潘義勇,余 婷,馬健霄
(南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 南京 210037)
基于路段與節(jié)點(diǎn)的城市道路阻抗函數(shù)改進(jìn)
潘義勇,余 婷,馬健霄
(南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 南京 210037)
道路阻抗是車輛在城市交通網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行通達(dá)程度的度量值,是路徑選擇的基礎(chǔ)。將城市交通道路阻抗分為路段阻抗與節(jié)點(diǎn)阻抗兩部分,路段阻抗利用交通量與交通密度間的相互關(guān)系優(yōu)化BPR函數(shù)得到,節(jié)點(diǎn)阻抗根據(jù)交叉口道路飽和度不同選用不同模型得到。同時(shí),利用道路阻抗影響因子改進(jìn)該道路阻抗模型,使其更精確。最后利用南京市龍?bào)粗新返缆返膶?shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)的城市道路阻抗函數(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明:改進(jìn)的城市道路阻抗函數(shù)能夠較好的反映實(shí)際道路阻抗。
交通運(yùn)輸工程;城市交通;路段阻抗;節(jié)點(diǎn)阻抗;飽和度
城市交通道路阻抗函數(shù)是城市交通網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建中的核心問(wèn)題。道路阻抗是路段交通狀態(tài)的反饋,是衡量實(shí)際交通狀態(tài)的重要指標(biāo)。從狹義上講,道路阻抗為最優(yōu)路徑問(wèn)題中有向圖所附權(quán)值,能夠良好地反映車輛在交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中順暢程度,直接影響到交通流路徑的選擇和流量的分配。
目前應(yīng)用最廣泛的道路阻抗函數(shù)是美國(guó)公路局的BPR函數(shù),但該函數(shù)是根據(jù)城際公路的相關(guān)數(shù)據(jù)建立的函數(shù)模型,起初用于公路網(wǎng)規(guī)劃,沒(méi)有考慮道路交叉口的影響。當(dāng)?shù)缆穱?yán)重?fù)矶聲r(shí),道路飽和度快速下降,出行時(shí)間逐步延長(zhǎng),與BPR函數(shù)中飽和度與出行時(shí)間單調(diào)遞增的情況不符。在城市道路中BPR函數(shù)并不能很好的反映道路實(shí)際情況,需要對(duì)BPR函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。國(guó)內(nèi)外許多專家學(xué)者都對(duì)BPR的改進(jìn)進(jìn)行了很多研究。U.MORI對(duì)BPR函數(shù)在阻抗影響參數(shù)取值過(guò)高時(shí)精度不能保證和當(dāng)飽和度在低位時(shí)運(yùn)行時(shí)間幾乎不變的問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)[1]。M.ZUDHY等[2]針對(duì)α值的大小變化帶來(lái)的精度問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)。HE N等以排隊(duì)論基礎(chǔ),提出了有漸近性的阻抗函數(shù),即當(dāng)?shù)缆方煌窟_(dá)到道路容量時(shí),出行時(shí)間為無(wú)窮大,并進(jìn)行了擬合分析研究[3]。王素欣等[4]針對(duì)BPR函數(shù)無(wú)法反映交通狀態(tài)的應(yīng)用缺陷,提供了BPR函數(shù)的2種改進(jìn)方法,一種是通過(guò)將交通減少量與路段通行能力相加作為BPR函數(shù),將路阻函數(shù)的道路情況分為暢通和擁擠兩種狀態(tài)。另一種方法是利用交通量與密度的關(guān)系代替交通量,形成不受路段通行能力限制的單調(diào)遞增函數(shù),從而反映實(shí)際交通狀況。何南等[5]對(duì)BPR函數(shù)中自由行駛時(shí)間與飽和度進(jìn)行了修正,并用大連市的交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)大連市的各級(jí)城市道路進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定。劉寧等[6]基于BPR函數(shù),建立啟發(fā)式道路阻抗函數(shù),利用大連市主干路的相關(guān)數(shù)據(jù),標(biāo)定啟發(fā)函數(shù),并與BPR函數(shù)進(jìn)行比較,證明改進(jìn)后的函數(shù)更能反映道路的車流行駛速度。
綜上所述,由于有信號(hào)控制的城市路網(wǎng)中道路阻抗函數(shù)的影響因素多而且復(fù)雜,而現(xiàn)有模型大都考慮的影響因素比較片面,不能全面的反映城市道路交通阻抗。筆者將主要針對(duì)有信號(hào)控制的城市路網(wǎng),綜合考慮交叉口、非機(jī)動(dòng)車干擾、行人干擾以及車道寬度等因素的影響,根據(jù)道路基本屬性、交通特性等方面,將城市交通道路阻抗分為路段阻抗與節(jié)點(diǎn)阻抗兩部分。
1.1 傳統(tǒng)的路段阻抗模型
BPR函數(shù)是反映路段行程時(shí)間與路段流量相互關(guān)系的函數(shù),是目前計(jì)算道路路阻中應(yīng)用最廣泛的函數(shù)之一。但該函數(shù)不能反映交通狀態(tài)由暢通到擁擠的過(guò)程中交通量先增后減的過(guò)程,也是Q/C的固有問(wèn)題。其表達(dá)式如式(1):
(1)
式中:t為兩交叉口間的路段行程時(shí)間;t0為交通量為零時(shí)的路段行程時(shí)間;Q為路段交通量;C為路段通行能力。α、β為阻抗影響參數(shù),美國(guó)公路局推薦為α=0.15和β=4。
1.2 傳統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)阻抗函數(shù)
節(jié)點(diǎn)交通阻抗主要是指交叉口處車輛產(chǎn)生的延誤,主要由信號(hào)燈或者避讓行人等造成,在城市道路中,節(jié)點(diǎn)交通阻抗占據(jù)了出行時(shí)間中的一大部分,因此,節(jié)點(diǎn)阻抗對(duì)整條道路的阻抗影響較大。節(jié)點(diǎn)阻抗一般是指交叉口延誤值,是反映車輛在信號(hào)交叉口的受阻情況以及行駛時(shí)間損失情況的指標(biāo)。根據(jù)交通流假設(shè)情況的不同,可將模型分為兩類:穩(wěn)態(tài)延誤模型和瞬時(shí)延誤模型[7]。
Webster模型是穩(wěn)態(tài)延誤模型中較為具有代表性的模型,也是應(yīng)用最廣泛的模型之一。
(2)
式中:d為單車道每車的平均延誤;c為信號(hào)周期;λ為綠信比;q為該車道車輛到達(dá)率;x為飽和度。
該模型的第1項(xiàng)是代表車輛因信號(hào)燈造成的行駛中斷,是車輛在信號(hào)口必然經(jīng)受的損失。第2、第3項(xiàng)是指車輛到達(dá)交叉口產(chǎn)生的隨機(jī)延誤,其中第3項(xiàng)是隨機(jī)延誤的修正項(xiàng)。Webster發(fā)現(xiàn)第3項(xiàng)所占整個(gè)式子的比重為5%~15%,后期對(duì)式子進(jìn)行了簡(jiǎn)化:
(3)
Webster模型在飽和度較低的情況下,計(jì)算結(jié)果比較精確,但它更適合用于飽和度x<1,對(duì)于x≥1的情況并不適用。一般認(rèn)為,Webster公式的適用范圍更適用于暢通路況,若在道路擁堵情況下,由公式計(jì)算出來(lái)的延誤值明顯偏于實(shí)際值,因此Webster模型并不適用于計(jì)算擁擠延誤。
當(dāng)城市道路飽和度較大或是超飽和的狀態(tài)時(shí),穩(wěn)態(tài)延誤模型已然不適用,而瞬時(shí)延誤模型在這此時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。其中,Akcelik提出平均過(guò)剩滯留車隊(duì)長(zhǎng)度模型NS,使改進(jìn)后的延誤模型在過(guò)飽和的交叉口狀態(tài)下更接近實(shí)際延誤,是瞬時(shí)延誤模型中的代表模型[8]。
(4)
(5)
式中:c為信號(hào)周期;x0為飽和度臨界值;g為有效綠燈時(shí)間;x為飽和度;λ為綠信比;NS為平均過(guò)剩滯留車隊(duì)長(zhǎng)度。
路阻函數(shù)是路段交通負(fù)荷的反應(yīng)即為路段行程時(shí)間,以及交叉口延誤與交叉口負(fù)荷之間的關(guān)系。因此,城市道路交通阻抗一般由路段阻抗和節(jié)點(diǎn)阻抗組成,其中節(jié)點(diǎn)阻抗是指車輛在交叉口處造成的損失。城市道路交通阻抗函數(shù)表達(dá)式,可以表示如式(6):
T=T0+T1
(6)
式中:T為交通阻抗;T0為路段阻抗;T1為節(jié)點(diǎn)阻抗。
2.1 T0函數(shù)的確定
T0為路段行程時(shí)間,在該路段上,車輛不受信號(hào)燈的影響,行駛特性與公路類似。因此,該段行程時(shí)間可考慮基于BPR函數(shù)模型,利用實(shí)際道路狀況對(duì)其進(jìn)行修正得到。
文獻(xiàn)[4]詳細(xì)論述了BPR函數(shù)的兩種改進(jìn)方法,并與原BPR函數(shù)進(jìn)行對(duì)比,效果較好。但該函數(shù)模型并沒(méi)有考慮到道路交通中,路段阻抗除道路交通量以外,還受其他因素的影響,因此筆者將對(duì)王素欣的方法進(jìn)一步改進(jìn)。
仍舊采用王素欣的思想,利用交通量與密度的相互關(guān)系改進(jìn)BPR函數(shù),使得BPR函數(shù)不受路段通行能力的限制,隨著擁擠程度增加,車速降低,交通密度增加,阻抗增加,行程時(shí)間增加,從而反映實(shí)際道路路況。
交通量與速度、交通密度間的相互關(guān)系
(7)
式中:Vf為車輛暢行無(wú)阻時(shí)的平均速度;K為平均車流密度;Kj為理論阻塞密度。
K∈[0,2Kj]
(8)
2.2 T1函數(shù)的確定
根據(jù)對(duì)傳統(tǒng)節(jié)點(diǎn)阻抗函數(shù)的適用性研究,交叉口飽和度的不同應(yīng)選用不同模型,保證模型計(jì)算結(jié)果的精確度。
交通狀態(tài)是對(duì)交通流總體運(yùn)行狀況的客觀反映,是個(gè)連續(xù)變化的狀態(tài),將交通流行為之間類似的交通狀態(tài)劃分為若干等級(jí),方便筆者的研究。參考服務(wù)等級(jí)水平的劃分,一般認(rèn)為飽和度值大于0.8時(shí),道路擁堵或?yàn)閲?yán)重?fù)矶拢伙柡投戎敌∮?.8時(shí),道路暢通或?yàn)樯杂袚矶耓9]??紤]到交叉口公式的適用性,將飽和度值大于0.8的情況定義為擁堵,將飽和度值小于0.8的情況定義為暢通。
文中節(jié)點(diǎn)阻抗的計(jì)算,在飽和度較低時(shí),選用Webster模型,當(dāng)飽和度高于0.8時(shí),宜選用Akcelik模型,因此,飽和度臨界值x0取0.8。由2.1可知,利用速度和交通密度間的相互關(guān)系代替飽和度,即y值為
(9)
則節(jié)點(diǎn)阻抗為
(10)
式中:c為信號(hào)周期;λ為綠信比;x0為飽和度臨界值;K為交通密度;q為該車道車輛到達(dá)率。
2.3 道路阻抗模型修正
Kj為理論阻塞密度,對(duì)于一條道路,在理論上其理論阻塞密度是固定值,但事實(shí)上,其大小受到較多因素影響。筆者主要考慮道路基本狀況的影響,如交叉口影響,非機(jī)動(dòng)車干擾、行人干擾、車道干擾等,對(duì)車輛間的相互影響、交叉口延誤、天氣原因等情況暫不考慮。
(11)
式中:n為單向機(jī)動(dòng)車車道條數(shù);l0為平均阻塞車間凈距,取1.5 m;l為平均車身長(zhǎng)度。
考慮交叉口間距、非機(jī)動(dòng)車干擾、行人干擾以及車道寬度各項(xiàng)修正后,可得阻塞密度:
(12)
式中:η1為交叉口間隔影響修正系數(shù);η2為非機(jī)動(dòng)車干擾影響修正系數(shù);η3為行人干擾影響修正系數(shù);η4為車道寬度影響修正系數(shù)。
2.3.1 修正系數(shù)的確定
1) 交叉口影響系數(shù)η1的確定
由于交叉口的存在,城市交通流為間斷流,交叉口控制方式及交叉口間距決定了交叉口影響系數(shù)的取值。交叉口間距在區(qū)間[200,800]m時(shí),交叉口間距與車道車速和通行能力之間可以擬合為線性關(guān)系,并隨著交叉口間距的增多大幅提高。因此,交叉口影響系數(shù)采用式(13)計(jì)算:
(13)
式中:l為相鄰交叉口的間距;i0為綠信比,當(dāng)i>1,i取1。
2) 非機(jī)動(dòng)車影響干擾系數(shù)η2的確定
非機(jī)動(dòng)車對(duì)機(jī)動(dòng)車道的影響情況,可分為3種情況考慮:① 機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間設(shè)有隔離樁(帶),當(dāng)機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間設(shè)有隔離帶時(shí),非機(jī)動(dòng)車對(duì)機(jī)動(dòng)車道幾乎沒(méi)有影響,因此,η2取1.0;② 機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間沒(méi)有隔離設(shè)施,但非機(jī)動(dòng)車道非飽和,當(dāng)機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間沒(méi)有隔離設(shè)施時(shí),非機(jī)動(dòng)車在非機(jī)動(dòng)車上行駛,對(duì)機(jī)動(dòng)車影響較小,建議η2取0.8;③ 機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間無(wú)隔離設(shè)施,機(jī)動(dòng)車道超飽和,當(dāng)機(jī)動(dòng)車道與非機(jī)動(dòng)車道之間無(wú)隔離設(shè)施時(shí),非機(jī)動(dòng)車道交通量超過(guò)非機(jī)動(dòng)車道的通行能力,非機(jī)動(dòng)車占用機(jī)動(dòng)車道行駛,對(duì)機(jī)動(dòng)車影響較大,影響因素可以根據(jù)自行車侵占機(jī)動(dòng)車道寬度與機(jī)動(dòng)車單向?qū)捴全@得[10],建議η2取值如式(14):
(14)
式中:Qb為非機(jī)動(dòng)車道交通量;[Qb]為每米非機(jī)動(dòng)車道的實(shí)用通行能力,一般為800~1 000輛/h;W2為單向非機(jī)動(dòng)車道寬度;W1為單向機(jī)動(dòng)車道寬度。
3) 行人干擾系數(shù)η3的確定
行人行走的隨意性較大,行人橫穿對(duì)路段車速、路段通行能力都有較大的影響。理論上說(shuō),行人干擾系數(shù)可以根據(jù)行人橫穿流量計(jì)算獲得。但事實(shí)上,由于行人的隨意性,任性橫穿流量是難以確定的,因此,對(duì)η3無(wú)法定量計(jì)算,筆者考慮定性與定量結(jié)合,以土地區(qū)域性質(zhì)以及行人對(duì)車流的干擾程度確定影響系數(shù)。
一般地,在中心商業(yè)區(qū),商業(yè)繁華地段,行人干擾程度相對(duì)來(lái)說(shuō)很嚴(yán)重或嚴(yán)重,建議η3取0.5~0.6;一般商業(yè)區(qū)路段,行人干擾程度相對(duì)減少,為較嚴(yán)重或一般,建議η3取0.7~0.8;一般路段,行人穿行較小,行人干擾程度為很少或無(wú)干擾,建議η3取0.9~1.0;當(dāng)路段設(shè)置過(guò)街天橋,地下通道或是人行橫道配置過(guò)街信號(hào)等情況下,認(rèn)為行人將按照交通規(guī)則行走,則行人干擾系數(shù)η3取1.0。
4) 車道寬度影響系數(shù)η4確定
《城市道路設(shè)計(jì)規(guī)范》提出城市道路標(biāo)準(zhǔn)車行道寬度為3.5 m。當(dāng)實(shí)際車道寬度高于該值時(shí),有利于機(jī)動(dòng)車行駛,其速度有所提升,當(dāng)實(shí)際車道寬度低于該值時(shí),機(jī)動(dòng)車行駛自由度受到影響,其車速有所下降。盡管車道寬度越寬,有利于車速的提高,但由于城市道路一般有限值,車輛本身也限制于其車輛性能,因此,車速提高有限。車道寬度影響修正系數(shù)表達(dá)式如式(15)[10]:
(15)
式中:W為機(jī)動(dòng)車車道寬度,m;c為信號(hào)周期;λ為綠信比;x0為飽和度臨界值;K為交通密度;η1為交叉口間隔影響修正系數(shù);η2為非機(jī)動(dòng)車干擾影響修正系數(shù);η3為行人干擾影響修正系數(shù);η4為車道寬度影響修正系數(shù);n為單向機(jī)動(dòng)車車道數(shù)目;l0為車流阻塞時(shí)車間凈距,取1.5 m;l為平均車輛長(zhǎng)度。
2.3.2 城市交通道路阻抗模型
城市道路擁堵一般發(fā)生在道路與道路相交處,或由于施工、天氣等原因道路通行能力突變的區(qū)域。在一般情況下,城市道路擁堵更易發(fā)生在城市交叉口處,根據(jù)交叉口阻抗函數(shù)的適用條件,筆者提出將道路交通狀態(tài)統(tǒng)一分成2類:暢通狀態(tài)和擁堵?tīng)顟B(tài)。城市道路交通阻抗函數(shù)成為關(guān)于車流密度K的函數(shù),函數(shù)式如式(16)和式(17):
(16)
(17)
式中:t0為交通量為0時(shí)的路段行程時(shí)間;c為信號(hào)周期;λ為綠信比;x0為飽和度臨界值;K為交通密度;q為該車道車輛到達(dá)率;η1為交叉口間隔影響修正系數(shù);η2為非機(jī)動(dòng)車干擾影響修正系數(shù);η3為行人干擾影響修正系數(shù);η4為車道寬度影響修正系數(shù);n為單向機(jī)動(dòng)車車道數(shù)目;l0為車流阻塞時(shí)車間凈距,取1.5 m;l為平均車輛長(zhǎng)度;α,β為阻抗影響參數(shù),采用美國(guó)公路局推薦值:α=0.15和β=4。
3.1 數(shù)據(jù)采集
交通密度的調(diào)查主要有出入量法和攝影法??紤]到筆者將選取南京龍?bào)粗新凡糠值缆窞檠芯框?yàn)證路段如圖1,此路段道路交通狀態(tài)清晰,無(wú)遮擋物遮蔽,方便攝影。因此,采用攝影法采集交通密度數(shù)據(jù)。
測(cè)定路段長(zhǎng)度依據(jù)路段內(nèi)的狀況和周圍地區(qū)條件而變化,一般取50~100 m,文中取100 m。在各卷膠卷的每一畫面中,讀取攝影觀測(cè)路段長(zhǎng)度內(nèi)存在的車輛數(shù)(讀取時(shí)間為15 s)。因此,交通密度計(jì)算公式如式(18)[11]:
(18)
式中:K為交通密度;L為觀測(cè)路段長(zhǎng)度;T為總時(shí)間;n為總時(shí)間內(nèi),在膠卷上讀取存在車輛數(shù)時(shí)的畫面數(shù);Ki為第i畫面上測(cè)定路段內(nèi)存在的車輛數(shù)。
假設(shè)車輛由后宰門駛至南京林業(yè)大學(xué),該路徑主要分為兩段:后宰門—崗子村和崗子村—南林大,途徑1個(gè)交叉口,共2.5 km。采集該路徑工作日早上6點(diǎn)到晚上9點(diǎn)的交通數(shù)據(jù)作為模型驗(yàn)證數(shù)據(jù),如圖2。從圖中可以看出,飽和度隨著交通密度的增加而增加,隨著交通密度的降低而降低。
圖1 車輛行駛路徑Fig.1 The vehicle routing
圖2 飽和度、交通密度變化Fig.2 Change of saturation and traffic density
3.2 模型驗(yàn)證
以該路段下午5點(diǎn)為例,根據(jù)以上章節(jié)的相關(guān)公式,計(jì)算得出η1為0.572,η2為1,η3為0.9,η4為2.14,n為4,l0為1.5m,l為4.4 m。由于該時(shí)間段,道路交通暢通,因此選擇暢通模型進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)改進(jìn)后的模型計(jì)算得出行駛時(shí)間T=8.01 min。而使用BPR函數(shù)模型計(jì)算行程時(shí)間,則T=4.38 min,使用王素欣公式計(jì)算所得行程時(shí)間為T=8.9 min。
按照上面所述計(jì)算過(guò)程,分別計(jì)算該路段早上6點(diǎn)到晚上9點(diǎn)的車輛所需通行時(shí)間,將其與實(shí)際所用時(shí)間、BPR函數(shù)以及王素欣公式計(jì)算所得時(shí)間,做出如下對(duì)比圖。如圖3,改進(jìn)后模型的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際行程時(shí)間較為接近,曲線變化趨勢(shì)也較為接近,而由BPR函數(shù)計(jì)算所得行程時(shí)間總體偏低,使用王素欣公式計(jì)算所得行程時(shí)間總體偏高。
圖3 行程時(shí)間對(duì)比Fig.3 Comparison of travel time
同時(shí),采用SPSS軟件對(duì)計(jì)算的若干組理論行程時(shí)間與實(shí)際行程時(shí)間樣本進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)是對(duì)兩樣本均數(shù)(mean)差別的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),在方差方程的 Levene 檢驗(yàn)一欄中F值為0.012,Sig.為0.916,表示方差齊性檢驗(yàn),即沒(méi)有顯著差異,故下面T檢驗(yàn)的結(jié)果表中要看第1排的數(shù)據(jù)。T檢驗(yàn)中P=0.762>0.05,表示無(wú)結(jié)果無(wú)明顯差異。也就是表明,模型模擬結(jié)果良好。
表1 分組統(tǒng)計(jì)量列表Table 1 Group statistics
表2 獨(dú)立樣本的檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Test results of independent samples
城市交通是一個(gè)分布式,多人參與的時(shí)變性系統(tǒng),呈現(xiàn)出多維度、非線性、隨機(jī)性和時(shí)空相關(guān)性等隨機(jī)特性。傳統(tǒng)的阻抗函數(shù)缺乏對(duì)城市交通的認(rèn)識(shí),大多建立在公路交通阻抗研究的基礎(chǔ)上。筆者將城市道路交通阻抗函數(shù)分為路段阻抗與節(jié)點(diǎn)阻抗,路段阻抗部分利用交通量與交通密度的關(guān)系對(duì)BPR函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,節(jié)點(diǎn)阻抗函數(shù)部分主要根據(jù)節(jié)點(diǎn)處飽和度的變化選擇不同阻抗模型。根據(jù)飽和度的不同,將交通狀態(tài)分為暢通、擁堵兩個(gè)狀態(tài),分別建立關(guān)于車流密度的函數(shù)式,并利用各影響因素修正模型。筆者將城市交通中對(duì)阻抗影響較大的因素考慮進(jìn)模型,在一定程度上提高了城市道路阻抗估計(jì)模型的精度,也為以后路段阻抗函數(shù)的研究工作提供有益參考。
[1] MORI U,Mendiburu A,LVAREZ M,et al.A review of travel time estimation and forecasting for advanced traveler information systems[J].TransportmetricaA:TransportScience,2015,11(2):119-157.
[2] ZUDHY M.Implementation of the 1997 Indonesian highway capacity manual (MKJI) volume delay function[J].JournaloftheEasternAsiaSocietyforTransportationStudies,2010,8(1):46-69.
[3] HE N,ZHAO S.Discussion on influencing factors of free-flow travel time in road traffic impedance function[J].Procedia-SocialandBehavioralSciences,2013,96:90-97.
[4] 王素欣,王雷震,高利,等.BPR路阻函數(shù)的改進(jìn)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版),2009,33(3):446-449.
WANG Suxin,WANG Leizhen,GAO Li,et al.Research on improving the BPR function[J].JournalofWuhanUniversityofTechnology:TransportationScience&Engineering,2009,33 (3):446-449.
[5] 何南,趙勝川.城市道路阻抗函數(shù)模型研究——以大連市為例[J].公路交通科技,2014,31(2):104-108.
HE Nan,ZHAO Shengchuan.Study on urban road impedance function model — a case study of Dalian city[J].JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment, 2014,31(2):104-108.
[6] 劉寧,趙勝川,何南.基于BPR函數(shù)的路阻函數(shù)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版),2013,37(3):545-548.
LIU Ning,ZHAO Shengchuan,HE Nan.Research on road resistance based on BPR function[J].JournalofWuhanUniversityofTechnology(TransportationScience&Engineering),2013,37(3):545-548.
[7] 李鳳.過(guò)飽和狀態(tài)下交叉口車輛延誤和排隊(duì)長(zhǎng)度模型研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2006.
LI Feng.StudyonModelsofDelayandQueueLengthatSaturatedIntersections[D].Changchun:Jilin University,2006.
[8] AKCELIK R.TrafficSignals:CapacityandTimeAnalysis.AustralianRoadResearchBoard[R].Sydney:Publication of Australian Road Research Board,1981.
[9] 沈穎,朱翀,徐英俊.道路飽和度計(jì)算方法研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化,2007(1):125-129.
SHEN Ying,ZHU Chong,XU Yingjun.Research on calculation method for road saturation[J].CommunicationsStandardization,2007(1):125-129.
[10] 王煒.城市交通網(wǎng)路規(guī)劃理論與方法研究[D].南京:東南大學(xué),1989.
WANG Wei.TheoryandMethodofUrbanTransportationNetworkPlanning[D].Nanjing:Southeast University,1989.
[11] 王煒,過(guò)秀成.交通工程學(xué)[M].南京:東南大學(xué)出版社,2011.
WANG Wei,GUO Xiucheng.TrafficEngineering[M].Nanjing:Southeast University Press,2011.
(責(zé)任編輯:朱漢容)
Improvement of Urban Road Impedance Function Based on Section Impedance and Node Impedance
PAN Yiyong,YU Ting,MA Jianxiao
(School of Automobile and Traffic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,Jiangsu,P.R.China)
Road impedance is used to measure the accessibility of vehicles in urban traffic network,and is the basis of vehicle routing selection.The urban road impedance was divided into two parts:section impedance and node impedance.Section impedance was obtained by the optimization result of BPR function based on the relationship between traffic volume and traffic density;node impedance was obtained by adopting different models according to different road saturation at intersections.At the same time,the road impedance model was optimized by integrating into the influence factors of road impedance to make it more accurate.Finally,the improved road impedance function was verified by using the measured data of Nanjing Longpan road.The result shows that the optimized urban road impedance function can reflect the actual road impedance better.
traffic and transportation engineering;urban traffic;section impedance;node impedance;saturation
10.3969/j.issn.1674-0696.2017.08.14
2016-10-11;
2016-12-14
國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51508280);南京林業(yè)大學(xué)高學(xué)歷人才基金項(xiàng)目(GXL2014031);江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201610298037Z)
潘義勇(1980—),男,安徽安慶人,博士,主要從事交通網(wǎng)絡(luò)方面的研究工作。E-mail:uoupanyg@163.com。
U491.1
A
1674-0696(2017)08-076-06