城市路网连通可达性矩阵优化模型研究

Recently, according to the increasing traffic congestion problem in urban main road network and its serious influence to the economic, the optimization for the city road network is imminently taken into account,since it is also the focus of people's livelihood. The graph theory can be intruduced to study the traffic network structure, as it is a special form of the normal network. The graph theory can not only keep the physical character of the road system, but also be facilitated to illuminate the correlation of the traffic system elements. .In this research, 1.two measurement models of connectivity and accessibility are proposed; 2.the connectivity and accessibility matrix model is founded to solve the road network network optimization problem with the objective function and several restrictions; 3. the traffic information character extraction is processed in the multi-source database, such as the investigation, driving test, the information from the GSM and the IC card system etc. 4. according to the transport information characters, the model is solved using non-negative matrix factorization technique based on the machine learning on several sub training sets; 5.the optimation model and its solution results lay the foundation of the micro-cycle operation route planning with better connectivity and accessibility, and the propulsion of mild transport strategy. 6. A series of drive tests and simulation will be designed for the model accuracy varification.

近年来主要城市的主干道交通拥堵问题日益突出，严重影响经济发展并成为民生问题的焦点，城市交通路网结构优化迫在眉睫。交通路网是网络的一种特殊形式，运用图论方法研究交通路网的结构，既可以保持交通道路系统和流量系统的物理结构，又便于研究交通系统及其元素之间的相互作用。本研究1.建立交通路网拓扑结构的连通性量模型，及基于交通流量的路网可达性度量模型2.构造路网通达矩阵，建立普适的路网结构均衡优化模型，确定优化目标与约束条件3.通过调查统计、车行试验、公交IC卡、手机信息等多源数据采集融合，提取出行需求及交通流量的信息特征4.根据交通信息特征，分类进行机器学习，运用非负矩阵分解技术求解上述模型，得到交通路网结构优化改造方案。5。根据模型计算结果建立支路微循环交通运营路线，提高道路连通性及公共交通可达性，促进低碳交通出行。6.通过车行试验和仿真实验，验证模型准确性。

近年来主要城市交通拥堵问题日益突出，严重影响经济发展并成为民生问题的焦点，城市交通路网交通信息感知提取、路网优化问题研究攻关迫在眉睫。交通路网是网络的一种特殊形式，本研究运用系统工程思想及图论模型方法探索交通路网的结构，建立路网流量矩阵模型，既可以保持城市交通中道路系统和交通流量系统的物理结构，又便于研究交通系统及其元素之间的相互作用。同时，本研究通过公交IC卡数据、无人机采集的广域视频数据、路网调查数据等，拓展交通信息感知渠道，从多源数据中分析提取交通量特征、机动车行驶特征、公交运行特征。通过系统分析，对区域路网中部分道路等级下降时的流量变化、最优路径选择问题进行优化分析。通过IC卡数据的学习训练，提取公交车辆的运行参数，估计其在不同时间段、不同路网流量条件下的到站时间；通过仿真实验，对网络矩阵优化模型的流量变化进行检测。本研究 1.建立交通路网拓扑结构的图论模型，描述交叉口及路段、流量关系。2. 基于路网可达性，建立路网矩阵模型，描述路网流量涨落变化 3.通过调查统计、车行试验、公交IC卡、手机信息等多源数据采集融合，提取出行需求及交通流量的信息特征。具体研究内容包括（1）基于公交IC卡数据的公交车辆到站时间计算模型；（2）基于公交IC卡数据的路网需求时距分析；（3）基于无人机广域视频的机动车交通信息提取算法（4）机动车通过交叉口行为分析（5）运用连通矩阵模型研究交通网络流向、潮汐性判断的初步探索。