CN107423897A - 一种利用公共交通档案评价公共交通网络的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于信息技术领域,涉及一种利用公共交通档案评价公共交通网络的方法,具体操作步骤包括:收集公共交通网络数据、绘制公共交通网络节点和节点的度、绘制节点强度值统计分布表,找出公共交通网络中的核心站点和节点强度弱的节点、计算任一站点直接相连的站点个数、计算聚类系数、绘制出公交网络的聚类系数分布图,找出类聚系数弱的点、计算每一站点的节点介数,找出该市公共交通网络中的瓶颈站点、对城市轨道交通现状分析,筛选对公共交通站点具有强竞争的站点,最后根据评价结果对交通状况进行对应调整。本发明与现有技术相比,档案数据获方便,分析方法科学可靠,能够充分提高公共交通的效率和利用率,应用环境友好,市场前景广阔。
Description
技术领域:
本发明属于信息技术领域,涉及一种评价公共交通网络的方法,特别是一种利用公共交通档案数据,通过复杂网络建模,对公交网络进行研究的方法,通过理清公交线路的制定、站点的设置、换乘枢纽的选址与城市发展之间的关系,对公交线路进行评价,为公交网络优化、公交线路设计、城市规划等方面提供决策支持。
背景技术:
我国2017年的两会工作报告中指出,要做好今年政府工作,就要着力解决人民群众普遍关心的突出问题。交通运输部部长李小鹏谈解决拥堵问题时指出,摇号也好,限行也好,只是治标不治本。治理交通拥堵需要标本兼治,要加快基础设施建设,坚持公交优先,绿色文明出行,地方政府需要调查研究,科学决策。
近年来,伴随着城市飞速发展与市民生活水平的提高,机动车的数量急剧增加,城市拥堵日渐严重。截止2016年底,全国机动车保有量达2.9亿辆,其中汽车1.94亿辆,小型载客汽车达1.6亿辆,以个人名义登记的小型载客汽车(私家车)达到1.46亿辆,占小型载客汽车的92.60%。仅2016年一年新注册登记的汽车就达2752万辆,保有量净增2212万辆,均达历史最高水平。与2015年相比,私家车增加2208 万辆,增长15.08%。全国平均每百户家庭拥有36辆私家车,而成都、深圳、苏州等城市每百户家庭拥有私家车超过70辆。机动车数量如此迅速的增长,在给人们生产生活带来便捷的同时,也带来了日益严重的交通拥堵和环境污染问题。政府部门虽采取了诸如摇号、限行、道路建设、交通调流、开发城市周边等方法试图缓解这些问题,但赶不上车辆增长的速度,效果并不甚理想。城市交通拥堵和由此带来的环境与能源问题已严重影响了我国城市居民的工作和生活,制约了城市经济的可持续发展。
城市公共交通作为城市建设的重要组成部分,在国民经济发展中占有重要的地位。公共交通具有输送能力强、运量大、效率高、能耗低、成本低等优点,既能满足人们工作、生活的需要,又能够极大的缓解交通问题,是城市基础设施的重要组成部分,也是城市居民出行的最主要方式之一。与轻轨、地铁等轨道交通相比,常规城市公共交通具有投资小、见效快、线路易调整等优点;与其它机动化交通方式相比,公交车具有单车运量大、运输效率高,人均消耗的能源和人均排放的污染量等均低的特点。但是,由于近年来城市的迅猛发展和公共交通线路和站点设计的滞后和不合理,导致私人机动车的数量急剧增加。城市交通拥挤和由此带来的环境与能源问题已严重影响了我国城市居民的生活,制约了城市经济的发展。以青岛市为例,2016年,全市机动车保有量达到233.9万辆,其中私家车191万辆,占81.7%。仅2016年一年,青岛新车挂牌数量达29.3万辆,同比增长8.8%,平均4.7个人就有一辆私家车,从而导致交通拥堵的情况越来越严重。因此,设计一种利用公共交通档案评价公共交通网络的方法,能够准确评价城市的公共交通网络,并对城市中的站点进行准确分析,对于解决城市交通拥堵、改善城市居住环境、促进城市可持续发展具有非常重要的意义。
发明内容:
本发明的目的在于克服现有公共交通网络设计的缺陷,寻求提供一种利用公共交通档案评价公共交通网络的方法,通过该评价方法找出城市公交网络中的重要站点,并对上述站点的交通情况进行准确分析,对监控和改善公交网络运行效率、解决城市交通拥堵、改善城市居住环境、促进城市可持续发展提供可靠依据。
为了实现上述目的,本发明涉及的利用公共交通档案评价公共交通网络的方法的具体操作步骤如下:
1、收集公共交通网络数据:
收集和整理某一县市的公交车运行网络档案数据,包括公交路线和公交站点数据,将上述数据在Eclipse环境下利用Java语言编程实现对列表内容的重排,达到输出表格为Source--Target--Label的格式,其中Source、Target属于同一条线路上的相邻站点,Label 为它们的所属线路,Target为Source的下一站,上述数据整理完毕后得到N行数据,其中N为大于1的整数,将上述N行数据保存为 csv格式;
2、绘制公共交通网络节点和节点的度:
度用以表示与节点直接相连的边的数目,反映了节点之间相互连接的情况,是反映网络拓扑特性的重要统计指标,节点i的度ki定义为与节点i直接相连的边的数目,表示公式如下:
绘制方式为在建立网络时,将步骤1中处理后的csv格式的数据导入Gephi软件,并调整节点颜色及大小渲染方式为“度”,即节点的度越大,节点越大;通过上述公式构建出该市公交站点网络图,包括所有节点、节点之间相连的线,所述的节点即为站点,节点之间的连线即为公交路线;
3、节点强度是有权网络边上的权重和,是评价网络节点重要性的一个重要指标,在测量加权网络的特性时,节点强度与节点度一起反映网络的连接关系及其连接边上加载的权重信息,公共交通网络中,站点即节点,节点的强度值越大,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越多,换乘也更加方便,出行更加便捷;节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷;
4、绘制节点强度值统计分布表,找出公共交通网络中的核心站点和节点强度弱的节点:
对绘制出的公共交通网络图进行分析,并绘制节点强度值统计分布图,并筛选和计算出节点强度达到50及以上的节点,这些节点是公共交通网络中的核心站点,即公交枢纽站点,公交枢纽站点是公交网络良好运营的保障;节点强度小于10的点为节点强度弱的点,节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷,对公共交通网络图中节点强度高的点加强关注和维护,这些站点是人流量较大的核心站点,对市民出行影响极大,以维持整个交通网络的稳定和顺畅,对筛选出的节点强度弱的站点则进行相应的线路改造来提高节点强度,为市民换乘和出行提供便捷,用以作为路线调整的参考;
5、计算任一站点直接相连的站点个数:
将节点度值统计分布图中数据前两列相同的行进行合并,生成有向网络图,用以研究某一站点直接相连的站点个数,有向网络图中站点的入度即为能够一站到达该站点的所有站点的数量;出度则表示为从该站点能够一站到达的站点的数量;一般情况下,公交站点仅有前后两个站点;
6、计算聚类系数:
聚类系数反映了任一节点的邻居节点之间的紧密程度,该节点的聚类系数越大,则该节点的邻居节点之间越紧密,在公交网络中,聚类系数反映的是公交站点附近公交线路的密集程度,定义节点的聚类系数计算公式Ci为
其中,Ei表示i的邻居节点之间实际存在的边数,ki(ki-1)/2表示邻居节点间最多可能存在的边数。当ki≤1时,令Ci=0。显然,0≤Ci≤1;定义网络的聚类系数用以计算所有节点的聚类系数的平均值,通过计算各站点密度系数来评价整个交通网络中所有站点公交线路的密集程度;
7、绘制出公交网络的聚类系数分布图,找出类聚系数弱的点:
从公交站点的角度来讲,任何一个站点i都有与之相邻的邻居站点,而这些邻居站点中任意两个若是也相邻,便组成了一个三角形,聚集系数就是实际组成的三角形个数与最大能组成的三角形个数的比值;利用聚类系数计算公式绘制出公交网络的聚类系数分布图;聚类系数取值范围在0-1之间,公交站点聚类系数为0,说明该站点的邻居站点之间联系弱,需要通过该站点才能取得联系,可能导致该站点负荷较重,容易造成拥堵;公交站点聚类系数越大,说明该站点的邻居站点之间联系越强,通过该站点才能取得联系的需求越弱,该站点负荷越小;
8、计算每一站点的节点介数,找出该市公共交通网络中的瓶颈站点:
介数分为边介数和节点介数两种,节点介数的定义为该市公共交通网络中所有最短路径中经过该节点的路径的数目占最短路径总数的比例,边介数定义为网络中所有最短路径中经过该边的路径的数目占最短路径总数的比例,公式如下:
其中:Gv为节点v的节点介数;Nij为网络中任意两节点之间的最短路径;Nij(v)为网络中任意两个节点之间最短路径数目通过节点 v的次数;一个网络中,节点介数用以反映该节点能够承载的流量并衡量该节点在该市整个公共交通网络中的作用和影响力,是重要的全局几何量;节点介数数值高的节点,就是该市公共交通网络中起关键作用的枢纽站点,通过上述函数Gv计算出该市公共交通网络中所有节点介数大于0.08的点;数值越高表明该节点位于重要枢纽位置,该节点即为瓶颈站点;
9、对城市轨道交通现状分析,筛选对公共交通站点具有强竞争的站点:
在设有城市轨道交通的城市,除了对常规地面公共交通分析外,还需要对城市轨道交通进行分析,先列出任意一趟城市轨道交通所经线路所有站点,再找出与每一城市轨道交通站点相重复的所有公交线路,最后对与每一城市轨道交通站点相重复的公交线路的数目进行统计并汇出表格,将重复站点的数目划分竞争关系为:强竞争点(重复站点≥6)、一般竞争点(重复站点4~5)、和弱竞争点(重复站点≤3),筛选出强竞争点,对于强竞争和一般竞争的线路应进行调整优化,调整对应公共交通网络中的站点和线路,提高使用效率;
10、根据评价结果对交通状况进行调整:
通过上述步骤能够计算出公交网络的所有评价指标,并根据所述指标能够清楚了解整个交通网络中所有站点的属性和状态,同时能够根据这些指标对公交网络进行针对性调整,调整方式包括将步骤4中计算出的核心站点和步骤6计算出的聚类系数强度前30%的站点和步骤7计算出的瓶颈站点列表,筛选出所有共同点,对上述站点进行监控和优化;根据步骤4中所述节点的强度弱的站点和核心站点与根据步骤6计算出的所有点的聚类系数,找出类聚系数弱的核心站点和节点的强度弱的站点,同时参考步骤8中所计算出的强竞争点和一般竞争点,对相应的路线进行,重新优化和调整该核心站点和强度弱的站点的相邻的路线来降低该核心站点负荷,防止造成拥;并且使所述站点能够节点的强度和类聚系数的平均值,同时调整强竞争点和一般竞争点,使重复站点数均低于3。
本发明与现有公共交通网络设计相比,档案数据获方便,分析方法科学可靠,成本更低,本方法能够对城市公交网络进行准备评价,并通过该方法找出公共交通网络中的重要站点,有助于交通部门对重点站点进行监控、调整和合理规划,以便于有针对性的优化城市交通网络,同时本方法的应用能够为解决城市交通拥堵提供科学的分析路径,对改善城市居住环境、促进城市可持续发展具有重要意义,同时能够充分提高公共交通的效率和利用率,应用环境友好,市场前景广阔。
说明书附图:
图1为本发明涉及的青岛市市区的公共交通网络图。
图2为本发明涉及的青岛市市区公交站点的强度值统计分布图。
图3为本发明涉及的青岛市市区公交站点的度值统计分布图。
图4本发明涉及的青岛市市区公交站点的有向网络图。
图5本发明涉及的青岛市市区公交站点的聚类系数统计分布图。
图6本发明涉及的青岛市市区公交站点的介数模型示意图。
图7本发明涉及的青岛市市区公交站点中汽车北站节点示意图。
图8本发明涉及的青岛地铁3号路线线路及站点示意图。
具体实施方式:
下面通过实施例对本发明做进一步描述:
本实施例以青岛市区公交车网络档案数据为例,构建青岛市区公共车交通网络,对青岛市公共交通网络复杂性进行一般性概述的基础上,结合青岛市现有的地铁线路,对公交站点、换乘等进行分析,并调整和优化有问题线路,其具体步如下:
1、收集公交网络数据:
收集和整理青岛市公交车运行网络档案数据,并在Eclipse环境下利用Java语言编程实现对列表内容的重排,达到输出表格为 Source--Target--Label的格式,其中Source、Target属于同一条线路上的相邻站点,Label为它们的所属线路,Target为Source的下一站。最终得到9187行数据,并保存为csv格式;
2、绘制公交网络节点和节点的度:
将步骤一中处理后的csv格式的数据导入Gephi软件,并调整节点颜色及大小渲染方式为“度”,即节点的度越大,节点越大。度用以表示与节点直接相连的边的数目,反映了节点之间相互连接的情况,是反映网络拓扑特性的重要统计指标,节点i的度ki定义为与节点i直接相连的边的数目,表示公式如下:
通过上述公式构建出该市公共交通网络图,包括所有节点、节点之间相连的线,所述的节点即为站点,节点之间的连线即为公交路线,如图1所示,青岛市公共交通网络由1833个节点,9186条边组成,如图1所示;
3、节点强度是有权网络中一个节点连边上的权重和。在测量加权网络的特性时,节点强度与节点度一起反映网络的连接关系及其连接边上加载的权重信息,公共交通网络中,站点即节点,计算公式如式(2):
如图2所示,青岛市公交站点网络节点强度的范围处于1-86之间,平均值为10.023。
节点的强度值越大,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越多,换乘也更加方便,出行更加便捷;节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷;分析青岛公交网络,有22个站点的强度达到 50及以上,这些站点往往是公交网络中的核心站点,即公交枢纽站点。
4、绘制节点强度值统计分布表,找出公共交通网络中的核心站点和节点强度弱的节点:
对绘制出的公共交通网络图进行分析,并绘制节点强度值统计分布表,并筛选和计算出节点强度达到50及以上的节点,如表1中所示,这些节点是公共交通网络中的核心站点,即公交枢纽站点,公交枢纽站点是公交网络良好运营的保障;节点强度小于10的点为节点强度弱的点,节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷,筛选出节点强度弱的站点,用以作为路线调整的参考;
表1
以强度值最大的维客广场为例,与其直接相连的公交站点为7 个,直接相连的公交线路高达34条,如果居民需要在这附近进行公交换乘,维客广场车站是一个很不错的选择。
5、计算任一站点直接相连的站点个数:
将节点度值统计分布图中数据前两列相同的行进行合并,生成有向网络图,用以研究某一站点直接相连的站点个数,将图2中数据前两列相同的行进行合并,生成由1833个节点,3993条边生成的新的有向网络图,如图4所示,此网络中站点的入度即为能够一站到达该站点的所有站点的数量;出度则表示为从该站点能够一站到达的站点的数量,图3给出了度值统计分布图,表2中给出了部分度值比较大的点的度信息。
表2
如图3所示,度值为2的站点数量最多,符合公共交通网络系统实际情况,因为大部分公交站点仅有前后两个站点,度即为2。
6、计算聚类系数:
聚类系数反映了任一节点的邻居节点之间的紧密程度,该节点的聚类系数越大,则该节点的邻居节点之间越紧密,在公交网络中,聚类系数反映的是公交站点附近公交线路的密集程度,定义节点的聚类系数计算公式Ci为
其中,Ei表示i的邻居节点之间实际存在的边数,ki(ki-1)/2表示邻居节点间最多可能存在的边数。当ki≤1时,令Ci=0。显然,0≤Ci≤1;定义网络的聚类系数用以计算所有节点的聚类系数的平均值;
7、绘制出公交网络的聚类系数分布图,找出类聚系数弱的点:
从公交站点的角度来讲,任何一个站点i都有与之相邻的邻居站点,而这些邻居站点中任意两个若是也相邻,便组成了一个三角形,聚集系数就是实际组成的三角形个数与最大能组成的三角形个数的比值;如图5所示,为青岛公共交通网络的聚类系数分布图,可知聚类系数取值范围在0-1之间,其中聚类系数为0的值高达1205个,占据站点总数的65.74%,聚类系数为1的站点共56个,平均聚类系数为0.116,整个网络的平均聚类系数较小;青岛市半成以上的公交站点聚类系数为0,说明该站点的邻居站点之间联系较弱,需要通过该站点才能取得联系,有导致该站点负荷较重的可能性,容易造成拥堵。
8、计算每一站点的节点介数,找出该市公共交通网络中的瓶颈站点:
介数分为边介数和节点介数两种,节点介数的定义为该市公共交通网络中所有最短路径中经过该节点的路径的数目占最短路径总数的比例,边介数定义为网络中所有最短路径中经过该边的路径的数目占最短路径总数的比例,公式如下:
其中:Gv为节点v的节点介数;Nij为网络中任意两节点之间的最短路径;Nij(v)为网络中任意两个节点之间最短路径数目通过节点 v的次数;一个网络中,节点介数用以反映该节点能够承载的流量并衡量该节点在该市整个公共交通网络中的作用和影响力,是重要的全局几何量;节点介数数值高的节点,就是该市公共交通网络中起关键作用的枢纽站点,通过上述函数Gv计算出该市公共交通网络中所有节点介数大于0.08的点;数值越高表明该节点位于重要枢纽位置,该节点即为瓶颈站点;根据上述计算方法计算出节点介数值较高的站点,如表3中所示:
表3
站点 | 介数 | 站点 | 介数 |
汽车北站 | 0.264338842 | 大北曲 | 0.102774151 |
世纪公园 | 0.178668826 | 市政府 | 0.094037146 |
民航路 | 0.175227035 | 辽阳东路 | 0.092518873 |
东蓝家庄 | 0.140635955 | 红岛 | 0.091482358 |
东南山 | 0.139781742 | 海泊桥 | 0.089705826 |
赵村 | 0.138164926 | 长城路 | 0.087540718 |
港东村南 | 0.136279362 | 劲松一路 | 0.085605936 |
鞍山路 | 0.13401503 | 图书馆 | 0.082380104 |
创业大厦 | 0.121618437 | 双埠北 | 0.08119759 |
中韩 | 0.106041213 | 青山路 | 0.080749642 |
大北曲 | 0.102774151 | 李村公园 | 0.080592026 |
如图6所示的公交站点的介数模型示意图,由于节点A、B在公共交通网络中所处的位置,其节点介数一定远高于网络中其他线路的介数,节点A、B即为瓶颈站点,如表3中其所示的汽车北站便是起关键作用的瓶颈站点,其在网络中以节点呈现模式如图7中所示,经汽车北站为最短路径到达的站点有9个,该站载荷非常大。
9、城市轨道交通现状分析,筛选对公共交通站点具有强竞争的站点:
在设有城市轨道交通的城市,除了对常规地面公共交通分析外,还需要对城市轨道交通进行分析,青岛现开通有青岛地铁3号线,路线起自市南区青岛火车站,沿线主要经过青岛站、市南沿海一线、湛山、市政府、浮山所、错埠岭、李村商圈等区域,止于李沧区青岛北站,全线共22个车站,路线长约24.8公里;青岛地铁3号路线线路及站点情况如图8中所示;并且,青岛公交集团共有159条常规公交线路与地铁3号线全线22个站点对接,青岛地铁3号线站点与常规地面公交衔接现状如表4中所示;根据表4中159条公交线路与轨道线路的重复站点数目可以划分竞争关系为:强竞争点(重复站点≥6)、一般竞争点(重复站点4~5)和弱竞争点(重复站点≤3),根据上述规则绘制出强竞争点与一般竞争点的线路及接驳站数表,如表5所示,对于强竞争点和一般竞争点的线路应进行调整优化,调整对应公共交通网络中的站点和线路,提高使用效率;
表4
表5
线路 | 接驳站数 | 线路 | 接驳站数 | 线路 | 接驳站数 | 线路 | 接驳站数 |
3 | 5 | 316 | 7 | 231 | 6 | 368 | 6 |
26 | 9 | 318 | 8 | 304 | 7 | 370 | 6 |
31 | 5 | 321 | 7 | 306 | 5 | 378 | 7 |
223 | 8 | 363 | 5 | 311 | 7 | 501 | 7 |
228 | 5 | 365 | 4 | 312 | 9 | 605 | 13 |
10、根据评价结果对交通状况进行调整:将步骤4中计算出的核心站点和步骤6计算出的聚类系数强度前 30%的站点和步骤7计算出的瓶颈站点列表,筛选出所有共同点,对上述站点进行监控和优化;根据步骤4中所述节点的强度弱的站点和核心站点与根据步骤6计算出的所有点的聚类系数,找出类聚系数弱的核心站点和节点的强度弱的站点,同时参考步骤8中所计算出的强竞争点和一般竞争点,对相应的路线进行,重新优化和调整该核心站点和强度弱的站点的相邻的路线来降低该核心站点负荷,防止造成拥;并且使所述站点能够节点的强度和类聚系数的平均值,同时调整强竞争点和一般竞争点,使重复站点数均低于3。
Claims (1)
1.一种利用公共交通档案评价公共交通网络的方法,其特征在于具体操作步骤如下:
S1、收集公共交通网络数据:
收集和整理某一县市的公交车运行网络档案数据,包括公交路线和公交站点数据,将上述数据在Eclipse环境下利用Java语言编程实现对列表内容的重排,达到输出表格为Source--Target--Label的格式,其中Source、Target属于同一条线路上的相邻站点,Label为它们的所属线路,Target为Source的下一站,上述数据整理完毕后得到N行数据,其中N为大于1的整数,将上述N行数据保存为csv格式;
S2、绘制公共交通网络节点和节点的度:
度用以表示与节点直接相连的边的数目,反映了节点之间相互连接的情况,是反映网络拓扑特性的重要统计指标,节点i的度ki定义为与节点i直接相连的边的数目,表示公式如下:
<mrow>
<msub>
<mi>k</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mi>N</mi>
</mover>
<msub>
<mi>a</mi>
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<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
绘制方式为在建立网络时,将步骤1中处理后的csv格式的数据导入Gephi软件,并调整节点颜色及大小渲染方式为“度”,即节点的度越大,节点越大;通过上述公式构建出该市公交站点网络图,包括所有节点、节点之间相连的线,所述的节点即为站点,节点之间的连线即为公交路线;
S3、节点强度是有权网络边上的权重和,是评价网络节点重要性的一个重要指标,在测量加权网络的特性时,节点强度与节点度一起反映网络的连接关系及其连接边上加载的权重信息,公共交通网络中,站点即节点,节点的强度值越大,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越多,换乘也更加方便,出行更加便捷;节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷;
S4、绘制节点强度值统计分布表,找出公共交通网络中的核心站点和节点强度弱的节点:
对绘制出的公共交通网络图进行分析,并绘制节点强度值统计分布图,并筛选和计算出节点强度达到50及以上的节点,这些节点是公共交通网络中的核心站点,即公交枢纽站点,公交枢纽站点是公交网络良好运营的保障;节点强度小于10的点为节点强度弱的点,节点的强度值越小,则表示该公交站点直接相连的公交线路、公交站点数越少,换乘越不方便,出行越不便捷,对公共交通网络图中节点强度高的点加强关注和维护,这些站点是人流量较大的核心站点,对市民出行影响极大,以维持整个交通网络的稳定和顺畅,对筛选出的节点强度弱的站点则进行相应的线路改造来提高节点强度,为市民换乘和出行提供便捷,用以作为路线调整的参考;
S5、计算任一站点直接相连的站点个数:
将节点度值统计分布图中数据前两列相同的行进行合并,生成有向网络图,用以研究某一站点直接相连的站点个数,有向网络图中站点的入度即为能够一站到达该站点的所有站点的数量;出度则表示为从该站点能够一站到达的站点的数量;一般情况下,公交站点仅有前后两个站点;
S6、计算聚类系数:
聚类系数反映了任一节点的邻居节点之间的紧密程度,该节点的聚类系数越大,则该节点的邻居节点之间越紧密,在公交网络中,聚类系数反映的是公交站点附近公交线路的密集程度,定义节点的聚类系数计算公式Ci为
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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<msub>
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<mi>i</mi>
</msub>
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<mn>2</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,Ei表示i的邻居节点之间实际存在的边数,ki(ki-1)/2表示邻居节点间最多可能存在的边数。当ki≤1时,令Ci=0。显然,0≤Ci≤1;定义网络的聚类系数用以计算所有节点的聚类系数的平均值,通过计算各站点密度系数来评价整个交通网络中所有站点公交线路的密集程度;
S7、绘制出公交网络的聚类系数分布图,找出类聚系数弱的点:
从公交站点的角度来讲,任何一个站点i都有与之相邻的邻居站点,而这些邻居站点中任意两个若是也相邻,便组成了一个三角形,聚集系数就是实际组成的三角形个数与最大能组成的三角形个数的比值;利用聚类系数计算公式绘制出公交网络的聚类系数分布图;聚类系数取值范围在0-1之间,公交站点聚类系数为0,说明该站点的邻居站点之间联系弱,需要通过该站点才能取得联系,可能导致该站点负荷较重,容易造成拥堵;公交站点聚类系数越大,说明该站点的邻居站点之间联系越强,通过该站点才能取得联系的需求越弱,该站点负荷越小;
S8、计算每一站点的节点介数,找出该市公共交通网络中的瓶颈站点:
介数分为边介数和节点介数两种,节点介数的定义为该市公共交通网络中所有最短路径中经过该节点的路径的数目占最短路径总数的比例,边介数定义为网络中所有最短路径中经过该边的路径的数目占最短路径总数的比例,公式如下:
<mrow>
<msub>
<mi>G</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
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<munder>
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<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>&NotEqual;</mo>
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<mi>v</mi>
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</mrow>
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<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
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<mi>i</mi>
<mo>&NotEqual;</mo>
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<mo>&Element;</mo>
<mi>V</mi>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>N</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中:Gv为节点v的节点介数;Nij为网络中任意两节点之间的最短路径;Nij(v)为网络中任意两个节点之间最短路径数目通过节点v的次数;一个网络中,节点介数用以反映该节点能够承载的流量并衡量该节点在该市整个公共交通网络中的作用和影响力,是重要的全局几何量;节点介数数值高的节点,就是该市公共交通网络中起关键作用的枢纽站点,通过上述函数Gv计算出该市公共交通网络中所有节点介数大于0.08的点;数值越高表明该节点位于重要枢纽位置,该节点即为瓶颈站点;
S9、对城市轨道交通现状分析,筛选对公共交通站点具有强竞争的站点:
在设有城市轨道交通的城市,除了对常规地面公共交通分析外,还需要对城市轨道交通进行分析,先列出任意一趟城市轨道交通所经线路所有站点,再找出与每一城市轨道交通站点相重复的所有公交线路,最后对与每一城市轨道交通站点相重复的公交线路的数目进行统计并汇出表格,将重复站点的数目划分竞争关系为:强竞争点(重复站点≥6)、一般竞争点(重复站点4~5)、和弱竞争点(重复站点≤3),筛选出强竞争点,对于强竞争和一般竞争的线路应进行调整优化,调整对应公共交通网络中的站点和线路,提高使用效率;
S10、根据评价结果对交通状况进行调整:
通过上述步骤能够计算出公交网络的所有评价指标,并根据所述指标能够清楚了解整个交通网络中所有站点的属性和状态,同时能够根据这些指标对公交网络进行针对性调整,调整方式包括将步骤4中计算出的核心站点和步骤6计算出的聚类系数强度前30%的站点和步骤7计算出的瓶颈站点列表,筛选出所有共同点,对上述站点进行监控和优化;根据步骤4中所述节点的强度弱的站点和核心站点与根据步骤6计算出的所有点的聚类系数,找出类聚系数弱的核心站点和节点的强度弱的站点,同时参考步骤8中所计算出的强竞争点和一般竞争点,对相应的路线进行,重新优化和调整该核心站点和强度弱的站点的相邻的路线来降低该核心站点负荷,防止造成拥;并且使所述站点能够节点的强度和类聚系数的平均值,同时调整强竞争点和一般竞争点,使重复站点数均低于3。
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