小區開放對道路通行本文在2016年發布的推廣街區制，逐步開放住宅小區和單位大院意見的背OD段代表路段建立九宮格型小區及周邊路網模型，給定路網OD交通量、路段初始行駛時及其路網交通相關數據，將數據轉化為模型二中的OD交通量、路段初始行駛時間及道：ODLOGIT一、問題重

二、問題分數據統計中難以給出定量的值，為此建立車輛通行的數學模型。對整個交通路網進圍道路通行能力。通過交通流量分配原理，借鑒比較成容量限制—增量加載分配模LOGITOD交通量，將其等分，循環的將每份的OD交通量分配到路網中，每一次循環分配一等份的OD交通量到相應的最重新計算路網各OD間的最短路徑，下一次循環中按更新后的最短路徑分配下一等份的OD交通量。最后得出小區開放前后，整個交通路網流量分配情況，最后得到相應數據，政策處于推行初期，現有公開資料較少且難于獲取，選取現有文獻中封閉型小區實小區周邊體系提出關于小區開放的合理化建議。三、符號說nFAn路網節點rs的1/N的ODaap(r,s,twnap(rskODqrsk條出行路線上的分配概d四、模型假五、模型的建立與求路段飽和度、小區出數量及連接方式等等，然后對指標進行篩選和優化，建立綜合由于各種評價方法原理不同、適用范圍不同，下表是幾種典型綜合評價方法的比較[1]。評價方 評價基本原 優 缺

了傳統定權存在的偏提高評估的準確性、

容易做出和的判斷結果，具有較大性，需因子分析法[2]

根據原始變量的信息進

值系數，受決策者因

1 路網密度x3[4：增加交通道路的數量，必然會引起路網密度的變化，從側x5[5：小區出n可知，小區圖1小區出示意建立因子分析模型Xiai1F1ai2F2ai3F3

aimFm i1, ,

Xa1m(A,Aa a

pmX1 F1 1

XX2 FF2 2 X F p m p2運用主成分分析法確定因子變量否可以運用因子分析方法。求出相關系數矩陣的特征值i(i12,,p量ei(i1, upixp(i1, ,p)

p

A

2p

p pp

u2

ppaS2/p/ a(S2S2)/p )

iakS2/pi/i Fjij1x1ij2x2ij3x3i...jp (j3通行數據統計中難以給出定量的值，為建立車輛通行的數學模型，對整個交通路網進行考慮通過交通流量分配原理借鑒比較成容量限制—增量加載分配模型[8] LOGIT概率模型對道路阻抗[9]進行修正，然后對小區開放前后，整個交通路網進行流量分配，最后計算出路段平均延誤及交叉口平均延誤時間等數中最簡單的、最常見的阻抗公式，即公路局提供的BPR函數，其形式為： xn1crtata*(1*(a))crkkp(r,s,k)exp(*t(k)/kaexp(*tk/ap(rskOD量T(rs在第kt(k—第k條出行路線的阻抗（行駛時間t（行駛時間OD[10]：交通起止點又稱OD交通量此處做一個簡要的示意圖，簡述OD對中運用容量限制—增量加載原理進行交通分4ODAD為一交通OD對，a、b、cAD點總的交通需求量為n，根據具體的交通分配方法，可以將交通量n分配在a、b、c路徑上。5t0形成的鄰接矩陣。同時先判別小區是否開放，若否，對于周邊路口之間的OD取鄰接矩陣中單向性設置，即為該OD對交通分配時對小區路口不可達step2：初始化，將每組ODN份，即使qnq/N an=1，x0astep3：增量分配，對于上一步計算出來的tn0-1分配法，將1/NOD a分配到路網中去，這樣得到一組附加的交通量astep4：更新路段的時 xn1（1）tata*(1*(a

)) p(r,s,k)exp(*t(k)/ exp(*tk/aa tntn*p(r,s, step5：交通量累加，即xnxn1 step6如果nN，將停止計算，當前的解即是最終解前路段交通量；如果nN，令nn1，返回step3。交叉路口平均延誤時間的計算可得路段延誤時間tk t T*(1 2*(1*(S1)28*(S1)28*c

(S1)2(S1)28*cd2*(1*

*[S

1/2S(Tg)/2 T—表示周期長度g—有效綠燈時間x—為飽和流率gTc—SSc

*[S S無信號燈的交叉路口的平均延誤時間的計算

3600*d 900*T*[Sc

(S1)2 ]5v—c—道路通行能力（輛SSc策處于推行初期，現有公開資料較少且難于獲取，選取現有文獻中封閉型小區實際LOGIT概率修正分配模型中，最終求出實6這里將九宮格型小區模型圖交叉路口，從上到下，從左到右依次為A~I，各個給定初始化路段行駛時間t0。下面給出了九宮格型小區周圍最大通行能力、路段初始行駛時間、OD（v/hadaebebfcgdh表 小區周圍道路最大通行能行駛時間（min行駛時間）a2d3a4e9b3e7b8f5cd36gh42表 小區周圍路段初始行駛時OD(vecOD(vecOD(vec對(量)acgeacieagiecgie4ODlogit概率修正分配算法，利用VisualStudio14.0進時間（s時間（s間（s）間（s）abadbcb—8ecfd—edgf—9eh—efighhi表 小區開放前后各路段行駛時（vec（vec（vec（）abadbcb—ecfd—edgf—ehf—eighhi6小區開放前后各路段交通量從上述的兩個表中，可以得到以下結果：條主干道時間呈上升趨勢，認為這是小區人們占用了主干道的原因。實際小區開放前后相關原始數據本文所選擇的實際小區位于市中心，占地面積約363畝，最長邊長約810米，由道ABCDAB是主干CDE、F、G、H為支路。該區域內以居住、7延 平均 — —7量車 — —898200萬的大城市而言，各級道路寬度如下：快速路40-45米，主干45-5540-5015-30200萬的大城市、中等城市（條242市10小區道路交叉口數811流量12小區周邊道路路段等級與雙向流量（pcu/h）小區周邊道路路段等級與雙向流量（pcu/h）匯總8表13小區周邊道路路段等級與雙向流量（pcu/h）匯總各路段等級分類與初始行駛時間的計算：t 初始行駛時間14各ODOD對之間包含路段的條交交通路口ODOD對之間交通需15OD運用該模型，對簡化后的小區道路流量進行分配，運用VisualStudio14.0編程求出開放前車流量（vec/h開放后車流量（vec/h166116開放前路段延誤時間（s開放后路段延誤時間（s1661117（s開放后交叉口延誤時間（s12345181617顯示小區開放后，路口和路段的延誤時18羅列了小區的車流量，進一步解釋了小區開放的影響，有部分路段的車道路開放應遵循節約用地，利益兼顧的原則14]區的基礎資源上進行，道路選擇應充分利用原有道路，或將端頭道路相互連接；小區內包含了常見的社區、學校、行政機關、商業場所，這些區域有著本文中的小區道路均屬于城市道路中的支路，是為解決局部地區的交通30km/h；開放道路與周邊路網的連接點應選在小區原有出的位置，避免不必要的住小區級道路—是居住區的次要道路，用以解決居住區的交通聯系，道路紅線寬度住區內的支路，用以解決住宅組群的內通聯系，車行道寬度一般為4-6m。[15出時，將會大大降低居住小區出出分渠化設計方居住人，故在設計時應在出設置人行橫道、通道等行人過街設施，采取機動車設定較小面積的居住防御單位。可將原先300-800戶的防衛建筑群縮小為100-150戶，小建筑群組成的防御單位也不會太大，將小區道路與城市干道形成相互連通的網絡，可為居住小區居民出行提供的路徑選擇[16]。晚區輛他，流此時若開放小區，勢必會造成擁堵，故可以設定在早上7：00-9:00和下午8：00-20:00位禁建立和完善小區周邊體

六、模型的評價與推容量限制—增量加載分配方法，同時考慮路徑概率選擇，使用LOGIT概率分配模型對其修八、參考文 IABoCp6HHcznmSJ5IKV7IZADSWVPPYWR_Oy4NMLZRhd0y8cSF3pULioHOkD6v6bDd7qxC.2016年9月9日.主成分分析、因子分析、聚類分析的比較與應用.山東教育學院學報.24-26頁.20076.交通小區在交通規劃中若干技術問題的研究.西安電子科技大學.17-18頁.20081 .2000年10 .2006年8百科.OD .group.2016年9月日百科.BPR函數.http XD0NysUlgLq-pf- 5武連港.交叉口的延誤分析及控制方案研究.重慶交通大學交通工程，2013年6 /view/c43dc5e583c4bb4cf6ecd16c.html.2016911月和時間的C語言代碼，見支持材料problem-2。算法#include#include#include#include#define//#define//#defineN#definerow//typedefstruct{char //int //floatmatrix[MAX][MAX];//int *創建圖(用已提供的矩陣Graph*{charvexs[]={'A','B','C','D','E','F',floatmatrix[MAX][MAX]=floatcmatrix[MAX][MAX]=inti,j;Graph*//輸入"頂點數"和"邊數returnNULL;memset(pG,0,初始化"頂點數"pG->vexnum//初始化"頂點for(i=0;i<pG->vexnum;i++)pG->vexs[i]=vexs[i];//初始化"邊for(i=0;i<pG->vexnum;i++) for(j=0;j<pG->vexnum;j++){pG->matrix[i][j]=}}return}*{intprintf("MartixGraph:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++) }}voiddijkstra(GraphG,intvs,intprev[],intdist[],int{inti,j,k;intmin;intinttemp;//前驅序int //for(i=0;i<G.vexnum;{flag[i] //頂點iprev[i //];//}//對"頂點vs"flag[vs]=dist[vs]=0;//for(i=1;i<G.vexnum;{////min=for(j=0;j<G.vexnum;{if(flag[j]==0&&{k=j;}}

標記"k"為已經獲取到最短路徑flag[k]=1;////for(j=0;j<G.vexnum;{tmpG.matrix[k][j]==INFINFminG.matrix[k][j]));//if(flag[j]==0&& <dist[j]){prev[j]=k;}}}//打印dijkstra最短路徑的結果for(i=0;i<G.vexnum;i++) for(i=0;i<MAX;i++){temp=prev[i];temp=}}}voidupdate(Graph*pG,inttrace[MAX][row],inta,intneed,intb){inti,x,y,j;intave=20;intlength=0;}

pG->trans[x][y]=pG-}}}}}}int{inta1=0;inta2=2;inta3=6;inta4=8;inta5=4;intprev[MAX]={0};intdist[MAX]={0};Graph*pG;intintcount[16]=intneed[12]={300};intneed2[4]={50};intflag=0;//采用已有的"圖pG=create_example_graph(); //打印圖dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,0,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,2,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,6,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,8,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);dijkstra(*pG,4,prev,dist,trace);}}}return}和時間的C語言代碼，見支持材料problem-1。算法#include#include#include#include#define//#define//#defineN#definerow//typedefstruct{char //int //floatmatrix[MAX][MAX];//int *創建圖(用已提供的矩陣Graph*{charvexs[]={'A','B','C','D','E','F',floatmatrix[MAX][MAX]=floatcmatrix[MAX][MAX]=inti,j;Graph*//輸入"頂點數"和"邊數returnNULL;memset(pG,0,初始化"頂點數"pG->vexnum//初始化"頂點for(i=0;i<pG->vexnum;i++)pG->vexs[i]=vexs[i];//初始化"邊for(i=0;i<pG->vexnum;i++) for(j=0;j<pG->vexnum;j++){pG->matrix[i][j]=}}return}*{intprintf("MartixGraph:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++) }}voiddijkstra(GraphG,intvs,intprev[],intdist[],int{inti,j,k;intmin;intinttemp;//前驅序int //for(i=0;i<G.vexnum;{flag[i] //頂點iprev[i //];//}//對"頂點vs"flag[vs]=dist[vs]=0;//for(i=1;i<G.vexnum;{////min=for(j=0;j<G.vexnum;{if(flag[j]==0&&{k=j;}}

標記"k"為已經獲取到最短路徑flag[k]=1;////for(j=0;j<G.vexnum;{tmpG.matrix[k][j]==INFINFminG.matrix[k][j]));//if(flag[j]==0&& <dist[j]){prev[j]=k;}}}//打印dijkstra最短路徑的結果for(i=0;i<G.vexnum;i++) for(i=0;i<MAX;i++){temp=prev[i];trace[i][j]=temp;}}}voidupdate(Graph*pG,inttrace[MAX][row],inta,i