CN1844580A - 确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法 - Google Patents

Abstract

确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法涉及城市交通系统管理技术和交通模拟技术，其确定的步骤为：1)获取拟实施单向交通的道路网的原始数据，2)建立各种单向交通配对道路间距方案，3)用VISSIM软件创建模拟路网，4)根据实际交通状况，在VISSIM软件中选择关于车辆、路段、交叉口、整个路网的评价指标，并创建评价指标数据库，5)运行VISSIM软件，记录交通模拟结果，6)基于模拟结果，用单纯矩阵法分析计算评价指标数据，7)构造比较矩阵，计算指标的权重，验算比较矩阵的一致性，计算综合评价指标确定各种单向交通配对道路间距方案的优劣顺序，8)确定单向交通配对道路最佳间距。

Description

确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法

技术领域

本发明为一种确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法，涉及城市交通系统管理技术和交通模拟技术。

背景技术

在城市交通拥挤状况越来越严重，道路交通基础设施建设的空间越来越小的情况下，单向交通被广泛用于疏导城市交通，解决城市交通拥挤问题。单向交通投资少，见效快，可以充分利用现有的道路条件，合理疏导交通流，挖掘道路潜在的通行能力，提高道路利用率，缓解交通拥挤，实现城市交通的畅通、舒适、安全和环境保护。

从交通组织的角度考虑，单向交通一般须成对出现，因此存在着配对道路的间距问题。由于单向交通道路间有一定的间距，实施单向交通不可避免的增加了车辆的绕行距离和路网的无效流量。单向交通网络上，车辆的绕行距离在人们心理上可以承受的范围之内是单向交通方案取得良好效果的一个重要保证。而车辆的绕行距离与单向交通道路之间的间距有最直接的联系。有文献报道，单向交通配对道路之间的间距一般在400米以内为宜。但400米只是一个经验值，对于不同的道路交通条件，不一定都适用。

目前有很多城市已形成了自己的单向交通路网，但还没有单向交通配对道路最佳间距的确定方法，往往降低了单向交通的使用效果。

发明内容

技术问题：本发明的目的在于解决上述问题，提供一种确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法。达到确定出单向交通配对道路的最佳间距，节约人力、物力、财力。

技术方案：本发明的确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法的步骤为：

1.)获取拟实施单向交通的道路网的原始数据：单向交通路网的车道构成，单向交通路网交通构成和进口道高峰小时流量，单向交通路网各路口的信号配时方案，道路网中各条道路的长度，单向交通路网中单向交通道路的流向，建立各种单向交通配对道路间距方案，

2.)用VISSIM软件创建模拟路网，

3.)根据实际交通状况，在VISSIM软件中选择关于车辆、路段、交叉口、整个路网的评价指标，并创建评价指标数据库，

4.)运行VISSIM软件，记录交通模拟结果，

5.)基于模拟结果，用单纯矩阵法分析计算评价指标数据，

6.)构造比较矩阵，计算指标的权重，验算比较矩阵的一致性，计算综合评价指标确定各种单向交通配对道路间距方案的优劣顺序，

7.)确定单向交通配对道路最佳间距。

运行VISSIM软件的方法为：

1.)调查，获取原始数据，

2.)以路网实际地图为底图，用VISSIM软件创建模拟路网，

3.)定义交通构成，即输入交通流各种车型的构成比例，

4.)定义各种车辆的速度分布，

5.)输入各路口进口道高峰小时流量及直行、左转、右转车比例，

6.)定义各交叉口信号配时方案，

7.)选定待评价的路段和交叉口，

8.)选择关于车辆、路段、交叉口、整个路网的评价指标，创建评价指标数据库，

9.)运行VISSIM软件，记录模拟结果

为达到上述目的，首先实地考察即将实施单向交通的道路网的车道构成、交通构成、进口道高峰小时流量、各路口的信号配时方案、道路网中各条道路的长度、单行道的流向。取单向交通配对道路间距的上限为600米，对单向交通配对道路间距以100米为步长，100米为起始数据，600米为终点数据(实际道路间距为100的倍数)或以100米为步长，50米为起始数据，550米为终点数据(实际道路间距为50的倍数，但不是100的倍数)进行假定。

然后对单向交通路网进行模拟，获得不同单向交通配对道路间距下关于车辆、路段、交叉口和整个路网的交通质量评价指标的数据。

最后采用综合评价方法确定不同间距方案的优劣顺序和优劣程度，从而判断出单向交通配对道路的最佳间距。

有益效果：由于道路是不可动的，应用本发明，对拟实施单向交通的道路网确定出单向交通配对道路的最佳间距，与现实的道路间距进行比较。若满足最佳间距，单向交通的实施将取得良好的效果；若不满足，不仅耗费人力、物力、财力，也起不到缓解道路网交通拥挤的问题。应用本发明，也可对已实施单向交通的路网进行检验，将实际的单向交通配对道路间距与最佳间距进行比较，判断其能否真正发挥缓解城市交通拥挤的作用。

1.由于评价指标及其权重根据实际要解决的交通拥挤问题(比如延误时间长，排队长度长，行驶速度低，停车次数多等)灵活确定，单向交通配对道路最佳间距是基于实际交通环境下的最佳间距，具有针对性和实用性，提高了单向交通的使用效果。

2.由于采用综合评价的方法，不仅能得到单向交通配对道路的最佳间距，还能得到不同单向交通配对道路间距方案的优劣顺序和优劣程度。称最佳间距为第一位间距，次于最佳间距的间距为第二位间距，依次类推。若实际道路间距不满足最佳间距，而第二位间距与第一位间距优劣程度相近，实际道路间距又满足第二位道路间距，则仍可考虑实施单向交通。此方法扩大了实施单向交通的空间。

附图说明

图1为确定单向交通配对道路最佳间距的流程图。

图2为基于VISSIM的单向交通路网运行状态模拟流程图。

图3为某城市单向交通路网形态图。图中有：单向交通道路1、2，双向交通道路3、4，单向交通道路的流向5、6。

图4为某城市单向交通路网交叉口的信号配时图。

具体实施方式

实施例子为本发明应用于某城市单向交通路网配对道路最优间距的确定。

据实地考察，此单向交通路网形态见图3。图中有单向交通道路1、2，双向交通道路3、4，单向交通道路的流向5、6。每个进口道的高峰小时流量为1000辆/小时。单向交通道路为单向两车道，长600米，双向交通道路为双向四车道，长300米。四个交叉口信号配时方案见图4。

确定了此单向交通路网的车道构成、交通构成、进口道高峰小时流量、各路口的信号配时方案、道路网中各条道路的长度、单行道的流向，就可以应用软件对此单向交通路网的运行状态进行模拟。

针对此单向交通路网要解决的交通问题，选择在高峰小时内的平均延误、平均速度、总运行路程、停车次数、排队次数、排队时间作为车辆的评价指标。选择在高峰小时内通过某一条长为300米的单行线路段的时间、交通量、平均延误、平均停车延误、平均停车次数作为路段的评价指标；路段是单向交通道路上的一段，其位置和长度是任意的，但在不同单向交通配对道路间距方案中，其位置和长度是统一的。选择在高峰小时内交叉口的延误、停车延误、停车次数、最大排队长度、平均排队长度作为交叉口的评价指标。选择在高峰小时内整个路网的交通量、所有车辆的总行驶路程、所有车辆总的行驶时间、路网的平均速度、整个路网的延误作为整个路网的评价指标。

应用交通流微观仿真软件VISSIM对此单向交通路网进行模拟运行，得到评价指标值如表1～表4所示。

          表1单向交通路网交通模拟车辆评价指标计算结果

          表2单向交通路网交通模拟路段评价指标计算结果

表3单向交通路网交通模拟交叉口评价指标计算结果

表4单向交通路网交通模拟路网评价指标计算结果

然后采用综合评价方法单纯矩阵法计算6种单向交通配对道路间距方案的综合评价指标。对于方案G_j(j＝1，2，…，n)，评价所采用的模型为：综合评价指标 $V_j=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ω}}_i\·V_{\mathrm{ij}}),$ (ω_i-第I项指标的权重，V_ij-第j个方案第I项指标的价值)。V_j越大则方案越优。

具体步骤如下：

(1)构造比较矩阵。

对于车辆：a1，a2，a3，a4，a5分别表示车辆的平均延误，平均速度，停车次数，排队次数，排队时间，得到指标的比较矩阵D₁。

$D_1=\left[a_{55}\right]=\left(\begin{array}{ccccc}1& 5/3& 5& 5& 5/3\\ 3/5& 1& 3& 3& 1\\ 1/5& 1/3& 1& 1& 1/3\\ 1/5& 1/3& 1& 1& 1/3\\ 3/5& 1& 3& 3& 1\end{array}\right)$

根据模拟所得数据逐一考虑各个单项指标a_k(k＝1，2，3，4，5)，建立六种间距方案的比较矩阵c_k(k＝1，2，3，4，5)。

$c_1={\left[G_{66}\right]}_1=\left(\begin{array}{cccccc}1& 3/5& 3/5& 1& 3/7& 3\\ 5/3& 1& 1& 5/3& 5/7& 5\\ 5/3& 1& 1& 5/3& 5/7& 5\\ 1& 3/5& 3/5& 1& 3/7& 3\\ 7/3& 7/5& 7/5& 1& 1& 7\\ 1/3& 1/5& 1/5& 1/3& 1/7& 1\end{array}\right)$

$c_2={\left[G_{66}\right]}_2=\left(\begin{array}{cccccc}1& 3/5& 3/5& 1& 3/5& 3\\ 5/3& 1& 1& 5/3& 1& 5\\ 5/3& 1& 1& 5/3& 1& 5\\ 1& 3/5& 3/5& 1& 3/5& 3\\ 5/3& 1& 1& 5/3& 1& 5\\ 1/3& 1/5& 1/5& 1/3& 1/5& 1\end{array}\right)$

$c_3={\left[G_{66}\right]}_3=\left(\begin{array}{cccccc}1& 5/3& 5/3& 5& 1& 5/3\\ 3/5& 1& 1& 3& 3/5& 1\\ 3/5& 1& 1& 3& 3/5& 1\\ 1/5& 1/3& 1/3& 1& 1/5& 1/3\\ 1& 5/3& 5/3& 5& 1& 5/3\\ 3/5& 1& 1& 3& 3/5& 1\end{array}\right)$

$c_4={\left[G_{66}\right]}_4=\left(\begin{array}{cccccc}1& 1& 1& 5/3& 5/7& 5\\ 1& 1& 1& 5/3& 5/7& 5\\ 1& 1& 1& 5/3& 5/7& 5\\ 3/5& 3/5& 3/5& 1& 3/7& 3\\ 7/5& 7/5& 7/5& 7/3& 1& 7\\ 1/5& 1/5& 1/5& 1/3& 1/7& 1\end{array}\right)$

$c_5={\left[G_{66}\right]}_5=\left(\begin{array}{cccccc}1& 5/3& 5/3& 5/3& 5/7& 5\\ 3/5& 1& 1& 1& 3/7& 3\\ 3/5& 1& 1& 1& 3/7& 3\\ 3/5& 1& 1& 1& 3/7& 3\\ 7/5& 7/3& 7/3& 7/3& 1& 7\\ 1/5& 1/3& 1/3& 1/3& 1/7& 1\end{array}\right)$

对于路段：a1，a2，a3，a4分别表示平均旅行时间，平均延误，平均停车延误，平均停车次数，得到比较矩阵D₂。

$D_2=\left[a_{44}\right]=\left(\begin{array}{cccc}1& 7/5& 7/3& 7\\ 5/7& 1& 5/3& 5\\ 3/7& 3/5& 1& 3\\ 1/7& 1/5& 1/3& 1\end{array}\right)$

根据模拟所得数据逐一考虑各个单项指标a_k(k＝1，2，3，4)，建立六种间距方案的比较矩阵c_k(k＝1，2，3，4，5，6)。

$c_1={\left[G_{66}\right]}_1=c_2={\left[G_{66}\right]}_2=c_3={\left[G_{66}\right]}_3=\left(\begin{array}{cccccc}1& 5/3& 1& 5& 5/3& 1\\ 3/5& 1& 3/5& 3& 1& 3/5\\ 1& 5/3& 1& 5& 5/3& 1\\ 1/5& 1/3& 1/5& 1& 1/3& 1/5\\ 3/5& 1& 3/5& 3& 1& 3/5\\ 1& 5/3& 1& 5& 5/3& 1\end{array}\right)$

$c_4={\left[G_{66}\right]}_4=\left(\begin{array}{cccccc}1& 5/3& 1& 5& 5& 1\\ 3/5& 1& 3/5& 3& 3& 3/5\\ 1& 5/3& 1& 5& 5& 1\\ 1/5& 1/3& 1/5& 1& 1& 1/5\\ 1/5& 1/3& 1/5& 1& 1& 1/5\\ 1& 5/3& 1& 5& 5& 1\end{array}\right)$

对于交叉口：a1，a2，a3，a4分别表示延误，停车延误，停车次数，平均排队长度，得到比较矩阵D₃。

$D_3=\left[a_{44}\right]=\left(\begin{array}{cccc}1& 7/5& 7& 7/3\\ 5/7& 1& 5& 5/3\\ 1/7& 1/5& 1& 1/3\\ 3/7& 3/5& 3& 1\end{array}\right)$

根据模拟所得数据逐一考虑各个单项指标a_k(k＝1，2，3，4)，建立6种间距方案的比较矩阵c_k(k＝1，2，3，4，5，6)。

$c_1={\left[G_{66}\right]}_1=\left(\begin{array}{cccccc}1& 3/5& 3/7& 3& 1& 3/5\\ 5/3& 1& 5/7& 5& 5/3& 1\\ 7/3& 7/5& 1& 7& 7/3& 7/5\\ 1/3& 1/5& 1/7& 1& 1/3& 1/5\\ 1& 3/5& 3/7& 3& 1& 3/5\\ 5/3& 1& 5/7& 5& 5/3& 1\end{array}\right)$

$c_2={\left[G_{66}\right]}_2=\left(\begin{array}{cccccc}1& 1& 3/5& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3/5& 3& 1& 1\\ 5/3& 5/3& 1& 5& 5/3& 5/3\\ 1/3& 1/3& 1/5& 1& 1/3& 1/3\\ 1& 1& 3/5& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3/5& 3& 1& 1\end{array}\right)$

$c_3={\left[G_{66}\right]}_3=\left(\begin{array}{cccccc}1& 3/5& 3/5& 3/1& 1& 3/5\\ 5/3& 1& 1& 5& 5/3& 1\\ 5/3& 1& 1& 5& 5/3& 1\\ 1/3& 1/5& 1/5& 1& 1/3& 1/5\\ 1& 3/5& 3/5& 3& 1& 3/5\\ 5/3& 1& 1& 5& 5/3& 1\end{array}\right)$

$c_4={\left[G_{66}\right]}_4=\left(\begin{array}{cccccc}1& 5/3& 5/3& 5/3& 5& 1\\ 3/5& 1& 1& 1& 3& 3/5\\ 3/5& 1& 1& 1& 3& 3/5\\ 3/5& 1& 1& 1& 3& 3/5\\ 1/5& 1/3& 1/3& 1/3& 1& 1/5\\ 1& 5/3& 5/3& 5/3& 5& 1\end{array}\right)$

对于路网：a1，a2分别表示路网的平均速度，整个路网的延误，得到比较矩阵D₄。

$D_4=\left[a_{22}\right]=\left(\begin{array}{cc}1& 1/3\\ 3& 1\end{array}\right)$

根据模拟所得数据逐一考虑各个单项指标a_k(k＝1，2)，建立6种间距方案的比较矩阵c_k(k＝1，2，3，4，5，6)。

$c_1={\left[G_{66}\right]}_1=\left(\begin{array}{cccccc}1& 1& 5/3& 5/3& 5/3& 5/1\\ 1& 1& 5/3& 5/3& 5/3& 5/1\\ 3/5& 3/5& 1& 1& 1& 3\\ 3/5& 3/5& 1& 1& 1& 3\\ 3/5& 3/5& 1& 1& 1& 3\\ 1/5& 1/5& 1/3& 1/3& 1/3& 1\end{array}\right)$

$c_2={\left[G_{66}\right]}_2=\left(\begin{array}{cccccc}1& 7/5& 7/5& 7/5& 7/3& 7\\ 5/7& 1& 1& 1& 5/3& 5\\ 5/7& 1& 1& 1& 5/3& 5\\ 5/7& 1& 1& 1& 5/3& 5\\ 3/7& 3/5& 3/5& 3/5& 1& 3\\ 1/7& 1/5& 1/5& 1/5& 1/3& 1\end{array}\right)$

a1，a2，a3，a4分别表示车辆，路段，交叉口，路网，得到比较矩阵D₅。

$D_5=\left[a_{44}\right]=\left(\begin{array}{cccc}1& 1& 1& 1\\ 1& 1& 1& 1\\ 1& 1& 1& 1\\ 1& 1& 1& 1\end{array}\right)$

(2)计算指标的权重

按线性代数的方法计算得D₁、D₂、D₃、D₄、D₅的最大特征值与最大特征向量和不同间距方案比较矩阵的最大特征值与相应的特征向量如表5所示。

表5各指标比较矩阵的最大特征值与相应的特征向量

	D1	D2	D3	D4	D5
						最大特征值	5	4	4	2	4
相应的特征向量λmax	(5，3，1，1，3)	(7，5，3，1)	(7，5，1，3)	(1，3)	(1，1，1，1)
						规范化的特征向量ωi	(0.384，0.231，0.077，0.077，0.231)	(0.4375，0.3125，0.1875，0.0625)	(0.4375，0.3125，0.0625，0.1875)	(0.25，0.75)	(0.25，0.25，0.25，0.25)

表6各方案比较矩阵的最大特征值与相应的特征向量

比较矩阵	车辆		路段		交叉口		整个路网
									最大特征值	规范化的特征向量Vij(i＝1，2，…，5；j＝1，2，…，6)	最大特征值	规范化的特征向量Vij(i＝1，2，…，5；j＝1，2，…，6)	最大特征值	规范化的特征向量Vij(i＝1，2，…，5；j＝1，2，…，6)	最大特征值	规范化的特征向量Vij(i＝1，2，…，5；j＝1，2，…，6)
	C1	6	0.125，0.208，0.208，0.125，0.292，0.042	6	0.227，0.136，0.227，0.045，0.136，0.227	6	0.125，0.208，0.292，0.042，0.125，0.208	6									0.25，0.25，0.15.0.15，0.15，0.05
C2									6	0.136，0.227，0.227，0.136，0.227，0.045	6	0.227，0.136，0.227，0.045，0.136，0.227	6	0.167，0.167，0.278，0.056，0.167，0.167	6	0.269，0.192，0.192，0.192，0.115，0.038
	C3	6	0.25，0.15，0.15，0.05，0.25，0.15	6	0.227，0.136，0.227，0.045，0.136，0.227	6	0.136，0.227，0.227，0.045，0.136，0.227
C4									6	0.192，0.192，0.192，0.115，0.269，0.038	6	0.25，0.15，0.25，0.05，0.05，0.25	6	0.25，0.15，0.15，0.15，0.05，0.25
	C5	6	0.227，0.136，0.136，0.136，0.318，0.045

(3)验算比较矩阵的一致性

因为指标的比较矩阵D₁、D₂、D₃、D₄、D₅及不同间距方案的比较矩阵都满足λ_max＝n，λ_max为比较矩阵的最大特征值，n为比较矩阵的阶数，所以比较矩阵具有完全一致性。

(4)计算综合评价指标

采用综合评价模型计算同一路网形态不同间距下的关于车辆、路段、交叉口、路网的综合指标值ki，然后利用关于车辆、路段、交叉口、路网的比较矩阵，计算不同单向交通配对道路间距下的综合指标值v_i(i表示道路间距)，计算过程如下：

车辆：k₁₀₀＝0.384×0.125+0.231×0.136+0.077×0.25+0.077×0.192+0.231×0.227＝0.116

      K₂₀₀＝0.384×0.208+0.231×0.227+0.077×0.15+0.077×0.192+0.231×0.136＝0.190

      K₃₀₀＝0.384×0.208+0.231×0.227+0.077×0.15+0.077×0.192+0.231×0.136＝0.190

      K₄₀₀＝0.384×0.125+0.231×0.136+0.077×0.05+0.077×0.115+0.231×0.136＝0.124

      K₅₀₀＝0.384×0.292+0.231×0.227+0.077×0.25+0.077×0.269+0.231×0.318＝0.278

      K₆₀₀＝0.384×0.042+0.231×0.045+0.077×0.15+0.077×0.038+0.231×0.045＝0.051

路段：k₁₀₀＝0.4375×0.227+0.3125×0.227+0.1875×0.227+0.0625×0.25＝0.228

      K₂₀₀＝0.4375×0.136+0.3125×0.136+0.1875×0.136+0.0625×0.15＝0.137

      K₃₀₀＝0.4375×0.136+0.3125×0.136+0.1875×0.136+0.0625×0.15＝0.137

      K₄₀₀＝0.4375×0.045+0.3125×0.045+0.1875×0.045+0.0625×0.05＝0.045

      K₅₀₀＝0.4375×0.136+0.3125×0.136+0.1875×0.136+0.0625×0.05＝0.131

      K₆₀₀＝0.4375×0.227+0.3125×0.227+0.1875×0.227+0.0625×0.25＝0.228

交叉口：k₁₀₀＝0.4375×0.125+0.3125×0.167+0.0625×0.136+0.1875×0.25＝0.162

        K₂₀₀＝0.4375×0.208+0.3125×0.167+0.0625×0.227+0.1875×0.15＝0.186

        K₃₀₀＝0.4375×0.292+0.3125×0.278+0.0625×0.227+0.1875×0.15＝0.257

        K₄₀₀＝0.4375×0.042+0.3125×0.056+0.0625×0.045+0.1875×0.15＝0.067

        K₅₀₀＝0.4375×0.125+0.3125×0.167+0.0625×0.136+0.1875×0.05＝0.125

        K₆₀₀＝0.4375×0.208+0.3125×0.167+0.0625×0.227+0.1875×0.25＝0.204

整个路网：k₁₀₀＝0.25×0.25+0.75×0.269＝0.264

          K₂₀₀＝0.25×0.25+0.75×0.192＝0.207

          K₃₀₀＝0.25×0.15+0.75×0.192＝0.182

          K₄₀₀＝0.25×0.15+0.75×0.192＝0.182

          K₅₀₀＝0.25×0.15+0.75×0.115＝0.124

          K₆₀₀＝0.25×0.05+0.75×0.038＝0.041

所以，V₁₀₀＝0.25×0.116+0.25×0.228+0.25×0.162+0.25×0.264＝0.193

      V₂₀₀＝0.25×0.190+0.25×0.137+0.25×0.186+0.25×0.207＝0.180

      V₃₀₀＝0.25×0.190+0.25×0.228+0.25×0.257+0.25×0.182＝0.214

      V₄₀₀＝0.25×0.124+0.25×0.045+0.25×0.067+0.25×0.182＝0.105

      V₅₀₀＝0.25×0.278+0.25×0.131+0.25×0.125+0.25×0.124＝0.165

      V₆₀₀＝0.25×0.051+0.25×0.228+0.25×0.204+0.25×0.041＝0.131

综上，V₃₀₀＞V₁₀₀＞V₂₀₀＞V₅₀₀＞V₆₀₀＞V₄₀₀，由单纯矩阵法可知综合指标值最大的方案最优，因此此单向交通路网的最佳间距为300米，其次为100米。

Claims (2)

1.一种确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法，其特征在于确定的步骤为：

1.)获取拟实施单向交通的道路网的原始数据：a.单向交通路网的车道构成，b.单向交通路网交通构成和进口道高峰小时流量，c.单向交通路网各路口的信号配时方案，d.道路网中各条道路的长度，e单向交通路网中单向交通道路的流向，

2.)建立各种单向交通配对道路间距方案，

3.)用VISSIM软件创建模拟路网，

4.)根据实际交通状况，在VISSIM软件中选择关于车辆、路段、交叉口、整个路网的评价指标，并创建评价指标数据库，

5.)运行VISSIM软件，记录交通模拟结果，

6.)基于模拟结果，用单纯矩阵法分析计算评价指标数据，

7.)构造比较矩阵，计算指标的权重，验算比较矩阵的一致性，计算综合评价指标确定各种单向交通配对道路间距方案的优劣顺序，

8.)确定单向交通配对道路最佳间距。

2.根据权利要求1所述的确定城市单向交通配对道路最佳间距的方法，其特征在于运行VISSIM软件的方法为：

1.)调查，获取原始数据，

2.)以路网实际地图为底图，用VISSIM软件创建模拟路网，

3.)定义交通构成，即输入交通流各种车型的构成比例，

4.)定义各种车辆的速度分布，

5.)输入各路口进口道高峰小时流量及直行、左转、右转车比例，

6.)定义各交叉口信号配时方案，

7.)选定待评价的路段和交叉口，

8.)选择关于车辆、路段、交叉口、整个路网的评价指标，创建评价指标数据库，

9.)运行VISSIM软件，记录模拟结果。

Images