以GIS系统为基础的交通模型路网构建技术

摘要：为提高交通模型基础路网的高效性、便捷性、精确性和客观性，弥补EMME/3软件路网编辑操作的缺点。本文充分研究GIS系统和EMME/3软件路网构建特征，突破性地以Trans CAD系统平台为基础，通过基础路网导入、基础路网调整、小区型心点和型心连杆的添加、公交线路和站点的添加、路网检查以及GIS路网导入EMME/3软件六个阶段，成功实现EMME平台在3.3版本中和ARCGIS引擎的对接，将Trans CAD系统路网完整导入EMME/3，为交通规划预测的精确性和客观性提供扎实的网络结构，是交通模型路网构建技术质的飞跃。

关键词：GIS系统、Trans CAD、EMME/3、交通模型、路网构建

Abstract：In order to improve the efficiency, convenience, accuracy and objectivity of road network in traffic model and make up the drawback of EMME/3 about edit and operation network. This paper study the characteristics of GIS system and EMME/3 software network construction, take Trans CAD system platform as the foundation, through six stages of base network import, base network adjustment, add parcel centroid point and centroid connecting rod, add bus lines and bus station, network examination and GIS network import to EMME/3 software, successfully completed the engine docking between EMME platform in version 3.3 and ARCGIS, imported Trans CAD system into EMME/3 network completely. It is a great leap in traffic model construction because of accurate traffic prediction and objectivity in transport planning.

Keywords：GIS system; Trans CAD; EMME/3; traffic model; network construction

1 引言

交通模型路网，这里指集合道路网、公交网的现实交通网络，是交通规划软件的抽象路网，是交通模型预测的基础。GIS系统和交通模型软件的路网构建技术各有不同，为进一步高效、便捷的开展交通模型基础网络构建和维护工作，近年来国内部分大城市开始以地理信息系统（GIS）平台为载体，对构建基础网络方法的进行探究和尝试。

Trans CAD、EMME/3是国内常用的交通规划分析软件，这2个软件都是在创建道路网络和公交网络的基础上，通过建立四阶段交通需求分析模型，借助软件的模型算法，实现城市客流预测。Trans CAD软件采用地理信息系统（GIS）表现地理现象，路网表现能力强，操作界面较为友好，图形分析功能出色，但建模的系统性不强，函数的灵活性差；EMME/3软件作为最早引进中国的交通规划软件之一，应用较为广泛，其函数编辑能力非常强，还可以在运算中应用各种自定义的函数形式，但EMME/3本身对于路网基础数据的输入有很多不便之处，从而限制软件使用者的工作效率[1]。

交通运行状态评价系统处理办法

?服务层：提供通用软件服务，通常以组件形式提供，主要包括分布式计算组件、数据访问组件、地理信息系统引擎； ?业务层：提供各种业务计算功能，主要包含数据接入模块、分布式计算任务分配模块、地图匹配模块、速度估算模块以及指标计算模块； ?表现层：以Web网站形式提供用户界面同用户使用系统功能。 2.2系统功能系统的功能模块分为核心功能、支撑功能以及扩展功能三部分。 2.2.1核心功能（1）路况信息：本模块是对路网路况通道路况实时或历史数据的查询。 ?具备GIS的各项基本功能 ?能基于电子地图显示道路的实时交通状态 ?路网、通道实时数据查询 ?路网、通道历史数据查询

图1 路网实时路况展示图2 路段历史数据查询界面（2）交通状态分析：本模块主要是对路网指标的查询。 ?路网指标比较分析 ?查看拥堵分布 ?交通黑点查询

图3 路网评价指标查询界面 2.2.2支撑功能（1）基础数据管理：本模块主要是包括片区信息、道路信息的编辑等。 ?编辑道路信息 ?编辑路段信息 ?编辑通道信息 ?编辑桥梁隧道信息 ?编辑片区信息

(整理)城市道路交通状态评价指标体系.

第一章绪论 1.1 研究背景 1.1.1问题的提出改革开放以来，随着我国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7% 。其中，北京作为人口超过2000万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，2010年10月的美国《外交政策》一书更是将北京列为世界五大拥堵城市之首。城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是通过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。建立完善的、符合我国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。 1.1.2 研究意义我国是一个人口众多的发展中国家。自1991年以来，我国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长,城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况,导致了城市尤其是大城市严峻的交通拥挤问题。因此，此次研究的目的就是通过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。

(完整版)DTA动态交通分配

(2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。交通分配： (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA（Dynamic Traffic Assignment）所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。

动态交通系统

请问，建立一个动态系统，首先是采集全城路网的交通流数据，这个交通流应该是平衡的，如果，新建一条路，那么平衡就打破了，其他受影响的道路的交通流就变化了，这样一个动态系统能够反映这种变化。我就想问问，国内是否有这种类似的系统，关键是要比较直观的。如果是有这样的系统，请问是用什么软件或者模型构建的。这类系统有的是是城市交通管理系统的一部分，也有某些城市的交研部门自己建立的，算法是关键，软件仅仅是一个评估和人机接口，例如某些交管平台是有交通在线或离线仿真需求的，新增道路对现有路网状况的影响也是其建设目的之一，但仅仅只是之一而已。就个人所知，一般都是用商业软件进行二次开发，但效果并不理想。我先说下这个事情的来龙去脉吧，希望论坛里的各路大侠能够给些建议。我所在单位是一个以市政道路设计为主的设计院，希望能建立这样一个交通流预测系统，就是说，主要就是为了给具体道路，桥梁建设工程的可行性提供依据。比如说，所在城市的一条主干道已经非常饱和了，到底是增加一条道路分流好，还是拓宽好，两种方案分别会对其他道路上的交通流产生怎样的影响，是否会引起其他路段的堵塞。目前，道路工程项目的前期研究非常薄弱，就算是用了交通流预测分析，但是，这条路对其他道路的交通影响并没有包含在工程可研中，所以，我们想建立这样一个系统，解决以上问题。很好的想法！这样做市政道路设计算是跟国际接轨了。个人观点，以后的道路设计肯定会和动态的路网交通分析结合起来做，这种趋势在美国已越来越明显；国内慢一些，但也会很快跟进，先掌握这种分析技巧的单位将会更有竞争实力。 2007年，Minneapolis的一座桥塌了，每天路过这座桥的大约10万辆车需要改道。联邦公路局(FHWA)的官员很快打电话给亚利桑那大学的Yi-Chang Chiu教授，请他用软件工具DynusT(基于仿真的动态交通分配软件) 定量分析塌桥对交通出行选择模式和路网交通流的影响，以便在塌桥修复之前，更有效地疏导交通。因为从塌桥之前的均衡的路网交通状态过渡到塌桥后的另外一种均衡状态需要数天甚至几个星期的调整，驾驶员才能将自己的出行时间和出行路线大致固定下来。分析这种行为其实很复杂的，计算量也很巨大。对于大路网的仿真分析，为了接近路网均衡状态，仿真迭代24小时的路网交通，计算时间甚至需要几天。

城市道路交通状态评价指标体系

第一章绪论 1.1 研究背景 1.1.1问题的提出改革开放以来，随着中国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7% 。其中，北京作为人口超过万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，10月的美国《外交政策》一书更是将北京列为世界五大拥堵城市之首。城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是经过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。建立完善的、符合中国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。

1.1.2 研究意义中国是一个人口众多的发展中国家。自1991年以来，中国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长,城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况,导致了城市特别是大城市严峻的交通拥挤问题。因此，此次研究的目的就是经过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。 1.2国内外研究现状 1.2.1拥挤识别研究现状到当前为止，国内外对很多学者研究开发了许多的 ACI 算法。加利福尼亚算法。经过比较邻近检测站之间的交通参数数据，对可能存在的突发交通事件进行判别，由此确定交通拥挤的发生。此算法于 1965-1970 年间，由加利福尼亚洲运输部开发。 McMaster 算法。该算法由Persaud et al(1990)根据突变理论开发出来。它使用大量的拥挤和非拥挤交通状态下的流量-占有率历史数据，开发一个流量-占有率分布关系模板，经过将观测数据之

动态交通流分配浅析

动态交通流分配浅析摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题 The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can give an instant flow of traffic distribution. Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems ·0引言动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。因而，研究动态交通分配理论．并将其应用于交通控制与管理是十分必要的。同时，动态交通分配为交通流管理与控制动态路径诱导等提供了依据，也是智能交通系统的重要理论基础。

交通运行状态评价系统解决方案

交通运行状态评价系统 1 概述交通运行状态评价系统通过对交通参数的宏观、中观和微观分析，评价和实时显示城市路网的交通拥挤状况（基于GIS 用红、黄、绿三种颜色显示路段交通通行状况），为交通出行者提供参考的同时，也为道路交通规划提供参考，在一定程度上减轻交通拥堵程度。宏观交通参数主要描述交通路网的网络特性和整体状态演变；中观参数主要指路段交通参数（流量、占有率等）；微观参数主要指车辆运行状态与相互影响关系。 2 系统架构及功能介绍 2.1 系统架构操作系统业务数据库地理信息数据库地理信息系统引擎数据访问组件分布式计算组件数据接入模块分布式计算任务分配模块地图匹配模块速度估算模块指标计算模块用户访问界面表现层业务层服务层基础层图1 系统软件架构图基础层：提供基本的软件运行环境，主要包括操作系统、业务数据库和地理信息数据库；服务层：提供通用软件服务，通常以组件形式提供，主要包括分布式计算组件、数据访问组件、地理信息系统引擎；业务层：提供各种业务计算功能，主要包含数据接入模块、分布式计算

任务分配模块、地图匹配模块、速度估算模块以及指标计算模块；表现层：以Web网站形式提供用户界面同用户使用系统功能。 2.2系统功能系统的功能模块分为核心功能、支撑功能以及扩展功能三部分。 2.2.1核心功能（1）路况信息：本模块是对路网路况通道路况实时或历史数据的查询。具备GIS的各项基本功能能基于电子地图显示道路的实时交通状态路网、通道实时数据查询路网、通道历史数据查询图1 路网实时路况展示

图2 路段历史数据查询界面（2）交通状态分析：本模块主要是对路网指标的查询。路网指标比较分析查看拥堵分布交通黑点查询图3 路网评价指标查询界面

第六篇 vissim动态交通分配

第六篇动态交通分配 6.1 动态交通分配介绍在前面的章节里，仿真车辆在路网中行驶的路径都是人为设置的，仿真中的“驾驶员”并没有机会自己选择从起点到终点的道路。在非实时仿真、简单路网中这种模拟道路交通的方法是合适的。但是，如果仿真的路网较大，路网中的车辆从起点到终点有多种不同的路径选择，同时要将车辆分布在这些路径上的话，前面使用的方法将不可能完成这种网络上的路径设置。对一个给定了起迄点的出行需求矩阵，计算该矩阵在路网上的交通量分布的问题称之为交通分配，它是交通规划过程的一个基本步骤。交通分配是所有驾驶员或交通使用者根据道路网情况，对出行路径进行选择的一种计算模型。该模型必须帮助出行者首先找出一组可供选择的路径，然后根据计算方法对可选择的路径进行评价，最后描述出驾驶员如何根据这些评价进行路径选择。交通规划中的交通量分配往往是静态分配。“静态”是指出行需求（有多少车辆需要在路网中出行）和道路网络本身不随时间变化。然而实际上的出行需求在一天中变化很大，并且道路网络的交通状况也随时间而变化，例如信号控制在一天不同时段发生变化。考虑到这些随时间而变化的因素，VISSIM给出了动态交通分配的方法。在VISSIM仿真模型中提出动态路径选择主要考虑以下两个方面： z即便在不考虑可替代路径的情况下，越来越大的路网也使得人工设置或建立所有起迄点间的路径变得不可能； z在评估各种交通控制方法和路网变化对出行路径选择的影响时，模拟真实的路径选择行为非常有意义。 6.2 动态交通分配的原则在VISSIM中动态交通分配是基于迭代仿真的思想。即一个模拟路网不只是仿真一次，而是不断地重复仿真。驾驶员根据前面仿真获得的出行时间（或出行费用）来进行本次仿真中的路径选择。模拟这种“用户自学习过程”，必须完成下列任务： z必须找到起迄点间的路径。VISSIM假定并非所有人都使用最佳路径，而是有一小部分人会使用那些次优路径； z驾驶员必须有某种对路径进行评价的方法，以便于进行路径选择。VISSIM中是根据计算得出的总出行费用进行评价的。总出行费用由路径长度、行程时间和其它成本（例如道路或桥梁的通行费等）加权求和得到； z从一系列路径中选择某条路径的概率是用修正的LOGIT模型计算后得到。 6.3 动态分配前期准备工作 6.3.1需要注意的几个问题（1）对象：不是只有几个节点，而是整个大的路网；

动态交通分配模型的文献综述

动态交通分配模型的文献综述动态交通流分配解析模型研究综述由于静态交通流分配理论不能体现OD需求矩阵随时间变化的起伏特征，动态交通流分配理论应运而生。自1978年Merchant和Nemhauser首次提出了动态交通流分配的概念以来，动态交通流分配理论因其在拥挤网络的典型应用受到众多学者的青睐。动态交通流分配是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，以降低个人的出行费用或系统总费用。按照建模方法的不同，动态交通流分配模型可以分为动态交通流分配解析模型和动态交通流分配仿真模型。动态交通流分配解析模型可以分为三类:数学规划模型、最优控制模型和变分不等式模型。（1）数学规划模型 Merchant和Nemhauser(1978)[1]首次采用数学规划的方法来描述动态交通流分配问题，建立了一个离散时间的、非凸的非线性规划模型(记为M-N模型)。在静态假定下，该模型可以转换为静态的系统最优分配模型。Ho(1980)[2]推导了M-N模型最优解的充分性条件，并提出了该模型的分段线性算法。Carey(1986)[3]改进M-N模型为非线性凸规划，并证明了模型解的惟一性。上述模型均局限于多个起点、一个终点的简单网络。Carey(l992)[4]首次提出了动态交通流分配的FIFO(First-In-First-Out)规则，指出当网络扩展为多个终点时，FIFO 原则必将导致模型解得可行域为非凸集合，如果不满足该原则，则模型解不合理。FIIFO原则的提出使得DTA问题的数学规划建模遇到了困难。Janson(1991)[5]最早尝试建立用户最优的动态交通流分配模型，但模型部分假设违反了FIFO原则,算法的数学性质也不足够好，有可能导致不符合实际交通情况的行为。Ziliaskopoulos(2000)[6]引入元胞传输模型建立了一个系统最优DTA线性规划模型，不需将路段出行时间函数作为路段交通流量传播的唯一工具，而是按照细胞传播模型来处理交通流的传播，为动态交通流分配问题建模提供了一个新的思路。Ukkusuri和Wallerl(2008)[7]基于元胞传输模型建立了一个用户最优DTA线性规划模型，较Janson模型更易于求解，但上述两个基于元胞传输模型的DTA模型均仅适用于单一起点的网络。（2）最优控制模型最优控制模型假定时间是连续变量，约束条件与数学规划模型类似。Friesz等(1989)[8]基于路段的最优控制模型讨论了单终点情况的系统最优(SO)问题和用户平衡(UE)问题。该SO模型可以看作是离散M-N模型的连续化，UE模型可以看作是Beckmann模型通过瞬间用户路径费用平衡的动态推广。其他有代表性的最优控制模型有：Ran和Shimazaki(1989a、1989b)[9][10]基于路段的SO-DA T模型、Wie(1990)[11]考虑了弹性需求条件下的UE-DTA模型、Ran(l 993)[12]将路段驶入流量和驶出流量为控制变量的UE-DTA模型等。（3）变分不等式方法变分不等式(VI)理论在DTA领域的成功应用为DTA问题的建模构造了一个通用的建模平台，如不动点、最优化以及互补性问题，能够处理更现实的交通问题。VI模型的基本思路是将动态交通流分配过程分解为网络加载和网络分配两个过程，最终通过求解一系列的线性规划来求解分配问题。Dafermos(1980)[13]首先将变分不等式方法引入了静态交通平衡建模领域。Drissi-Kaitoun(1992、1993)[14][15]通过时间、空间扩展网络技术直接将静态VI交通流分配模型扩展到动态VI交通流分配模型。国内学者也利用VI方法对DTA问题进行探讨，周溪召(2002)[16]考虑了三种路径选择行为:选择固定路径、选择具有最短理解出行时间的路径、选择最小实际出行时间路径，在允许交通阻抗函数非对称的前提下，将三种路径行为综合表达为一个与之等价的VI模型。任华玲和高自友(2003、2004、2007)[17][18]针对瞬时动态用户最优条件建立了一系列变分不等式模型，探讨了基于VI的动态用户最优基本模型与算

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本考生姓名陈菀荣考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一类别科学硕士考试科目交通流理论考试日期2017 年 1 月10日

交通流分配模型综述摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足

城市道路交通状态判别方法研究

城市道路交通状态判别方法研究摘要随着社会经济的快速发展,道路车辆不断增多,道路交通需求增长迅速,道路交通状况正变得日益严峻。恶性交通事故及交通拥挤的迅速增加,不但严重威胁人民生命与财产的安全,也给道路交通的运行效率带来了严重影响。为了提高道路交通的安全性与运行效率,世界各国尤其就是发达国家不断研究运用先进技术对道路交通运行状态进行监控,出现了各种以不同设备为手段的交通监控系统。而要充分利用这些先进的交通检测手段为城市交通服务就需要适合的交通状态判别方法。本文基于此目的,分析了国内外相关课题的研究现状,对交通流参数、道路交通状态分析及目前已有判别方法进行了研究。首先重点分析了经典的加州算法、McMaster算法、指数平滑法、标准偏差法,并对算法作出了比较分析;然后针对已有研究成果在城市道路交通状态判别上的不足,在已有研究成果基础上,以聚类分析为方法,建立利用定点检测线圈数据进行交通状态判别的方法,并通过实际案例分析证明了方法的有效性。本论文的研究成果可为交通管理者实时了解路网交通状态变化的信息,及时采取对策,疏导交通、减少拥挤,提高交通安全保障,使有限的路网时空资源发挥效率而提供帮助。关键词:智能交通系统;道路交通状态;交通状态判别;聚类分析;环形检测线圈数据; IDENTIFICATION METHOD FOR URBAN ROAD TRAFFIC CONDITIONS ABSTRACT With the high-speed develop of social economic,number of vehicles on road increases faster than any recent time,and the traffic demand also rapidly grows,traffic condition is becoming more and more serious、The vicious traffic accidents and traffic congestion rapidly increases,which is not only a serious threat to people's lives and property,but also brings a serious impact to the effciency of traffic system、In order to improve the safety and effciency of road traffic,the world,especially the developed countries continue to study how to use advanced technology to monitor road' state,which facilitated a variety of different means and

基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法

收稿日期:2009 09 27;修回日期:2009 11 02 基金项目:国家自然科学基金资助项目(20079862);国家教育部博士点基金资助项目(20040699025);2009年度浙江省教育厅科研项目研究课题;2010年度浙江省社科联研究课题和2010年度衢州市社科规划课题作者简介:余燕芳(1976 ),女,浙江衢州人,讲师,主要研究方向为计算机信息安全与智能化信息处理等(yuyanfang2008@126.co m );陆军(1975 ),男,湖南长沙人,副教授,博士,主要研究方向为人工智能、计算机应用. 基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法 * 余燕芳1,2 ,陆军 2 (1.衢州广播电视大学,浙江衢州324000;2.国防科学技术大学计算机学院,长沙410073) 摘要:采用动态交通仿真模型I NTEGRATI O N 搭建了动态交通仿真平台,应用组件式蚁群算法来求解动态交通信息诱导下的最优路径选择问题。实例表明,基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法是可行的、正确的和有效的。该方法易于理解和使用,具有很强的可重用性和可扩展性,为求解各类优化问题提供了可持续发展的框架。关键词:动态交通仿真;组件式蚁群算法;最优路径选择中图分类号:U 491 1 文献标志码:A 文章编号:1001 3695(2010)05 1662 03 do:i 10.3969/.j i ssn .1001 3695.2010.05.014 Shortest path se l ecti on approach based on dyna m i c traffic si m u l ati on m odels YU Y an fang 1,2,LU Jun 2 (1.Quzh ou Rad i o &TV Un i versit y,Quzh ou Zheji ang 324000,C hina;2.C oll ege of Co mpu te rs ,N ationa l University of De fense T ec hnology , Chang sha 410073,Ch i na ) Abstract :Constructed dynam ic traffic sm i u l ati on s ystem by usi ng the dynam ic traffic m odel I NTEGRATI ON.Tack l ed the s hortest pat h sel ection w it h dynam ic traffic i n f or m ati on by t he component based ant colony optm i i zati on .The sm i u l ati on exa m ple s uggests that t he shortest path selecti on approach based on dyna m ic traffic sm i u lati on m odel s i s feasi ble ,correct and effecti ve .This proposed approach is very easy to understand and use ,it has the robust reusage and expansi b ility ;i ndeed provi de an excel lent fra m ework that can continuall y m i prove f or solvi ng d ifferent optm i izati on proble m s .Key words :dyna m ic traffic sm i u lati on ;co m ponent based ant col ony algorith m (C ACA);shortest path selection 随着机动车拥有量急剧增长而带来的交通拥堵、交通事故增多和环境污染加剧等交通问题,越来越成为影响城市正常功能发挥和城市可持续发展的重大难题。事实和经验证明,城市交通拥堵等问题仅仅依靠交通基础设施的建设是不能完全解决的。造成城市交通拥堵等问题的原因不仅是交通供给不能满足交通需求所产生的供需矛盾,而且现有交通系统的运行效率未得到充分利用,由交通网络效率浪费带来的交通问题同样严重。目前,对交通信息条件下的路径选择行为的研究主要基于意向调查和模拟仿真等方法。这些研究多局限于不同交通信息措施对驾驶员路径选择决策本身影响的研究,或通过虚拟路网简单研究交通信息下路径选择对路网运行状况的影响,而较少结合实际交通网络分析交通信息下路径选择对整个路网运行状态的影响,从而对信息策略与实施措施的制定和决策过程提供不了紧密联系实际路网交通状况的理论与技术支撑。鉴于上述背景,提出了一种基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法。应用蚁群算法(ant co lony algor i th m,A CA )求解交通优化问题是近年来研究的新方向[1]。蚁群算法[2]是一种源于自然界中生物世界的新的仿生类随机型搜索算法,通过其内在的搜索机制,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。蚁群算法已经在求解旅行商问题[3]、二次分配问题[4]和车间作业调度问题[5]中取得了非常理想的结果。同时,为了克服基本蚁群算法的不足,人们对其进行了各种改进,以期提高搜索效率,避免过早停滞。其中主要有D origo 等人[6]提出的An t Q Syste m 、Stutzle 等人[7]提出的MM AS 和G a m bardell a 等人[8]提出的HA S 等。尽管蚁群算法在相当广阔的领域内均取得了很大的成功,但现有方法仅从蚁群算法的基本结构出发设计软件,很难用来求解不同种类的问题。研究者还经常需要尝试使用不同的状态转移规则、信息素更新及参数调整策略来改进算法性能。如果没有一个好的软件结构实现关注分离,任何小的变化都有可能影响到整个软件结构,给算法的调整带来困难。鉴于此,提出了一种组件式蚁群算法(CACA )。为了提高算法的可理解性、可重用性和可扩展性,CACA 强调以接口为中心的设计理念,在结构上直接反映蚁群的本质思想和关键概念,最大程度降低与问题的相关性。仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题,基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由于实际交通系统的复杂性及其本身的随机性,最短路径的合理规划问题需要使用仿真优化方法来解决。本文研究的总体思路如图1所示。 1 动态交通仿真模型本章主要研究了动态交通仿真模型的构建与标定方法,搭建了实例动态交通仿真平台。动态交通仿真的基本原理是:对第27卷第5期2010年5月计算机应用研究Application R esearc h of C o m puters V o.l 27N o .5 M ay 2010

交通状态判别

交通状态判别一、案例背景介绍随着机动车保有量的不断上升，城市的快速发展在促进经济繁荣、社会进步的同时，也不可避免的带来了交通拥堵问题。在交通发展的过程当中，交通拥堵是诸多问题中产生频率最高、影响最大、持续时间最长的一个。交通拥堵增加了人们上下班的时间代价和精神压力，降低了城市运行效率，还给国民经济带来不可估量的经济损失。交通拥堵的产生从表面看是由城市现有的路网资源与实际的出行需求之间的矛盾导致，而根本原因是城市路网规划不合理，与城市当前发展之间的失衡造成路网负荷增加、交通运行稳定性下降。为了实现对交通秩序的实时监测和控制，城市道路和高速公路两侧布置了大量的交通数据检测器，每天可以产生千万级别的数据。这些交通数据体量巨大、数据结构多种多样、价值丰富却又密度低，具有大数据的典型特征。近年来，针对这些海量的交通数据如何建立有效的分析和处理流程，从中挖掘出有价值的信息，成为智能交通系统的重点研究方向。二、多模型建模理论多模型建模方法就是对训练数据建立多个子模型，把子模型对测试数据的分析通过某种方法结合，形成最后的分析结果。单模型结构是对非线性系统建立数学模型时的最基本方法，一般先对样本数据使用不同的理论建立一系列不同的模型，从中选择性能最优或次优的模型参与实际的应用。对于复杂的非线性系统，单模型是一种整体上的近似解。Bates和Granger于1969年首次提出将多个数学模型连接以提高模型的预测能力、提高系统鲁棒性的方法，自此以后多模型建模方法在时间序列分析、状态预测估计、化工预警控制等多个领域得到广泛的研究和应用。在模型的训练过程中，通常需要收集较多的样本数据以保证神经网络对实际生产过程的充分反映。如果样本规模较大，神经网络的结构比较庞大、训练时间加长，实际训练中先对样本聚类分析得到规模较小的子集，理论上每个样本子集的学习速度将会加快且网络结构更加紧凑，总时间也会降低。另外，当样本数目较大时，部分数据在距离意义上相邻较近，对应的输出在距离意义上却较远，这样的样本虽然仍可以使用单个神经网络学习，但是学习之后模型的泛化能力较差。这是将学习样本空间进行分解的主要原因。

城市道路交通状态评价指标体系

城市道路交通状态评价指标体系第一章绪论 1.1研究背景 1.1.1问题的提出改革开放以来，随着中国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7%。其中，北京作为人口超过万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，10月的美国《外交政策》一书更

是将北京列为世界五大拥堵城市之首。城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是经过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。建立完善的、符合中国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。 1.1.2研究意义中国是一个人口众多的发展中国家。自1991年以来，中国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长，城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况，导致了城市特别是大城市严峻的交通拥挤问题。因此，此次研究的目的就是经过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。

浅谈动态交通分配的三种模型以及算法

浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法班级：运输（城市轨道交通）1203班学号：12251104 姓名：刘君君指导老师：陈旭梅王颖

浅析多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法 12251104 刘君君城轨1203班【摘要】动态交通分配问题是在已知城市交通网络拓扑结构和网络中时变的交通需求的前提下，寻求交通网络上各有向路段上时变的交通量的问题。自该问题提出以来．研究者们给出了各种分配模型来描述它。这些模型大致可分为四类：一、仿真模型；二、数学规划模型；三、最优控制模型；四、变分不等式模型。与以上四种模型相比，从不同的角度来看，还可以分为其他模型，如基于多时段动态交通分配模型、多用户动态交通分配模型、基于模糊旅行时间的动态交通分配模型等。本文讨论的就是基于多时段动态交通分配模型以及动态交通分配的算法。【关键词】基于多时段动态交通分配模型；混沌蚁群算法； Analysis of multi-period dynamic traffic assignment model and algorithm of dynamic traffic assignment 122251104 Liu Jun jun The class1203 Abstract: Dynamic traffic assignment problem is known in urban traffic network topology and network traffic in the time-varying demand under the premise of seeking transport networks to time-varying traffic problems on the road. Since the issue. Researchers presented various distribution models to describe it. These models can be roughly divided into four categories: first, the simulation model, second, the mathematical programming model; third, the optimal control model of four, and variation inequality model. Compared with the above four models, from a different perspective, can also be divided into other models, such as those based on multi-period dynamic traffic assignment model and multi-user dynamic traffic assignment models, dynamic traffic assignment model based on fuzzy travel time. Article these unconventional perspectives of dynamic traffic assignment model and algorithm of dynamic traffic assignment. Key words: dynamic traffic assignment model based on multi-period, chaos Ant Colony optimization algorithm