2016年組優(yōu)秀小區(qū)開放對(duì)道路通行影響

小區(qū)開放對(duì)道路通行的影響隨著城市規(guī)劃建設(shè)的不斷發(fā)展以及道路車流量增加，車輛通行能力越來越受到人聚類分析法將各個(gè)3個(gè)較為系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，即道路通行能力、安全性和便捷度。再利用層次分析法模型分析影響。對(duì)于道路通行能力，基于元胞自動(dòng)機(jī)模型以及NS模型，我們分析得出車口車輛通行模型，定義潛在度，從而定量分析小區(qū)開放對(duì)安全性的影響。對(duì)于便最短路徑之和的比值）來反映便捷度的變化。其中最短路徑通過建立最短路模型，運(yùn)用Dijkstra算法求得。接下來，我們建立模糊綜合評(píng)判模型，取定因素集為以上3個(gè)接下來，我們隨機(jī)選取五個(gè)具有不同特點(diǎn)的小區(qū)，根據(jù)上述模型得出的結(jié)果，將然后，在模型的分析檢驗(yàn)中，我們通過實(shí)際案例和運(yùn)用交通仿真模擬軟件分進(jìn)行改進(jìn)。其中，我們建立了對(duì)聚類分析法中權(quán)重確定方法進(jìn)行了改進(jìn)，運(yùn)用“九分位法”使得權(quán)重的確定更為科學(xué)可靠；建立了結(jié)合主成分分析法的層次分析法模型；NSDijkstra-1本資料由：數(shù)模之家 帶你學(xué)建模）收集 ，需 數(shù)學(xué)建模資料添 給會(huì)定期發(fā)布內(nèi)部課講義、各種數(shù)學(xué)建模資料、以及獨(dú)家整理的。資料主要包括：優(yōu)秀、優(yōu)秀框架分析、排版格式問題匯總、各種 有其他疑問可以添加群 （1）排版與格式——在國賽評(píng)閱中，評(píng)閱用時(shí)非常短，閱卷者會(huì)首先看一篇論--PAGE4問題背景

問題重述分對(duì)問題一的分析指標(biāo)中的9個(gè)影響因素。其次考慮到影響因素過多且有些次要因素對(duì)主路通行能力影響不大，因此我們用層次分析法來進(jìn)行對(duì)影響因素的決策。在構(gòu)造出評(píng)價(jià)矩陣之后，判斷其一致性，最終得出適合評(píng)價(jià)小區(qū)開放對(duì)周邊道路通行的影響的三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及影響指標(biāo)的6對(duì)問題二的分析路通行能力。因此，能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)車輛密度和平均速度的“交通流”作為道路其次，對(duì)于安全性的影響，我們知道交叉路口是導(dǎo)致等事故的多發(fā)地帶，在對(duì)問題三的分由問題立的模型，我們結(jié)合實(shí)例對(duì)第三問進(jìn)行分析。在這一問中，我們選取對(duì)問題四的分假四符號(hào)說MCPQvx 五模型的建立與問題一合適評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取聚類分析法[7]在影響因素歸類中的應(yīng)用R型聚類法可以研究變量之間的相似關(guān)系，按照變量之間的相互關(guān)系把各個(gè)變量記變量x的取 x,, TRn(j1,2,,11)。則可以用兩變量x與x 1 2 219 n(xijxj)(xikxkrjk

[(xx)2(xx)2 R（G，G xjG1,xk 1 或d21r2，此時(shí)，R（G，G與兩類中相似性最小的兩 各影響因間的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣作為輸入?yún)?shù)，經(jīng)過聚類分析將相關(guān)程度--5層次分析法構(gòu)建評(píng)價(jià)體系M，即選擇最合適的評(píng)價(jià)開放小區(qū)P4，P5，P6，P7，P8，P9；中間層為準(zhǔn)則層，包括通行能力C1、安全性C2、便捷度C3三個(gè)指標(biāo)（如圖1所示）：

1①構(gòu)造判斷矩陣M-C：將基準(zhǔn)層C中三個(gè)元素C1，C2，C3兩兩比較，得成對(duì)M比較矩M-C的特征值，易解得max3.0184，且權(quán)重向量i(0.6250,0.2385,0.1365)T由公式CImaxn

，于是根據(jù)CRCI,

CR0.01760.1 0.580.901.121.241.321.411.45 2nRI--PAGE7 表 C1-P判斷矩

1 表4C2-P判斷矩 表5C3-P判斷矩層次層次層次層次層次層次層次 6模型結(jié)論與分析表格7：評(píng)價(jià)指交叉路口個(gè)擁堵系路旁干擾系區(qū)內(nèi)支路飽和道路面積車輛種抗堵塞能影響因素權(quán)重一覽將影響車位布局的三個(gè)指標(biāo)的因素所占由大到小排序，我們選擇前六個(gè)3結(jié)果分析--PAGE10問題二模型的建立與求解基于元胞自動(dòng)機(jī)的車輛通行模型的建立元胞自動(dòng)機(jī)知識(shí)概述元胞自動(dòng)機(jī)（簡稱CA）模型是一種時(shí)間、空間、狀態(tài)都離散，空間上相互作用及狀態(tài)更則：加速規(guī)則、規(guī)則、以概率P隨機(jī)慢化規(guī)則、位置更則基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的交通流分析交通流的描述參數(shù)式中：n

nvnn

L

式中：N為路段內(nèi)的車輛數(shù)（輛L為路段長度（千米4基于元胞自動(dòng)機(jī)[8]的車輛通行模型的建立為車長vn(t1)min(vn(t1,vn(t1)min(vn(t1位置更新 xn(t1)xn(t)vn(t附錄），代碼流如圖5所示：信號(hào)交叉口安全評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建車輛通過交通交叉口的運(yùn)行狀態(tài)其全過程如圖6：6車輛過信號(hào)燈交叉口的狀態(tài)--PAGE12交叉口安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[9]的構(gòu)我們考慮到交叉口相對(duì)固定的物理特征，隱含交通安全性能特性的交通，以及具有空間和時(shí)間變化性的交通特性，將基于安全服務(wù)水平的交叉通安全的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系劃分為交通、交通特性和交通物理特征3圖7所示：主模型的構(gòu)

為了更好地表達(dá)交通點(diǎn)對(duì)交通安全的重要性，我們潛在度的涵義來評(píng)價(jià)交叉口的安全狀況。潛在度越大，說明交叉口可能發(fā)生的交通事故越嚴(yán)重，信號(hào)交叉口有紅綠燈的控制，一方面交叉口的點(diǎn)數(shù)量會(huì)減少，另一方面交叉口所存在的點(diǎn)并不能同時(shí)發(fā)揮作用，所以在分析點(diǎn)導(dǎo)致的潛在度時(shí)，根據(jù)每個(gè)相位實(shí)際所獲得的通行時(shí)間，來計(jì)算一個(gè)信號(hào)周期內(nèi)的總的點(diǎn)數(shù)，通行時(shí)間即為黃燈和綠燈時(shí)間之和。因此，構(gòu)建交叉口點(diǎn)造成的潛在度計(jì)算模PDsWcc

式中：PDs為信號(hào)控制交叉口潛在度；c為交叉口點(diǎn)的類型（機(jī)-機(jī)、機(jī)-非）；Wc為各類型點(diǎn)的權(quán)重；PDsc為c類型點(diǎn)造成的信號(hào)交叉口潛在危險(xiǎn)度，包括了PDs機(jī)-機(jī)，PDs機(jī)-非，PDs機(jī)-人，可按下面公式計(jì)算

i

gryr

yr為r相位的黃燈時(shí)間（s）；T為相位信號(hào)周期長度（s）；GMi為i種類點(diǎn)的惡基于最短路模型的便捷度影響分析最短路模型建立 DijkstraVE分別是圖的頂點(diǎn)的集合V={v1v2vnv1v2vn}；邊的集合E={e1e2em}弧的集合，A={a1a2am鏈：在無向圖中，點(diǎn)與邊的交錯(cuò)序列（v1,e1,v2,,vk1,ek1,vk 稱為連結(jié)v1和vk的鏈。(et為連接vt和vt1的邊 路徑:（v1,a1,v2,,vk1,ak1,vk）是有向圖中一條鏈（at為連接vt和vt1的弧 稱之為從v1到vk的路 V1V2，E1E2)，且G1本身是樹，則稱G為G2最短路模型求解算法-13-13徑S1，再求出小區(qū)及周邊范圍內(nèi)從小區(qū)一端到達(dá)小區(qū)另一端的支路之和S2，即可模糊綜合評(píng)判模型[10]的建U{道路通行能力，安全性，便捷度V{優(yōu)秀v1，良好v2，一般v3，較差v4，差確定各因素的權(quán)重。根據(jù)人們對(duì)車輛通行因素的關(guān)注程度A{0.6,0.2,確定模糊綜合判斷矩陣。對(duì)指標(biāo)ui的評(píng)判記作Ri[ri1,ri2ri3

,ri5]，則各指標(biāo) r R r 25 BA基于案例的結(jié)果分析以如圖8的小區(qū)為例，分析其車輛通行情況--PAGE25 圖9車輛密度與車輛平均速度關(guān)系圖快速的增大，之后減少，并隨著車輛密度趨于1時(shí)，車輛平均速度趨于0.從實(shí)際角度輛密度在0.2到0.3之間時(shí)，可以很明顯的看到，小區(qū)開放后的車輛平均速度高了很多，因而，此時(shí)的交通量也提升了很多。而根據(jù)之前的分析我們得到，道路交通流可以用車輛密度和平均速度來衡量，據(jù)此我們可以得出例子中的小區(qū)在開放后的道路3問題三的求解由問題立的模型，我們結(jié)合實(shí)例對(duì)第三問進(jìn)行分析。在這一問中，我們選取道路通行能力修正系數(shù)路旁干擾系數(shù)降率來作為路旁干擾系數(shù)，即路旁干擾系數(shù)va/vb，其中va為受干擾后的車速，vb 不受非機(jī)動(dòng)車干擾，不受行人干擾的車道：即四塊板道路及有行人的兩塊板機(jī)動(dòng)車道1）112）210.00054p3）310.0027qx—自行車流量/（10min/m）某種服務(wù)水平前提下的通行能力。則設(shè)計(jì)通行能力Cd為Cd

v 式中：Cap—相應(yīng)于某種設(shè)計(jì)車速下的v/c—相應(yīng)于某一服務(wù)水平下的飽—路旁干擾修正—側(cè)向凈寬ⅠⅤ服務(wù)水平及相應(yīng)的交通狀結(jié)合實(shí)例的小區(qū)開放對(duì)車輛通行的影響1為路段通行能力

y1Cd2 為交叉口通行能力的權(quán)重，當(dāng)交叉口數(shù)量增加時(shí)，權(quán)重相應(yīng)減少1案例一：開放后對(duì)道路產(chǎn)生積極影11案例二：開放后產(chǎn)生消極影響

圖 先我們注意到小區(qū)內(nèi)部的道路較窄會(huì)降低整個(gè)道路體系的路寬修正系數(shù)，而且即便

15左為小區(qū)開放前右為開放后交叉口一般、場所較多，因而對(duì)于路人而言，不需要迂回繞路也可迅速到達(dá)目的問題四的建議從我們的模型結(jié)果考慮：道路交通的影響。其對(duì)小區(qū)周邊道路的通行影響等效為小區(qū)開放前后，小區(qū)周由上面的分析可知，通行能力分為路段通行能力和交叉口通行能力。如果判斷一小區(qū)是否適合開放來緩解小區(qū)周邊道路的交通擁堵問題，我們就必須要結(jié)合這兩個(gè)方錄）的計(jì)算公式這兩個(gè)公式，給定相應(yīng)的權(quán)重，得到道路通行能力的計(jì)算公式：y1Cd2 Qy開放后y開放 16小區(qū)開放與否的評(píng)判準(zhǔn)則對(duì)城市規(guī)劃部門和交通部門的建議對(duì)城市規(guī)劃部門建議數(shù)量盡量少，道路盡量為直線，避免環(huán)線等，使得小區(qū)內(nèi)部的道路可以充當(dāng)“毛細(xì)血在開放小區(qū)增加交通指揮人員，減少小區(qū)內(nèi)部交通事故的發(fā)生。結(jié)合實(shí)例分析的模型檢

型的基于交通仿真模擬軟件VISSIM[13]的模型檢驗(yàn)我們以5.3.2中的案例一為例來說明該仿真模擬軟件。我們通過VISSIM仿真軟件型。為降低VISSIM隨機(jī)性對(duì)交通影響，對(duì)每個(gè)方案各進(jìn)行5次仿真（每次仿真使用70%、80%進(jìn)行相應(yīng)敏感度分析，得到該小區(qū)未開放時(shí)的交通運(yùn)行狀況如下圖17所示：圖17小區(qū)未開放時(shí)的交通運(yùn)行狀況問題一模型的評(píng)估與優(yōu)

七模型的評(píng)估與聚類分析法和層次分析法的評(píng)估量化，但在權(quán)重的確定方面性太強(qiáng)，因此通過構(gòu)造出來的判斷矩陣所求出來的權(quán)聚類分析法中權(quán)重確定的改進(jìn)1,3,5,7,9,1/3,1/5,1/7,1/9等數(shù)值來代表相對(duì)重要程度。如圖18所示：18判斷矩陣計(jì)算流結(jié)合主成分分析法[15]的層次分析法改進(jìn)與優(yōu)化問題二模型的評(píng)估與優(yōu)化模糊綜合評(píng)判模型的評(píng)估1的條件約束下，相對(duì)隸屬度權(quán)系數(shù)往往偏小，權(quán)矢量與模糊綜合評(píng)判模型的改進(jìn)與優(yōu)化確定樣本U的第i個(gè)指標(biāo)對(duì)vj的隸屬度rij（i1,2,,m;j1,2,,n），得到模糊R確定指標(biāo)iwi，得到權(quán)向量W(w1,w2,wmBWnj評(píng)價(jià)結(jié)果：根據(jù)Hj最接近，即可判斷樣本U文 fJeRILceSsaKqxmQLoX-595OA4JcDA7Dq,2016.9.9 jcHVHEv0j-IxxMz8nXbMcfm3npMEc7YJzhaAre2EEk9mUzv4nzyq8m,2016.9.9基于元胞自動(dòng)機(jī)的交通流建模與仿真研究-豆丁網(wǎng), .html?qq-pf- [6],.城市道路信號(hào)交叉口安全評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建與應(yīng)用[J].森林工程,2014,06:118-[7]，數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用，，國防工業(yè)，2011，200- [9] .城市道路信號(hào)交叉口安全評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建與應(yīng)用[J].森林程,2014,06:118-[10]，數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用，，國防工業(yè)，2011，351- [11] 居住小區(qū)開發(fā)交通影響分析研究[D].長安大學(xué)[12] 城市道路通行能力的影響因素研究[D].同濟(jì)大學(xué)[14],.對(duì)模糊聚類分析法的改進(jìn)及其在SRM中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與科[15],雪,.結(jié)合主成分分析法改進(jìn)后的層次分析法及應(yīng)用[J].長江大學(xué)學(xué)問題一程序及圖表聚類分析法輸入矩陣000聚類分析法程a=[1.00 0.7600 010fori=1:3fprintf('第%d類的有結(jié)果輸出層次分析法%P=[145;1/413;1/51/31];%判別矩陣 3.00004.0000;0.33331.00000.25000.50001.0000];% %查表對(duì)應(yīng)n=3error('A%P=[145;1/413;1/51/31];%判別矩陣 0.50000.50000.40002.0000 1.0000 1.00002.00002.50001.00000.50001.00001.66671.00000.50000.33331.0000];% %查表對(duì)應(yīng)n=5if問題二程序及結(jié)果基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的車輛通行模型源代碼小區(qū)開放前 %隨機(jī)慢化概 %最大速 whiledens<=1 %產(chǎn)生初始隨機(jī)速度fori=1:N %產(chǎn)生初始隨機(jī)位置%定義車頭間ifheadways(N)=cells_weizhi(1)-cells_weizhi(N)-forj=N-1:-ifcells_weizhi(j+1)>cells_weizhi(j)

headways(j)=L+cells_weizhi(j+1)-cells_weizhi(j)-%速度-26-26 則下第N輛車的速度估計(jì)值forj=N-1:-cells_suduNS=min([v_max-1,cells_sudu(j+1),max(0,headways(j+1)-1)]);%NS規(guī)則下第j輛車的前一輛車的速度估計(jì)值%以概率Pifcells_sudu=max(cells_sudu-1,0)%位置forj=N:-1:1ifcells_weizhi(j)>=Lcells_weizhi(j)=cells_eizhi(j)-L;%NSj%數(shù)據(jù)作ifi>L %采用每組的后30個(gè)變量取平均 小區(qū)開放后--PAGE30 %隨機(jī)慢化概 %最大速 whiledens<=1 %產(chǎn)生初始隨機(jī)速度fori=1:N%產(chǎn)生初始隨機(jī)位置%定義車頭間if weizhi(1)-cells_weizhi(N)-forj=N-1:-ifcells_weizhi(j+1)>cells_weizhi(j)

headways(j)=L+cells_weizhi(j+1)-cells_weizhi(j)-%速度 則下第N輛車的速度估計(jì)值forj=N-1:-cells_suduNS=min([v_max-1,cells_sudu(j+1),max(0,headways(j+1)- %NS則下前一輛車的速度估計(jì)則下第j輛車的前一輛車的速度估計(jì)值%以概率Pifcells_sudu=max(cells_sudu-1,0)%位置forj=N:-1:1ifcells_weizhi(j)>=Lcells_weizhi(j)=cells_weizhi(j)-L%NSj%數(shù)據(jù)作ifi>L %采用每組的后30個(gè)變量取平均 運(yùn)行結(jié)果圖左為小區(qū)開放前，圖右為小區(qū)開放后源代碼路段的通行能力源代碼function%cd為路段通行能力，v為車輛行駛速度，a為路旁干擾修正系數(shù)，w為路寬修正系數(shù)%r為側(cè)向凈寬修正系數(shù)，b為某一服務(wù)水平的飽和度ht=98/(v*(14-%ht為車頭時(shí)距，且hs=v*ht,其中hs為車頭%cap為路段理論通行能交叉口通行能力源代碼functionN=jiaochakou(Te,G,mtl,ts,e,ta%輸入變量：Te表示色燈周期時(shí)長，單位為s;G代表綠燈時(shí)長，單位為s;m代表進(jìn)口道直行車道的條數(shù)，取值12；tl表示左轉(zhuǎn)頭車從停車線駛至點(diǎn)所需時(shí)間（包括反應(yīng)時(shí)間）；ts表示直行頭車從停車線駛至點(diǎn)所需%時(shí)間（包括反應(yīng)時(shí)間 表示直行尾車從停車線駛至點(diǎn)所需時(shí)間（包括反應(yīng)時(shí)間tao表示穿%g表示直行車流中，一個(gè)綠燈時(shí)長內(nèi)出現(xiàn)的“可穿越空擋”的次數(shù);s表示交叉路口的個(gè)%N表示整個(gè)交叉口一個(gè)小時(shí)的ifb=ts-ifh=3.7;%一條車流緊接運(yùn)行點(diǎn)時(shí)的安全車頭時(shí)elseifprintf