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最初比力新分派的段流量与原分派的段流量

发布时间:2019-10-31

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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。 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。这些线条可行线,它们能否也算可行出行线而参取分派呢?若是不算,段④-⑤、②-④没有分派到交通量,取现实环境不符。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.又若何处理?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。 5 5 改良的多径分派模子成功地处理了这一复杂问题。该方式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无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) 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 最初一OD对? 否 已到出行起点? 以某一无效段起点j取代i 否 转入下一OD点对 是 是 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 3 4 5 6 7 8 9 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 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 A B 12 3 3 12 18 12 30 6 4 T=100 = 60 + 30 + 10 是 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) 累计段、交叉口分派交通量 输出段、交叉口分派交通量 最初OD点对? 最初一OD表? 转入下一OD点对 否 否 转入下一OD分表 是 交通收集规划方案 交通阐发 车辆径选择模仿 交通流沉分布模仿 道及交叉口的速 度、流量等输出 交通分派预测 反馈 调整 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 速度 道车辆速度、行驶时间预测 畅行车流 一般车流 拥堵车流 交通负荷 段交通 T = f (V/C) 时间 交叉口耽搁预测 耽搁 D 交通负荷 交叉通 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 交通规划方案 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 调整交通办理办法 O-D矩阵 道交通收集交通流沉分布模仿 交通流沉分布根本: 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 交通规划方案 * 正在道网的操纵者都晓得收集的形态并试图选择最短径时,收集会达到如许一种平衡形态,每对PA点之间各条被操纵的径的走行时间都相等并且是最小的走行时间,而没有被操纵的的径的走行时间都大于或等于这个最小的走行时间。 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: 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: 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。 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,束缚前提太多,求解坚苦。 2、非均衡模子 分派手段 型态 无迭代分派方式 有迭代分派方式 单径型 最短(全有全无)分派 容量分派 多径型 多径分派 容量——多径分派 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、交叉口耽搁不受段、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 辩识各OD点对间的最短线并分派该OD量 计较最短权矩阵 累加交叉口、段交通量 最初一OD点对? 转入下一 OD点对 输出各段、交叉口总分派交通量 输入OD矩阵及收集几何消息 计较权 最短分派方式流程图 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分表全数分派到收集上。 容量交通分派 A B 40+20 20 30+10 10 40 10 20+40 30+10 30 出行量T(A--B) = 40+30+20+10 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 10 100 60 50 40 30 20 ? 40 30 30 25 20 ? ? 20 20 20 15 ? ? ? 10 15 10 ? ? ? ? 10 10 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? 5 分派次序 K 分派次数K取每次的OD量分派率(%) 容量交通分派方式流程图 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 累计段、交叉口分派交通量 输出段、交叉口分派交通量 最初OD点对? 最初一OD表? 转入下一OD点对 否 否 是 是 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,从头分派整个OD表,最初比力新分派的段流量取原分派的段流量,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,则按照新分派的流量从头计较权,从头分派,曲到满脚迭代精度。 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 累计段、交叉口分派交通量 输出段、交叉口分派交通量 最初OD点对? 流量、权精度? 转入下一OD点对 否 不满脚 是 是 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,而且对不熟悉各类可能替代线的人,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)—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)—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 A B 30 P=0.3 P=0.5 50 P=0.2 20 T=100 多径交通分派 考虑最短、随机两要素 m A 1 k B * 正在道网的操纵者都晓得收集的形态并试图选择最短径时,收集会达到如许一种平衡形态,每对PA点之间各条被操纵的径的走行时间都相等并且是最小的走行时间,而没有被操纵的的径的走行时间都大于或等于这个最小的走行时间。

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