道路交通网络运行安全状态分析与预测

1 绪论 1 1.1 背景与意义 1 1.2 国内外研究现状 2 1.2.1 道路交通网络结构特性分析研究现状 2 1.2.2 道路交通流空间相关性分析方法研究现状 5 1.2.3 道路交通流短时预测方法研究现状 7 1.2.4 基于交通流因素的交通安全辨识方法研究现状 9 1.3 主要研究内容和技术路线 10 1.3.1 高速公路网结构性能分析方法 11 1.3.2 城市道路交通网络结构性能分析方法 11 1.3.3 基于网络结构性能分析的城市交警指挥调度应用 11 1.3.4 基于网络结构性能分析的高速公路网络结构动态评价应用 11 1.3.5 基于交通流相关性的城市路网多断面交通流短时预测方法 11 1.3.6 基于交通流因素的交通事故预警 12 1.4 本书内容结构 12 2 高速公路网结构性能分析方法 14 2.1 基于复杂网络的路网多维时空模型 14 2.1.1 维度的定义 14 2.1.2 模型要素的界定 16 2.1.3 基于复杂网络的路网多维时空建模 17 2.2 基于复杂网络的高速公路结构特性指标 18 2.2.1 常用复杂网络统计指标 18 2.2.2 考虑功能属性的高速公路结构特性指标 21 2.3 实例分析 25 2.3.1 模型的构建 25 2.3.2 网络结构特征分析 26 2.4 结语 32 3 城市道路交通网络结构性能分析方法 33 3.1 城市道路交通网络建模 33 3.1.1 空间相关系数 33 3.1.2 城市道路交通网络模型构建 35 3.2 城市道路交通网络的结构特性分析 36 3.2.1 基于复杂网络理论的统计特征分析 36 3.2.2 重要路段分布特征分析 37 3.3 实例分析 44 3.3.1 数据准备 44 3.3.2 结果与分析 44 3.4 结语 50 4 基于网络结构性能分析的城市交警指挥调度应用 51 4.1 定点岗位识别影响关键因素 51 4.2 交通网络模型的构建 52 4.2.1 拓扑结构网络 52 4.2.2 运行状态网络 54 4.3 定点岗位识别指标体系构建 55 4.3.1 拓扑结构网络关键性指标 55 4.3.2 运行状态网络关键性指标 58 4.3.3 指标项的规范化处理 61 4.4 定点岗位识别的综合评价方法 62 4.4.1 定点岗位识别综合评价方法的选定和处理流程 63 4.4.2 基于熵权法的TOPSIS组合评估方法 64 4.4.3 基于聚类构造法的广义RBF神经网络评估方法 66 4.5 实例分析与讨论 70 4.5.1 试验及数据说明 70 4.5.2 指标体系中各项关键性指标试验分析 72 4.5.3 TOPSIS和RBF评价方法试验分析 79 4.6 结语 83 5 基于网络结构性能分析的高速公路网结构动态评价应用 84 5.1 高速公路网结构动态评价指标体系 84 5.1.1 路网结构动态评价指标体系构建 84 5.1.2 路网结构连通性评价指标体系 85 5.1.3 路网结构均衡性评价指标体系 91 5.2 高速公路网动态评估系统 95 5.2.1 系统总体设计 95 5.2.2 试验分析 99 5.3 结语 106 6 道路网络交通运行预测 108 6.1 城市道路网络交通流空间相关性分析 108 6.1.1 简述 108 6.1.2 基于GWPA-K-means的城市路网交通流空间相关性分析 109 6.1.3 实例分析与讨论 117 6.1.4 小结 124 6.2 城市道路网络多断面交通流短时预测 125 6.2.1 简述 125 6.2.2 相关理论 126 6.2.3 城市路网多断面交通流短时预测模型 130 6.2.4 实例分析与讨论 139 6.2.5 小结 147 7 道路交通运行安全辨识 148 7.1 基于安全域的交通事故检测 148 7.1.1 简述 148 7.1.2 安全域相关理论 150 7.1.3 交通安全域估计和事故检测 152 7.1.4 实例分析与讨论 156 7.1.5 小结 163 7.2 基于可靠性理论的交通事故风险预测 163 7.2.1 简述 163 7.2.2 可靠性分析理论 165 7.2.3 交通可靠性模型的建立 165 7.2.4 实例分析与讨论 166 7.2.5 小结 173 参考文献 175