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第4章-8 交通分派方式-分派要点

发布时间:2019-08-04

  第4章-8 交通分派方式-分派要点_长儿读物_长儿教育_教育专区。第4章-8 交通分派方式-分派要点

  第六节 收集交通分派 交通分派就是把各类出行体例的空间OD 量分派到具体的交通收集上,通过交通分派 所得的段、交叉通量材料是查验道 规划收集能否合理的根据。 ① 现状OD量正在现状交通收集上的分派 阐发目前交通收集的运转情况,查验四阶段预测 模子的精度。 ② 规划年OD分布预测值正在现状交通收集上的分派 以规划年的交通需求找呈现状交通收集的缺陷, 为后面交通收集的规划设想供给根据。 ③ 规划年OD分布预测值正在规划交通收集上的分派 评价交通收集规划方案的好坏。 两类分派: 运转线固定 运转线不固定 一、综述 WARDROP道理 ? Wardrop第一道理:收集上的交通以如许一 种体例分布,就是所有利用的线都比没有 利用的线费用小。——用户优化均衡模子 (User Optimized Equilibrium)简称UE ? Wardrop第二道理:车辆正在收集上的分布, 使得收集上所有车辆的总出行时间最小。—— 系统优化均衡模子( System Optimized Equilibrium )简称SO 交通分派方式 均衡分派法 若是分派模子满脚WARDROP第一、 第二道理,则该方式为均衡分派法。 非均衡分派法 若是采用模仿方式进行分派称之为非 均衡分派法。 1、均衡分派法 固定需求分派法 正在分派模子中,出行OD矩阵T(i,j)固定不变。 Beckmann提出固定需求的用户优化均衡模子: min ? ? t a ( x)dx Va 0 r i j s.t. Va ? ??? ? ar ?i, j ? ? X r ?i. j ? ? X ?i, j ? ? T ?i, j ? r T ?i, j ? ? ?从i ? j的出行量 X r ?i, j ? ? 0 r 求解算法:Frank-Wolfe算法 1、均衡分派法 固定需求分派法 对于系统优化,Dafermas提出固定需求的系统 优化均衡模子: min f (v) ? ? f ij [? Vs (i, j )] ?? f ij [V (i, j )], i, j s i, j s.t. ?V ( j, k ) ? ?V (i, j ) ?T ( j, s) s s k i (j ? s), Vs ?i, j ? ? 0 弹性需求均衡分派模子 这类分派模子中,出行OD矩阵T正在分派 过程中是持续变化的,OD点对之间的出行 量取决于出行时间。 T (i, j ) ? F ?t (i, j )? 模子同固定需求分派模子,束缚前提用 上式替代。求解时将其为固定需求问题 求解。 组合分派均衡模子 正在组合分派模子中,交通分派取出行分 布或体例划分为同步进行,并彼此影响。 均衡分派模子特点 布局严谨,思明白。但维数太大,约 束前提太多,求解坚苦。 2、非均衡模子 分派手段 无迭代分派方式 型态 单径型 多径型 最短(全有全无) 容量分派 分派 多径分派 容量——多径 分派 有迭代分派方式 二、最短(全由全无)交通分派法 正在分派中,取权(两交叉口间的出行时间) 为,即假设车辆的段行驶车速、交叉口延 误不受段、交叉通负荷的影响。每一OD 点对应的OD量被全数分派正在毗连该OD点对的最 短线上,其他道上分派不到交通量。 缺陷:导致出行分布量不服均,全数集中正在最短 上。 各类分派方式的根本 输入OD矩阵及收集几何消息 计较权 计较最短权矩阵 辩识各OD点对间的最短线并分派该OD量 累加交叉口、段交通量 最初一OD点对? 输出各段、交叉口总分派交通量 最短分派方式流程图 转入下一 OD点对 例:正在如图所示的交通收集中,设节点 1、3、7、9 为出行生成点,其余节点为交叉口,四 个生成点之间出行分布如表所示。试用全有全无分派法分派这些分布量。 表 1 PA 表(1000 人次) A P 1 3 7 9 0 25 40 30 20 0 30 40 20 40 0 25 50 10 10 0 1 3 7 9 解: (1)确定各 PA 点对之间的最短径,如表 2。 (2)将各 PA 点对的出行量全数分派到响应的最短径上。 (3)累加各段上的出行分派量,得最初分派成果。如图所示。 表 2 最短径表 A P 1 3 7 9 3-1 7-4-1 9-8-5-2-1 7-4-5-2-3 9-6-3 1-2-3 1-4-7 3-2-5-4-7 0 9-8-7 1-2-5-8-9 3-6-9 7-8-9 0 1 3 7 9 三、容量分派方式 容量分派是一种动态的交通分派方式,它 考虑了权取交通负荷之间的关系,即考虑了 交叉口、段的通行能力,比力合适现实 环境。 容量分派有: (1)容量——增量加载分派 (2)容量——迭代均衡分派 1、容量——增量加载分派 先将OD表中的每一个OD量分化成 K部门,即将原OD表分化成K个OD分表, 然后分K次用最短分派模子分派OD量。 每次分派一个OD分表,而且每分派一 次,权批改一次,权采用阻函数 批改,曲到把K个OD分表全数分派到网 络上。 容量交通分派 出行量T(A--B) = 40+30+20+10 A 40+20 20 10 30+10 40 10 30 30+10 20+40 B 分派次数K取每次的OD量分派率(%) 分派次序 1 100 60 50 40 30 20 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K 1 2 3 4 5 10 40 30 30 25 20 20 20 20 15 10 15 10 10 10 5 5 5 5 5 容量交通分派方式流程图 0 步 1、初始化。将 PA 分布矩阵分化成若干份(N 份)。令 k=1, xa 。 ?( 0 ?段a) k k ?1 步 2、计较各段: t a ? t a ( xa ) ?a 步 3、按全有全无分派法将各 PA 点对(i. j)的第 k 份出行分布量分派到它们之间的最 k 短径上;并累加各段从该步分派新获得的交通量,设为 wa , k k ?1 k 步 4、令: xa ? xa ? wa , ?a 。 ?a 步 5、鉴定:k=N?若是,遏制计较;不然令 k=k+1,前往到第 2 步。 输入OD表及几何消息表 分化原OD表为n个OD表 确定段行驶时间 确定交叉口耽搁 计较权 确定收集最短权矩阵 按最短法分派每一OD点对OD量 否 最初OD点对? 是 累计段、交叉口分派交通量 最初一OD表? 是 输出段、交叉口分派交通量 否 转入下一 OD点对 转入下一 OD点对 2、容量——迭代均衡分派 先假设收集中各段流量为零,按零流量计较 权,并分派整个OD表,然后按分派流量计较权,沉 新分派整个OD表,最初比力新分派的段流量取原分 配的段流量,新计较的权取原计较的权,若两 者比力接近,满脚迭代精度要求,则遏制迭代,获得 最初的分派交通量。若不克不及满脚迭代精度要求,则根 据新分派的流量从头计较权,从头分派,曲到满脚 迭代精度。 步 1、初始化。按照各段的走行时间进行第一次全有全无分派,得各段的交通 0 量 xa ?0 ?段a ,令 k=0。 k k ?1 步 2、令 k=k+1,按当前段上的交通量计较段上的走行时间 t a ? t a ( xa ) ?a 。 步 3、按新的走行时间再将全 PA 分布量用全有全无法做一次分派,得各段的附加交 通量 f ak , ?a 。 ?a 。 1 k ?1 1 k k 步 4、加权平均计较各段新的交通量 x a ? (1 ? ) x a ? , k k k k ?1 k 步 5、若 x a ? xa ? ? (ε 是事后确定的精度临界值),则遏制计较, xa (?a) 即为最终 求得交通收集上个段的分派量;不然前往到第 2 步。 输入OD表及几何消息表 设段流量为0 确定段行驶时间 确定交叉口耽搁 计较权 确定收集最短权矩阵 按最短法分派每一OD点对OD量 否 最初OD点对? 是 累计段、交叉口分派交通量 流量、权精度? 是 输出段、交叉口分派交通量 转入下一 OD点对 不满脚 ? 增量加载分派取迭代均衡分派的道理是根基不异的,分派过 程中最次要的是确定权及计较最短权矩阵。 ? 迭代均衡分派的成果优于增量加载分派的成果,但迭代均衡 法事先无法估量迭代次数及计较工做量。 ? 增量加载分派最大的长处是事先能估量分派次数及计较工做 量,便于上机放置,只需分派次数选择恰当,其精度是能够 的。一般采用五级分派比力适宜。 ? 容量法存正在的不脚: ? 此法取最短分派法不异,出行者因其出行目标、爱好、 况及习惯的来由,并不必然选择最短径,而且对不熟悉各 种可能替代线的人,最短径更无从选定。 ? 其次,反复分派的体例,正在理论上的根据不脚,由于出行者 对网的交通需求乃为一次完成,而非颠末数次分歧的出行 时间,才决定最初的线。 四、多径交通分派方式 1、分派模子 ? 取单径分派比拟,多径分派方式的长处是降服了单 径分派中流量全数集中于最短上这一不合理现象,使各 条可能的出行线均分派到交通量。 ? Dial于1971年提出了初始的概率分派模子,模子反映了 出行线被选用的概率跟着线长度的添加而削减的纪律。 Florian和Fox于1976年对Dial模子进行了批改,认为出 行者从毗连两交通区线的可行子系统当选用线k概率 为: P(k ) ? exp[?? ? t (k )] ? exp ? ??? ? t ? i ?? ? i ?1 ? P(k)—第k条出行线上的分派率; ? t(k)—第k条出行线的权;t—各出行线的平均权, θ—参数。 四、多径交通分派方式 2、分派模子的改良 ? 最短要素-出行者但愿最短、最快、最便利 ? 随机性要素-交通收集复杂性、交通情况的随机性、出行 者出行的不确定性 ? Logit方式设某OD点对(r, s)之间每个出行者老是选择他 认为最小的径k(称出行者客不雅判断的值为 “”)。各出行线被选用的概率可用LOGIT 径选择模子计较。 P(r , s, k ) ? exp[? ? ? t (k ) t ] ? exp?? ? ? t ?i ? t ? i ?1 m ? P(r,s,k)—OD量T(r,s)正在第k条出行线上的分派率;t(k)— 第k条出行线的权;t—各出行线的平均权,θ— 参数;m—无效出行线条数。 多径概率交通分派 T=100 B 20 P=0.3 30 P=0.5 50 A P=0.2 多径交通分派 考虑最短、随机两要素 P ( k ) ? exp? ? ? ? t k t ? ? exp? ? ? ? t t ? i i ?1 m 1 A k m B ? ? 3.00 ~ 350 . 3、收集的处置:无效段取无效线 对可供选择的出行线较明白的收集,Dial模子可获得较 切确的分派成果。如图中,从交通区1至交通区2比力可行的 出行线)①-②-③,行驶时间为30 min; 2)①-④-③,行驶时间为25min;3)①-⑤-③、行驶时间为 30 min。若是参数取0.2,从l区至2区的出行量为1000辆。 则3条线条 线分派到的交通量别离为212辆、576辆及212辆。 5 5 但若是收集中,节点②至④及节点⑤至④的行驶时间不是 10min而是5min那么线①-②-④-③的行驶时间为30min, 线①-④-⑤-③的行驶时间仅为25min。这些线的行驶时间不 大于前述3条可行线,它们能否也算可行出行线而参取分 配呢?若是不算,段④-⑤、②-④没有分派到交通量,取实 际环境不符。若是算,那么若何确定可行出行线的总体?对 于该简单收集.能够列举其可能线,但对于大型收集.又如 何处理?如对含有1000个交通节点的大型收集,两相隔较远的 交通区之间的分歧出行线可达几万以至几十万条。对于这些 问题.Dial模子无所适从。 改良的多径分派模子成功地处理了这一复杂问题。该方 法中引进无效段及无效出行线两个概念。无效段[i,j] 被定义为段起点j比段起点i更接近出行目标地s的段。 即沿该段前进能更接近出行起点。因而,无效段的判别 前提为: 对于段[i,j] ,若是Lmin(j,s)<Lmin(i,s),则段[i,j] 为无效段,Lmin(a,b)为节点a至节点b的最短权。 无效段是相对于OD点对(r,s)而言的,某一段正在某一 OD点对下为无效段,而正在另一OD点对下可能为非无效 段。无效出行线必需由一系列的无效段所构成,每一OD 点对的出行量只正在它响应的无效出行段长进行分派。 无效出行线L(i - j,s)的长度被定义为无效段[i,j]的 权d(i,j)加上无效段起点j至出行起点s的最短权Lmin(j,s) , 即L(i – j,s) = d(i,j) +Lmin(j,s) 使用本模子时,起首必需确定每一OD点对(r,s)的无效段及 无效出行线。 无效段—[i,j]为段起点j比段起点i更接近出行起点s。 无效出行线—由无效段构成线。 每一OD点对的出行量只正在它响应的无效出行线长进行分派。 出行者从出行起点r达到出行起点s,需颠末一系列交通节点 (交叉口),每经一个交通节点,都必需正在该节点所邻接的有 效段当选择一条段做为他出行线的一部门,继续进行。 正在交通节点处,可供出行者选择的无效出行线条数等于该 节点所邻接的无效段个数。凡是的城市交通收集中3~5个。 模子能较好反映径选择过程中的最短要素及随机要素。 输入收集几何消息、权表及OD表 计较各节点之间的最短权 令i=出行起点节点号 判别节点i的无效段及无效出行线 计较无效段[i,j]的边权Lw(i,j) 计较节点i的点权Dw(i,j)、流入率P(i,j) 计较无效段[i,j]的OD分派率Q(i,j) 计较无效段[i,j]的本次分派交通量Q(i,j) 已到出行起点? 是 否 以某一无效 段起点j取代i 否 转入下一OD点对 最初一OD对? 是 累计各段、交叉口之分派交通量,输出 段、交叉口分派交通量及分派率矩阵 例 试用多径方式分派从节点①至节点⑨的出行量T(1,9) =1000辆/h。分派收集如图所示,收集中数据为行驶时间。 1 2 2 2 2 2 3 2 4 2 1 5 1 1 6 1 7 2 8 1 9 五、容量——多径分派 该方式考虑了权取交通负荷之间的关系及 交叉口、段通行能力的,使分派成果 愈加合理。 包罗:多径——增量加载分派、多径— —迭代均衡分派 容量--多径交通分派 T=100 = 60 + 30 + 10 ? 33 P 1 ? 0.3 18 P 2 ? 0.4 ? 40 30 P2 ? 0.2 6 P3 ? 0.3 12 3 4 3 A P 1 ? 0.2 P 1 ? 0.5 P3 ? 0.4 B P3 ? 0.3 ? 27 12 P2 ? 0.4 12 输入OD表及几何消息表 分化原OD表为n个OD表 确定权 确定收集最短权矩阵 按多径模子分派每一OD点对的 OD量(即多径分派算法子法式) 否 最初OD点对? 是 累计段、交叉口分派交通量 最初一OD表? 是 输出段、交叉口分派交通量 转入下一 OD点对 否 转入下一 OD分表 交通收集规划方案 交通阐发 交 通 分 配 预 测 车辆径选择模仿 反馈 调整 交通流沉分布模仿 道及交叉口的速 度、流量等输出 六、交通办理对交通流影响的道理 影响车辆运转的交通 对激励通行的交通流,削减交通 对通行的交通流,添加交通 以达到调整收集交通流量的目标 段交通 速度 道车辆速度、行驶时间预测 畅行车流 时间 一般车流 拥堵车流 交通负荷 T = f (V/C) 交叉通 交叉口耽搁预测 耽搁 D 交通负荷 道交通收集交通流沉分布模仿 交通规划方案 调整交通办理办法 交通 需求 交通流 沉分布 道及交叉 口流量预测 交通收集 质量评价 O-D矩阵 车辆径 选择模仿 最短交通分派 容量交通分派 多径交通分派 多径--容量交通分派 交通流沉分布根本: 车辆径 选择模仿 交通规划方案 最短交通分派 容量交通分派 多径交通分派 多径--容量交通分派