CN113449402B - 一种断头路打通后路网效率增益预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种断头路打通后路网效率增益预测方法，包括道路网络矢量数据的预处理；根据道路网提取断头路；将道路网划分成数个子社区；将断头路与所在的子社区进行匹配；模拟单组断头路打通前后，子社区内流量分配后的平衡状态；根据打通前后路网平衡状态，计算断头路增益指数；对下一单组断头路进行处理，直到实现所有的断头路组打通后路网效率增益预测。本发明通过自动将路网划分成子社区来计算断头路打通后的增益性，避免路网规模带来的影响；并通过对OD需求的约束，有效关注容易引发级联失效的路网节点；通过约束增益性统计单元为有车当量通过的道路，避免了没有流量的道路参与运算，能够有效合理地衡量打通断头路对于路网效率的增益性。

Description

一种断头路打通后路网效率增益预测方法

技术领域

本发明涉及一种交通道路网优化评估方法领域，尤其涉及一种断头路打通后路网效率增益预测方法。

背景技术

随着城市发展模式由“增量”转入“存量”后，已无足量空间给予道路大规模的“扩容改造”，打通现有的断头路用于改善路网微循环，更新城市规划。作为城市道路工程的内容之一，需要使用合理的智能化方法来自动量化评估打通断头路的收益，并将其运用于实际优化应用。

预测打通道路带来的增益，传统的做法是计算改善网络后，最短出行路径变化。计算路网的效率改变情况时，通常是在道路网络上模拟流量分配，计算未改善网络和改善网络两个状态的差异。当路网范围过大时，打通断头路对长距离交通流量影响甚微；在较小范围内计算，会放大断头路的影响，不同规模的路网会影响增益的评估。

本发明提出一种断头路打通后路网效率增益预测方法，可以自动将路网划分成子社区来计算断头路打通后的增益性，避免路网规模带来的影响。

发明内容

本发明通过提供一种断头路打通后路网效率增益预测方法，解决了现有技术中打通断头路后路网效率增益性受路网规模影响的问题。

本发明提供一种断头路打通后路网效率增益预测方法，包括如下步骤：

步骤1、道路网络矢量数据的预处理；

步骤2、根据道路网提取断头路；

步骤3、将道路网划分成数个子社区；

步骤4、将断头路与所在的子社区进行匹配；

步骤5、模拟单组断头路打通前后，子社区内流量分配后的平衡状态；

步骤6、根据打通前后路网平衡状态，计算断头路增益指数；

步骤7、重复步骤5-6对下一单组断头路进行处理，直到实现所有的断头路组打通后路网效率增益预测。

而且，所述步骤1中道路网络矢量数据的预处理，包括排除拓扑错误、将路段转为用头尾节点和边表示的图数据结构。

而且，所述步骤2的实现方式包括如下子步骤，

步骤2.1，根据拓扑特征筛选出道路网中仅有一个悬挂点的路段特征边；

步骤2.2，根据预设的距离阈值，对筛选出的路段特征边进行线延伸操作；

步骤2.3，将线延伸后能与已有道路衔接的特征边视为待打通的断头路并保留；

步骤2.4，遍历所有的路段特征边，重复步骤2.2-2.3；

步骤2.5，遍历所有断头路，将能够通过节点衔接的断头路视为一组。

而且，所述步骤3的实现方式包括如下子步骤，

步骤3.1，根据道路网拓扑图节点坐标和边权重数据，计算时间成本矩阵T和权重矩阵 W如下，

其中，i，j表示路网拓扑图中的不同节点，t_ij表示节点i，j连接的路段的自由通行的时间，w_ij表示节点i，j连接的路段的权重，length(i,j)是节点i，j连接的路段长度，speed(i,j) 是节点i，j连接的路段限速，speed_max和speed_min是路段限速的最大值和最小值；

步骤3.2，将道路网中的互异的两节点设定为OD点对，使用广度优先搜索算法查找所有 OD对上的最短路径，获得最短路径矩阵S如下，

S＝(s_ij),s_ij＝{p₁,p₂,…,p_n}

其中i，j表示路网拓扑图中的不同节点，s_ij为节点i,j间最短路径的节点集合，节点i,j间最短路径中依次包括节点p₁,p₂,…,p_n，n表示最短路径中节点数目；

步骤3.3，使用最短路径矩阵S计算每个路段的中介中心性；

步骤3.4，在路网中移除最大中介中心性的路段p，并计算模块度Q；

步骤3.5，获取路网的当前社区个数N，并更新路网用于重新计算矩阵T和W；重复步骤3.1-3.5，直到模块度达到最大值Q_max结束迭代。

而且，步骤3.4采用的模块度Q计算公式如下，

其中，u、v表示不同的社区结构，e_uv是路网中连接社区结构u和社区结构v的路段；w_uv表示的是社区结构u和v间路段权重的平均值；所得A_u是连接到社区结构u中节点的加权路段的分数。

而且，所述步骤4中，如果头尾节点不在同一社区内，判定断头路跨社区，跨社区的断头路将被视为两个社区组成的组合社区内部断头路。

而且，所述步骤5的实现方式包括如下子步骤，

步骤5.1，根据断头路所在的社区，选取该社区内有跨社区路段连接的节点以及社区内范围外入境悬挂点，两两间构造OD出行需求；

步骤5.2，构造出行时间成本函数，根据如下BPR函数：

其中a表示路段，t_a表示在自由通行下的时间，T_a表示在一定车流X_a,道路通行能力C_a下通过路段a的时间，变量β和n分别取0.15和4；

步骤5.3，根据步骤5.1的出行需求，使用连续平均法分别对断头路打通后的道路网以及原始道路网进行流量分配；

步骤5.4，输出两个道路网在流量分配后达到平衡时，路网中每段路段上的交通信息。

而且，步骤5.1中，构建出行需求的点由跨社区路段连接的节点以及社区内范围外入境悬挂点构成。

而且，步骤5.3中，以整体出行时间最小化作为约束条件，整体出行时间成本下降小于预设阈值，作为连续平均法迭代收敛条件，分别对断头路打通后的道路网以及原始道路网进行流量分配。

而且，所述步骤6计算断头路增益指数采用公式如下，

其中，A为路段的集合，x_a、T_a为路段a上的车流当量和通过的时间成本，N_a为在此次流量分配中X_a>0的路段的总数，e为流量平衡时的路段平均速率；I_b为断头路b的增益指数，e_before为原始路网下流量平衡时的路段平均速率，e_after为打通断头路后流量平衡时的路段平均速率，Δe为打通断头路前后的路段平均速率差异。

与现有技术相比，本发明的优点：

(1)本发明通过自动将路网划分成子社区来计算断头路打通后的增益性，避免路网规模带来的影响。

(2)本发明通过对OD(Origin-Destination，出行的起讫点)需求的约束，可以有效关注容易引发级联失效的路网节点，与随机生成出行需求相比，降低了计算量。

(3)本发明通过约束增益性统计单元为有车当量通过的道路，避免了没有流量的道路参与运算。

本发明通过自动将路网划分成子社区来计算断头路打通后的增益性，避免路网规模带来的影响。并通过对OD需求的约束，可以有效关注容易引发级联失效的路网节点，与随机生成出行需求相比，降低了计算量。最后约束增益性统计单元为有车当量通过的道路，避免了没有流量的道路参与运算。应用本发明能够有效合理地衡量打通断头路对于路网效率的增益性，在交通道路网智能优化技术领域具有创新性和实际应用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例路网社区划分拓扑示意图。

图3为本发明实施例结果示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

如图1所示，本发明实施例提供了一种断头路打通后路网效率增益预测方法，解决了现有技术中打通路段对路网效率增益性受路网规模影响的问题，包括以下步骤：

步骤1、道路网络矢量数据的预处理，道路网络矢量数据的预处理包括排除拓扑错误、将路段转为用头尾节点和边表示的图数据结构等，排除数据拓扑错误因素对后续结果的影响，转换成适应算法的图数据结构，便于后续过程的进行。

本实施例中涉及的数据预处理过程如下：检查道路的拓扑错误，对出现拓扑错误的路段进行几何修复，将路段用唯一值标识的头尾节点表示，边存储路段通行容量、路段长度、路段等级和路段限速等信息。

步骤2、根据道路网提取断头路，根据道路网提取断头路按照以下步骤进行：

第一步，根据拓扑特征，仅认为路段两端节点与路段相连以及路段仅有一个悬挂点符合拓扑规则，其余为需要修改的拓扑错误，筛选出道路网中仅有一个悬挂点的路段作为特征边；

第二步，以筛选出的路段特征边进行线延伸操作，判断现有一个悬挂点的路段沿着悬挂点一侧，按照线段的角度方向延伸能否与现有道路衔接；

优选地，设置线延伸的距离阈值为400m。具体实施时，距离阈值可由用户根据具体情况预先设定。

本实施例中，设置线延伸的长度阈值为400m，如果有一个悬挂点的特征边沿悬挂点一侧延伸，400m以内能够与现有道路衔接，则认为是有待考虑打通的断头路，否则舍弃。

第三步，将线延伸后能与已有道路衔接的特征边视为待打通的断头路，并在路网中插入能够与断头路衔接的节点，方便后续操作；

第四步，遍历所有路段特征边，重复第二—三步；

第五步，遍历所有断头路，将能够通过节点衔接的断头路视为同一组(由于衔接的断头路会相互影响，故按组进行分析)。

本实施例中，设置线延伸的长度阈值为400m，如果有一个悬挂点的特征边沿悬挂点一侧延伸，400m以内能够与现有道路衔接，则认为是有待考虑打通的断头路，否则舍弃。

步骤3、初始状态路网社区个数N＝1，整体为单一社区，随后采用社区探测算法，将道路网划分成数个子社区，将道路网划分成数个子社区按照以下步骤进行：

第一步，根据道路网拓扑图节点坐标和边权重数据，计算时间成本矩阵T和权重矩阵W，按照下面的公式进行处理：

其中，i，j表示路网拓扑图中的不同节点，t_ij表示节点i，j连接的路段的自由通行的时间，w_ij表示节点i，j连接的路段的权重，length(i,j)是节点i，j连接的路段长度，speed(i,j) 是节点i，j连接的路段限速，speed_max和speed_min是路段限速的最大值和最小值，节点构成的边属性有路段的长度(length)，路段的等级(level)，路段的限速(speed)信息，路段的限速与等级对应；

第二步，将道路网中的互异的两节点设定为OD点对(Origin-Destination，出行的起讫点)，使用广度优先搜索算法查找所有OD点对上的最短路径，获得最短路径矩阵S：

S＝(s_ij),s_ij＝{p₁,p₂,…,p_n}

其中，i，j表示路网拓扑图中的不同节点，s_ij为节点i,j间最短路径的节点p集合，节点i,j 间最短路径中依次包括节点p₁,p₂,…,p_n，n表示最短路径中节点数目，下标表示按顺序通过的节点编号；

第三步，使用最短路径矩阵S计算每个路段的中介中心性，路段的中介中心性与经过路段的最短路径数目有关，数目越多，中介中心性越大；中介中心性计算方式可采用现有技术，本发明不予赘述；

第四步，在路网中移除最大中介中心性的路段R(路段R头尾节点分别位于不同的子社区)，并计算模块度Q；

步骤3.4采用的模块度Q计算公式如下：

其中，u，v表示不同的社区结构，e_uv是路网中连接社区结构u和社区结构v的路段；w_uv表示的是社区结构u和v间路段权重的平均值。所得A_u是连接到社区结构u中节点的加权路段的分数，模块度Q计算在道路网络中连接社区结构内相同类型节点的路段的比例，减去在道路网络中具有相同社区结构划分但节点之间随机连接的相同数量的期望值。

第五步，获取路网的当前社区个数N(设定每次迭代后增加1个子社区)，并更新路网用于重新计算矩阵T和W，重复执行第一—四步，直到模块度达到最大值Q_max结束迭代。

本实施例中，设置每次迭代后社区个数增加1个，社区的模块度在初期随着社区个数的增加而增加，等到模块度达到最大值时，停止迭代。

步骤4、遍历所有步骤2第五步中得到的断头路组，将断头路组与所在的子社区进行匹配，匹配的过程是对断头路的头尾节点与社区划分结果的节点集匹配，如果头尾节点在一个社区内，判定断头路组在某一社区内，如果头尾节点不在同一社区内，判定断头路跨社区，将两个社区视为一个组合社区，跨社区的断头路也可以看作是组合社区内的断头路，记录与断头路组关联社区。

步骤5、计算单组断头路打通前后，子社区内模拟流量分配后的平衡状态，模拟流量分配按照以下步骤进行：

第一步，根据断头路所在的社区，选取该社区内有跨社区路段连接的节点(社区内有节点连接跨社区路段，说明该节点是枢纽节点，容易引发级联失效，也是路网其他社区流量进入该社区的入口)以及社区内范围外入境悬挂点(其他区域驶入现有路网的入口)，两两构造 OD出行需求；

本步骤根据断头路所在的社区，选取该社区内有跨社区路段连接的节点以及社区内范围外入境悬挂点，两两间构造OD出行需求。

第二步，设置出行时间成本函数，根据如下BPR函数(BPR函数指美国联邦公路局函数，是计算路段自由行驶时间最为常见的路阻函数)进行计算：

其中，a表示路段，t_a表示在自由通行下的时间，T_a表示在一定车流X_a、道路通行能力 C_a下通过路段a的时间，实施例中β和n分别优选取默认值0.15和4，具体实施时可根据情况设定其他经验值；

第三步，根据第一步的出行需求，以及第二步的出行时间成本函数，使用连续平均法(Method of Successive Average)，连续平均法的实现可采用现有技术，本发明不予赘述；以整体出行时间最小化作为约束条件，整体出行时间成本下降小于预设阈值，作为连续平均法迭代收敛条件，分别对断头路打通后的道路网以及原始道路网进行流量分配；

进一步的，第三步的具体实现方式如下，

1)首先设定初始交通时间集合

表示路网中任意路段a在交通状态s在初始为0 时的交通状态，根据初始交通时间集合

进行随机网络配流，令交通状态s＝1。得到路段流量集合

2)更新交通时间，令

其中，

t_a表示通过路段a的通行时间，

表示截止到上一个状态时通过路段a的交通流量。

3)确定搜索方向，根据当前路段交通时间集合

进行随机网络配流，得到辅助路段交通流量集合

4)更新路段流量，令

求出新的交通流模式。

5)判定收敛准则为整体出行时间成本下降小于1％，如果算法收敛终止，否则转到2)。

第四步，输出第三步得到的两个道路网在流量分配后达到平衡时，每段路段上的交通信息。

本实施例中，参见图2，社区的编号从A～I，由社区间拓扑关系示意图，先根据断头路确定所在社区，选取对应的入境节点和枢纽节点，两两间构造OD出行需求，根据正常单车道的容量为1500pcu，为了模拟密集的车流出行，设置每组OD的出行需求为1800pcu，在整体出行时间最小化作为约束条件前提下，设置优化比率<1％时作为迭代收敛条件。

步骤6、根据打通前后路网平衡状态，计算断头路增益指数，通过步骤5计算得到的打通前后的路网交通信息，计算断头路增益指数使用的是两个路网下路段平均速率的变化，计算公式如下所示：

其中，A为路段的集合，x_a、T_a为路段a上的车流当量和通过的时间成本，N_a为在此次流量分配中X_a>0的路段的总数，e为流量平衡时的路段平均速率；I_b为断头路b的增益指数，e_before为原始路网下流量平衡时的路段平均速率，e_after为打通断头路后流量平衡时的路段平均速率，Δe为打通断头路前后的路段平均速率差异。

步骤7、重复步骤5-6对下一单组断头路进行处理，每次迭代中都独立计算对应的断头路组，直到计算所有的断头路组，为断头路组赋予增益指数值。

利用本发明实施例方法进行实验，所得对应的计算结果示例如图3所示，图3表示在四种出行需求下的结果(flow900对应每对OD点对的出行需求为900pcu，其余类推)。

具体实施时，本发明技术方案提出的方法可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程，实现方法的系统装置例如存储本发明技术方案相应计算机程序的计算机可读存储介质以及包括运行相应计算机程序的计算机设备，也应当在本发明的保护范围内。

在一些可能的实施例中，提供一种断头路打通后路网效率增益预测系统，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如上所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法。

在一些可能的实施例中，提供一种断头路打通后路网效率增益预测系统，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如上所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (8)

1.一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、道路网络矢量数据的预处理；

步骤2、根据道路网提取断头路；

步骤3、将道路网划分成数个子社区；

所述步骤3的实现方式包括如下子步骤，

步骤3.1，根据道路网拓扑图节点坐标和边权重数据，计算时间成本矩阵T和权重矩阵W如下，

T＝(t_ij),

W＝(w_ij),

其中，i，j表示路网拓扑图中的不同节点，t_ij表示节点i，j连接的路段的自由通行的时间，w_ij表示节点i，j连接的路段的权重，length(i,j)是节点i，j连接的路段长度，speed(i,j)是节点i，j连接的路段限速，speed_max和speed_min是路段限速的最大值和最小值；

步骤3.2，将道路网中的互异的两节点设定为OD点对，使用广度优先搜索算法查找所有OD对上的最短路径，获得最短路径矩阵S如下，

S＝(s_ij),s_ij＝{p₁,p₂,…,p_n}

其中i，j表示路网拓扑图中的不同节点，s_ij为节点i,j间最短路径的节点集合，节点i,j间最短路径中依次包括节点p₁,p₂,…,p_n，n表示最短路径中节点数目；

步骤3.3，使用最短路径矩阵S计算每个路段的中介中心性；

步骤3.4，在路网中移除最大中介中心性的路段p，并计算模块度Q；

步骤3.5，获取路网的当前社区个数N，并更新路网用于重新计算矩阵T和W；重复步骤3.1-3.5，直到模块度达到最大值Q_max结束迭代；

步骤3.4采用的模块度Q计算公式如下，

A_u＝∑_ve_uv×w_uv,

其中，u、v表示不同的社区结构，e_uv是路网中连接社区结构u和社区结构v的路段；w_uv表示的是社区结构u和v间路段权重的平均值；所得A_u是连接到社区结构u中节点的加权路段的分数；

步骤4、将断头路与所在的子社区进行匹配；

步骤5、模拟单组断头路打通前后，子社区内流量分配后的平衡状态；

步骤6、根据打通前后路网平衡状态，计算断头路增益指数；

步骤7、重复步骤5-6对下一单组断头路进行处理，直到实现所有的断头路组打通后路网效率增益预测。

2.根据权利要求1所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：所述步骤1中道路网络矢量数据的预处理，包括排除拓扑错误、将路段转为用头尾节点和边表示的图数据结构。

3.根据权利要求1所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在：所述步骤2的实现方式包括如下子步骤，

步骤2.1，根据拓扑特征筛选出道路网中仅有一个悬挂点的路段特征边；

步骤2.2，根据预设的距离阈值，对筛选出的路段特征边进行线延伸操作；

步骤2.3，将线延伸后能与已有道路衔接的特征边视为待打通的断头路并保留；

步骤2.4，遍历所有的路段特征边，重复步骤2.2-2.3；

步骤2.5，遍历所有断头路，将能够通过节点衔接的断头路视为一组。

4.根据权利要求1所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：所述步骤4中，如果头尾节点不在同一社区内，判定断头路跨社区，跨社区的断头路将被视为两个社区组成的组合社区内部断头路。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：所述步骤5的实现方式包括如下子步骤，

步骤5.1，根据断头路所在的社区，选取该社区内有跨社区路段连接的节点以及社区内范围外入境悬挂点，两两间构造OD出行需求；

步骤5.2，构造出行时间成本函数，根据如下BPR函数：

其中a表示路段，t_a表示在自由通行下的时间，T_a表示在一定车流X_a,道路通行能力C_a下通过路段a的时间，变量β和n分别取0.15和4；

步骤5.3，根据步骤5.1的出行需求，使用连续平均法分别对断头路打通后的道路网以及原始道路网进行流量分配；

步骤5.4，输出两个道路网在流量分配后达到平衡时，路网中每段路段上的交通信息。

6.根据权利要求5所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：步骤5.1中，构建出行需求的点由跨社区路段连接的节点以及社区内范围外入境悬挂点构成。

7.根据权利要求5所述 断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：步骤5.3中，以整体出行时间最小化作为约束条件，整体出行时间成本下降小于预设阈值，作为连续平均法迭代收敛条件，分别对断头路打通后的道路网以及原始道路网进行流量分配。

8.根据权利要求1或2或3或4所述的一种断头路打通后路网效率增益预测方法，其特征在于：所述步骤6计算断头路增益指数采用公式如下，

其中，A为路段的集合，x_a、T_a为路段a上的车流当量和通过的时间成本，N_a为在此次流量分配中X_a>0的路段的总数，e为流量平衡时的路段平均速率；I_b为断头路b的增益指数，e_before为原始路网下流量平衡时的路段平均速率，e_after为打通断头路后流量平衡时的路段平均速率，Δe为打通断头路前后的路段平均速率差异。

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