曾辉大二加分项目

小区开放对道路通行本文在2016年发布的推广街区制，逐步开放住宅小区和单位大院意见的背OD段代表路段建立九宫格型小区及周边路网模型，给定路网OD交通量、路段初始行驶时及其路网交通相关数据，将数据转化为模型二中的OD交通量、路段初始行驶时间及道：ODLOGIT一、问题重

二、问题分数据统计中难以给出定量的值，为此建立车辆通行的数学模型。对整个交通路网进围道路通行能力。通过交通流量分配原理，借鉴比较成容量限制—增量加载分配模LOGITOD交通量，将其等分，循环的将每份的OD交通量分配到路网中，每一次循环分配一等份的OD交通量到相应的最重新计算路网各OD间的最短路径，下一次循环中按更新后的最短路径分配下一等份的OD交通量。最后得出小区开放前后，整个交通路网流量分配情况，最后得到相应数据，政策处于推行初期，现有公开资料较少且难于获取，选取现有文献中封闭型小区实小区周边体系提出关于小区开放的合理化建议。三、符号说nFAn路网节点rs的1/N的ODaap(r,s,twnap(rskODqrsk条出行路线上的分配概d四、模型假五、模型的建立与求路段饱和度、小区出数量及连接方式等等，然后对指标进行筛选和优化，建立综合由于各种评价方法原理不同、适用范围不同，下表是几种典型综合评价方法的比较[1]。评价方 评价基本原 优 缺

了传统定权存在的偏提高评估的准确性、

容易做出和的判断结果，具有较大性，需因子分析法[2]

根据原始变量的信息进

值系数，受决策者因

1 路网密度x3[4：增加交通道路的数量，必然会引起路网密度的变化，从侧x5[5：小区出n可知，小区图1小区出示意建立因子分析模型Xiai1F1ai2F2ai3F3

aimFm i1, ,

Xa1m(A,Aa a

pmX1 F1 1

XX2 FF2 2 X F p m p2运用主成分分析法确定因子变量否可以运用因子分析方法。求出相关系数矩阵的特征值i(i12,,p量ei(i1, upixp(i1, ,p)

p

A

2p

p pp

u2

ppaS2/p/ a(S2S2)/p )

iakS2/pi/i Fjij1x1ij2x2ij3x3i...jp (j3通行数据统计中难以给出定量的值，为建立车辆通行的数学模型，对整个交通路网进行考虑通过交通流量分配原理借鉴比较成容量限制—增量加载分配模型[8] LOGIT概率模型对道路阻抗[9]进行修正，然后对小区开放前后，整个交通路网进行流量分配，最后计算出路段平均延误及交叉口平均延误时间等数中最简单的、最常见的阻抗公式，即公路局提供的BPR函数，其形式为： xn1crtata*(1*(a))crkkp(r,s,k)exp(*t(k)/kaexp(*tk/ap(rskOD量T(rs在第kt(k—第k条出行路线的阻抗（行驶时间t（行驶时间OD[10]：交通起止点又称OD交通量此处做一个简要的示意图，简述OD对中运用容量限制—增量加载原理进行交通分4ODAD为一交通OD对，a、b、cAD点总的交通需求量为n，根据具体的交通分配方法，可以将交通量n分配在a、b、c路径上。5t0形成的邻接矩阵。同时先判别小区是否开放，若否，对于周边路口之间的OD取邻接矩阵中单向性设置，即为该OD对交通分配时对小区路口不可达step2：初始化，将每组ODN份，即使qnq/N an=1，x0astep3：增量分配，对于上一步计算出来的tn0-1分配法，将1/NOD a分配到路网中去，这样得到一组附加的交通量astep4：更新路段的时 xn1（1）tata*(1*(a

)) p(r,s,k)exp(*t(k)/ exp(*tk/aa tntn*p(r,s, step5：交通量累加，即xnxn1 step6如果nN，将停止计算，当前的解即是最终解前路段交通量；如果nN，令nn1，返回step3。交叉路口平均延误时间的计算可得路段延误时间tk t T*(1 2*(1*(S1)28*(S1)28*c

(S1)2(S1)28*cd2*(1*

*[S

1/2S(Tg)/2 T—表示周期长度g—有效绿灯时间x—为饱和流率gTc—SSc

*[S S无信号灯的交叉路口的平均延误时间的计算

3600*d 900*T*[Sc

(S1)2 ]5v—c—道路通行能力（辆SSc策处于推行初期，现有公开资料较少且难于获取，选取现有文献中封闭型小区实际LOGIT概率修正分配模型中，最终求出实6这里将九宫格型小区模型图交叉路口，从上到下，从左到右依次为A~I，各个给定初始化路段行驶时间t0。下面给出了九宫格型小区周围最大通行能力、路段初始行驶时间、OD（v/hadaebebfcgdh表 小区周围道路最大通行能行驶时间（min行驶时间）a2d3a4e9b3e7b8f5cd36gh42表 小区周围路段初始行驶时OD(vecOD(vecOD(vec对(量)acgeacieagiecgie4ODlogit概率修正分配算法，利用VisualStudio14.0进时间（s时间（s间（s）间（s）abadbcb—8ecfd—edgf—9eh—efighhi表 小区开放前后各路段行驶时（vec（vec（vec（）abadbcb—ecfd—edgf—ehf—eighhi6小区开放前后各路段交通量从上述的两个表中，可以得到以下结果：条主干道时间呈上升趋势，认为这是小区人们占用了主干道的原因。实际小区开放前后相关原始数据本文所选择的实际小区位于市中心，占地面积约363亩，最长边长约810米，由道ABCDAB是主干CDE、F、G、H为支路。该区域内以居住、7延 平均 — —7量车 — —898200万的大城市而言，各级道路宽度如下：快速路40-45米，主干45-5540-5015-30200万的大城市、中等城市（条242市10小区道路交叉口数811流量12小区周边道路路段等级与双向流量（pcu/h）小区周边道路路段等级与双向流量（pcu/h）汇总8表13小区周边道路路段等级与双向流量（pcu/h）汇总各路段等级分类与初始行驶时间的计算：t 初始行驶时间14各ODOD对之间包含路段的条交交通路口ODOD对之间交通需15OD运用该模型，对简化后的小区道路流量进行分配，运用VisualStudio14.0编程求出开放前车流量（vec/h开放后车流量（vec/h166116开放前路段延误时间（s开放后路段延误时间（s1661117（s开放后交叉口延误时间（s12345181617显示小区开放后，路口和路段的延误时18罗列了小区的车流量，进一步解释了小区开放的影响，有部分路段的车道路开放应遵循节约用地，利益兼顾的原则14]区的基础资源上进行，道路选择应充分利用原有道路，或将端头道路相互连接；小区内包含了常见的社区、学校、行政机关、商业场所，这些区域有着本文中的小区道路均属于城市道路中的支路，是为解决局部地区的交通30km/h；开放道路与周边路网的连接点应选在小区原有出的位置，避免不必要的住小区级道路—是居住区的次要道路，用以解决居住区的交通联系，道路红线宽度住区内的支路，用以解决住宅组群的内通联系，车行道宽度一般为4-6m。[15出时，将会大大降低居住小区出出分渠化设计方居住人，故在设计时应在出设置人行横道、通道等行人过街设施，采取机动车设定较小面积的居住防御单位。可将原先300-800户的防卫建筑群缩小为100-150户，小建筑群组成的防御单位也不会太大，将小区道路与城市干道形成相互连通的网络，可为居住小区居民出行提供的路径选择[16]。晚区辆他，流此时若开放小区，势必会造成拥堵，故可以设定在早上7：00-9:00和下午8：00-20:00位禁建立和完善小区周边体

六、模型的评价与推容量限制—增量加载分配方法，同时考虑路径概率选择，使用LOGIT概率分配模型对其修八、参考文 IABoCp6HHcznmSJ5IKV7IZADSWVPPYWR_Oy4NMLZRhd0y8cSF3pULioHOkD6v6bDd7qxC.2016年9月9日.主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用.山东教育学院学报.24-26页.20076.交通小区在交通规划中若干技术问题的研究.西安电子科技大学.17-18页.20081 .2000年10 .2006年8百科.OD .group.2016年9月日百科.BPR函数.http XD0NysUlgLq-pf- 5武连港.交叉口的延误分析及控制方案研究.重庆交通大学交通工程，2013年6 /view/c43dc5e583c4bb4cf6ecd16c.html.2016911月和时间的C语言代码，见支持材料problem-2。算法#include#include#include#include#define//#define//#defineN#definerow//typedefstruct{char //int //floatmatrix[MAX][MAX];//int *创建图(用已提供的矩阵Graph*{charvexs[]={'A','B','C','D','E','F',floatmatrix[MAX][MAX]=floatcmatrix[MAX][MAX]=inti,j;Graph*//输入"顶点数"和"边数returnNULL;memset(pG,0,初始化"顶点数"pG->vexnum//初始化"顶点for(i=0;i<pG->vexnum;i++)pG->vexs[i]=vexs[i];//初始化"边for(i=0;i<pG->vexnum;i++) for(j=0;j<pG->vexnum;j++){pG->matrix[i][j]=}}return}*{intprintf("MartixGraph:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++) }}voiddijkstra(GraphG,intvs,intprev[],intdist[],int{inti,j,k;intmin;intinttemp;//前驱序int //for(i=0;i<G.vexnum;{flag[i] //顶点iprev[i //];//}//对"顶点vs"flag[vs]=dist[vs]=0;//for(i=1;i<G.vexnum;{////min=for(j=0;j<G.vexnum;{if(flag[j]==0&&{k=j;}}

标记"k"为已经获取到最短路径flag[k]=1;////for(j=0;j<G.vexnum;{tmpG.matrix[k][j]==INFINFminG.matrix[k][j]));//if(flag[j]==0&& <dist[j]){prev[j]=k;}}}//打印dijkstra最短路径的结果for(i=0;i<G.vexnum;i++) for(i=0;i<MAX;i++){temp=prev[i];temp=}}}voidupdate(Graph*pG,inttrace[MAX][row],inta,intneed,intb){inti,x,y,j;intave=20;intlength=0;}

pG->trans[x][y]=pG-}}}}}}int{inta1=0;inta2=2;inta3=6;inta4=8;inta5=4;intprev[MAX]={0};intdist[MAX]={0};Graph*pG;intintcount[16]=intneed[12]={300};intneed2[4]={50};intflag=0;//采用已有的"图pG=create_example_graph(); //打印图dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);}}}return}和时间的C语言代码，见支持材料problem-1。算法#include#include#include#include#define//#define//#defineN#definerow//typedefstruct{char //int //floatmatrix[MAX][MAX];//int *创建图(用已提供的矩阵Graph*{charvexs[]={'A','B','C','D','E','F',floatmatrix[MAX][MAX]=floatcmatrix[MAX][MAX]=inti,j;Graph*//输入"顶点数"和"边数returnNULL;memset(pG,0,初始化"顶点数"pG->vexnum//初始化"顶点for(i=0;i<pG->vexnum;i++)pG->vexs[i]=vexs[i];//初始化"边for(i=0;i<pG->vexnum;i++) for(j=0;j<pG->vexnum;j++){pG->matrix[i][j]=}}return}*{intprintf("MartixGraph:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++) }}voiddijkstra(GraphG,intvs,intprev[],intdist[],int{inti,j,k;intmin;intinttemp;//前驱序int //for(i=0;i<G.vexnum;{flag[i] //顶点iprev[i //];//}//对"顶点vs"flag[vs]=dist[vs]=0;//for(i=1;i<G.vexnum;{////min=for(j=0;j<G.vexnum;{if(flag[j]==0&&{k=j;}}

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