基于复杂网络的交通拥堵与传播动力学分析_李树彬

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城市轨道交通桥梁-列车-乘客动力相互作用

城市轨道交通桥梁-列车-乘客动力相互作用

第 43 卷第 3 期2023 年 6 月振动、测试与诊断Vol. 43 No. 3Jun.2023 Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis城市轨道交通桥梁‑列车‑乘客动力相互作用∗王少钦1,郭薇薇2,曹明盛2,李宇杰3(1.北京建筑大学理学院北京,100044)(2.北京交通大学土木与建筑工程学院北京,100044)(3.北京市地铁运营有限公司北京,100044)摘要为确保城市轨道交通线路安全舒适运营,以北京地铁5号线上的三跨连续箱梁桥为背景,建立桥梁⁃车辆⁃乘客动力相互作用分析模型,推导其动力平衡微分方程并编写相应计算程序,分别计算了桥梁、车辆及乘客的振动响应,并对各响应极值的变化规律及列车运行平稳性进行分析,采用实测数据对计算结果进行验证。

研究表明:所建立的动力分析模型及计算程序具有较好的可靠性;该连续箱梁桥处于比较良好的工作状态;在现行车速条件下,车辆的振动加速度、横向力、轮重减载率及脱轨系数等平稳性、安全性指标均在理想范围内;乘客与车辆的振动响应存在明显差异,且具有一定的滞后性;位于车厢中部的乘客振动响应极值比位于车厢端部位置的偏小,中部车厢内的乘客振动响应小于两端车厢内的乘客。

关键词轨道交通;桥梁;车辆;乘客;振动中图分类号TU318;U441.3引言城市轨道交通线路是大中城市的主要交通命脉,乘车舒适性会受到振动、噪声、温度、车厢内气味及候车时间等多种因素影响,其中车辆振动是一项重要影响因素[1⁃3]。

为了跨越地面障碍,满足线路平顺性要求,城市轨道交通线路中修建了大量的高架线路,桥梁结构的振动作为激励源进一步加剧了列车的振动。

Zakeri等[4]建立了21个自由度的列车模型,研究了倾斜度、行车速度、轨道质量及曲率半径等因素对曲线桥上列车的加速度影响,并采用加速度均方根来评价乘坐舒适性。

王贵春等[5]通过ANSYS里的APDL语言建立了斜拉桥模型及车辆模型,通过ISO2631标准分析了路面不平整度、车速及车重等因素对车辆竖向、点头、摇头等方向加速度的影响。

基于深度学习的交通流量预测与拥堵调控研究

基于深度学习的交通流量预测与拥堵调控研究

基于深度学习的交通流量预测与拥堵调控研究交通拥堵一直是城市发展和生活质量的重要问题之一。

为了提高交通效率和改善城市交通状况,基于深度学习的交通流量预测和拥堵调控研究成为现代城市交通管理的热门领域。

基于深度学习的交通流量预测,是利用神经网络模型对城市交通流量进行预测和分析的一种方法。

通过对历史交通数据的学习和模式识别,深度学习模型能够自动提取特征,并预测未来某个时间点的交通流量情况。

相比传统的统计模型,深度学习模型具有更强的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

在交通流量预测中,一个重要的问题是如何选择和提取合适的特征。

传统的流量预测方法通常采用手工设计的特征,如时空特征、交通网络特征和历史交通流量特征等。

然而,这些方法需要人工分析和选择特征,而且很难捕捉复杂的非线性和时空关系。

相比之下,深度学习模型能够自动学习和提取特征,减少了对特征工程的依赖,提高了预测的准确性。

为了解决交通拥堵问题,深度学习模型在交通调控中也发挥着重要作用。

通过实时监测交通数据,并利用深度学习模型进行有效的拥堵预测和调控,城市交通管理部门能够迅速采取措施来缓解拥堵问题。

与传统的交通拥堵调控相比,基于深度学习的方法能够更精准地预测交通拥堵的发生和持续时间,提高交通调控的效果和效率。

然而,基于深度学习的交通流量预测和拥堵调控也面临一些挑战。

首先,深度学习模型需要大量的数据进行训练,而交通数据的采集和处理工作相对较为困难。

其次,深度学习模型的训练时间较长,需要高性能的计算设备和大量的计算资源。

此外,模型的解释性和可解释性仍然是一个问题,需要进一步研究和改进。

为了进一步提高基于深度学习的交通流量预测和拥堵调控的效果,未来的研究可以从以下几个方面展开。

首先,改进模型结构和算法,提高预测的准确性和稳定性。

其次,整合多源数据,如交通信号数据、卫星图像数据和社交媒体数据等,提高模型的预测能力和鲁棒性。

此外,建立交通流量预测和拥堵调控的评估体系,为交通管理部门提供科学的决策支持。

基于深度学习的交通拥堵预测与优化策略研究

基于深度学习的交通拥堵预测与优化策略研究

基于深度学习的交通拥堵预测与优化策略研究交通拥堵在现代城市运行中是一个常见且严重的难题。

它不仅给居民的日常生活带来不便,更对城市经济和环境造成了巨大的影响。

为了解决这一问题,基于深度学习的交通拥堵预测与优化策略研究已经成为一个热门的研究方向。

交通拥堵预测是通过分析交通流数据,预测交通拥堵的程度和发生的位置。

深度学习是一种机器学习方法,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经网络,从而提高预测的准确度。

在交通拥堵预测中,深度学习可以利用大量的交通数据,包括交通流速、道路状况、天气等信息,通过训练模型来预测未来的交通拥堵情况。

首先,基于深度学习的交通拥堵预测需要大量的数据来训练模型。

交通数据可以从各种来源获取,包括交通摄像头、交通信号灯、车载传感器等。

这些数据需要进行预处理和清洗,以确保其准确性和一致性。

随后,可以使用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),对数据进行训练和建模。

这些模型可以学习到交通数据中的时空关系和规律,从而实现交通拥堵的预测。

其次,基于深度学习的交通拥堵预测可以结合其他信息源,如天气数据和事件信息。

天气对交通拥堵有很大的影响,比如雨天和雪天会导致道路湿滑,从而增加交通事故的风险;而大风和暴雨可能导致道路封闭,从而增加交通拥堵。

因此,将天气数据与交通数据相结合,可以提高交通拥堵的预测准确度。

另外,事件信息,如体育比赛或演唱会,也会对交通流量产生影响。

通过将事件信息与交通数据相结合,可以更准确地预测交通拥堵的发生。

在交通拥堵预测的基础上,优化策略研究旨在找到缓解交通拥堵的最佳方案。

基于深度学习的交通拥堵优化策略可以分为两个方面:交通流调度和路网优化。

在交通流调度方面,通过分析交通拥堵的原因和特点,可以制定合理的交通信号控制策略,如合理设置信号配时和优化交通信号的调度算法。

另外,针对不同类型的交通流可以采用不同的调度策略,如高峰期和低峰期可以采用不同的交通信号策略,以减少交通拥堵。

复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型

复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型

复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型张俊锋;马昌喜;吴芳;蒲菡;贾富强【摘要】为深入分析城市交通网络拥堵动态演进过程,建立了交通拥堵传播的改进SIS模型(传染病模型)。

模型根据目标节点自身受随机因素的影响、其邻居节点的状态和影响能力以及不同状态节点间的耦合强度,动态计算目标节点由畅通变为拥堵又恢复畅通的概率,并进一步考虑了不同交通状态的传播时间对拥堵传播的影响。

基于BA(Barabási-Albert)无标度网络对传播过程进行仿真,拥堵随时间的演化与相关研究一致,验证了模型的有效性。

仿真结果表明:根据作用节点属性的不同,随机因素对拥堵的初始规模、传播速度及传播稳定状态的阻塞水平具有不同的影响能力;不同状态节点间的相互作用对拥堵传播具有重要作用;畅通状态与拥堵状态平均传播时间的比值对拥堵传播的影响存在阈值;不同状态传播时间的波动性对拥堵传播速度、平衡态阻塞水平具有一定影响。

【期刊名称】《交通运输研究》【年(卷),期】2015(001)006【总页数】6页(P20-25)【关键词】BA无标度网络;交通拥堵传播;改进SIS模型;复杂城市交通网络;仿真分析【作者】张俊锋;马昌喜;吴芳;蒲菡;贾富强【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U491.2随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快,交通拥堵问题日益凸显,严重影响着城市交通系统的运行效率,给城市发展和人们的生活带来了诸多不便。

城市交通系统是一个复杂巨系统,研究过程中发现仅仅对某些局部数据进行分析,对于缓解交通拥堵、提高交通网络的运行效率是远远不够的[1],而迅速发展起来的复杂网络理论,为研究交通系统的复杂性提供了一个新的视角。

国内外学者对于复杂网络理论在交通系统中的运用已展开了部分研究。

Moreno Y.等对BA无标度网络中由点和边的拥堵所引起的网络相继故障进行了研究[2]。

Arrowsmith D.等指出随着网络拓扑结构从随机网络至无标度网络的转变,网络的表现力逐步恶化,负荷趋于局部化[3]。

工程学视角阐述交通拥堵解决方案分析

工程学视角阐述交通拥堵解决方案分析

工程学视角阐述交通拥堵解决方案分析交通拥堵是城市发展和可持续性发展的一大挑战。

面对日益增长的车辆数量和有限的道路资源,寻求交通拥堵解决方案成为当今社会的重要议题。

从工程学的角度出发,我将探讨一些可行的解决方案,以提升交通流畅性和减少拥堵现象的发生。

首先,一种解决方案是改善道路网络。

道路网络的设计和规划对于减轻交通拥堵至关重要。

优化道路布局,提高路网密度,缓解瓶颈区域的交通压力是减少拥堵的关键。

例如,通过增加车道数量、改善红绿灯配时、建设高速公路等方法来改善道路基础设施,以增加车辆通过能力。

此外,建立智能交通系统,利用先进的技术手段,如交通信号优化控制,能够实时监测和调整路况,提高交通流量效率。

其次,可采取的一项重要措施是发展公共交通系统。

公共交通的可及性和便利性会影响人们选择使用私人车辆的意愿。

通过改善公共交通网络的覆盖范围和服务质量,鼓励公众选择公共交通方式来减少私人车辆使用,从而减少交通拥堵。

在公共交通系统中,引入先进的技术和智能设备,如电子支付、实时车辆追踪和调度系统,能够提高运营效率、减少排队时间,提升人们对公共交通的满意度。

此外,倡导合理出行方式也是解决交通拥堵的重要手段之一。

通过教育和宣传,加强人们对环境保护和交通拥堵对城市发展的消极影响的认识,促使人们采取绿色出行方式和节约单车出行。

例如,鼓励步行和骑自行车,推广共享单车和电动车,减少单人驾驶私家车的比例。

此外,还可以通过实施交通限制措施,如拥堵费和高峰时段限行,以引导人们选择非高峰时段出行,减少交通压力。

另外,科技创新在解决交通拥堵方面发挥着重要作用。

随着物联网、大数据和人工智能技术的发展,智能交通系统已经得到了长足的进展。

利用这些新技术,可通过智能化的交通监测和管理系统实现交通流的实时优化。

例如,基于智能交通技术的导航系统可以提供实时路况和交通拥堵信息,帮助驾驶员选择最佳路线。

另外,利用大数据分析交通流量、出行模式和交通规律,可以为政府决策者提供科学依据,制定科学的交通规划。

城市交通网络设计与OD量预测问题的双层规划组合模型及算法

城市交通网络设计与OD量预测问题的双层规划组合模型及算法

城市交通网络设计与OD量预测问题的双层规划组合模型及
算法
隋大勇;李树彬
【期刊名称】《山东科学》
【年(卷),期】2006(019)002
【摘要】给出了一个城市交通网络设计和OD量预测问题的双层规划组合模型,此组合模型内在地不断修正OD预测值和路段能力增量(即网络设计方案),同时得到OD出行量预测和路段能力拓宽方案的最优解,与以往方法相比更加符合实际.此外,本文设计了一个基于灵敏度分析和混沌优化的求解算法.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】隋大勇;李树彬
【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京,100044;山东省科学院自动化研究所,山东,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.城市交通网络设计问题中双层规划模型、方法及应用 [J], 高自友;张好智;孙会君
2.基于环境承载力的连续型交通网络设计双层规划模型与算法 [J], 杨明;卢青;苏标
3.城市交通网络设计与O-D量预测问题的双层规划组合模型及算法研究 [J], 隋大勇;李树彬
4.连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法 [J], 宋一凡;高自友
5.基于弹性需求的连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法 [J], 宋一凡;高自友
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交通网络分析技术

交通网络分析技术
终点之间的最短路径,提高路线 规划效率。
多路径规划
考虑交通拥堵、道路状况等因素, 为用户提供多条可选路径,并根 据实时交通信息进行动态调整, 提高路线规划的灵活性和实用性。
实时交通信息融合
将实时交通信息,如路况、事故、 封路等,与路线规划算法相结合, 为用户提供更加准确、及时的路
线规划服务。
公共交通网络优化策略
实践案例:某城市交通网络优化项目
项目背景
某城市面临交通拥堵、出行不便等问题,政府决定启动交通网络优 化项目,改善城市交通状况。
优化策略
该项目采用了路线规划优化策略和公共交通网络优化策略,包括调 整公交线路和站点布局、增加地铁线路和站点、推广共享汽车等。
实施效果
经过优化后,该城市交通状况得到显著改善,公共交通使用率提高, 出行时间和换乘次数减少,城市交通运行更加高效和便捷。
新兴技术在交通网络分析中的应用前景
• 大数据技术:大数据技术能够处理海量的交通数据,提供实时分析和预测能力 ,为交通网络分析提供更准确、全面的数据支持。
• 人工智能技术:人工智能技术能够利用机器学习和深度学习等方法,对交通数 据进行智能分析和挖掘,发现隐藏在数据中的规律和趋势,为交通网络优化和 决策提供支持。
时空动态交通网络分析 研究交通网络在时间和空间上的 动态变化特性,揭示交通拥堵、 事故等事件的时空传播规律。
大规模交通网络分析技术 针对超大规模城市交通网络,研 究高效的分析算法和计算技术, 以满足实时分析和决策的需求。
谢谢
T交通网络中拥堵现象的研究和分析,常用的拥堵分析方法包括基于 速度的分析方法、基于密度的分析方法等。这些方法可以帮助识别交通网络中的 拥堵区域和时段,为交通管理和规划提供决策支持。

复杂网络中的信息传播与动力学模型研究

复杂网络中的信息传播与动力学模型研究

复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代,信息传播已经成为了社会生活的一部分。

除了传统的媒体渠道外,人们可以通过互联网快速传播和获取信息。

这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式,还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。

因此,研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。

复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。

节点可以是个体、组织、机构等,边代表它们之间存在的相互作用关系。

通过研究复杂网络,我们可以深入了解信息在网络中的传播方式,并探索影响信息传播的因素。

在研究复杂网络中的信息传播时,一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。

动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。

一个经典的动力学模型是传染病模型。

传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。

同样地,我们可以将信息传播类比为一种“传染病”,其中信息的“传染者”是初始发布者,而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。

通过建立合适的动力学模型,我们可以模拟信息传播的传染过程,并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。

除了传染病模型外,还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。

例如,扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程,但它不涉及节点之间的相互作用关系。

反馈模型则更加关注节点之间的相互作用,并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。

通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型,我们可以获得很多有用的信息。

首先,我们可以深入了解信息传播的特征和行为,从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。

其次,我们可以预测信息传播的速度和范围,并提前采取措施来控制和调控信息的传播。

此外,我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性,并根据这些发现来优化网络拓扑结构。

尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值,但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。

城市道路交通网络韧性研究进展

城市道路交通网络韧性研究进展

11田兵伟,四川大学—香港理工大学灾后重建与管理学院副教授、院长助理、硕士生导师,中国应急管理学会公共安全标准专委会委员,中国灾害防御协会防灾与安全教育专业委员会专家组成员。

主要从事社区综合防灾减灾救灾和应急管理领域相关科研及教学工作。

主持和参与综合防灾减灾救灾和应急管理领域相关科研和教研项目40余项,其中国家重点研发计划项目2项、国家自然科学基金项目2项,发表论文40余篇,授权专利6项,出版专著1部,参编6部,参编地图集1册。

在城市化背景下,城市道路交通网络成为城市基础设施的重要组成部分,平时满足人们的出行需求,灾后则承担着人员移动和物资运输的关键任务,既是承灾体,又是救灾体。

我国城市道路建设繁荣发展,中国城市规划设计研究院统计报告显示,截至2022年年底,全国36个主要城市的平均道路网密度达到6.4 km/km 2,同比增长约1.6%。

然而,随着城市快速扩张与全球气候变化,城市交通网络面临着越来越多的挑战,尤其是各种自然灾害和人为事故的频发,导致道路设施直接损毁、交通流中断和服务水平下降等问题,严重威胁着城市交通系统的安全、稳定和高效运行,交通韧性的概念应运而生,并逐渐成为城市规划和管理的重要议题(图1)。

我国先后出台了《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网指标框架》以及《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》,对增强交通网络韧性、提高交通防灾抗灾能力提出了现代化高质量的要求。

基于此,通过对城市道路交通网络韧性的研究,采取有效措施提升其韧性,可以减少灾害造成的道路整体性能损失,加强城市抵御灾害和灾后快速恢复能力,保障城市的可持续发展。

本文对国内外关于城市道路交通网络韧性的研究进行整理与归纳,综述其内容与进展,总结现有研究并提出未来发展方向,为今后的研究提供参考。

城市道路交通网络韧性研究进展王雨婷 田兵伟* 左齐* 通讯作者:田兵伟,四川大学-香港理工大学灾后重建与管理学院,副教授,邮箱:**************.cnCITY AND DISASTER REDUCTION城市道路交通网络韧性的定义“韧性”最早来自拉丁语“resilio”,意为“回复到原始状态”,后来演化为“resile”一词,并沿用至今。

基于网络演算的智能交通流量分配研究

基于网络演算的智能交通流量分配研究

可见 , 目前大多数研究 都在理 想假设 条件下 , 分析各 类交
0 引言
城市动态 交通 配流 ( ya i t f si m n, T 模 型 dnm c r i as n etD A) a c g f
通参数对交通流量的影响或得 出各类流量分布特性 , 未见有精 确的流量分配计算模型 。而实际的交通控制工程中 , 交通流量
mo e a o n ys l ec n e t n, u l e u e a e a e d ly o v r ah,t a x rmey i r v h af a a i f d lc n n t l ov o g si b t s r d c v r g ea fe e y p t i c n e te l mp o et e t f c c p ct o o o ao ri y
分配需要有精确 的量化指标 , 以提供具体 的流量 出入速率或者
信号灯控制时间 。因此 , 研究具有精确计算模型 的动态交通流 量分配算法 , 对实现交通控制工程具有重大意义 。 本文首次将动态交通流量分配拟化为网络负载均衡问题 , 运用漏桶管制和 网络演算理论 , 将复杂 的交通元素归并于统一 的数学模型 : 时延一速率约束动态交通流量分配模型 ( — n TSc — o santdmoe) 推导 出满足有 效时延 约束 的流量分 配速 率。 t is d 1 , r e 本模型针对短时间 内的非常态交通进行动态分析 , 出解决 出 提 现拥 堵 路 段 的交 通 配 流计 算 模 型 , 给 出精 确 的 流量 分 配 并
及其算法是智能交通理论体系 的核心 , 以时时刻刻变动的交通
需求为对象进行交通量 的分配 。由于道路 交通系 统的复杂 性 以及动态分配 的实时 l 给交 通均衡配 流带来 了一 系列问题 。 生, 15 9 6年 , ek a B cm n提出了计 算交通 平衡状态 的积 分变换 形式 , 为城市交通平衡理论奠定 了重要 的基础 , 其后出现 了一系列相 关研究 , 但大多数 是静 态 的交通 分配模 型 。对 于动 态交 通 配流 , 文献[ ] 于介数来 确定 网络 中的流 量分 布状态 , 讨 2基 探 了无标度 网络上 的流量分 布特性 以及节点 度数与 流量之 间的

复杂网络上的传播动力学及应用研究

复杂网络上的传播动力学及应用研究

复杂网络上的传播动力学及应用研究1. 引言在当今数字化社会中,信息传播的速度和规模达到了前所未有的程度。

复杂网络作为描述和分析实际社会网络的一种数学模型,为我们理解和预测信息传播提供了重要的工具。

本文将探讨复杂网络上的传播动力学及其在实际应用中的研究进展。

2. 复杂网络的基本概念和特征复杂网络是由大量节点和连接构成的网络结构。

它的拓扑结构不规则,并且存在着度分布、小世界效应和无标度特征等重要属性。

这些属性决定了复杂网络在信息传播中具有独特的性质和行为。

3. 传播动力学的基本模型在复杂网络上的传播动力学主要包括广义马尔可夫过程和整合传播模型。

广义马尔可夫过程考虑了信息的传播和衰减过程,基于节点之间的联系进行模拟。

而整合传播模型则引入了节点的社交因素和传播者的行为策略,更有效地捕捉了信息传播的动力学过程。

4. 信息传播过程的特点和行为模式在复杂网络上,信息传播的过程具有多样性和复杂性。

可以出现瀑布式传播、小世界效应、社团传播等不同的传播行为模式。

瀑布式传播是指信息从个体到个体的级联传播,小世界效应则是指网络中任意两个节点之间的平均路径长度很短,社团传播则表示信息在某些密集节点团体中传播扩散。

5. 传播动力学在社交网络中的应用研究社交网络是复杂网络的重要应用领域之一。

通过对社交网络中信息传播的研究,可以优化商业推广、社会影响力和疾病传播等方面的策略。

比如在商业推广中,可以选取具有高度社交影响力的节点作为传播者,以最小成本最大化影响力。

而在疾病传播的研究中,可以通过控制关键节点的感染来控制疫情的蔓延。

6. 传播动力学在虚拟社区中的应用研究虚拟社区是网络空间中的一种重要社交形态。

传播动力学的研究可以帮助我们理解虚拟社区中的信息传播特点和模式,并提供相应的优化策略。

例如,在在线论坛中,通过对帖子传播的模拟,可以确定关键节点和关键帖子,从而提高信息的传播效果。

在微博等社交媒体中,研究用户间的关系和转发行为可以预测热点话题的传播路径和影响力。

交通流动力学分析优化城市交通拥堵问题

交通流动力学分析优化城市交通拥堵问题

交通流动力学分析优化城市交通拥堵问题随着城市化和汽车普及程度的不断提高,城市交通拥堵问题日益凸显。

为了优化城市交通流动性能,交通流动力学成为研究与改善城市交通拥堵的重要工具。

本文将从交通流动力学的角度分析城市交通拥堵问题,并探讨优化城市交通流动性能的方法。

1. 交通流动力学概述交通流动力学是研究车辆在道路上运动和交通流量变化规律的学科。

它通过对车辆运动的数学描述和分析,研究交通流量与车速、车头时距、车流密度等之间的关系,以及交通流量的分布特征。

交通流动力学是理解和解决城市交通拥堵问题的基础。

2. 交通拥堵问题分析交通拥堵问题是由于道路供需不平衡引起的,具有时空特性和复杂性。

在城市交通拥堵中,车辆密度高、速度低并且交通流动不畅。

交通信号灯、路段限速、拥堵引导等交通控制手段虽然能够缓解交通拥堵,但短期内无法解决问题。

3. 交通流动力学模型交通流动力学模型是通过数学模型和计算方法来模拟和分析交通流动。

常用的交通流动力学模型包括宏观模型和微观模型。

宏观模型通过对整个道路网的交通流动进行描述,用于预测和评估交通拥堵情况。

微观模型则更关注于个体车辆的运动行为和交互影响,用于研究车辆之间的相互作用和队列效应等。

4. 交通流动力学优化方法针对城市交通拥堵问题,交通流动力学提供了一系列优化方法。

其中,交通信号控制是重要的措施之一。

通过优化信号灯的配时策略,可以提高交通流的运行效率,减少拥堵现象。

此外,通过研究驾驶行为和出行模式,可以优化路网设计和道路规划,减少交通拥堵。

5. 交通流动力学在城市交通拥堵问题中的应用案例交通流动力学模型在城市交通拥堵问题中的应用已经取得了一些成果。

例如,某城市通过交通流动力学模拟和优化道路指示标志和交通标线的设计,使得驾驶员更容易理解道路规则,从而提高交通交流效率。

另外,某城市通过交通流动力学模型分析拥堵发生的关键区域和时段,并采取相应的交通管理措施,有效缓解了交通拥堵问题。

总结:交通流动力学是优化城市交通拥堵问题的重要工具。

基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析

基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析

基于复杂网络理论的交通网络鲁棒性分析交通网络作为现代社会的重要基础设施,对于经济发展和人们的日常生活起着至关重要的作用。

然而,交通网络在运行过程中面临着各种各样的干扰和破坏,如自然灾害、交通事故、道路施工等。

这些干扰可能会导致交通网络的性能下降,甚至瘫痪。

因此,研究交通网络的鲁棒性,即网络在遭受干扰或破坏时仍能保持其基本功能的能力,具有重要的理论和实际意义。

复杂网络理论为研究交通网络的鲁棒性提供了有力的工具。

一、复杂网络理论概述复杂网络是由大量节点和节点之间的连接边组成的系统。

在交通网络中,节点可以是道路交叉口、车站等,连接边可以是道路、铁路等。

复杂网络具有一些重要的特征,如小世界特性、无标度特性和社团结构等。

小世界特性指的是网络中任意两个节点之间的平均距离较短,大多数节点之间可以通过较少的步骤相互连接。

这意味着在交通网络中,信息和交通流可以在较短的时间内传播到较远的地方。

无标度特性则表明网络中存在少数具有大量连接的节点(称为枢纽节点),而大多数节点的连接数较少。

在交通网络中,一些重要的交通枢纽,如大城市的机场、火车站等,就类似于枢纽节点。

社团结构是指网络可以划分为若干个内部连接紧密、外部连接稀疏的子网络。

在交通网络中,不同的区域或城市之间可能形成不同的社团。

二、交通网络的建模为了研究交通网络的鲁棒性,首先需要对交通网络进行建模。

常见的交通网络模型有拓扑模型和流量模型。

拓扑模型主要关注网络的结构,将交通网络抽象为节点和边的集合,不考虑交通流量等因素。

这种模型简单直观,可以用于分析网络的基本拓扑特征,如节点度分布、平均路径长度等。

流量模型则考虑了交通流量在网络中的分配和传播。

通过建立交通流的数学方程,可以模拟交通网络在不同情况下的运行状态。

流量模型更加接近实际交通情况,但计算复杂度较高。

在实际研究中,通常会结合使用拓扑模型和流量模型,以更全面地了解交通网络的特性。

三、交通网络鲁棒性的评估指标评估交通网络的鲁棒性需要使用合适的指标。

基于多模态数据的交通拥堵预测方法研究

基于多模态数据的交通拥堵预测方法研究

基于多模态数据的交通拥堵预测方法研究交通拥堵一直是城市发展中面临的一个严峻问题,如何有效预测交通拥堵并采取相应的措施成为亟待解决的难题。

基于多模态数据的交通拥堵预测方法应运而生,成为当前研究的热点。

本文将探讨该方法的研究意义、数据来源、预测算法以及应用前景。

首先,我们来阐述基于多模态数据的交通拥堵预测方法的研究意义。

交通拥堵不仅给人们的出行带来不便,严重时还会造成城市经济损失、环境污染等问题。

因此,预测交通拥堵可以帮助交通管理者做出相应的调度安排,减少道路交通压力,提高交通效率。

而多模态数据指的就是通过多种不同的数据源获取信息,如交通流量、道路状态、交通信号等。

利用多模态数据进行预测,可以更准确地反映交通拥堵的趋势和影响因素,从而提高预测的准确性和可靠性。

接下来,我们来探讨多模态数据的来源。

多模态数据的获取主要依靠交通监测系统和智能设备。

交通监测系统是一种收集和分析交通数据的解决方案,它通过在道路上布设传感器、摄像头等设备,采集车辆行驶速度、交通流量等实时数据。

这些数据经过处理,可以得到关键的交通拥堵指标,如拥堵延误指数等。

同时,智能设备也为获取多模态数据提供了便利,比如通过移动应用程序收集交通用户的移动速度、位置信息等,从而全面了解交通状况。

然后,我们来介绍多模态数据的预测算法。

对于交通拥堵预测,研究者们采用了多种算法和模型。

其中,机器学习算法是常用的一种方法。

它通过训练样本建立模型,然后利用该模型对未来的数据进行预测。

对于多模态数据,研究者们通常将其转化为特征向量,并采用聚类、分类、回归等机器学习算法进行处理。

此外,深度学习算法也被应用于交通拥堵预测中。

深度学习是一种基于神经网络的学习算法,它可以从大量的数据中学习并发现规律。

通过使用深度学习算法,可以探索多模态数据之间的复杂关系,从而提高预测的准确性。

最后,我们来探讨基于多模态数据的交通拥堵预测方法的应用前景。

随着大数据和智能化技术的不断发展,基于多模态数据的交通拥堵预测方法在实际应用中具有广阔的前景。

基于复杂网络的交通序列数据特性

基于复杂网络的交通序列数据特性

基于复杂网络的交通序列数据特性
孟勃;孔祥科;李树彬
【期刊名称】《山东科学》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】为了进一步研究交通流特性,采用复杂网络方法对交通序列数据进行分析。

提出了箱型图-聚类算法模型用于识别和填充初始数据中的缺失值和异常值;通过相空间重构方法将一维数据重构为网络节点,选取连接阈值确定网络节点的连接关系,
将交通序列数据构建为复杂网络,对复杂网络的结构和定量指标进行分析。

研究结
果表明交通序列数据复杂网络的结构一定程度上可以反映路段的交通流状态。

该结果有助于优化数据预处理方法,拓展复杂网络在交通序列数据研究中的应用。

【总页数】11页(P107-117)
【作者】孟勃;孔祥科;李树彬
【作者单位】中国人民公安大学犯罪学学院;山东轨道交通勘察设计院有限公司;山
东警察学院道路交通安全研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于复杂网络表征ATF时间序列动力学特性
2.基于复杂网络理论的空中交通流
时间序列分析3.基于复杂网络的纽约轨道交通网络特性分析4.基于复杂网络理论
的城市轨道交通网络特性分析
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大城市交通拥堵致因的故障树分析

大城市交通拥堵致因的故障树分析

大城市交通拥堵致因的故障树分析王潇;王武宏;毛琰;郭宏伟;郭伟伟;金晶【摘要】The reasons for traffic congestion in different cities, regions or road networks are varied. In order to take effective measures to solve the congestion problems, an application of FT A (Fault Tree Analysis) in analyzing causes of urban traffic congestion was proposed. It analyzed the related instructions of Fault Tree of congestion and took Guangan Road in Beijing as an example and established a fault tree model of road congestion to analyze the basic causes, and identified major causes through qualitative and quantitative analysis. The results provide the solutions of road congestion to improving traffic condition.%为解决拥堵问题,提出将故障树分析法引入道路交通拥堵中.对道路拥堵故障树进行了相关说明,以北京丰台区广安路为例,构建道路拥堵的故障树模型,分析引起拥堵的所有可能原因,并通过定性和定量分析找出了主要拥堵原因,给出了解决道路拥堵的方案.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2012(030)002【总页数】4页(P127-130)【关键词】交通拥堵;故障树分析;主要原因;解决方案【作者】王潇;王武宏;毛琰;郭宏伟;郭伟伟;金晶【作者单位】北京理工大学机械与车辆学院北京100081;北京理工大学机械与车辆学院北京100081;北京理工大学机械与车辆学院北京100081;北京理工大学机械与车辆学院北京100081;北京理工大学机械与车辆学院北京100081;北京理工大学机械与车辆学院北京100081【正文语种】中文【中图分类】U491针对不同的交通情况,城市交通管理者常采用不同的措施预防交通拥堵或减小拥堵造成的损失。

复杂网络视角下交通网络拓扑结构分析

复杂网络视角下交通网络拓扑结构分析

复杂网络视角下交通网络拓扑结构分析
狄金茹;曹海松;李恒燕
【期刊名称】《黑龙江科学》
【年(卷),期】2024(15)10
【摘要】对交通流量数据构建复杂的网络模型,从矩阵视角对其拓扑结构进行分析。

结果表明,此交通复杂网络位置节点的度分布符合幂律分布,即BA无标度网络。


过对数据处理,聚类系数较大,平均路径长度较小,网络呈小世界性,通过MATLAB分析数据得到Laplace矩阵的特征值,得到此网络的同步能力较弱。

相关部门可根据
此结果对公共交通及共享交通工具进行合理安排及调整,进一步提升通行效率及公
共资源的利用率,使拥堵现象和资源浪费导致的环境污染问题得到缓解。

【总页数】5页(P52-55)
【作者】狄金茹;曹海松;李恒燕
【作者单位】华北水利水电大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】U239.5;O157.5
【相关文献】
1.复杂网络理论下计算机网络拓扑结构研究
2.利益驱动对创新网络合作行为演化的影响机理及仿真——基于复杂网络拓扑结构视角
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结构关系的综合测度4.基于复杂网络蜂群无人机网络拓扑结构分析
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论文总结_范文

论文总结_范文

论文题目:《基于大数据分析的城市交通拥堵治理策略研究》摘要:随着城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日益严重,已经成为制约城市发展的瓶颈。

本文通过对大数据技术的应用,对城市交通拥堵问题进行了深入分析,并提出了相应的治理策略。

一、引言城市交通拥堵问题已经成为全球性难题,严重影响城市居民的出行效率和城市经济发展。

近年来,大数据技术在各个领域的应用取得了显著成果,为解决城市交通拥堵问题提供了新的思路。

本文旨在通过对大数据分析,探究城市交通拥堵的原因,并提出有效的治理策略。

二、大数据分析在城市交通拥堵治理中的应用1. 数据采集通过对城市交通数据的采集,包括实时交通流量、道路设施状况、公共交通运行数据等,为分析城市交通拥堵提供数据基础。

2. 数据处理对采集到的数据进行清洗、整合、挖掘,提取有价值的信息,为后续分析提供数据支持。

3. 数据分析运用大数据分析技术,对城市交通拥堵问题进行深入剖析,包括拥堵原因、拥堵区域、拥堵时段等。

4. 结果展示通过可视化技术,将分析结果以图表、地图等形式展示,直观地反映城市交通拥堵现状。

三、城市交通拥堵治理策略1. 完善交通基础设施加大对交通基础设施的投入,优化道路网络布局,提高道路通行能力。

2. 优化公共交通系统提高公共交通服务水平,增加公交车辆、优化线路、提高运行效率,引导市民绿色出行。

3. 实施交通需求管理通过限行、限号等措施,引导市民错峰出行,降低交通需求。

4. 利用大数据优化交通信号灯控制根据实时交通流量,动态调整交通信号灯配时,提高道路通行效率。

5. 智能交通管理运用大数据、人工智能等技术,实现交通管理的智能化,提高交通拥堵治理效果。

四、结论本文通过对大数据分析,对城市交通拥堵问题进行了深入研究,并提出了相应的治理策略。

大数据技术在城市交通拥堵治理中的应用具有广阔前景,有助于提高城市交通运行效率,促进城市可持续发展。

关键词:大数据;城市交通拥堵;治理策略;智能交通管理。

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是车辆的平均长度,ρ jam 是 为 拥 挤 密 度; m 是 t = 0 时刻在考 察 的 车 辆 与 队 列 末 端 车 辆 之 间 正 在 运 行 的车辆数 . 实际上是 先 于 该 被 考 察 车 辆 加 入 队 列 的 车辆数 . 值得注意的是:该模 型 的 适 用 条 件 是 0 < q ( t ) < L ; q ( t ) < 0 不可能发生的, q ( t ) ≥ L 也就意味着 没有赶上排队;其中 L 是节段长度 . 2. 2. 速度模型 在中观交通仿 真 器 中, 交通网络被划分为连接 节点和 载 入 点 . 每 条 连 接 线 又 被 划 分 为 若 干 条 线、 节段, 以反 映 连 接 线 上 地 形 和 交 通 状 况 的 变 化 . 每 车辆在运 条节段包含 运 动 单 元 和 排 队 单 元 . 其 中, 动单元内的速度由速度 -密度模型确定 . 该模型的建 立基于以 下 假 设: 节 段 的 上 游 部 分 速 度 保 持 恒 定, 其下游部分包含一 个 减 速 区 域, 区域中车辆的速度 随位置线性变化( 如图 1 所示) . 其中 v u 是节段上游 端点的车速,v a 是节 段 下 游 端 点 的 车 速,L s 是 减 速 区域的 长 度 . L s 与 路 段 的 地 形 特 征 和 交 通 状 况 有关 .
物 理 学 报
Acta Phys. Sin.
Vol. 60 ,No. 5 ( 2011 )
050701
基于复杂网络的交通拥堵与传播动力学分析
李树彬
1) 2)
*
吴建军
3)
高自友
1)
林 勇
2)
傅白白
4)
1 ) ( 北京交通大学交通运输学院,北京 2 ) ( 山东省科学院自动化研究所,济南
100044 ) 250014 ) 100044 )
max jam max
vf 1 -

(5)
v f 为自由流车速; ρ max 为自由流情况下的允许 其中, 最大车流密度; ρ 为车流密度; ρ jam 为拥堵密度; α , β 为模型参数, 根据实测交通数据获得 . 2. 3. 车辆移动模型[25 ] 在节段的运动部分, 车辆移动的速度由速度 -密 度关系模型 决 定, 车 辆 基 于 该 固 定 速 度 前 进. 到 了 减速区, 如果没有排队, 假设 t = 0 时, 车 辆 位 于 z0 , 则车辆在时间 t ( z ) 到达位置 z ,由下式给出: λ z + vu 1 log , vu ≠ vd , λ z0 + v u λ t( z) = z - z0 , vu = vd , vu 这里的 λ 的定义同( 4 ) 式 . 假设时间 t = 0 时, 车辆位于 z 0 , 那么时间 t 时的 位置为 z( t) =
[ 10 ]
复杂性 科 学 是 系 统 科 学 和 非 线 性 科 学 的 进 一 步发展 、 充实和深 化, 是 系 统 科 学 研 究 的 最 新、 最前 沿的领域 . 近 几 年 发 展 起 来 的 复 杂 网 络 方 法, 为我 们研究系统复杂性提供了一个新视角 、 新方法 . 1998 和 1999 年 Nature 和 Science 上分别发表了两篇复杂 网络文章
如果节段上不 存 在 车 辆 排 队 现 象, 则节段下游 端点处的车速受其 下 游 节 段 交 通 状 况 的 影 响 . 如 果 节段上存在车辆排 队 现 象, 则其下游端点处的速度
050701-2
物 理 学 报
Acta Phys. Sin.
Hale Waihona Puke Vol. 60 ,No. 5 ( 2011 )
050701
关键词 : 复杂网络,交通流,交通拥堵,传播特性
PACS : 07. 05. Tp ,46. 40. Cd ,47. 90. + a ,89. 75. Fb
础 . 从图论 的 角 度 来 看, 城市交通网络是由线与点
1. 引

线是指交通网络中的 以及它们之间的关 系 组 成 的, 路段, 点是 指 交 通 网 络 中 连 接 路 段 的 节 点, 包括道 路出入口, 交 叉 口 等. 随 着 我 国 城 市 化 进 程 的 飞 速 加快, 城市 的 规 模 以 及 结 构 发 生 了 巨 大 的 变 大, 主 要体现在两 个 方 面: 第 一, 网络节点和路段数的不 网络节点与路段之间的相互作用变 断增多;第 二, 得更为复杂 . 同时交 通 网 络 又 是 一 个 受 环 境 影 响 的 交 通 问 题 涉 及 到 人、 车、 路、 环境四者之 开放系统, 间的关系, 又 与 政 策、 法 规、 管理和控制等密切相 关, 使得城市 交 通 运 行 规 律 变 得 极 其 复 杂
图1 速度变化图
将路 段 的 上 游 端 点 定 为 位 置 0 点, 设路段长度 为 L, 则路段的下游末端为位置 L 点, 由此建立速度 与位置之间的关系式 v( z) =
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{
vu
(0 ≤ z ≤ L - Ls ) ,
λ( z - L) + vd , ( L - L s < z ≤ L) , (3)
其中 c 代表车道组的输出容量( 如排队车辆消散率, 交通控制信号对车流的影响可反映在 c 的改变上) ; ct 为时间 t 内离队的车辆数;若某移动车辆 在 时 刻 t 到达队尾, 则其位置为 q ( t ) = q ( 0 ) + l ( ct - m ) , (2) q ( 0 ) 是 t = 0 时刻车队末端的位置, l = 1 / ρ jam 其中,
3 ) ( 轨道交通控制与安全国家重点实验室 ( 北京交通大学) ,北京 4 ) ( 山东建筑大学建筑城规学院, 济南 250014 )
( 2010 年 7 月 6 日收到;2010 年 7 月 28 日收到修改稿)
本文运用改进的中观交通流模型, 研究了网络拓扑 结 构 对 交 通 拥 堵 的 影 响, 进而分析复杂网络上的交通传播 动力学特征和传播规律 . 结论有助于提出消除交通拥堵的有效控制策略以及交通规划的合理方案 .
由排队消散率( 即输出通 行 能 力 ) 确 定 . 节 段 上 游 端 点的速度 v u 是节段运动单元上平均密度的函数 vu =
T = k u Δ t update , Δ t update = k A Δ t advance . 中观交通仿真器的一般流程如图 2 所示 .
{[
vf ,
α β
ρ ≤ ρ max , ρ (ρ - )],ρ>ρ ρ
.
研究城市交通 网 络 的 复 杂 性, 不仅要考察城市 交通网络拓扑本身 的 结 构 特 征, 更重要的是通过考 分析网络结构对城市交 虑城市交通所具有 的 特 性, 通网络上流 量 、 费 用 以 及 阻 塞 的 影 响, 以便更好的 为交通管理部门规 划 、 设计和管理提供科学的理论 指导, 进而为缓解 交 通 拥 堵 、 制 定 阻 塞 疏 导 方 案, 完 善交通网络结构和 进 行 有 效 地 交 通 控 制 服 务 . 同 时 通过这些研 究, 可 以 反 推 交 通 网 络 的 演 化 机 理, 揭 示其时空和行为复 杂 性, 为建立基于网络的复杂动 力学模型提 供 底 层 拓 扑, 从 而 为 交 通 规 划、 控制和 管理策略提供决策依据 .
[ 1, 2]
, 其中的小世界效应与无标度特性的 , 提高了人们对现实世界的科学认
科学发现 掀 起 了 对 复 杂 网 络 结 构 及 其 动 力 学 行 为 的研究热潮
[ 3 —9 ]
. 近几
识 . 随着研 究 的 深 入, 对于复杂网络的探讨已经渗 透到包括生物学 、 物 理 学、 经 济 学、 计算机机科学以 及交通运输等各领 域 中 . 特 别 是 随 着 学 科 之 间 的 相 互交叉和融合趋势 不 断 加 强, 促进了对复杂网络共 有特征和性质的揭 示 . 城 市 交 通 系 统 是 一 个 复 杂 巨 系统, 它的 一 个 重 要 特 点 是 具 有 时 空 复 杂 性, 从理 论上分析 城 市 交 通 网 络 时 空 分 布 复 杂 性 及 其 上 流 量演化的动力学行 为, 是研究复杂交通网络的关键 所在, 同时也是城市 交 通 网 络 研 究 的 关 键 性 基 础 理 论问题之一 . 众所周知, 交通 运 输 系 统 是 一 切 交 通 活 动 的 载 是整个交通活动 赖 以 存 在 和 发 挥 效 能 的 物 质 基 体,
年来, 复杂网络的兴 起 为 交 通 运 输 系 统 的 研 究 提 供 了一个崭新的研究 视 角, 国内外学者应用复杂网络 城 市 交 通、 航空等网络进行了大量的 理论对铁路 、 实证研究, 结果表明 它 们 都 具 有 无 标 度 或 小 世 界 特 性, 除了大量的实 证 研 究 外, 利 用 复 杂 网 络 理 论, 在 交通网络动 力 学 行 为 分 析 、 交 通 网 络 级 联 失 效、 交 通阻塞传 播 以 及 交 通 网 络 演 化 建 模 等 方 面 也 取 得 了一定的研究成果 . 研 究 复 杂 网 络 理 论 的 实 际 目 的 是通过研究实际复 杂 系 统 的 特 殊 结 构 形 式, 为掌握 其上的动力学行为 及 运 行 机 理 提 供 科 学 支 持 . 以 前 的工作主 要 是 交 通 的 增 长 如 何 驱 动 网 络 结 构 的 演 化, 另一些工作则研 究 不 同 种 类 的 网 络 拓 扑 结 构 如
2. 中观交通动力学模型
用智能 交 通 系 统 来 解 决 交 通 堵 塞 问 题 已 成 为 交通发展的趋势, 而研究交通系统最有效的手段是 对交通状况进行仿 真 . 对 交 通 模 型 的 研 究 近 年 来 引 起了诸多学者 的 兴 趣
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