深圳关内外交通拥堵探究与治理

1深圳关内外交通拥堵探究与治理摘要本文给出了深圳市交警部门记录各主要关口的数据，要求建立合理模型，分析造成各关口拥堵的深层原因，拟定各关口的拥堵指数，并通过调整功能区分配以及增加关内通道来缓解交通拥堵。问题一中，针对第一小问分析各关口拥堵的深层原因，分析得出了以下四点影响因素：关内城市分区、关口处道路设计、政府对关口发展政策以及土地资源管理。针对第二小问要求分析直接原因，根据通过的车速、车流量和道路数三个指标建立了交通流拥堵评估模型，定义了评估公式，求得了各路段的最大车流量和拥堵系数。为了提高模型的拟合程度，构建了基于小波神经网路的拥堵评价模型。最后比较两种模型得出的分类如下表所示。序号交通流状态拥堵强度拥堵指数晚高峰分类1晚高峰分类21自由流畅通(0,0.5)D1,D2C1,D1,D22临界流轻微拥堵(0.5,1.5)C1,C2C2,A43拥堵流中度拥堵(1.5,3.5)A3,A4,B1,B2A3,B1,B24严重拥堵流严重拥堵3.5A1,A2A1,A2针对第三小问，根据所建立的模型参数，给出了进一步研究关口广场拥堵问题所需交通数据的采集侧重内容建议。问题二中要求提出调配建议。首先建立了层次分析模型，对各分区的连接通道进行归类，确立目标层为缓解交通拥堵，准则层为交通流、功能区构架、居民区情况，方案层为各通道的情况：南宝通道、福宝通道、福龙通道、罗龙通道四条通道。并采用熵值法对所得权重进行修正，得到各通道的最终排名。结合地图中功能区域的分布分析总结得出功能区调配建议表。功能区调整建议表交通拥堵影响权重比较功能区调整建议（福田-龙华）大于（南山-西乡）龙华--光明、西乡方向（罗湖-横岗）小于（福田-布吉）布吉--坪山、大鹏方向问题三要求在适当的地点增加关内通道。通过建立图论最短路径模型，定义了交通流距作为涵盖距离和两点间的拥堵情况的综合指标。选用是图论最短路径的Dijkstra算法，运用MATLAB编程求解出十八个交通通道两两间的实际最短交通流距，与理想直线距离值作比较得出对比系数，并通过拟定出的评价准则，确定12AA、14AA、15AA、27AA、34AA、34BB六对路段建还需增设公路。关键词：交通流模型小波神经网路层次分析熵值改进图论最短路径交通流距21、问题重述1.1问题背景交通拥堵是目前中国各大城市面临的共同难题，但拥堵的成因各不相同，因而需要在摸清规律的基础上有针对性地提出解决方案。由于历史的原因，深圳由关内关外两个区域组成。关外由宝安、龙岗两个行政区和光明新区、龙华新区、坪山新区、大鹏新区四个功能区组成；关内含罗湖、福田、南山、盐田四个行政区。由于有相当的一部分人口在关外居住，在关内上班，导致在上下班高峰期各关口进出通道经常成为交通最拥堵的地方，尤其以布吉关、梅林关等处为甚，在高峰期发生道路交通事故更会严重影响到广大市民的工作和生活。为了解决这一长期困扰深圳发展的问题，政府在道路建设上投入了大量的资源。目前，主要关口道路的互联互通程度越来越高，直接增加了关口交通管控工作的复杂度。与此同时，大规模的基础设施建设也对交通信息采集设备的完好性和可靠性造成了不良影响，从而使关口交通管控和事故应急处理决策愈加困难。因此，使用数学方法对不完整的交通信息进行建模分析，就成为定量分析关口交通特性及构成要素的重要手段。如果能在不断修正、调整的基础上取得较可靠的分析结果，将对制定有效、合理的交通管控及事故应对方案提供有益的帮助。1.2需要解决的问题1、分析造成各关口拥堵的深层原因。以梅林关为例，考虑信息不完备的影响因素构建关口交通模型，分析造成关口广场区域高峰期拥堵的直接原因，对关口广场各连接道路进行分类或定出拥堵指数；根据你的模型参数，给出今后进一步研究关口广场拥堵问题所需交通数据的采集侧重内容建议。2、在不增加关内外通道数量的情况下，能否通过调整城市分区功能、改变关口区域功能架构以及改善交通管控措施等来缓解梅林、布吉等关口的交通拥堵。3、如果可以增加关内通道，试问应选在哪些地方（不考虑建设成本）。2、模型假设2.1模型假设1、数据来源正规，是实际情况的真实记录;2、忽略天气因素、意外事故对交通拥堵造成的影响；3、每个断面记录的数据是该路车况的平均水平；4、断面间空间坐标距离为实际的道路的路长。5、各车道之间无差异，各自独立行车，不存在相互超车，越道情况。3、符号说明V:车流速度K：单车道车流密度i:第i断面的车流量maxi：第i个断面的最大车流量i：第i断面的拥堵系数i：第i个断面的车道数fV：畅行速度jK：阻塞密度ix：神经网络的输入参数if：神经网络的预测输出ij:输入和隐含层的连接权值jk:隐含层和输出层的连接权值3()hj：隐含层第j个节点输出值jh：小波基函数jb：平移因子ja：伸缩因子l：隐含层节点数m：输出层节点数e：网络预测误差：为学习速率iv：图的顶点ie：图的边iD：弧i的权值：对比系数4、问题一模型分析、建立与求解4.1问题一分析此问要求以梅林关为例，分析造成关口广场区域高峰期拥堵的深层原因，并通过建立模型找出直接原因，对关口广场各连接道路进行分类或定出拥堵指数，最后给出研究关口广场拥堵问题所需交通数据的采集侧重内容建议。针对第一小问，要求分析造成关口广场区域高峰期拥堵的深层原因。关口作为交通枢纽的要道，尤其是其所处地理位置的特殊性，基于一种客观事实的角度，对造成深圳市梅林关高峰拥堵的深层原因进行了分析。考虑到深圳市的发展程度，经济模式及人口规模，最终对以下四点原因进行了分析：关内城市分区、关口处道路设计、政府对关口发展的政策、土地资源管理。针对第二小问，要求分析造成关口广场区域高峰期拥堵的直接原因，对关口广场道路进行分类或定出拥堵指数。根据附表二中通过梅林关口各公路的车速、车流量和道路数三种指标建立了模型一路段拥堵度评估模型。通过查阅交通学专业知识，自定义了评价公式，求出了梅林关各相关公路的最大车流量和拥堵系数，从而对造成关口广场区域高峰拥堵的原因进行了进一步的定量分析。依据交通专业知识拟定的评估模型具有较大的局限性，为了将模型推广，提高模型的拟合程度，构建了模型二基于小波神经网路的拥堵评价模型。将模型一中早高峰的指标和最大车流量作为训练样本代入小波神经网络进行训练，把晚高峰的指标带入小波神经网络模型，得到基于小波神经网络模型的最大车流量，再与实际值相比，对模型建立的拟合程度做出评价。针对第三小问，根据所建立的模型参数，给出了进一步研究关口广场拥堵问题所需交通数据的采集侧重内容建议。4.2问题一第一小问的求解通过调查分析各个关口的三维地图的复杂状况，并查阅相关资料，可以发现交通拥堵的时间为早上7—9点，晚上18—20点，均为上下班高峰期，而上下班高峰期中以梅林关、布吉关两处的交通拥挤最为严重，集中体现为车速小，车流量大。而这两处均为关外与关内连接的要道，也就是说关外与关内的车流量交换比较频繁。从而，我们总结出有以下几点深层原因：(1)关内外城市分区过于明显，大多数人们都在关内上班，在关外居住，即关外跟侧重于居民区，关内更侧重于商业区，导致在上下班时期往来的居民比较多，使得交通流量增大，阻碍了交通的顺畅。(2)关口处道路的设计过于复杂，不利于交通管控。由谷歌地图与百度地图知，在道路交叉口处，尤其是梅观路穿关而过，在梅林关口两侧形成“关口广场”，关内、外广场有进关通道11条，出关通道6条，还设有立交桥等，这大大增加了交通管控的难度，从而在大大降低了管理的效率，车流量、车速等指标也就大幅度下降，具体表现为4交通堵塞。(3)政府对关内、关外的政策问题，关内作为特区最先发展起来，而关外发展较为落后，因此关口处的发展较为矛盾，并由此产生许多规划方面的问题，比如道路交通的规划问题等。(4)城市密集开发，导致交通用于交通方面的土地过少，深圳的发展是飞速的，但为了进一步发展，政府将原来的空地用于建设楼房等，从而导致深圳市的人口增加，而交通方面的设施却没有本质性的改进，城市人口大量增加与交通道路没有显著改善的矛盾使得交通拥堵状态频现。4.3问题一第二小问模型的建立与求解4.3.1高速公路交通流模型的建立要分析造成关口广场区域高峰期拥堵的直接原因，对关口广场道路进行分类或定出拥堵指数。建立了路段最大流量的评估模型，通过求解每段公路的最大流量和拥堵系数，再根据一定的评价标准，可以对各路段进行分类，从而找出某段公路设计不合理性是造成关口广场区域高峰期拥堵的直接原因。在研究车辆沿高速路行驶时，需要研究高速路车辆流与哪些因素有关，从而建立一个高速公路交通流模型，这里我们根据高速路上车流的速度V和单车道车流密度K对其车流量i进行估计，并依据车流量i和各路段最大车流量maxi定义了拥堵系数i和拥堵程度评价标准，最后对各路段进行了分类。可以知道，一般高速公路单方向上分多个车道，设车道数为i(1,2,,10)i。这里假设各车道之间无差异，各自独立行车，不存在相互超车，越道等其他可能对交通流量产生影响的情况。根据各变量的定义，可知(1,2,,9,10)iiKVi（4.1）在实践中，可以经常看到：当道路的车辆增多时、车流密度增大，驾驶员被迫降低车速。当车流密度由大变小时，车速又会增加。这说明车速和密度之间有一定关系，并且车速随车流密度呈递减关系。一种最简单的假设是车速随车流密度呈线性递减关系。即有0dVcdK，（其中0c为正常数）（4.2）考虑到实际随着车流密度K的增加，速度V的减小速率应该增加。因此将上述模型修正为0dVcKdK（4.3）易知此模型为二次函数模型。当车流密度为零，即0K时，速度V可达理论最高值，即所谓的畅行速度fV。从而0(0)fKVVV（4.4）5当车流密度K达到阻塞密度jK时，速度0V，公路处于阻塞状态。即()0jjKKVKV（4.5）根据式（4.3）（4.4）（4.5）可得2[1()],0fjjKVVKKK,（4.6）结合（4.1）有2[1()],ifjKVKK（4.7）这就是建立的高速公路车辆流模型，该模型反映的是车流与车速和密度三者之间的关系，下面将据此分析实际高速路的车辆流变化以及其所能承受的最大流量。为了更直观的了解该函数的特性，画出上述2个函数图像如图4-1所示。图4-1基于上述模型得到函数V和Φ关于K的函数大致图像根据多元函数最值分析，令0ddK，最终得到当33jKK时，在模型中，依据所计算得出的28.571(/)jKcarskm，代入（4.7），即可得出（4.8）式如下。max23=10.9979ifjfVKV（4.8）这就是高速公路最大车流量计算式。根据高速公路最大车流量和预测得出的公路实际流量，决定利用两者的比值作为衡量各路段的拥挤程度，定义了公路拥挤系数如下。0510152025020040060080010001200车辆密度K速度V流量Φ流量Φ=速度V速度V和流量Φ关于密度K关系图6max(1,2,,9,10)iiii（4.9）下面需要对fV和jK进行估计。一般的，高速公路行驶设有速度下限lV和上限uV，这里取畅行速度1()2fluVVV（4.10）为了求出阻塞密度jK，我们假设高速路上平均车长为l，最小平均最小车距为mind。这里mind所谓含义是当平均车距mindd时，公路将阻塞，反之公路畅通。因而有3min10(/)jKcarskmld（4.11）在这里，假设平均车长5()lm，最小车距min30()dm，基于式（5.10）,可以得出如下参数33min1010(/)(/)28.571(/)530jKcarskmcarskmcarskmld4.3.2高速公路交通流模型的求解查阅题中相关高速路速度限制资料，得出如下表4-2所示。表4-2各路段的车道数及速度的上下限（km/h）路段或路口名称高速路标号车道数速度下限lV速度上限uV梅观公路A1780.5112.7A2380.5112.7A3496.6128.8A4596.6128.8南坪快速B1496.