基于拓扑网络复杂度分析的城市公交网络优化研究-机械工程(智能交通)专业论文.docxVIP

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万方数据 万方数据 摘要 摘 要 由于我国人口众多,群众收入总体水平还不高,所以优先发展城市公交系统符合 中国实际的交通发展战略思想。本文在国家自然基金的资助下,通过反思公交规划中 “被动满足交通需求,被动适应城市道路网络”的规划模式,以实现“居民出行效率、 公交线网运输效率和道路资源利用效率的综合优化”为目标。运用拓扑网络复杂度分 析的方法对城市道路网络和城市公交网络建模计算分析,进而对城市公交网络进行优 化。优化的目的旨在提高公交运营的效率,实现兼顾公交与社会车辆合理有序运行。 本文首先对拓扑网络复杂度分析基础进行了阐述。依据网络拓扑结构特征划分, 对城市道路网络的拓扑结构进行深入研究,对方格网式、环形放射式、自由式和混合 式等各个不同形态的城市道路网络的拓扑结构进行分析。通过对城市公交网络的拓扑 结构进行分析,系统地对无标度网络的形成、特性和代表性进行研究,将城市公交网 络拓扑结构简化表示出来。 其次利用复杂网络理论对城市公交网络进行了分析研究。利用复杂网络理论研究 城市公交网络的结构量化表示方法,对桂林市公交网络拓扑结构中的一些静态统计量 和几何性质诸如网络的度分布、簇系数和平均路径长度等参数进行量化分析,研究所 得的数据可以详实的反映网络拓扑结构的特性,并在复杂网络的基础上进行具体的分 析研究 然后建立了城市道路交叉口复杂度模型和城市道路网络复杂度模型。将道路网络 几何复杂度和路网流量复杂度相结合综合分析建立城市路网复杂度模型,运用 matlab 编程设计计算城市道路交叉口复杂度的程序。然后利用基于城市道路网络复杂度的采 样算法,依据道路属性定义道路节点对于城市道路网络复杂度的影响因子,通过模拟 电路网络串联和并联分布规律建立城市道路网络复杂度模型,利用该模型对桂林市两 江四湖范围内的道路网络进行复杂度实证分析研究。 最后建立了城市公交网络复杂度模型并进行了优化研究。利用基于城市道路网络 的复杂度模型对桂林市两江四湖范围内的公交网络进行复杂度建模分析研究。通过调 整社会车辆流量和调整公交线路达到对城市公交网络结构优化的目的。 关键词:城市道路网络、公交网络、拓扑网络、复杂网络、复杂度分析 I Abstract Abstract 万方数据 万方数据 Abstract Duo to the large amount of population in china, the overall level of crowd’s income is still not high, so developing the priority of urban public transport accords with Chinese realistic urban traffic development strategy thought. By reflecting on the planning model of meeting the demand of traffic and adapting to urban road network passively in public transport planning, the goal of integrated optimization of residents transit efficiency、public transport network efficiency and road resources using efficiency can be realized under the foundation of national natural fund. By using topology network complexity analysis method can model and calculate urban road network and urban public transport network. And then, urban public transport network can be optimized. It aims at improving efficiency of public transport operation and realizing balance buses with social vehicle running reasonable and orderly. Firstly, this paper analyzes topology network complexity basis. According to the characteristics of network topology structure division

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