区划分方法基于聚类分析的交通小区划分方法面向控制的交通小区划分基于区内出行比例的交通小区划分方法对手机话务量的聚类分析方法扇形分割方法交通小区划分思路图3.1基于聚类分析的交通小区划分方法根据交通小区内的用地性质、土地利用等特性,运用系统聚类的方法,选取科学的分类指标,将性质相近的归为一类,使得同类的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体则具有高度的异质性。进行数据处理时运用极差标准化或标准差标
4、准化两种方法进行数据分析,可以用相关系数来衡量各个对象的相关程度。空间聚类分析方法划分交通小区空间聚类分析方法，考虑交通小区内部路段之间的物理关联性和交通关联性，及实际交通特征，从数据本身出发，利用大量的实时和历史数据，进行统计聚类分析，划分为若干个内部关联性强、交通特征相似的交通小区。-交叉口群连线间的关联度指数n-来自上游交叉口的车流驶入的分支数qmax-来自上游交叉口的主线方向的直行车流量最大值t-车辆在两交叉口间的行程时间∑qi-到达下游交叉口的交通量总和对于普通四路交叉口而言,n=3交通关联度计算交通相似度概念设S=（O,A）,用S表示n条记
5、录的集合。其中代表数据对象集，可以是连线或节点的集合代表数据对象的属性值，可为流量饱和度或ＯＤ表示对象 的第ｋ个属性值任意两个数据 与 之间的相异度定义如下：任意两个数据 与 之间的相似度定义如下：空间聚类分析算法空间聚类分析交通小区划分流程交通小区的划分坚持从实际数据出发的原则，通过对原始数据的处理与计算，获得交通小区划分的指标值，依据指标值及交通网络的空间实体关系进行交通小区的划分。最后结合专家经验对交通小区进行修正和优化。交通小区划分流程图3.2面向控制的交通小区划分主要是对同一小区内的交叉口进行协调控制，在交通路网拓扑结构特点的分析基础上,采取
6、动态划分与静态划分相结合的交通小区划分策略,以形成小区划分算法。通过关联度变化得到划分结果在长度较长的道路路段上,车队在行驶过程中会发生离散现象,交通关联度也会随之变小由于道路沿线支路交叉口及单位车辆出入口驶入驶出车流的影响,下游停车线车辆的到达会呈现随机的状态,也将影响交通关联程度采用美国《交通控制系统手册》推荐的相邻交叉口之间路段关联度计算模型进行划分3.3基于区内出行比例的交通小区划分方法以区内出行比例作为约束条件，分析当小区半径为R，出行距离为H时区内出行比例，结合整个区域产生区内出行的比例，最后选择合理的R的范围，将区内出行控制在可接受比例内
7、。3.4对手机话务量的聚类分析方法原理：利用手机话务量的时间分布特征来分析及划分城市活动及土地利用特性。其步骤主要如下：①利用划分出的土地利用特性进一步映射出交通小区，并利用手机移动过程中基站信号的切换来得到手机用户的基本信息，即交通OD信息。②在传统方式划分交通小区的基础上,采用类似于“四舍五入”的策略，将基站覆盖的范围映射到交通小区之上,使基站的覆盖范围与交通小区相融合,最终得到更为精确的基于基站的交通小区划分。3.5扇形分割方法步骤：首先是找出可以利用的城市道路节点,然后为每个节点划分扇形势力圈,每个势力圈就是一个细分的交通子区在地理信息系统(G
8、IS)的支持下，对交通小区进行几何分割。每个交通小区除了表现为一个空间区域外,还具有很多属性数
