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城市道路最大出行距离计算模型

龙雪琴 关宏志 秦焕美

龙雪琴, 关宏志, 秦焕美. 城市道路最大出行距离计算模型[J]. 交通运输工程学报, 2012, 12(4): 75-82. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.04.010
引用本文: 龙雪琴, 关宏志, 秦焕美. 城市道路最大出行距离计算模型[J]. 交通运输工程学报, 2012, 12(4): 75-82. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.04.010
LONG Xue-qin, GUAN Hong-zhi, QIN Huan-mei. Calculation model of maximum travel distance on urban road[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2012, 12(4): 75-82. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.04.010
Citation: LONG Xue-qin, GUAN Hong-zhi, QIN Huan-mei. Calculation model of maximum travel distance on urban road[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2012, 12(4): 75-82. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.04.010

城市道路最大出行距离计算模型

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2012.04.010
基金项目: 

国家973计划项目 2012CB725403

北京市自然科学基金项目 8102007

详细信息
    作者简介:

    龙雪琴(1982-), 女, 湖北钟祥人, 北京工业大学工学博士研究生, 从事道路交通规划研究

    关宏志(1959-), 男, 黑龙江牡丹江人, 北京工业大学教授, 工学博士

  • 中图分类号: U491.1

Calculation model of maximum travel distance on urban road

More Information
  • 摘要: 为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响, 提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中, 并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围, 根据修正的路径选择模型, 采用逐次交通分配方法, 得到各等级道路的出行周转量和出行距离, 并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明: 当考虑交通事故延误时, 支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963 km; 当不考虑交通事故延误时, 支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000 km; 交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素; 当考虑交通事故延误时, 高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型, 本文模型更优。

     

  • 图  1  城市路网

    Figure  1.  Urban road network

    图  2  交通分配

    Figure  2.  Transportation assignment

    图  3  出行距离比较

    Figure  3.  Comparison of travel distances

    表  1  道路通行能力系数

    Table  1.   Road capacity coefficients

    单方向车道数量 堵塞的车道数量
    1 2 3
    2 0.35 0.00
    3 0.49 0.17 0.00
    4 0.58 0.25 0.13
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    表  2  工况1出行周转量

    Table  2.   Travel turnovers of condition 1 pcu·km·h-1

    道路等级 支路 次干路 主干路 快速路
    路网 A1与点A2路网范围 A1至点A2 2 000
    B1与点B2路网范围 B1至节点1 250
    节点1至节点16 452 2 048
    节点16至点B2 250
    F1与点F2路网范围 F1至节点2 375
    节点2至节点36 2 196 4 054
    节点36至点F2 375
    节点3与节点64路网范围 节点3至节点64 1 427 2 610 5 963
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    表  3  工况1总出行周转量

    Table  3.   Total travel turnovers of condition 1 pcu·km·h-1

    道路等级 支路 次干路 主干路 快速路
    路网 A1与点A2路网范围 2 000
    B1与点B2路网范围 452 2 548
    F1与点F2路网范围 2 946 4 054
    节点3与节点64路网范围 1 427 2 610 5 963
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    表  4  工况1出行距离

    Table  4.   Travel distances of condition 1 km

    道路等级 支路 次干路 主干路 快速路
    路网 A1与点A2路网范围 2.000
    B1与点B2路网范围 0.452 2.548
    F1与点F2路网范围 2.946 4.054
    节点3与节点64路网范围 1.427 2.610 5.963
    最大出行距离 2.000 2.946 4.054 5.963
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    表  5  工况2总出行周转量

    Table  5.   Total travel turnovers of condition 2 pcu·km·h-1

    道路等级 支路 次干路 主干路 快速路
    路网 A1与点A2路网范围 2 000
    B1与点B2路网范围 3 000
    F1与点F2路网范围 1 000 6 000
    节点3与节点64路网范围 10 000
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    表  6  工况2出行距离

    Table  6.   Travel distances of condition 2 km

    道路等级 支路 次干路 主干路 快速路
    路网 A1与点A2路网范围 2.000
    B1与点B2路网范围 3.000
    F1与点F2路网范围 1.000 6.000
    节点3与节点64路网范围 10.000
    最大出行距离 2.000 3.000 6.000 10.000
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  • [1] 牛学勤, 王炜, 殷志伟. 城市客运交通方式分担预测方法研究[J]. 公路交通科技, 2004, 21 (3): 75-77, 96. doi: 10.3969/j.issn.1002-0268.2004.03.020

    NIU Xue-qin, WANG Wei, YIN Zhi-wei. Research on method of urban passenger traffic mode split forecast[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2004, 21 (3): 75-77, 96. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1002-0268.2004.03.020
    [2] 颜敏. 城市居民出行距离影响因素研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2005.

    YAN Min. Research on impact factors of urban residents travel distance[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2005. (in Chinese).
    [3] 陈尚云, 杜文, 高世廉. 我国特大城市出行分布模型及其参数的研究[J]. 系统工程, 2002, 20 (4): 63-66. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200204012.htm

    CHEN Shang-yun, DU Wen, GAO Shi-lian. The study on the model and parameter of urban-trip distribution in metrop-olises of China[J]. Systems Engineering, 2002, 20 (4): 63-66. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200204012.htm
    [4] 陈尚云, 杜文. 我国大城市用地形态与交通发展模式的研究[J]. 系统工程, 2003, 21 (3): 53-57. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200303010.htm

    CHEN Shang-yun, DU Wen. A study on the development mode of urban traffic and land-use patterns in big cities of China[J]. Systems Engineering, 2003, 21 (3): 53-57. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200303010.htm
    [5] 樊大可. 我国大城市道路网等级结构优化研究[D]. 西安: 长安大学, 2005.

    FAN Da-ke. Research on the road category structure opti-mized in big city[D]. Xi'an: Chang'an University, 2005. (in Chinese).
    [6] 周文竹, 王炜, 郭志勇. 基于各等级道路的交通方式出行距离分布研究[J]. 武汉理工大学学报: 交通科学与工程版, 2009, 33 (5): 976-979. doi: 10.3963/j.issn.1006-2823.2009.05.041

    ZHOU Wen-zhu, WANG Wei, GUO Zhi-yong. Travel dis-tance of different modes traveled on each grade road[J]. Journal of Wuhan University of Technology: Transportation Science and Engineering, 2009, 33 (5): 976-979. (in Chinese). doi: 10.3963/j.issn.1006-2823.2009.05.041
    [7] 董红利. 大城市道路网合理结构及间距研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2007.

    DONG Hong-li. Research on reasonable structure and dis-tance of urban road network[D]. Wuhan: Wuhan University of Technology, 2007. (in Chinese).
    [8] 石飞. 城市道路等级级配及布局方法研究[D]. 南京: 东南大学, 2006.

    SHI Fei. Research on grade proportion and layout method of urban road[D]. Nanjing: Southeast University, 2006. (in Chinese).
    [9] NAM D, MANNERING F. An exploratory hazard-based analysis of highway incident duration[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2000, 34 (2): 85-102. doi: 10.1016/S0965-8564(98)00065-2
    [10] CHIEN S I J, GOULIAS D G, YAHALOM S, et al. Simu-lation-based estimates of delays at freeway work zones[J]. Journal of Advanced Transportation, 2002, 36 (2): 131-156. doi: 10.1002/atr.5670360202
    [11] FU Li-ping. A fuzzy queuing model for real-time, adaptive prediction of incident delay for ATMS/ATIS[J]. Transpor-tation Planning and Technology, 2004, 27 (1): 1-23. doi: 10.1080/0308106042000184436
    [12] SHEU J B, CHOU Y H, SHEN L J. A stochastic estimation approach to real-time prediction of incident effects on freeway traffic congestion[J]. Transportation Research Part B: Methodological, 2001, 35 (6): 575-592. doi: 10.1016/S0191-2615(00)00011-4
    [13] LI Ji-bing, LAN C J, GU Xiao-ju. Estimation of incident delay and its uncertainty on freeway networks[J]. Transportation Research Record, 2006 (1959): 37-45. https://trid.trb.org/view.aspx?id=777664
    [14] BOYLES S, WALLER T. A stochastic delay prediction model for real-time incident management[J]. Institute of Transpor-tation Engineers, 2007, 77 (11): 18-24. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191261500000114
    [15] 陈艳艳, 王光远. 考虑供需随机性的道路交通系统震害引发损失期望评估[J]. 世界地震工程, 2003, 19 (1): 25-30. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJDC200301005.htm

    CHEN Yan-yan, WANG Guang-yuan. The estimation of indirect loss expectation after earthquake considering random-ness of traffic demand and supply[J]. World Earthquake Engineering, 2003, 19 (1): 25-30. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJDC200301005.htm
    [16] SAWALHAL Z, SAYED T. Evaluating safety of urban arterial roadways[J]. Journal of Transportation Engineering, 2001, 127 (2): 151-158. doi: 10.1061/(ASCE)0733-947X(2001)127:2(151)
    [17] 姬杨蓓蓓. 交通事件持续时间预测方法研究[D]. 上海: 同济大学, 2008.

    JI-YANG Bei-bei. Research on prediction method of traffic incident duration[D]. Shanghai: Tongji University, 2008. (in Chinese).
    [18] 刘伟铭, 管丽萍, 尹湘源. 基于决策树的高速公路事件持续时间预测[J]. 中国公路学报, 2008, 18 (1): 99-103. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL200501022.htm

    LIU Wei-ming, GUAN Li-ping, YIN Xiang-yuan. Prediction of freeway incident duration based on decision tree[J]. China Journal of Highway and Transport, 2008, 18 (1): 99-103. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL200501022.htm
    [19] KNOOP V L, HOOGENDOORN S P, VAN ZUYLEN H J. Capacity reduction at incidents: empirical data collected from a helicopter[J]. Transportation Research Record, 2008 (2071): 19-25. doi: 10.3141/2071-03
    [20] QIN Ling, SMITH B. Characterization of accident capacity reduction[R]. Charlottesville: The University of Virginia, 2001.
    [21] 四兵锋, 杨小宝, 高亮, 等. 基于出行需求的城市多模式交通配流模型[J]. 中国公路学报, 2010, 23 (6): 85-91. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL201006014.htm

    SI Bing-feng, YANG Xiao-bao, GAO Liang, et al. Urban multimodal traffic assignment model based on travel demand[J]. China Journal of Highway and Transport, 2010, 23 (6): 85-91. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGGL201006014.htm
    [22] 栾义峰, 付鑫, 甘家华. 基于出行行为的中心城市周边交通网络系统优化[J]. 长安大学学报: 社会科学版, 2011, 13 (1): 38-41. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBJZ201101007.htm

    LUAN Yi-feng, FU Xin, GAN Jia-hua. Discussion on the traffic network systems optimzation around the central city based on travel behaviour[J]. Journal of Chang'an University: Social Science Edition, 2011, 13 (1): 38-41. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBJZ201101007.htm
    [23] 李聪颖, 马荣国, 王肇飞. 基于活动分析法的城市慢行交通行为[J]. 长安大学学报: 自然科学版, 2011, 31 (2): 86-90. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAGL201102020.htm

    LI Cong-ying, MA Rong-guo, WANG Zhao-fei. Research on travel behavior of slow traffic based on activity analysis[J]. Journal of Chang'an University: Natural Science Edition, 2011, 31 (2): 86-90. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAGL201102020.htm
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  • 收稿日期:  2012-01-04
  • 刊出日期:  2012-08-25

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