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可变信息情报板(VMS)作为城市交通动态信息发布的重要方式,对缓解城市路网中由突发事件而引起的交通拥堵,发挥着非常重要的作用。由于交通流的随机性以及可能引起的信息集中或过剩等原因,使得VMS诱导效果并不显著,甚至造成负面影响。因此,有必要对VMS信息发布策略的特征进行研究,复杂网络方法为城市路网中这一研究提供了了一个新视角。本文定义了可以反映VMS显示屏之间相关关系的概念-VMS关联度,并应用复杂网络的相关知识,构建了的VMS关联性网络模型,提出了VMS关联网络的统计分析方法。以北京市VMS信息发布为背景,针对主要包括事故和故障车事件的突发事件,分别构建了早高峰和晚高峰时段的事故VMS关联网络和故障车VMS关联网络,通过研究VMS关联网络的性质得到了北京市事故和故障车VMS信息发布的空间特征规律,从而为VMS信息发布策略的制定与优化提供支持。首先,通过对事故网络和故障车网络的拓扑结构分析发现,二种网络均表现出了明显的小世界特性,即交通流的连续性使得各VMS显示屏之间的具有明显的关联性。事故信息的发布范围会受到交通流状况的影响,而故障车事件则相关性不大。虽然故障车网络的连通性远远不如事故网络,但其集团性明显高于事故信息网络,这与统计出的故障车信息的发布范围明显小于事故信息的发布范围是一致的。其次,论文统计了网络的加权指标,包括边权、点权和单位权,得到了事故和故障车的发生在地域上的偶然性很大,早晚高峰时段事故的严重程度地域分布差别比较大,存在受事故影响较为严重的区域的结论,并且发现事故网络的关键点早高峰更加分散,而晚高峰则相对集中;故障车在网络在早高峰和晚高峰的关键点分布都较为分散。之后,论文对网络的度、单位权和点权进行相关性分析,在此基础上对于不同的VMS信息显示屏,根据度、单位权、点权和聚类系数四个属性进行了聚类分析,将VMS划分为16个类别,每个类别分别对应一种VMS信息发布特性,并给出了早晚高峰时段事故和故障车网络中D、E类的显示屏分布图。最后,论文将VMS关联网络划分为派系,进行了社团结构挖掘,挖掘出了VMS信息发布的组团性质,并利用模块度对划分结果进行评估和优化。研究发现,事故网络和早高峰时段的故障车网络的模块度均小于0,在分析原因后论文对社团结构的划分进行了人工优化,优化后的网络模块度指标更加符合VMS关联网络属于混合网络这一事实。优化后的社团结构划分结果可作为VMS信息发布的参考策略。