- 规划与建设
- 文章编号：1009-6000(2023)02-0064-07
- 中图分类号：U121 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2023.02.010
- 项目基金：北京市自然科学基金：交控科技轨道交通联合基金资助项目（L181001）；北京市自然科学基金资助项目（4181002）；北京市科技计划课题（K2038001201903）；北京工业大学基础研究基金项目（038000546319519）。
- 作者简介：陈颖达，北京工业大学北京市交通工程重点实验室，硕士研究生，主要研究方向为交通规划与管理；
孔德文，北京工业大学城市建设学部，讲师；
孙立山，通信作者，北京工业大学城市建设学部，教授、博导；
史明志，中交信息技术国家工程实验室有限公司，工程师；
姚丽亚，北京理工大学，副教授。
- 基于实时交通信息的网络结构指标对交通拥堵影响研究
- Research on the Impact of Network Structure Index on Traffi c Congestion Based on Real-Time Traffi c Information
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- 陈颖达 孔德文 孙立山 史明志 姚丽亚
- CHEN Yinda KONG Dewen SUN Lishan SHI Mingzhi YAO Liya
- 摘要：
随着城市经济的飞速发展以及道路网络建设的快速推进，城市路网结构对交通拥堵的
影响效应日益凸显，为指导路网合理规划建设，需要解析路网结构对交通拥堵的影响机理。文章以北京典型区域道路网络为研究对象探究路网结构指标对交通拥堵的影响作用，首先应用路况提取程序采集区域路网实时拥堵数据，使用ArcGIS对数据进行处理得到路网的平均拥堵时长；通过Pajek软件搭建基于拥堵时间的道路网络结构模型，筛选影响交通拥堵的关键指标；最后基于路网拥堵数据特征对k-means算法进行优化，提取路网关键拥堵点位，研究路网拥堵时间与路网关键结构指标的微观关系。结果表明路网平均拥堵时间与度值、介数呈正相关，与紧密度呈负相关且其对拥堵影响最大，并且当路网结构指标配比X=度值/紧密度/介数=239.462时网络拥堵时长最小。同时当度值分别为2、3、4，对应紧密度/介数比值分别为0.235（±0.005）、0.405（±0.005）、0.417（±0.005）时，路网拥堵时长明显降低。研究成果可为未来道路网络设计规划提供指导。 - 关键词：
随着城市经济的飞速发展以及道路网络建设的快速推进；城市路网结构对交通拥堵的影响效应日益凸显；为指导路网合理规划建设；需要解析路网结构对交通拥堵的影响机理。文章以北京典型区域道路网络为研究对象探究路网结构指标对交通拥堵的影响作用；首先应用路况提取程序采集； - Abstract: With the rapid development of urban economy and the rapid advancement of road network construction, the effect of urban road network structure on traffic congestion has become increasingly prominent. In order to guide the rational planning and construction of road network, it is necessary to analyze the impact mechanism of road network structure on traffi c congestion. This paper uses Beijing’s typical regional road network as the research object to explore the impact of road network structure indicators on traffi c congestion. Firstly, the real-time congestion data of regional road network are collected by using the road condition extraction program,and the average congestion time of road network is obtained by processing the data with ArcGIS. The road network structure model based on congestion time is built by Pajek software, and the key indicators aff ecting traffi c congestion are screened. Finally, based on the improved k-means algorithm, the micro relationship between road network congestion time and key structural indicators of road network is studied. It is concluded that the average congestion time of road network is positively correlated with node degree value and node median value, while the tightness is negatively correlated and has the greatest impact on congestion. Moreover, when the ratio of road network structure index X= node degree value/tightness/node median value =239.462, the network congestion duration is the minimum. At the same time, when the node degree value is 2, 3 and 4 respectively, the corresponding tightness/median is 0.235 (±0.005), 0.405 (±0.005) and 0.417 (±0.005) respectively, the network congestion duration is significantly reduced. This paper can provide guidance for future road network design and planning.
- Key words: real-time road conditions; traffi c jam; network structure; k-means
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