一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法技术

本发明专利技术公开了一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，包括以下步骤：对于给定的多时段动态交通限行方案，分析多时段动态交通限行方案对用户出行模式、出行时段和出行路径的影响，构建基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型；将第一阶段的输出输入第二阶段的多时段动态交通限行方案优化模型，以限行比例、限行区域和限行时段为决策变量对多时段动态交通限行方案进行优化。本发明专利技术对多时段动态交通限行方案下的用户出行选择行为进行研究，得到一个双层规划模型，下层模型为基于多时段动态交通限行方案的多模式多用户均衡模型，上层模型对多时段动态交通限行方案进行优化，提高了交通基础设施的利用率，可有效缓解城市的交通压力。可有效缓解城市的交通压力。可有效缓解城市的交通压力。

【技术实现步骤摘要】
一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法


[0001]本专利技术涉及一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，属于道路交通系统优化领域。

技术介绍

[0002]伴随着城镇化的快速发展，机动车保有量迅猛增加，城市交通拥堵现象日益严重。为缓解交通拥堵，不少国家制订了交通限行政策，且取得了显著的成效。通过实施交通限行方案，改变人们的出行方式选择，疏散拥堵路段的车流，有效管理城市道路交通车流，提高道路交通系统出行效率。
[0003]然而，城市交通需求与居民出行目的息息相关，城市居民交通需求在一天中随着时间的变化而有所不同。目前实施的限行方案虽然一定程度上缓解了交通拥堵，但是降低了交通基础设施的利用率，降低了道路交通服务水平。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法。本专利技术对多时段动态交通限行方案下的用户出行选择行为进行研究，得到一个双层规划模型。下层模型为基于多时段动态交通限行方案的多模式多用户均衡模型。上层模型对多时段动态交通限行方案进行优化，例如用户出行时间成本，消费者剩余和交通排放成本。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案是：一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1，对于给定的多时段动态交通限行方案，分析多时段动态交通限行方案对用户出行模式、出行时段和出行路径的影响，构建基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型；
[0007]步骤S2，将步骤S1的输出输入第二阶段的多时段动态交通限行方案优化模型，以限行比例、限行区域和限行时段为决策变量对多时段动态交通限行方案进行优化。
[0008]进一步的，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型中，实际交通需求Q
w
为：
[0009][0010]式中为潜在交通需求；η为弹性系数；u
w
为期望最小出行成本。
[0011]进一步的，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型中，小汽车和公共交通的模式分担率分别为：
[0012][0013][0014]式中和分别表示小汽车和公共交通的分担率；和分别表示t时段小汽车和公共交通的分担率。
[0015]进一步的，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型的目标函数为：
[0016][0017]式中β为模式选择系数；为小汽车用户在OD对w∈W的平均出行成本；为公共交通用户在OD对w∈W的平均出行成本，β
au
和β
tr
分别表示小汽车和公共交通的模式划分参数；和分别表示t时段小汽车和公共交通在OD对w∈W的平均出行成本。
[0018]进一步的，所述步骤S2基于多模式多用户均衡模型的多时段动态交通限行方案中的三个决策变量为：γ表示限行比例；B表示限行区域；表示限行时段。
[0019]进一步的，所述步骤S2基于多模式多用户均衡模型的多时段动态交通限行方案中的目标函数为：
[0020]用户出行总成本：
[0021][0022]消费者剩余：
[0023][0024]交通排放总成本：
[0025][0026]其中p为路段a∈A上的污染排放物，即一氧化碳(CO)、有机化合物(VOC)和氮氧化
物(NOx)；l
a
为路段a∈A的长度；为路段a∈A的平均行驶速度；x
t,a
为路段a∈A在 t时段的路段流量；A
p
,B
p
和C
p
分别为一氧化碳(CO)、有机化合物(VOC)和氮氧化物 (NOx)的排放系数；φ
p
为污染物p的货币价值系数。
[0027]本专利技术的有益效果是：本专利技术对多时段动态交通限行方案下的用户出行选择行为进行研究，得到一个双层规划模型，下层模型为基于多时段动态交通限行方案的多模式多用户均衡模型，上层模型对多时段动态交通限行方案进行优化，提高了交通基础设施的利用率，可有效地缓解城市的交通压力。
附图说明
[0028]图1为本专利技术的流程图。
[0029]图2为本专利技术的长沙市骨架网络示意图。
[0030]图3为本专利技术中的全时段帕累托前沿面图。
[0031]图4为本专利技术中的全时段交通限行方案图。
[0032]图5为本专利技术中的多时段帕累托前沿面图。
[0033]图6为本专利技术中的多时段交通限行方案图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下根据附图并列举实施例，对本专利技术做进一步的详细说明。
[0035]本专利技术提出了一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法。根据用户出行时间特征，分析多时段动态交通限行方案对用户出行选择行为的影响，并对多时段动态交通限行方案进行优化。第一阶段，构建基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型，分析时段动态交通限行方案对用户出行选择行为的影响，即用户出行方式，出行时段和出行路径。第二阶段，将第一阶段的输出(路段流量)输入第二阶段的多时段动态交通限行方案优化模型，以限行比例，限行区域和限行时段为决策变量对多时段动态交通限行方案进行优化。本专利技术的技术方案框架如图1所示。
[0036]第一阶段：基于多时段限行方案的多模式多用户均衡模型
[0037]本阶段通过分析用户出行时间成本，建立出行时间成本函数，进一步构建基于多时段限行方案的多模式多用户均衡模型，分析多时段动态交通限行方案对用户出行模式，出行时段和出行路径的影响。假设城市交通网络为G＝(V,A)，其中V为节点集， A为路段集。W为OD点集。实际交通需求Q
w
满足典型的弹性需求函数,表示为式(1)：
[0038][0039]式中为潜在交通需求；η为弹性系数；u
w
为期望最小出行成本。
[0040]期望最小出行成本是汽车用户和公共交通用户的对数和平均成本的函数，可以表示为式(2)
[0041][0042]式中β为模式选择系数；为小汽车用户在OD对w∈W的平均出行成本；为公共
交通用户在OD对w∈W的平均出行成本。
[0043]公共交通用户的平均出行成本为式(3)
[0044][0045]式中为公共交通用户在t时段的出行时间；为公共交通用户的时间价值系数。基于多时段动态交通限行方案，将时段分为限行时段集和非限行时段集(限行时段和非限行时段可能同时包括多个时段)。非限行时段小汽车用户的出行路径成本为式(4)
[0046][0047]式中用于描述出行路径和路段的关系.若路径k经过路段a,否则, 小汽车用户的出行时间函数c
t,a
用BPR函数表示式(5)
[0048][0049]在限行时段，由于受到限行区域和限行比例的影响，此时小汽车用户由非限行用户和限行用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对于给定的多时段动态交通限行方案，分析多时段动态交通限行方案对用户出行模式、出行时段和出行路径的影响，构建基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型；步骤S2，将步骤S1的输出输入第二阶段的多时段动态交通限行方案优化模型，以限行比例、限行区域和限行时段为决策变量对多时段动态交通限行方案进行优化。2.根据权利要求1所述的一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，其特征在于，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型中，实际交通需求Q
w
为：式中为潜在交通需求；η为弹性系数；u
w
为期望最小出行成本。3.根据权利要求1所述的一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，其特征在于，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型中，小汽车和公共交通的模式分担率分别为：共交通的模式分担率分别为：式中和分别表示小汽车和公共交通的分担率；和分别表示t时段小汽车和公共交通的分担率。4.根据权利要求3所述的一种缓解城市交通拥堵的动态交通限行方案优化方法，其特征在于，所述步骤S1基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型的目标函数为：基于多时段动态交通限行方案的多模式用户均衡模型的目标函数为：式中β为模式...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐光明，陈艳琴，钟林环，胡心磊，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：