基于時(shí)空檢測(cè)的城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別方法研究

丁　恒,　郭　放,　鄭小燕,2,　馬寒月,　張衛(wèi)華

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,安徽 合肥　230009; 2.長(zhǎng)安大學(xué) 公路學(xué)院,陜西 西安　710064)

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基于時(shí)空檢測(cè)的城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別方法研究

丁恒1,郭放1,鄭小燕1,2,馬寒月1,張衛(wèi)華1

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,安徽 合肥230009; 2.長(zhǎng)安大學(xué) 公路學(xué)院,陜西 西安710064)

為了解決擁堵狀態(tài)下交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別問題,文章基于時(shí)空檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)道路節(jié)點(diǎn)和路段擁堵狀態(tài)進(jìn)行了分析,并以此為基礎(chǔ)建立了城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別與分類模型。擁堵發(fā)生期間,以任意2輛浮動(dòng)車連續(xù)通過(guò)擁堵路徑各個(gè)交叉口時(shí)間間隔作為統(tǒng)計(jì)時(shí)間,以擁堵路徑各個(gè)交叉口對(duì)應(yīng)流向流出率作為統(tǒng)計(jì)對(duì)象,連續(xù)統(tǒng)計(jì)多輛浮動(dòng)車通過(guò)時(shí)的交通量序列,建立了擁堵路徑交叉口關(guān)聯(lián)度模型并以此劃分交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸。以劃分的交通擁堵瓶頸區(qū)域作為密閉區(qū)域,通過(guò)分析擁堵路徑平峰期間與擁堵期間的流入流出率,使用切比雪夫不等式在置信度95%范圍內(nèi)建立了擁堵瓶頸的3類模型：輸入型瓶頸、輸出型瓶頸和通過(guò)型瓶頸。以實(shí)際區(qū)域道路網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象,使用上述模型對(duì)擁堵區(qū)域進(jìn)行了分析,結(jié)果表明該模型可有效識(shí)別并分類交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸。

交通工程;交通擁堵;時(shí)空檢測(cè);交通瓶頸;浮動(dòng)車

0　引　　言

城市化和機(jī)動(dòng)化的發(fā)展導(dǎo)致交通擁堵成為諸多城市面臨的棘手問題。美國(guó)紐約、英國(guó)倫敦、法國(guó)巴黎、日本東京等城市在20世紀(jì)中后期均經(jīng)歷過(guò)嚴(yán)重的交通擁堵,雖然此后采用各種交通工程改善手段使交通擁堵有所緩解,但至今仍難以真正擺脫擁堵的困擾。在我國(guó),近年來(lái)大面積交通擁堵時(shí)常發(fā)生,居民出行時(shí)間和燃油消耗都出現(xiàn)了大幅度的增長(zhǎng)。因此緩解交通擁堵受到了交通行業(yè)專家和學(xué)者的廣泛重視,已有研究采用收費(fèi)管理[1]、交通控制[2]、網(wǎng)絡(luò)平衡[3]等手段來(lái)解決交通擁堵問題,但上述研究都是解決擁堵形成狀態(tài)下的交通管理問題,而沒有對(duì)道路交通瓶頸識(shí)別問題展開研究。

關(guān)于交通擁堵瓶頸的定義,美國(guó)道路通行能力手冊(cè)以常發(fā)性路段行車速度小于22 km/h作為界定標(biāo)準(zhǔn),而我國(guó)的界定規(guī)則為車輛在3個(gè)周期內(nèi)仍未通過(guò)的信號(hào)交叉口或排隊(duì)長(zhǎng)度超過(guò)1 km的道路路段[4]。上述交通擁堵界定方法針對(duì)城區(qū)道路微觀區(qū)域,在實(shí)際交通管理中具有較好的可操作性,但缺乏理論依據(jù)。在交通擁堵微觀瓶頸研究方面,以快速路為研究對(duì)象,Helbing在與 Kerner爭(zhēng)論交通流基本圖時(shí)已進(jìn)行了詳細(xì)探討[5-7]。文獻(xiàn)[8]以入口匝道為研究對(duì)象,分析快速路網(wǎng)瓶頸存在早發(fā)性失效問題。微觀瓶頸研究的對(duì)象涉及面小、針對(duì)性強(qiáng),但不能直接用于復(fù)雜的城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸的界定。

交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸研究主要有2大思路:① 采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)城市道路狀態(tài)進(jìn)行分析,如文獻(xiàn)[9]研究假定的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征參數(shù)較為一致,通常只能用來(lái)分析運(yùn)行具有相對(duì)獨(dú)立性的城市快速路,很難分析交叉口類型各異的城市交通網(wǎng)絡(luò);② 依據(jù)道路網(wǎng)絡(luò)實(shí)際通行能力,分析城市道路網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別方法[10-12]，由于受到傳統(tǒng)固定交通檢測(cè)手段的限制,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)交通瓶頸的分析類似于微觀瓶頸的簡(jiǎn)單疊加,缺乏微觀瓶頸間有效的交通流量相關(guān)分析。隨著交通流量檢測(cè)手段的多樣化,文獻(xiàn)[13]以速度差作為參考閾值提出了三相位時(shí)空交通瓶頸決策模型,由于城市道路交叉口間距離較近,過(guò)飽和狀態(tài)下路段上、下游行駛車速差值不大,該模型精度值得商榷。

準(zhǔn)確把握城市道路網(wǎng)絡(luò)瓶頸的識(shí)別問題中,有效的時(shí)空數(shù)據(jù)檢測(cè)是重要基礎(chǔ)。本文依據(jù)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)(floating car data,FCD)和固定檢測(cè)器的時(shí)空檢測(cè)數(shù)據(jù),在城市路網(wǎng)流量、流向和特征參數(shù)分析的基礎(chǔ)上,提出了一種城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別方法。該方法不僅能用來(lái)分析瓶頸區(qū)域,還可針對(duì)擁堵特征進(jìn)行分類。

1　道路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空檢測(cè)與瓶頸識(shí)別

(1) 城市道路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空檢測(cè)方法。最常見的交通流量檢測(cè)方法是固定檢測(cè),該方法易于檢測(cè)斷面交通流量、車速及排隊(duì)長(zhǎng)度等參數(shù),但是對(duì)于區(qū)域路網(wǎng)的交通量分布、車速分布及路段行程時(shí)間檢測(cè)較為困難。基于FCD的空間檢測(cè)可以彌補(bǔ)固定檢測(cè)方法的不足,并能有效地獲取交通路網(wǎng)中車速、平均行程時(shí)間和交通量等數(shù)據(jù)。結(jié)合兩者特點(diǎn),采用浮動(dòng)車和固定檢測(cè)器檢測(cè)擁堵路網(wǎng)各個(gè)路段及交叉口的時(shí)空數(shù)據(jù),再依據(jù)電子地圖數(shù)據(jù)即可判別路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)。具體道路網(wǎng)交通量數(shù)據(jù)檢測(cè)及處理流程如圖1所示。

圖1　道路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空數(shù)據(jù)檢測(cè)及處理流程

(2) 城市交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸識(shí)別。受城市土地利用性質(zhì)的影響,城市交通網(wǎng)絡(luò)擁堵呈現(xiàn)一定的潮汐性和周期性。根據(jù)擁堵交通路網(wǎng)流量流向可分為通過(guò)型交通擁堵和源發(fā)型交通擁堵。通過(guò)型交通擁堵主要發(fā)生在城市組團(tuán)之間的道路網(wǎng),而源發(fā)型交通擁堵主要發(fā)生在土地開發(fā)強(qiáng)度較高的區(qū)域路網(wǎng)。結(jié)合路網(wǎng)交通擁堵分類,網(wǎng)絡(luò)交通瓶頸除具有微觀交通瓶頸中需求超過(guò)供給能力的特點(diǎn)外,還應(yīng)包括以下2點(diǎn):① 導(dǎo)致路網(wǎng)發(fā)生擁堵的交通需求具有一致性;② 引發(fā)路網(wǎng)擁堵的各個(gè)節(jié)點(diǎn)交通量具有較強(qiáng)的相關(guān)性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)交通瓶頸的特點(diǎn),依據(jù)城市道路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空檢測(cè)數(shù)據(jù)初步劃分交通擁堵區(qū),通過(guò)擁堵交叉口流量流向的相關(guān)性分析、決策,進(jìn)一步確定交通瓶頸范圍,并以此為基礎(chǔ)對(duì)交通瓶頸類型進(jìn)行分析。

2　道路路段及交叉口擁堵狀態(tài)分析

城市道路路段是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域,利用在對(duì)應(yīng)路段FCD的行程速度分布即可有效獲取路段狀態(tài),因此本文對(duì)道路路段擁堵不再贅述。

交叉口交通擁堵可分為2種狀態(tài):① 交叉口總交通需求超過(guò)交叉口通行能力,即交叉口過(guò)飽和擁堵,這種情況下調(diào)整信號(hào)配時(shí)無(wú)法滿足通行需求;② 交叉口某一方向交通需求超過(guò)該流向通行能力,存在非對(duì)稱交通流[14]，即流向過(guò)飽和擁堵,這種情況下由于交叉口只有部分流向擁堵,一般可通過(guò)優(yōu)化信號(hào)配時(shí)滿足擁堵流向通行需求,也可能通過(guò)調(diào)整信號(hào)配時(shí)仍無(wú)法滿足通行需求。

2.1交叉口過(guò)飽和擁堵

交叉口過(guò)飽和擁堵可表示為交叉口總的交通需求qTD超過(guò)交叉口通行能力qc,即

(1)然而,城市道路交叉口絕大多數(shù)為信號(hào)控制交叉口,qc顯著受到信號(hào)配時(shí)方案的影響。因此(1)式很難用來(lái)分析實(shí)際交叉口擁堵狀態(tài)。

根據(jù)交叉口擁堵及信號(hào)控制的規(guī)律,當(dāng)飽和度達(dá)到0.9時(shí),交叉口已經(jīng)處于擁堵狀態(tài)。在考慮信號(hào)周期及擁堵時(shí)間約束條件C=C0和t≥τ時(shí),(1)式可以表達(dá)為

(2)其中,qi為第i相位到達(dá)交通量;Si為第i相位通行時(shí)車道飽和流量和;λi為第i相位綠信比;N為相位數(shù)量;C為信號(hào)周期;C0為最佳信號(hào)周期;t為擁堵持續(xù)時(shí)間;τ為擁堵時(shí)間決策閾值,可采用1個(gè)誘導(dǎo)周期時(shí)長(zhǎng)或3個(gè)以上周期C時(shí)長(zhǎng),一般取值為5～10 min。

2.2流向過(guò)飽和擁堵

流向過(guò)飽和擁堵是指交叉口某一流向流量處于擁堵狀態(tài),可采用流向通行能力或流向通行延誤來(lái)表示。

(1) 流向通行能力過(guò)飽和擁堵。流向過(guò)飽和擁堵可簡(jiǎn)單表示為交叉口某一流向i交通需求qCD(i)超過(guò)該流向通行能力qc(i),即

(3)參考(2)式,在考慮信號(hào)周期及擁堵時(shí)間約束條件C=C0和t≥τ時(shí),(3)式可以表示為

(4)在發(fā)生交通擁堵特別是溢流狀況下,交叉口某一流向i實(shí)際通行能力不僅受到進(jìn)口車道的限制,還可能受到出口通行能力的限制,文獻(xiàn)[15]提出以流出率計(jì)算擁堵交叉口通行能力模型,在考慮信號(hào)周期及擁堵時(shí)間約束條件C=C0和t≥τ時(shí),(3)式可以表達(dá)為

(5)在一定的交通渠化及信號(hào)配時(shí)條件下,根據(jù)交叉口流向流量,流向通行能力過(guò)飽和擁堵可以進(jìn)行驗(yàn)證。

(2) 流向延誤過(guò)飽和擁堵。以交叉口某流向車輛平均延誤作為參考指標(biāo),根據(jù)交叉口類型,當(dāng)該流向車輛平均延誤較高導(dǎo)致的該流向服務(wù)水平等級(jí)處于E級(jí)或F級(jí)時(shí)，即可認(rèn)為該流向處于過(guò)飽和擁堵狀態(tài)。流向車輛延誤計(jì)算方法[15]為

(6)其中,di為交叉口第i流向車輛平均延誤;ge(i)為第i流向信號(hào)相位有效綠燈時(shí)間;X為第i流向飽和度;T為分析時(shí)長(zhǎng);d0為第i流向初始排隊(duì)延誤。

流向延誤過(guò)飽和擁堵的計(jì)算過(guò)程比流向通行能力過(guò)飽和擁堵的更復(fù)雜,但是流向延誤計(jì)算能較好地體現(xiàn)車輛在信號(hào)交叉口的受阻狀況,易通過(guò)在該流向通行的浮動(dòng)車延誤數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)上述擁堵狀態(tài)分析,以連片道路路段及交叉口區(qū)域作為初步劃分的交通擁堵區(qū)域。

腦出血(ICH)是指腦實(shí)質(zhì)內(nèi)的出血,以高血壓動(dòng)脈粥樣硬化出血最為多見[1]。我國(guó)的ICH患者主要是由高血壓病誘發(fā),所以我國(guó)一直沿用高血壓腦出血的診斷。高血壓腦出血的發(fā)病年齡為25~85歲,男性的發(fā)病率略高于女性[2]。隨機(jī)抽選我院收治的50例高血壓腦出血患者資料作為研究對(duì)象,以探究高血壓腦出血的外科臨床護(hù)理干預(yù)效果。報(bào)道如下。

3　擁堵交叉口關(guān)聯(lián)度分析

雖然通過(guò)初步劃分的交通擁堵瓶頸區(qū)內(nèi)交叉口及道路路段均處于擁堵狀態(tài),但不能表明擁堵區(qū)內(nèi)各個(gè)交叉口、各種流量流向均處于擁堵狀態(tài),且部分交叉口因自身通行條件等原因是孤立型的交通擁堵點(diǎn),與其他交叉口并不存在必然聯(lián)系。從交通管理需求的角度來(lái)看,因自身?xiàng)l件造成的孤立型擁堵交叉口必須單獨(dú)進(jìn)行優(yōu)化改造設(shè)計(jì),因此有必要在劃分網(wǎng)絡(luò)交通瓶頸區(qū)域時(shí)剝離這些孤立型擁堵交叉口。

交通擁堵區(qū)擁堵路徑分布如圖2所示,其中E、W、S、N表示交叉口東、西、南、北4個(gè)方向。假設(shè)經(jīng)初步劃分的交通瓶頸擁堵路徑為：O點(diǎn)→(l,k)交叉口→(l+1,k)交叉口→(l+1,k+1)交叉口→(m-1,n)交叉口→(m,n)交叉口→D點(diǎn),路徑經(jīng)過(guò)的交叉口數(shù)量有J個(gè),在不經(jīng)繞行的情況下,顯然有

(7)

圖2　交通擁堵區(qū)擁堵路徑分布

若在擁堵分析時(shí)間內(nèi)有y輛浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)該路徑,浮動(dòng)車通過(guò)J個(gè)交叉口行程時(shí)距如圖3所示,由圖3可統(tǒng)計(jì)浮動(dòng)車通過(guò)交叉口時(shí)交通量的流出情況。

圖3　浮動(dòng)車行程時(shí)距圖

(8)其中,qWE,out(l,k)為交叉口(l,k)由西向東的流出率。則y輛浮動(dòng)車在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)通過(guò)交叉口(l,k)序列可表示為{Q(l,k)(WE,j→j+1)}1≤j≤y-1。

同理,可獲得2輛浮動(dòng)車通過(guò)交叉口(l+1,k)經(jīng)路徑O→D流入交叉口(l+1,k+1)的交通量為

(9)其中,qWS,out(l+1,k)為交叉口(l+1,k)由西進(jìn)口向南的流出率。

y輛浮動(dòng)車連續(xù)通過(guò)交叉口(l+1,k)統(tǒng)計(jì)序列為{Q(l+1,k)(WS,j→j+1)}1≤j≤y-1。浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)其他交叉口數(shù)據(jù)以此類推。若存在2輛浮動(dòng)車連續(xù)通過(guò)O→D路徑各個(gè)交叉口的時(shí)間間隔較接近時(shí),僅選擇第j輛或第j+1輛作為有效浮動(dòng)車,將第j輛至第j+1浮動(dòng)車之間檢測(cè)的交通量數(shù)據(jù)累計(jì)到臨近的浮動(dòng)車檢測(cè)數(shù)據(jù)中，具體如下：

(10)其中,o為整數(shù),且min(l,m)≤o≤max(l,m);p為整數(shù),且min(k,n)≤p≤max(k,n);g(o,p)(i)為浮動(dòng)車通過(guò)路徑O→D交叉口(o,p)時(shí)對(duì)應(yīng)流向信號(hào)綠燈時(shí)間。

在沒有合并數(shù)據(jù)的條件下,通過(guò)y輛浮動(dòng)車檢測(cè)數(shù)據(jù),可得J個(gè)交叉口交通流量序列矩陣為:

(11)

擁堵區(qū)域交叉口的相關(guān)度可通過(guò)Θ求解相關(guān)系數(shù)矩陣,步驟為:對(duì)Θ進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣θ后,相關(guān)系數(shù)矩陣即為θ和θ轉(zhuǎn)置θ′的乘積，即

(12)

其中,Ψ為相關(guān)系數(shù)矩陣,是下三角矩陣。

如果矩陣對(duì)角線下方的相關(guān)系數(shù)低于一定閾值(建議取值為0.9),則認(rèn)為該相關(guān)系數(shù)所在的行和列所在的兩交叉口交通流量相關(guān)度不高,即交通擁堵并非相互影響關(guān)系。以本文劃分的初始擁堵瓶頸為基礎(chǔ),通過(guò)交叉口間關(guān)聯(lián)度分析,可進(jìn)一步確定交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸。

4　道路網(wǎng)絡(luò)瓶頸類型分析

網(wǎng)絡(luò)瓶頸中可能存在多條擁堵路徑,受城市土地利用與出行結(jié)構(gòu)的影響,在擁堵期間擁堵路徑交通在流向上也呈現(xiàn)一定的分布規(guī)律。將網(wǎng)絡(luò)瓶頸作為一密閉區(qū)域,通過(guò)擁堵路徑相對(duì)網(wǎng)絡(luò)瓶頸的流入流出交通量可分析路網(wǎng)擁堵成因,從而可劃分擁堵類型。以網(wǎng)絡(luò)瓶頸中擁堵路徑為分析對(duì)象,統(tǒng)計(jì)平峰期間該路徑駛?cè)腭偝鼋煌髁?即

(13)

(14)

其中,t(m,n)(1)為y輛浮動(dòng)車中第1輛浮動(dòng)車通過(guò)交叉口(m,n)的時(shí)間;t(m,n)(y)為第y輛浮動(dòng)車通過(guò)交叉口(m,n)的時(shí)間;t(l,k)(1)為y輛浮動(dòng)車中第1輛浮動(dòng)車通過(guò)交叉口(l,k)的時(shí)間;t(l,k)(y)為第y輛浮動(dòng)車通過(guò)交叉口(l,k)的時(shí)間。

(15)

(16)

其中,ε∈R+。

在置信度為95%條件下,可得ε=4.472δ。交通瓶頸分類模型如下:

5　實(shí)例分析

現(xiàn)以某市高峰期間一個(gè)區(qū)域擁堵路網(wǎng)來(lái)確定交通網(wǎng)絡(luò)瓶頸的計(jì)算過(guò)程。道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示,路網(wǎng)內(nèi)有城市快速路(屯溪路、金寨路)、主干道(徽州大道、蕪湖路)和次干道(桐城路、寧國(guó)路等)。地面車輛檢測(cè)器檢測(cè)的擁堵路網(wǎng)及臨近交叉口流量流向數(shù)據(jù)見表1所列。

圖4　交通瓶頸區(qū)劃分圖

表1　擁堵區(qū)域交叉口高峰流量 pcu/h

注:屯溪路規(guī)劃為城市快速路,桐城路和寧國(guó)路均下穿屯溪路,這2個(gè)交叉口均無(wú)左轉(zhuǎn)交通量。

(1) 交通擁堵瓶頸識(shí)別。采用(2)式計(jì)算,發(fā)現(xiàn)徽州大道與蕪湖路交叉口處于過(guò)飽和擁堵狀態(tài)。根據(jù)交叉口流量流向與通行能力,直接采用(4)式進(jìn)行計(jì)算。處于流向過(guò)飽和擁堵的交叉口有:金寨路與屯溪路交叉口西直行、徽州大道與屯溪路交叉口西直行和左轉(zhuǎn)、徽州大道與蕪湖路交叉口南直行和北左轉(zhuǎn),此外屯溪路(桐城路至寧國(guó)

路段)處于過(guò)飽和擁堵狀態(tài)。根據(jù)路段和交叉口擁堵狀態(tài),在區(qū)域路網(wǎng)上存在2條擁堵路徑,分別為O→D1和O→D2,初步劃分的交通瓶頸區(qū)如圖4a所示。根據(jù)(11)式,統(tǒng)計(jì)近2個(gè)誘導(dǎo)周期發(fā)生交通擁堵期間浮動(dòng)車通過(guò)各交叉口交通流量數(shù)據(jù)。通過(guò)路徑O→D1共有11輛浮動(dòng)車,路徑O→D1經(jīng)過(guò)的交叉口對(duì)應(yīng)流向交通量矩陣ΘO→D1為:

(17)

采用(12)式計(jì)算可得相關(guān)系數(shù)矩陣ΨO→D1為:

(18)徽州大道與蕪湖路交叉口的交通量與其他交叉口相關(guān)系數(shù)顯著低于0.9,顯然該交叉口與其他交叉口擁堵相關(guān)性較低。同理,通過(guò)路徑O→D2共計(jì)有16輛浮動(dòng)車,經(jīng)過(guò)的交叉口對(duì)應(yīng)流向交通量矩陣ΘO→D2和相關(guān)系數(shù)矩陣ΨO→D2分別為:

(19)

該路徑所有交叉口交通量相關(guān)系數(shù)均高于0.9,O→D2可考慮為統(tǒng)一的擁堵路徑。經(jīng)過(guò)相關(guān)系數(shù)分析后,確定的交通瓶頸區(qū)域如圖4b所示。

6　結(jié)　　論

本方研究結(jié)果表明:

(1) 基于交叉口的流量流向和通行能力,建立的交叉口狀態(tài)分析模型可較好地把握交叉口的擁堵狀態(tài)。

(2) 以浮動(dòng)車連續(xù)通過(guò)擁堵路徑時(shí)交叉口對(duì)應(yīng)流向流量數(shù)據(jù)為參考,以0.9為相關(guān)系數(shù)閾值的擁堵路徑交叉口關(guān)聯(lián)度的分析可有效劃分交通擁堵瓶頸區(qū)。

(3) 使用切比雪夫不等式,通過(guò)比較擁堵期間與平峰期間的擁堵路徑駛?cè)腭偝鼋煌?在置信度為95%條件下,可有效分類區(qū)域路網(wǎng)擁堵瓶頸。

由于受到實(shí)際檢測(cè)條件的限制,本文僅針對(duì)局部道路網(wǎng)絡(luò)采用文中建立的擁堵瓶頸識(shí)別與分類模型進(jìn)行了驗(yàn)證。對(duì)于大范圍的城市交通網(wǎng)絡(luò),計(jì)算過(guò)程類似,但是隨著路網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,擁堵路徑交叉口數(shù)量急劇增長(zhǎng),計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣時(shí),計(jì)算量將大幅度增加,具體復(fù)雜程度還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

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(責(zé)任編輯胡亞敏)

Urban traffic network bottleneck identification based on temporal and spatial detection

DING Heng1, GUO Fang1, ZHENG Xiaoyan1,2, MA Hanyue1, ZHANG Weihua1

(1.School of Transportation Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2.School of Highway, Chang’an University, Xi’an 710064, China)

In order to solve the problem of bottleneck identification in congested traffic network, the road node and link were analyzed based on temporal and spatial detection data, and then the urban traffic network bottleneck identification and classification model was established. Taking the interval of any two floating cars continuously through each intersection of congestion path as statistical time and the rate of outflow corresponding to each intersection of congestion path as statistical object, the traffic sequence when many floating cars were passing through was continuously statisticalized. Then the intersection correlation model was established to divide the traffic network bottleneck. Taking the divided area of traffic bottleneck as a closed area, through analyzing the inflow and outflow rate during the period of congestion and flat peak, and using the Chebyshev’s inequality under the condition of a 95% confidence level, three types of congestion bottleneck were established, namely imported bottleneck, outputted bottleneck and passed bottleneck. Taking the actual regional road network as analysis object, the congestion area was analyzed by using the above model. The results show that the model can effectively identify and classify the traffic network bottleneck.

traffic engineering; traffic congestion; temporal and spatial detection; traffic bottleneck; floating car

2015-03-17；

2015-05-08

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61304195；51178158;51578207；51308176);安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085QF111)

丁恒(1980-),男,安徽阜南人,博士,合肥工業(yè)大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師;

張衛(wèi)華(1967-),男,安徽宿松人,博士,合肥工業(yè)大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師.

10.3969/j.issn.1003-5060.2016.07.002

U491.4

A

1003-5060(2016)07-0868-07