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小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路車(chē)輛通行的影響針對(duì)問(wèn)題一，由分析可知小區(qū)開(kāi)放從兩個(gè)方面對(duì)周邊道路的車(chē)輛通行產(chǎn)生影響：一方面小，出車(chē)導(dǎo)車(chē)流加開(kāi)放前后周邊道平均延誤間之差（下稱(chēng)前后延時(shí)差來(lái)衡量小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路車(chē)輛通行的影響。通行模型以獲得小區(qū)開(kāi)放前后周邊道路的實(shí)時(shí)車(chē)流量從而可得前后延時(shí)差。后負(fù)的相關(guān)關(guān)系延時(shí)縮短和區(qū)出隊(duì)時(shí)間001的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。在信息較為完全的條件下，應(yīng)用問(wèn)題二中的優(yōu)化路徑選擇函數(shù)，出存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)也可以實(shí)現(xiàn)前后延時(shí)差非負(fù)的情況。針對(duì)問(wèn)題四，城市規(guī)劃部門(mén)在開(kāi)放已建成小區(qū)的時(shí)候，應(yīng)重點(diǎn)考慮開(kāi)放內(nèi)部交通復(fù)雜度低、內(nèi)部道路長(zhǎng)度短、周邊道路車(chē)流量大的小區(qū)；在新建小區(qū)時(shí)也應(yīng)考慮這些因素。交通管理部門(mén)應(yīng)重點(diǎn)加大實(shí)時(shí)路況信息的，緩解由于信息不完全而帶來(lái)的資源浪費(fèi)和效用損，得1一、問(wèn)題重述引交通狀況成為城市益凸顯的問(wèn)題，因此，建設(shè)開(kāi)放型小區(qū)并逐步開(kāi)放已建成的住會(huì)增加小區(qū)出處的交通復(fù)雜度，增加主路車(chē)輛的排隊(duì)時(shí)間，從而影響周邊道路的通行速度。所以，研究開(kāi)放小區(qū)對(duì)周邊道路通行的影響不能一概而論，應(yīng)從小區(qū)面積、地理的定量依據(jù)。問(wèn)題的提出為了更好的研究不同情況下開(kāi)放小區(qū)對(duì)周邊道路通行的影響，本文依次提出了以下題選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，來(lái)評(píng)價(jià)小區(qū)開(kāi)放如何影響周邊道路通行為研究小區(qū)開(kāi)放如何影響周邊道路通行，建立關(guān)于車(chē)輛通行的數(shù)學(xué)模型小區(qū)開(kāi)放后對(duì)周邊道路的影響與許多變量有關(guān)，例如小區(qū)的結(jié)構(gòu)以及周邊道路的結(jié)構(gòu)道路通行的影響。根據(jù)以上研究結(jié)果，從交通通行的角度出發(fā)，就小區(qū)開(kāi)放的問(wèn)題向交通管理和城市規(guī)劃部門(mén)提出合理化的建議。二、問(wèn)題分析問(wèn)題一問(wèn)題一要求選取恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)評(píng)價(jià)小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路車(chē)輛通行的影響。這里應(yīng)該首先明確小區(qū)開(kāi)放從哪些方面影響了周邊道路車(chē)輛通行？再者，這些影響因素所緩解或加體系。問(wèn)題二型，來(lái)模擬車(chē)輛在道的路徑選擇。根據(jù)道路類(lèi)型的不同將模型分解為多個(gè)子模型。利用問(wèn)題三問(wèn)題三提出了不同條件下小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路的影響可能不同，因此需要考慮小區(qū)的結(jié)構(gòu)以及周邊道路的結(jié)構(gòu)和車(chē)流量等因素。首先應(yīng)該明確哪些變量可以用來(lái)量化這些因素，并且會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系產(chǎn)生影響。再者，進(jìn)行控制變量實(shí)驗(yàn)，保證其他因素一定的條件下，改變某一行相關(guān)性分析，在統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角下，給出更加科學(xué)、合理、有說(shuō)服力的結(jié)論。問(wèn)題四2給會(huì)定期發(fā)布內(nèi)部課講義、各種數(shù)學(xué)建模資料、以及春哥獨(dú)家整理的。資料主要包括：優(yōu)秀、優(yōu)秀框架分析、排版格式問(wèn)題匯總、各種模版、各種數(shù)學(xué)建模PDF、各種算法源代碼以及源代碼使用說(shuō)明以及歷（2）：shumohome，并回復(fù)“者”按照要求操作即可 （1）排版與格式——在國(guó)賽評(píng)閱中，評(píng)閱用時(shí)非常短，閱卷者會(huì)首先看一篇論理交通來(lái)實(shí)現(xiàn)交通通行的最優(yōu)化。三、模型假設(shè)假設(shè)內(nèi)容小區(qū)周邊道路均為雙車(chē)道，即同方向只有一條機(jī)動(dòng)車(chē)小區(qū)周邊道路在機(jī)動(dòng)車(chē)道和非機(jī)動(dòng)車(chē)道之間設(shè)有分隔研究的車(chē)輛只包含四小區(qū)周邊道路坡度為0受小區(qū)開(kāi)放影響的道路只包括與小區(qū)出處車(chē)流存在分、合流現(xiàn)象的道路及小區(qū)內(nèi)部道路的替代道路。(更詳細(xì)的圖示見(jiàn)5.11)若在小區(qū)出處設(shè)有交通信號(hào)燈，則允許車(chē)輛左轉(zhuǎn)進(jìn)出小區(qū)。否則，小區(qū)出處不允許機(jī)動(dòng)車(chē)左轉(zhuǎn)。不考慮路面車(chē)及停車(chē)位的影響不考慮交通事故的影響及大范圍違法穿行的情況車(chē)輛進(jìn)入小區(qū)周邊道路的概率分布滿足平穩(wěn)性假設(shè)小區(qū)開(kāi)放前進(jìn)出小區(qū)的車(chē)輛很少，因此不考慮小區(qū)開(kāi)放前出處的因車(chē)輛分、合流現(xiàn)象產(chǎn)生的延誤時(shí)間。假設(shè)可行性在四車(chē)道或六車(chē)道的條件下，當(dāng)?shù)来嬖跓o(wú)信號(hào)燈交叉，車(chē)輛更傾向于靠簡(jiǎn)化為只考慮雙車(chē)道的情況。在交通較為擁堵的路段，才值得討論是否有必要開(kāi)放小區(qū)來(lái)疏散交通。若該通暢，則在短時(shí)間內(nèi)沒(méi)有必要耗費(fèi)財(cái)力物力、承擔(dān)安全風(fēng)險(xiǎn)來(lái)開(kāi)放小區(qū)。因此本文將研究的對(duì)象定位于已經(jīng)或有明顯趨勢(shì)出現(xiàn)交通擁堵的路段。在這種路段中，如果在小區(qū)出處不設(shè)信左轉(zhuǎn)進(jìn)入小區(qū)，是合理的。四、符號(hào)說(shuō)明符含單小區(qū)開(kāi)放前后周邊道路平均延誤時(shí)間h有信號(hào)燈的交叉路口平均延誤時(shí)h無(wú)信號(hào)燈的交叉路口平均延誤hn有信號(hào)燈的交叉路口的個(gè)-m無(wú)信號(hào)燈的交叉路口個(gè)-T信號(hào)燈h有效綠燈時(shí)h3x道路飽和-R道路實(shí)時(shí)交通pcu/C道路設(shè)計(jì)通行能pcu/行人自行車(chē)修-右轉(zhuǎn)修正系-r主路右轉(zhuǎn)車(chē)的比-右轉(zhuǎn)車(chē)轉(zhuǎn)換系-車(chē)身長(zhǎng)轉(zhuǎn)彎角橫向力系-h標(biāo)準(zhǔn)飽和車(chē)頭時(shí)v暢通時(shí)車(chē)流的平均速km/單位時(shí)間間-s以單位時(shí)間內(nèi)的位移衡量的周邊道路-每個(gè)單位時(shí)間間隔內(nèi)車(chē)輛位-車(chē)輛進(jìn)入道路-t暢通情況下車(chē)輛直行通過(guò)計(jì)算截面的平均耗h小區(qū)內(nèi)部道路長(zhǎng)小區(qū)內(nèi)部道路節(jié)點(diǎn)個(gè)-五、模型建立與求解問(wèn)題一問(wèn)題分析②②④③①4提高了周邊道路的通行能力；另一方面，小區(qū)開(kāi)放后，由于進(jìn)出小區(qū)的車(chē)輛不再僅限于小區(qū)的，的然區(qū)出復(fù)而主車(chē)輛排隊(duì)時(shí)間，降低了周邊道路的通行速度。車(chē)流量和通行速度的共同點(diǎn)在于它們都直接影響了道路的擁堵程度，因此應(yīng)選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)量化小區(qū)開(kāi)放前后周邊道路的擁堵情況的變化，以此反映小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路通行的影響。目前較為普遍的衡量道路擁堵情況的指標(biāo)是由交通發(fā)展“交通擁堵指對(duì)誤時(shí)的響：方，由小車(chē)速降，導(dǎo)后車(chē)輛隊(duì)出度上縮短了車(chē)流方向有信號(hào)燈交叉路口的延誤時(shí)間。指標(biāo)選取時(shí)差）可以有效評(píng)價(jià)小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路通行的影響。定義前后延時(shí)差DT如下： DTYDTiYDTiNDTj ii式中，n為受影響周邊道路有信號(hào)燈的交叉路口數(shù)量，m為小區(qū)出數(shù)量，YDTb為小區(qū)開(kāi)放前周邊道第i個(gè)有信號(hào)燈的交叉口路口處的平均延誤時(shí)間，YDTa為小區(qū)開(kāi)放后周邊道第i個(gè)有信號(hào)燈的交叉口路口處的平均延誤時(shí)間NDTj為小區(qū)j個(gè)無(wú)信號(hào)ii本文只考慮靠近小區(qū)出一側(cè)的車(chē)道情況，因?yàn)橛?.1中的基本假設(shè)第六條可知“若在小區(qū)出處設(shè)有交通信號(hào)燈，則允許車(chē)輛左轉(zhuǎn)進(jìn)出小區(qū)。否則，小區(qū)出處不允許機(jī)動(dòng)車(chē)左轉(zhuǎn)”，所以在遠(yuǎn)離小區(qū)出的道不存在合、分流效應(yīng)，因此沒(méi)有NDT，可以看作下面對(duì)式（5.11）中的變量YDTNDT有信號(hào)燈的交叉路口平均延誤時(shí)間YDT由參考文獻(xiàn)[1]YDT計(jì)算公式為： t0.5T1gYDT T 1min1,xtg T 式中：T 為信號(hào)燈周期長(zhǎng)度，即為信號(hào)燈在紅黃綠之間變化一次所需要的時(shí)間。tg為有效綠燈時(shí)間，具體計(jì)算方式見(jiàn)式（5.1.3）。飽和率xRC，其中R為道路的實(shí)時(shí)交通量。 為道路的設(shè)計(jì)通行能力，由于本文研究的是同向一條車(chē)道的一般城市道路，限速由參考文獻(xiàn)[3]可知，有效綠燈時(shí)間tg為一周期內(nèi)能夠用于以飽和流率通行的時(shí)間，計(jì) 5由于嚴(yán)禁闖紅燈的規(guī)定，停車(chē)線內(nèi)的部分車(chē)輛開(kāi)始采取制動(dòng)措施，因此越過(guò)停車(chē)線的車(chē)流率由飽和率逐漸的降下來(lái)，由此帶來(lái)的損失時(shí)間稱(chēng)為黃末損失時(shí)間。小區(qū)平均延誤時(shí)繪制小區(qū)出示意圖如下圖所示，可知在主路右轉(zhuǎn)進(jìn)入小區(qū)的交通模式下，主路右轉(zhuǎn)車(chē)輛或停車(chē)等待進(jìn)入小區(qū),容易在轉(zhuǎn)彎節(jié)點(diǎn)（小區(qū)處形成局部交通瓶頸，從而引起主路路段通行能力的降低。2由參考文獻(xiàn)[4]可知，在干擾車(chē)流①的影響下，主流向通行能力 的計(jì)算公式為1Cx1

fR則由參考文獻(xiàn)[5]知fRpb0.8。fR為右轉(zhuǎn)修正系數(shù)計(jì)算公式如下：Rf R100

ELch其中，由參考文獻(xiàn)[4]可知，r為主路右轉(zhuǎn)車(chē)的比例ER為右轉(zhuǎn)車(chē)轉(zhuǎn)換系數(shù)；參數(shù)Lc為車(chē)身長(zhǎng)度，默認(rèn)值為0.005km；40為橫向力系數(shù)，一般取0.18h為標(biāo)準(zhǔn)飽和車(chē)頭時(shí)距，默認(rèn)值為0.0025km。在此基礎(chǔ)上，本文提出了小 平均延誤時(shí)間 的概念，計(jì)算公式如下1/ NDT iCt 速，默認(rèn)為城市道路的限定速度50km/h。1/C1為在分流效應(yīng)的影響下，1輛車(chē)通過(guò)計(jì)算斷面的耗時(shí)。則1/C1t為分流效應(yīng)下一輛車(chē)在小 的延誤時(shí)間，再乘以所有車(chē)各自1/ 的順序之

i，可得平均延6問(wèn)題二問(wèn)題分析為研究受小區(qū)開(kāi)放影響的周邊道車(chē)輛通行的情況，將車(chē)輛看作元胞，利用元胞自動(dòng)機(jī)內(nèi)部及周邊道路的車(chē)輛通行情況，從而可計(jì)算得到各條道的實(shí)時(shí)交通量R，進(jìn)而可根據(jù)式（5.1.2（5.14求得兩種交叉路口的平均延誤時(shí)間，代入式（5.11中求得周邊道路的前后延時(shí)差T。模型建立由參考文獻(xiàn)[6]可知，元胞自動(dòng)機(jī)是一種狀態(tài)離散的理想的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型，元胞的狀態(tài)時(shí)和空上是有的元胞動(dòng)的基單是夠自狀的元，的狀態(tài)由自身狀態(tài)和鄰近元胞的狀態(tài)決定。由于本文研究的道路是同向單車(chē)道，所以可將傳統(tǒng)的二維元胞自動(dòng)機(jī)簡(jiǎn)化。根據(jù)題意，將車(chē)輛看作元胞，本文構(gòu)建的元胞自動(dòng)機(jī)模型規(guī)則如下：元胞位于二維網(wǎng)格之中。根據(jù)假設(shè)的默認(rèn)數(shù)據(jù)，車(chē)輛車(chē)頭距平均為5米，故500米長(zhǎng)道路相當(dāng)于100個(gè)網(wǎng)格，因?yàn)檐?chē)道為同向單車(chē)道，所以二維網(wǎng)格10個(gè)網(wǎng)1個(gè)網(wǎng)格元胞的狀態(tài)考慮前方鄰居元胞前進(jìn)規(guī)則：當(dāng)前面一個(gè)網(wǎng)格沒(méi)有車(chē)時(shí)，元胞前進(jìn)，否則選擇不前進(jìn)元胞更則當(dāng)元胞到二維網(wǎng)格邊界，即為交叉路口時(shí)，將其從二維網(wǎng)格上剔除所在道的位移等信息。車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)：在區(qū)域內(nèi)沒(méi)有其他車(chē)輛或者道路完全通暢、車(chē)輛車(chē)輛進(jìn)入研究區(qū)域的模型在本模型中，我們以單位時(shí)間里車(chē)輛出現(xiàn)的不同概率來(lái)模擬不同的車(chē)流量。設(shè)每個(gè)單位時(shí)間內(nèi)，車(chē)輛以概率進(jìn)入研究區(qū)域。同時(shí)，我們?cè)O(shè)置新進(jìn)入的車(chē)輛為初始狀態(tài)，即該車(chē)處于入口路的末端位置（著交叉口的選擇）。一般道的車(chē)輛通行模該模型針對(duì)的是不在交叉口的車(chē)輛的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，計(jì)算機(jī)模擬步驟如下圖3一般道車(chē)輛運(yùn)行示意7設(shè)周邊道路長(zhǎng)度為s，每個(gè)單位時(shí)間間隔t內(nèi)，車(chē)輛位移為s0Step1：置車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)為所在道路不變，位移加1Step2：檢查該車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)是否與其他車(chē)輛的狀態(tài)。若，轉(zhuǎn)至Step3，否則，轉(zhuǎn)Step4.Step3：置車(chē)輛狀態(tài)不變，結(jié)束Step4：置車(chē)輛狀態(tài)為車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)，結(jié)束無(wú)信號(hào)燈的交叉路口車(chē)輛通行模型無(wú)信號(hào)燈的交叉口，包括小區(qū)內(nèi)的交叉口及小區(qū)的出其中，小區(qū)處的交叉口示意圖如圖4所示，出口方向道路有2條：右轉(zhuǎn)進(jìn)入小區(qū)道路①和繼續(xù)直行的道路②，相當(dāng)于關(guān)于是否進(jìn)入小區(qū)的0-1模型。小區(qū)出口處的交叉口意圖如圖5②②圖4小區(qū)處的交叉口示意圖5小區(qū)出口處的交叉口示意些下我設(shè)往車(chē)不。息全情，駛道之前，車(chē)輛駕駛員無(wú)法判斷哪一條道路更加通暢，因此隨機(jī)選擇一條道路進(jìn)入。因此，定義路徑選擇方案為“等概率隨機(jī)選擇前方路徑方案”，具體內(nèi)容如下：設(shè)該車(chē)當(dāng)前所在的道路為A，則路徑選擇過(guò)程如下Step1：得到道路A所能通過(guò)的道路集合Step2：從道路集合Q中，按等概率的方式任意選出一條路作為選中的道Step3：置車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)為所選的道路，位移置1Step4：檢查該車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)是否與其他車(chē)輛的狀態(tài)。若，轉(zhuǎn)至Step5，否則，轉(zhuǎn)Step6.Step5：置車(chē)輛狀態(tài)不變，結(jié)束Step6：置車(chē)輛狀態(tài)為車(chē)輛的預(yù)狀態(tài)，結(jié)束只能有一輛車(chē)到達(dá)出口路的開(kāi)始點(diǎn)，若有多輛車(chē)到達(dá)出口處的交叉口，則會(huì)有車(chē)需要等待。即該模型本身已經(jīng)模擬實(shí)現(xiàn)了出口處的合流排隊(duì)情形，無(wú)需再單獨(dú)計(jì)算該部分的排隊(duì)延時(shí)。有信號(hào)燈的交叉路口車(chē)輛通行模型8定義L(t)為交通信號(hào)燈狀態(tài)

L(t)

0,1,當(dāng)車(chē)輛處于有信號(hào)燈的交叉路口時(shí)，狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型如Step1：判斷交通信號(hào)燈的狀態(tài)，若L(t)1成立，執(zhí)行Step2；否則，執(zhí)行模型改進(jìn)考慮到現(xiàn)代科技的發(fā)展在一定程度上緩解了信息不完全帶來(lái)的效用損失，比如交通發(fā)展官網(wǎng)每15分鐘發(fā)布一次實(shí)時(shí)的全市交通路段擁擠狀況，并且小區(qū)開(kāi)放后可在小區(qū)出附近設(shè)立監(jiān)測(cè)點(diǎn)，實(shí)時(shí)發(fā)布小區(qū)內(nèi)部車(chē)輛數(shù)目及“交通擁堵指數(shù)”，以便于試圖借路小區(qū)的車(chē)輛駕駛員合理地選擇路徑。因此，有必要對(duì)路徑選擇函數(shù)加以改進(jìn)。定義新的路徑選擇規(guī)則為：在從道路集合Q中選擇道路時(shí)，不再以等概率隨機(jī)選擇，而是根據(jù)選擇，其中道j的函數(shù)weightj定義如下：weight

klkR,當(dāng)該路 沒(méi)有其他車(chē)輛占據(jù) klkRMyV，當(dāng)該路 被其他 其中，k1和k2是函數(shù)的設(shè)計(jì)參數(shù)，在本實(shí)驗(yàn)中均取1；MyV是一個(gè)修正因子，其值k1lk2R的最大值。l是該路的邏輯距離，即車(chē)輛通過(guò)該路需要多少Q(mào)中函數(shù)值最小的那條路。問(wèn)題三表1影響因素及量化變量對(duì)應(yīng)因變小區(qū)周邊道路結(jié)小區(qū)內(nèi)道路的長(zhǎng)度sc（即周邊可替代路的長(zhǎng)度小區(qū)內(nèi)部道路結(jié)小區(qū)內(nèi)道路節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)小區(qū)周邊道路車(chē)流量車(chē)輛進(jìn)入該研究區(qū)域的概率首先，考慮簡(jiǎn)化的小區(qū)模型5.3.1，即不存在分、合流效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上考慮5.3.2中的小區(qū)，即存在分、合流效應(yīng)，對(duì)該小區(qū)內(nèi)道路的sc和小區(qū)周邊道路車(chē)流量R進(jìn)行控制變量不存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)基本模型考慮如下小區(qū)類(lèi)型，受小區(qū)開(kāi)放影響的道路有①和②兩條，因?yàn)樾^(qū)出位于十字路口某一出口方向，因此小區(qū)出處不存在合流與分流的現(xiàn)象，車(chē)流只受信號(hào)燈的控制，前后延時(shí)差T只與有信號(hào)燈的交叉路口的平均延誤時(shí)間YDT有關(guān)。9③圖5不存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)示意sc100s0，tgT0.25，T20R0.5。用Matalb實(shí)現(xiàn)問(wèn)題二的車(chē)輛通行模型，得到平均延時(shí)如下圖所示：圖6類(lèi)型1小區(qū)開(kāi)放對(duì)平均延時(shí)的YDT的影響，當(dāng)小區(qū)開(kāi)放后，小區(qū)內(nèi)部道路③分擔(dān)了周邊道路的一部分車(chē)流量，降低了周邊道路的通行壓力，因此有效的提高了通行能力。另一方面，由于小區(qū)出不存在分流和合流現(xiàn)象，小區(qū)開(kāi)放不會(huì)降低道路的通行速度。因此，該類(lèi)小區(qū)開(kāi)放后有利于周邊道路的通行?？刂谱兞繉?shí)驗(yàn)當(dāng)小區(qū)內(nèi)部的道路結(jié)構(gòu)和周邊道路結(jié)構(gòu)變化時(shí)，小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路通行的影響不同。為研究這一問(wèn)題，分別對(duì)小區(qū)內(nèi)部道路長(zhǎng)度sc、小區(qū)周邊道路車(chē)流量R和小區(qū)內(nèi)部道路節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)num進(jìn)行控制變量實(shí)驗(yàn)。7類(lèi)型1小區(qū)內(nèi)道路距離對(duì)平均延時(shí)的影num 則可認(rèn)為小區(qū)內(nèi)部道路節(jié)點(diǎn)數(shù)num2；若兩條道路之間有兩條道路將二者 ，如圖9所示，則可認(rèn)為小區(qū)內(nèi)部道路節(jié)點(diǎn)數(shù)num4。部道路節(jié)點(diǎn)數(shù)目關(guān)系如圖10所示：圖10平均延誤時(shí)間和小區(qū)內(nèi)部道路節(jié)點(diǎn)數(shù)目關(guān)系后延時(shí)差DT越小。③小區(qū)周邊道路車(chē)流量R對(duì)平均延時(shí)的影響用SPSS對(duì)周邊道路車(chē)流量R和前后延時(shí)差DT作相關(guān)性分析，得到結(jié)果如下表。表2類(lèi)型1小區(qū)周邊道路車(chē)流量與平均延誤時(shí)間差值相關(guān)性分析小于0.01，即在0.01的水平上呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。為更直觀的反映二者的關(guān)系，繪出不同R值下的平均延遲時(shí)間隨研究時(shí)間t的變化示圖圖11類(lèi)型1小區(qū)周邊道路車(chē)流量對(duì)平均延時(shí)的影響（二維圖由上圖直觀可知，保持其他變量不變時(shí)，小區(qū)周邊道路車(chē)流量R變化時(shí)，小區(qū)開(kāi)放前后平均延遲時(shí)間的差值并非隨之單調(diào)變化，即存在一個(gè)最優(yōu)的周邊道路車(chē)流量R，使得小Rx軸，以時(shí)間t為y軸，以前后延時(shí)差DT為z軸建立空間直角坐標(biāo)系，繪出如下三維圖像如下：圖12類(lèi)型1小區(qū)周邊道路車(chē)流量對(duì)平均延時(shí)的影響（三維從上圖可以看出，前后延時(shí)差DT一直為正。前后延時(shí)差DTR的變化呈現(xiàn)出一個(gè)先增后減的趨勢(shì)，即可以求出當(dāng)DT最大時(shí)的周邊道路車(chē)流量。存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)基本模型CCBA（分流點(diǎn)圖13存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)示意的現(xiàn)象。造成平均延誤的因素有以下三點(diǎn)A點(diǎn)的車(chē)輛分流導(dǎo)致的后方車(chē)輛車(chē)流排隊(duì)時(shí)間增加、B點(diǎn)的信號(hào)燈導(dǎo)致的延誤、C點(diǎn)的車(chē)輛合流導(dǎo)致的后方車(chē)輛車(chē)流排隊(duì)時(shí)間增加。車(chē)輛由主路進(jìn)入小區(qū)的比例為05。用 圖14類(lèi)型2小區(qū)開(kāi)放對(duì)平均延時(shí)之差的影 這是由于觀察初期車(chē)輛較少，小區(qū)開(kāi)放的分流作用對(duì)B點(diǎn)的信號(hào)燈延遲改善程度有限，但在小區(qū)（A點(diǎn)由于后方車(chē)輛排隊(duì)進(jìn)入，產(chǎn)生了較大的延遲時(shí)間。在觀察時(shí)間中期，雖然平均延時(shí)的差值波動(dòng)仍很大，但大多數(shù)為正值，由于在個(gè)別的時(shí)間段里，進(jìn)入小區(qū)的車(chē)輛過(guò)飽和，導(dǎo)致在A點(diǎn)和C控制變量實(shí)驗(yàn)當(dāng)小區(qū)內(nèi)部的道路結(jié)構(gòu)和周邊道路結(jié)構(gòu)變化時(shí)，小區(qū)開(kāi)放對(duì)周邊道路通行的影響不同。為研究這一問(wèn)題，分別對(duì)小區(qū)內(nèi)部道路總距離s和小區(qū)周邊道路車(chē)流量R進(jìn)行控制變量實(shí)驗(yàn)。圖15小區(qū)內(nèi)道路距離對(duì)前后延時(shí)差為負(fù)值的比率的SPSS進(jìn)行相關(guān)性表3類(lèi)型2小區(qū)內(nèi)道路距離與平均延誤差值為負(fù)的比率相關(guān)性分析t 小區(qū)周邊道路車(chē)流量對(duì)平均延時(shí)的影保持其他變量不變，改變小區(qū)周邊道路車(chē)流量 ，得到平均延遲時(shí)間的數(shù)值變化表4類(lèi)型2小區(qū)內(nèi)道路車(chē)流量與平均延誤差值為負(fù)的比率相關(guān)性分析用SPSS對(duì)周邊道路車(chē)流量R和平均延誤時(shí)間差值為負(fù)的比率作相關(guān)性分析，得到結(jié)果如下表。由表中數(shù)值可知，相關(guān)系數(shù)為0.914，p值小于0.01，在0.01的水平下呈現(xiàn)出顯著的基于優(yōu)化的路徑選擇函數(shù)分析存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)考慮5.2.3中優(yōu)化的路徑選擇函數(shù)，對(duì)存在分、合流效應(yīng)的小區(qū)進(jìn)行分析。假設(shè)小區(qū)內(nèi)sc80s0tgT0.25T20R0.35路進(jìn)入小區(qū)的比例為 。得到小區(qū)開(kāi)放對(duì)平均延時(shí)之差的影響的圖像如下圖16類(lèi)型2小區(qū)開(kāi)放對(duì)平均延時(shí)之差的影響（基于優(yōu)化路徑區(qū)開(kāi)放后有效的降低了平均延時(shí)，從而對(duì)周邊道路的通行有正效應(yīng)。由參考文獻(xiàn)[1]全的現(xiàn)狀，使道路使用者可以有效的選擇能夠最快到達(dá)目的地的道路。本資料由：數(shù)模之家（春哥帶你學(xué)建模）收集 ，需 數(shù)學(xué)建模資料添 問(wèn)題四對(duì)城市規(guī)劃部門(mén)的建議對(duì)周邊道路的車(chē)輛通行產(chǎn)生有利的影響；同樣，在新建小區(qū)時(shí)也應(yīng)考慮這些因素。對(duì)交通管理部門(mén)的建議交通管理部門(mén)應(yīng)重點(diǎn)加大實(shí)時(shí)路況信息的，緩解由于信息不完全而帶來(lái)的資源浪費(fèi)和行的正效應(yīng)最大。六、模型評(píng)價(jià)與改進(jìn)模型評(píng)價(jià)該模型較為全面的考慮了現(xiàn)實(shí)情況，根據(jù)車(chē)輛所在道路類(lèi)型將車(chē)輛通行模型抽象為若干子模型，確保了思維的科學(xué)性和邏輯的嚴(yán)密性。在模型求解時(shí)，充分利用了等數(shù)學(xué)軟件比較好的解決了問(wèn)題，并且得到了較模型改進(jìn)該模型假設(shè)道路坡度為0，在之后的工作中可以將周邊道路的坡度納入考慮當(dāng)中，使得模型更具普適性。道將有助于減緩車(chē)輛擁堵的情況更加客觀的反映出真實(shí)的情況，這將使得模型更具泛化能力。該模型假設(shè)車(chē)輛到來(lái)滿足平穩(wěn)性，而實(shí)際生活中車(chē)流量到來(lái)明顯的存在時(shí)間趨勢(shì)，例如早晚下班車(chē)流量明顯要多于其他時(shí)刻。因此，可以變化車(chē)輛到來(lái)的方式，使其更加貼合小區(qū)開(kāi)放時(shí)刻及時(shí)間長(zhǎng)度的政策。七、參考文獻(xiàn)[1].城市交通擁堵對(duì)策——封閉型小區(qū)交通開(kāi)放研究[D].長(zhǎng)沙:長(zhǎng)沙理工大學(xué),[2CJJ37-2012,城市道路工程設(shè)計(jì)規(guī)范[3].信號(hào)控制交叉口有效綠燈時(shí)間計(jì)算方法研究[J].山西建筑,2015,41(4):125-[4],,.考慮進(jìn)出交通影響的路段通行能力計(jì)算方法[J].中國(guó)公路學(xué)報(bào)2009,22(5):83-[5]張.道路通行能力理論[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),[6]孫增輝.車(chē)道被占用對(duì)城市道路通行能力的影響[Z].:大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽組附注：以下均為本次比賽過(guò)程中有用的執(zhí)行程序或函1、道路運(yùn)行情況模擬Tmax %考慮的時(shí)間的上限carnum %carnumfieldCarNum %fieldCarNum進(jìn)入小區(qū)的車(chē)輛數(shù)%beta=8; %1-alpha10,為出現(xiàn)車(chē)的概率，體現(xiàn)車(chē)流量fieldCapure=800;%小區(qū)內(nèi)道路的承載量fieldDistance=80;%小區(qū)內(nèi)道路的邏輯長(zhǎng)度f(wàn)Rpb=0.8; R %主路進(jìn)入小區(qū)的比L1 %車(chē)身長(zhǎng)度h=0.0025; alpha=pi/4; mu %橫向力系數(shù)v %車(chē)輛t_avg=L1/v; ER=(L1+alpha*R)/(h*sqrt(127*R*mu);fR100/(100R*(ER%右轉(zhuǎn)修正系theta= delay=zeros(Tmax,1);%記錄延T20路燈周期Tg5Carcell(carnum,1);%CarCar0 %Car是所有的distance表示在這條的位置,state表示是否在區(qū)域里，1在里面，0在外t0Dt=cell(t,1);%每個(gè)時(shí)刻的平均延誤Dt0cell(t,1)Light0Light0roadnum %roadnum是所有的OutroadOutroad(1)=Inroad=[2,3];%與相連的路FieldRoad=[];%小區(qū)內(nèi)的路FieldRoad(1)=3;Troad=zeros(roadnum,1);%每條的路燈周Tgroad=zeros(roadnum,1);%每條綠燈時(shí)zeros(roadnum,roadnum)0=zeros(roadnum,roadnum);%路的可達(dá)性矩陣Roadcapturezeros(roadnum,1);%Roadcapture路的設(shè)計(jì)承載量Roadcarnum=zeros(roadnum,1);%Roadcarnum路當(dāng)前有的車(chē)數(shù)量Roadcarnum0zeros(roadnum,1)%Roadcarnum路當(dāng)前有的車(chē)數(shù)量Roaddistance=zeros(roadnum,1);%Roaddistance路的距離Roaddt=zeros(roadnum,1);%Roaddt每條的平均延遲時(shí)間Roadcapture=[1000,1000,1000,1];Roadcapture(3)=fieldCapure;Roadcapture=Roadcapture';Roaddistance=[100,100,100,1];Roaddistance(3)=fieldDistance;Troad(:)=Tgroad(:)==0=[0,0,0,0;1,0,0,0;0,0myres=zeros(500,4);Flag=[0,1,0,0]';mainflow=3600*(1-beta/10); fort=1:Tmax%%%%%%判斷當(dāng)前是否有車(chē)到來(lái)0沒(méi)有，1Dt{t}=Dt0{t}=ra=ifra>=beta/10ra=1;ra=ifra==1carnum=carnum+1;car.road=1;car.distance=

car.state=1;Car{carnum}=car;Car0{carnum}=Roadcarnum(1)=Roadcarnum(1)+1;Roadcarnum0(1)=Roadcarnum0(1)+1;Light=mod(t,T);ifLight<=TgLight=Light=forcari=1:carnumif(Car{cari}.state==0)%%不考慮小ifLight==1%%%綠燈時(shí)[nextroad,nextdistance,nextstate 0,Car0Roaddistance,Outroad,Roadcarnum0)函數(shù)nextdir返回cari這輛車(chē)下一次所在的路的在的距離else%%%%紅燈時(shí)[nextroad,nextdistance,nextstate Roadcarnum0(Car0{cari}.road)=Roadcarnum0(Car0{cari}.road)-1;Car0{cari}.road=nextroad;Car0{cari}.distance=nextdistance;Car0{cari}.state=nextstate;ifnextstate==Roadcarnum0(nextroadRoadcarnum0(nextroad)+1;%%%%%%當(dāng)前%%考慮小區(qū) ifLight==1%%%綠燈時(shí) nextdir返回cari這輛車(chē)下一次所在的路的在的距離[nextroad,nextdistance,nextstate]=myres(t,1)=nextroad;myres(t,2)=nextdistance;myres(t,3)=nextstate;myres(t,4)=cari;Roadcarnum(Car{cari}.road)=Roadcarnum(Car{cari}.road)-1;Car{cari}.road=nextroad;Car{cari}.distance=nextdistance;Car{cari}.state=nextstate;ifnextstate==Roadcarnum(nextroadRoadcarnum(nextroad)+1;%%%%%%當(dāng)前這if(ra==1&&ismember(nextroad,FieldRoad))fieldCarNum=fieldCarNum+1;theta=theta+if(theta>=theta=theta-0.3;theta=if(carnum>R=R*0.5+0.5*fieldCarNum/ER(L1alph*R)/(h*sqrt(127*R*mu));%右轉(zhuǎn)車(chē)轉(zhuǎn)換系數(shù)fR=100/(100+R*(ER-1));%右轉(zhuǎn)修正系數(shù)x=(mainflow)/Roadcapture(1);%道路飽和度C1=x*(fRpb+fR); NDT(1/C1t_avg*(1/t_avg1*t_avg2

Dt{t}=theta*NDT;delay(t)=Dt{t};dt=Dt{t}=Dt{t}+dt0Dt0{t}=Dt0{t}+dtDelta=cell2mat(Dt0)-cell2mat(Dt);save(strcat(num2str(beta),'dtDelta_6.mat'),'dtDelta');save(strcat(num2str(beta),'Dt_6.mat'),'Dt');ce,Outroad,RoadCarNum)%函數(shù)nextdir返回cari這輛車(chē)這一秒之nextroad1s%nextdistance：1s后在距路的邏輯距nextstate1scari %RoadCarNum:當(dāng)前每條有多少carCar{cari}當(dāng)前正在考慮的車(chē)nextroad=car.road;nextdistance=ar.distance;ifcar.distance>=Roaddistance(Car{cari}.road)&&nextstate=0;nextstate=nextdistance=nextdistance+1;if(Roaddistance(nextroad)<nextdistance)nextroad= RoadCarNum)交叉路口選擇路的方向nextdistance=1; %disp(strcat('changeroadto',num2str(nextroad)));fori=1:(cari-if(Car{i}.state==1&&Car{i}.road==nextroadCar{i}.distance==%%%%車(chē)輛不能走nextroad=car.road;nextdistance=car.distance;stance,Outroad,RoadCarNum)%函數(shù)nextdir返回cari這輛車(chē)這一秒之nextroad1s%nextdistance：1s后在距路的邏輯距nextstate1scari %RoadCarNum:當(dāng)前每條有多少carCar{cari}當(dāng)前正在考慮的車(chē)nextstate=1;nextroad=car.road;nextdistance=car.distance;ifcar.distance>=Roaddistance(Car{cari}.road)&&nextdistance=nextdistance+1;if(Roaddistance(nextroad)<nextdistance)nextroad= RoadCarNum)交叉路口選擇路的方向nextdistance=1;fori=1:(cari-if(Car{i}.state==1&&Car{i}.road==nextroad&&Car{i}.distance==nextdistance)%%%%車(chē)輛不能走n