城市交通网络容量研究---可复制黏贴优秀毕业论文

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含获得兰趔交通太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。.学位论文作者签名:才勿像辛签字日期.2咿年~月,妒日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰趔童通太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州銮通太堂可以将学位论文的全部或部分内容编

2、入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:删签字日期:州口年,p月,垆日导师签名:加签字日期:≯咖年/≯月/尹日L博士学位论文城市交通网络容量研究StudyonUrbanRoadNetworkCapacity作者姓名:学科、专业:学号:指导教师:完成日期:杨信主:.童逼篮皇工程丞撞剑0106013——奎曼l珍熬援2010.09一兰州交通大学Lanzh

3、ouJiaotongUniversity兰州交通大学博士学位论文摘要城市化进程的加快,城市人口、机动车数量的急剧增加,使交通需求逐渐增大,城市道路交通的压力越来越大,由此带来的交通拥堵势必成为我们必须要面对和解决的难题。城市道路交通网络是交通运输的基础物理设施,其服务水平关系到社会可持续发展、居民生活质量及城市的形象,因而,深入研究城市道路交通网络总体容量对发展我国交通事业,构建和谐畅通的城市交通无疑具有十分重大的意义。本文对已有相关原理与方法进行分析总结的基础上,从影响交通网络容量的主要因素出

4、发,针对交通网络容量概念不一致的现象,结合论文的研究目的提出了基于服务水平的交通网络容量的定义;设定了判定交通网络服务水平的指标及划分等级标准,为交通网络容量的度量奠定了基础。,依据交通网络中交通个体的路径选择行为对交通网络容量的影响及各种交通分配模型的特点,论文首先假设每个道路使用者均可准确掌握各个路段及交叉口的实时交通信息,考虑交叉口对交通网络容量的影响,建立了基于用户均衡的交通网络容量模型。通过对已有算法及模型特点的分析,利用Kuhn.Tucker定理,得到了模型的一阶最优必要条件,依据此

5、条件提出容量计算的收敛定理,设计了求解用户均衡交通网络容量模型的算法。通过算例分析证实了此容量算法比已有容量算法缩减了计算过程,减少了最短路径的计算次数,提高了算法的计算效率。当交通动态信息系统不健全时,道路使用者只能根据自己对路径的估计判断进行路径选择,因此,本文建立了基于随机用户均衡的交通网络容量模型。通过对随机用户均衡分配方法的分析,指出了两类常用随机用户均衡分配算法的缺陷:根据一条路径对其它路径所承担交通量的影响程度提出路径影响度概念,依据路径影响度概念重新定义了有效路径集合,并设计了有

6、效路径集合的路径影响度参数标定方法。为增加初始阶段有效路径集合中路径数量,减少计算过程,论文设计了求解初始有效路径集合的遗传算法,并以此设计了基于有效路径集合的求解随机用户均衡交通网络容量模型的算法。论文通过算例对有效路径集合的影响度参数进行了分析,并对基于用户均衡的交通网络容量及基于随机用户均衡的交通网络容量进行了对比分析。实际交通网络中的路段及交叉口的通行能力不会保持不变,而是在一定的范围内波动,于是在路段及交叉口的通行能力不确定情况下,对交通网络容量的波动规律及波动范围的研究具有重要实际应

7、用价值。论文根据道路使用者的长期路径使用情况,利用不确定环境下的均衡状态表达式作为不确定环境下的路径选择原则;依据此原则分别建立了不确定环境下的用户均衡交通网络容量模型及随机用户均衡交通网络容量模型。根据不确定变量不同的处理方法,分别设计了基于等价转化的模型求解算法和基于模拟的模城市交通网络容量研究型求解算法;并对不确定环境下的交通网络容量和确定环境下的交通网络容量进行了分析对比。对于已建成的城市来说,随着城市人口、机动车数量的增加,城市的交通需求会不断增大,由此出现交通网络的容量不能适应经济和

8、社会发展的情况;为了使交通网络容量满足交通需求,需要对交通网络中路段或者交叉口进行能力扩建。因此,论文在提出路段及交叉口贡献度概念的基础上,建立了一定费用下基于贡献度的交通网络容量扩张模型,并设计了该模型的求解算法。在日常的城市交通活动中,经常会出现由于短时间交通管制或偶发事故等原因导致的路段或交叉口中断,这给城市交通带来较大的影响;而不同的路段或交叉口中断造成的网络容量损失是不同的。针对此问题,论文提出了交通网络关键路段及交叉口的定义,分别建立了交通网络容量的关键路段及关键交叉口求解模型,并设

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