城市交通拥挤的原因及对策

随着社会经济的全面快速发展,城市交通拥挤日益成为愈演愈烈的"城市通病",将严重阻碍着城市经济发展和城市居民的生产生活。在分析我国城市交通现状后,指出城市道路交通的供需矛盾、交通结构失衡和交通管理相对滞后是造成交通拥挤的主要原因,并提出了相应的有效对策。     

太原市城市道路交通现状调查及对策研究

分析太原市城市道路交通现状,并结合城市发展规划,提出了一系列措施来改善太原市城市道路交通。     

城市道路系统规划和交通规划

城市道路系统规划与城市道路交通规划,相辅相成。城市道路系统好比是城市道路交通的硬件,是静态的交通设施;城市道路交通好比是城市道路系统的软件,是动态的交通设施。城市道路系统规划以城市用地布局为基础,以城市道路交通流量、流向为根据。否则道路走向和道路宽度等众多因素的确定,缺乏依据。只有在充分调查研究的基础上,充分了解城市人口发展规模、城市交通流量以及城市人、车流动轨迹,才有可能科学、合理地制订道路规划,使之成为具有交通功能良好的城市道路系统。同理,城市总体规划中确定的道路网系统规划以及城市用地布局规划亦是城市交通规划的重要依据,有了好的道路网才有可能合理确定城市交通规划、城市公共交通路线规划,以及公交站场位置的确定。因此上述两者应紧密结合。     

城市道路网络管理规划与建设

道路网络是城市网络物化的重要形态之一,是维持城市机能正常运转最重要的网络之一,城市路网管理规划与建设是城市可持续性发展的前提和基础,没有好的城市道路网络体系,就不可能有通畅的城市道路交通。分析了我国城市道路交通管理规划的现状和问题,提出了城市路网建设的新体系和解决城市路网建设的对策。     

城市快速发展背景下的我国城市道路规划建设问题及对策

基于我国城市快速发展背景下,分析了我国目前城市道路规划建设存在的问题,包括:城市道路规划相对静态、城市道路规划与建设不同步、城市道路规划的功能定位考虑不周、城市道路建设与既有城市建筑处于退让矛盾状态、土地开发所造成的城市道路问题等。针对存在的问题给出了以下解决对策:城市道路规划制定时序优先专项规划;连续建设,源头管控;道路规划时先主后次支,道路建设时分期分步实施;完善规范标准,灵活建设城市道路;道路交通主导土地开发,交通规划与城市发展协调;城市道路设计科学化和精细化;构建交通数据库。     

椒江城区交通拥挤问题改善措施研究

交通拥挤问题直接关系到城市的经济发展以及城市居民的生活质量,是目前我国城市交通管理面临的核心问题。结合目前椒江城区的交通现状,从静态交通和动态交通两方面对导致椒江城区交通拥挤的原因进行分析。根据引起交通拥挤的具体问题,从交通组织管理、规划以及交通控制等方面提出了椒江城区交通拥挤的改善措施,能够为有效地缓解椒江交通拥挤提供一定的理论支持。     

昆明市交通拥挤对策研究

交通拥挤是许多城市的通病,昆明市也不例外。昆明市也采用单向交通、公共交通优先、禁止左转等交通治理措施进行治理,但收效甚微。该文从不合理的城市交通规划、交通治理方式单一、低比率的公共交通出行3个方面分析了交通拥挤产生的原因,并从科学进行城市交通规划、加强交通系统管理方面提出了解决交通拥挤的对策。     

城市道路交通拥挤收费的经济学分析

城市道路属于拥挤性公共产品,客观造成了机动车用户出行决策个体化与出行成本非独立性之间的矛盾。文章通过对交通拥挤收费的经济学分析,阐述了城市交通拥挤收费是解决城市道路交通拥挤可选的有效手段。     

探究城市道路交通拥挤原因

文章从城市规划、城市交通基础设施、城市交通管理三个方面系统地分析了造成城市道路交通拥挤的原因,对于解决城市道路交通拥挤具有一定的现实意义。     

城市规划道路篇——城市道路交通管理规划方法与应用研究

城市道路交通管理规划是城市可持续性发展的前提和基础,本文分析介绍了我国城市道路交通管理规划的现状,阐述了交通管理规划目的、内容、层次及过程,论述了交通需求预测的分析方法及其相应交通需求模型在交通管理规划中的应用。     

城市交通拥堵传播规律与消散控制策略研究

解决城市交通拥堵的关键是深入理解城市交通拥堵的形成机理与演变规律,从而制定科学的管理控制策略.本文首先介绍了城市交通拥堵基本概念,以及城市交通拥堵传播规律与消散策略的最新研究进展,在此基础上重点介绍了本课题组在城市交通拥堵传播规律与消散控制策略方面的研究成果.包括采用微观与宏观相结合的方法建立拥堵传播模型,分析突发事件所导致交通拥堵传播规律,交通需求增长所导致拥堵瓶颈识别,提出动态拥堵消散控制策略.     

基于解释结构模型和MICMAC的城市交通拥堵问题分析

通过对城市交通拥堵现状的调查研究,从管理、设施和交通参与者3个方面归纳出造成城市交通拥堵的11个主要因素,建立了解释结构模型,分析了各因素间的层级关系,通过交叉影响矩阵相乘法(matriced impacts corises-multiplication appliance classment,MICMAC)分析对影响因素进行了分类,进一步分析了各因素对交通拥堵的影响,找到了造成城市交通拥堵的表层、中层和底层影响因素,为缓解城市交通拥堵问题提供了可供借鉴的依据.     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

城市交通与土地利用协调度模型研究

基于系统论的复合系统理论,结合系统协调度的本质意义,构建了城市交通-土地利用复合系统的距离协调度模型,并依此提出一种定量评价城市交通与土地利用系统协调度的新方法。本文通过对南京都市区进行实证分析,得出南京市城市交通与土地利用复合系统协调度呈凸曲线发展趋势。     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。     

城市道路交通拥堵自动判断算法研究

 与高速公路交通流特点相比较,从城市路网中交通流多数为间断流的特点出发,结合目前城市道路中所使用的交通流采集设备及信号控制设备,利用交通工程中交通流到达－离散模型对城市道路中不同类型的城市交通流进行分析,选择出符合交通流变化的数学模型对进入路段和驶出路段的交通流分别利用模型匹配,从而进行交通拥堵进行自动检测。这类算法的应用既为城市道路拥堵的自动判断提供了手段,又使得城市中所使用的智能交通设施发挥更广泛的作用。     

信号灯随机更新的城市交通网络模型

【目的】改进二维元胞自动机模型(BML模型),使其更好模拟实际城市交通网络。【方法】利用元胞自动机方法,建立信号灯随机更新的城市交通网络模型。【结果】数值模拟发现,信号灯的同步对城市交通网络的影响较大,且随机更新的引入使得网络系统的临界密度大幅度降低。【结论】同时调整信号灯的分布和信号变换周期能有效控制交通网络,解决由于信号灯随机更新所造成的系统临界密度变小的问题。     

针对城市道路拥堵的优化随机森林预测模型

为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest, YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。     

拥挤收费下出行者出行时段选择影响分析

城市机动车保有量持续增加,使得道路拥挤问题日益严峻。通过拥挤收费增加当前道路资源的利用率是解决此问题的有效手段。本文基于时空消耗理论,以社会福利最大化为目标函数建立多时段路网最优定价模型并给出算法,对高峰期时段实行3种不同额度的拥挤收费,得出对出行者出行时段的影响结果。通过算例分析,得出在时空资源固定的情况下拥挤收费对调节高峰时段与平峰时段的交通量分布、减少总出行交通量有显著作用,进而可以缓解城市道路的交通拥堵问题。     

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为了各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,本文为了准确的对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型（CS-Transformer）。该模型通过使用卷积神经网络(CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车GPS数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于卷积神经网络（CNN）、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差（MSE）为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了 19.6%、26.3%和10%。