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        小區(qū)開放對道路通行的影響

        2017-05-31 13:29:40趙聰劉君蒙楊哲銘王玲
        科技創(chuàng)新導報 2017年5期
        關鍵詞:線性回歸

        趙聰++劉君蒙++楊哲銘++王玲

        摘 要:我們選取周邊道路結(jié)構(gòu)、小區(qū)道路結(jié)構(gòu)、車流量、小區(qū)面積和位置5個指標,建立小區(qū)開放的評價指標體系。根據(jù)三標度法建立優(yōu)先關系矩陣,轉(zhuǎn)換得到互補型判斷矩陣,利用方根法得到排序向量,根據(jù)迭代公式求解出特征向量,將特征向量標準化可得到各個指標的權(quán)重。之后建立關于車輛通行的數(shù)學模型,并仿真出道路通行的真實情況。

        關鍵詞:改進的模糊層次分析法 線性回歸 道路通行 小區(qū)開放

        中圖分類號:U491.2 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2017)02(b)-0019-02

        2016年2月21日,國務院發(fā)布《關于進一步加強城市規(guī)劃建設管理工作的若干意見》,并提出原則上不再建設封閉住宅小區(qū),已建成的住宅小區(qū)和單位大院要逐步打開。

        1 模型一的建立與求解

        為了定性定量地分析出各個評價指標的權(quán)重,在此我們采用了改進的模糊層次分析法。

        求解步驟及計算過程如下。

        (1)各個指標間的層次結(jié)構(gòu)模型如圖1。

        (2)優(yōu)先判斷矩陣:

        其中F為一級指標層的優(yōu)先判斷矩陣,F(xiàn)1、F2為二級指標層的優(yōu)先判斷矩陣。

        (3)將優(yōu)先關系矩陣F轉(zhuǎn)換為互補型判斷矩陣R,可得:

        (4)運用方根法求得指標層的排序向量為:

        (5)將互補性判斷矩陣R轉(zhuǎn)換為互反性判斷矩陣E,結(jié)果如下:

        (6)取計算精度ε=0.001,將排序向量作為特征值法的迭代初值,經(jīng)過兩次迭代后得到歸一化向量,計算精度滿足,將中的元素記作。同理,可得到二級指標層歸一化向量分別為,,記中各元素為。

        (7)根據(jù)公式,將和代入公式中,可得到各個指標的權(quán)重見表1。

        2 模型二的建立與求解

        選用道路網(wǎng)密度以及通行能力作為影響因素,并將二級指標結(jié)合到道路網(wǎng)密度以及通行能力的計算中,首先確立周邊道路結(jié)構(gòu)、小區(qū)道路結(jié)構(gòu)以及小區(qū)位置的量化標準[3]。

        (1)小區(qū)周邊道路的量化標準。

        按照我國城市道路劃分標準,城市道路快速路,取值為12;城市道路主干路,取值為9;城市道路次干路,取值為6;城市道路支路,取值為3。

        (2)小區(qū)內(nèi)道路的量化標準。

        居住區(qū)級別,車道最小寬度不小于9 m,取值為8;居住小區(qū)級別,車道寬度在6~9 m,取值為6;組團級別,車道寬度在3~5 m,取值為4;鄰里院落級道路,車道寬度在2.5~3 m,取值為2。

        (3)小區(qū)位置的量化標準。

        位于大城市中心,取值為4;位于大城市郊區(qū),取值為2;位于中小城市中心,取值為3;位于偏遠地區(qū),取值為1。

        選取國內(nèi)某小區(qū)作為研究對象[4],其中道路通行能力Q1與道路車流量X以及小區(qū)位置Y有關,道路網(wǎng)密度Q2與小區(qū)周邊道路結(jié)構(gòu)M、小區(qū)道路結(jié)構(gòu)N以及小區(qū)面積S有關。

        為了更合理地計算出道路網(wǎng)密度以及通行能力的線性關系式,將該小區(qū)的分布圖分為4個部分進行分析,分別得到4個部分的指標參數(shù),最后分別擬合出兩個因素的關系曲線。

        按照以上的量化標準以及我國城市道路通行能力標準得到該小區(qū)4個區(qū)域的指標數(shù)值(見表2、表3)。

        擬合得到的通行能力的關系式為。

        擬合得到的道路密度的關系式。

        根據(jù)問題1中所得的各指標權(quán)重,將通行能力的系數(shù)設為0.64,道路網(wǎng)密度的系數(shù)為0.36,根據(jù)公式得到最終的綜合指標函數(shù),即:

        我們用Vissim對以上情況進行了交通仿真[5],由仿真的結(jié)果來看,小區(qū)道路、車輛通行情況等因素均與實際情況相符。

        3 模型檢驗

        在此我們對問題2中的通行能力函數(shù)以及道路密度函數(shù)進行檢驗,用Excel對函數(shù)的回歸情況做出方差分析,根據(jù)方差分析表中的F值,對線性回歸的結(jié)果進行檢驗,我們可以得到道路通行能力函數(shù)的F=112.48,臨界值為FINV(0.05,3,2)=19.164,由于F值大于臨界值,所以認為線性回歸效果好。同理,我們可以得到道路密度函數(shù)的F=369.46,臨界值為FINV(0.05,2,1)=199.5,F(xiàn)值大于臨界值,所以認為線性回歸效果好。根據(jù)以上檢驗,總體來說線性假設是成立的。

        參考文獻

        [1] 李永,胡向紅,喬箭.改進的模糊層次分析法[J].西北大學學報:自然科學版,2005(1):11-12,16.

        [2] 周慧娟,馮延偉,趙宇,等.基于Delphi和改進模糊層次分析法的自動檢票閘機通行能力評價指標體系[J].城市軌道交通研究,2016(7):15-20.

        [3] 商仲華.居住小區(qū)開發(fā)交通影響分析研究[D].長安大學,2006.

        [4] 尹立輝.長春市4個小區(qū)道路現(xiàn)狀調(diào)查[J].長春大學學報,2011(10):52-55.

        [5] 詹斌,蔡瑞東,胡遠程,等.基于城市道路網(wǎng)絡脆弱性的小區(qū)開放策略研究[J].物流技術,2016(7):98-101.

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