考虑到人口分布和中心商务区的路网格局分析
引言
一直被公认为是网络设计问题（NDP）的一个关键组成部分的道路网络格局是在交通科学的一个重要问题。
对NDP的详细评论，读者可以去看参考文献第一到十。事实上，道路网络格局问题决定了道路网络中的各种元素的空间分布。在现实中，交通规划策划人一般都主要关注哪一种城市道路网模式更合适。这是因为，合理的道路网络规划和布局，不仅可以减少交通拥堵和产生空间集聚经济，而且还节省投资成本。因此，道路网络模式问题已经成为过去几十年来交通科学研究中最为活跃的研究领域之一。根据地理学的观点，道路网络模式可以从人和城市的物理方面进行研究。
从人的方面分析，路网格局呈现出随人口分布的空间格局。最近，很多论文都着重于从人的方面分析道路网络模式。例如，亚民等人提出了人口分布与道路系统之间的协同进化模型，可以在城市交通基础设施中观测到带式和星型的特征，从而产生全局特征。巴塞洛缪和弗拉米尼开发了一个描述经济机制对人口的分布和道路网络的拓扑演化影响的基本模型。加西亚·洛佩兹提出了从1991年至2006年间在大城市巴塞罗那人口位置模式的改变对交通的改善效果。
从城市的物理方面分析，很难想象，交通拥堵和空气的恶化更容易产生在人口密集的地方。为缓解交通拥堵和空气污染，多CBD路网模式的概念已经被越来越多的学者所接受，并逐渐成为路网模式的发展趋势。最近，有越来越多的相关文献的主体谈论多生物多样性公约对公路网拓扑结构的影响。例如，林等人发展了2020利用VISSIM仿真软件开发的北京CBD道路网的演进。布克沃勒分析多CBD在匹兹堡1980–2010道路建设和网络效率的影响。黄和魏揭示CBD对区域空间结构的积极影响。在本文中，同时考虑了人口分布和多CBD路网模式对路网拓扑结构的影响。
一般来说，路网格局模型确实遵循一个简单的通用机制，如最小生成树（MST）或最短路径树。事实上，可以很自然的想到最小生成树可以在道路网络模式的研究上因为它的连通性用作网络连接机制。一般情况下，最小生成树的道路网络的可访问性是低的。此外，基于MST的公路建设成本也不是最小的。因此，为了降低道路建设成本，最小斯坦纳树也作为网络连接机构。最小斯坦纳树图连接已知点通过这样一种方式，任何两点的线段可以直接或通过新的增加点互联的最小总长度的线。然而，在最小斯坦纳树的人口分布考虑城市道路格局研究中应用的局限性，每个区域的重量是相等的。在现实中，每个区域的人口是不一样的。因此，不同区域对城市道路网络格局的影响是不一样的，这就意味着每个区域的权重不应该是相同的。因此，为了提高网络的可访问性，避免过多的周期性路径，在本文中，由于其良好的可访问性的网络连接机制，采用了相对邻域图。RNG是定义在一个设置在欧氏平面区连接两个不同的区域，一个无向图的边缘时，不存在三分之一区，靠近比他们彼此的。事实上，MST是一个子图RNG，这意味着RNG比MST在网络有高可达性和较小的圈数。因此，在上述讨论的基础上，在这篇文章里，RNG提出了人口分布和多CBD路网模式对公路网拓扑结构的综合影响。我们在下面突出了我们工作的主要贡献：
1、利用相对邻接图的基础上，开发了考虑人口分布和中心商业区的道路网络格局框架。为了简单起见，我们提出我们的道路网络模式模型只考虑人口分布和中央商务区。然而，一些其他的社会经济机制，如土地利用和环境，可以很容易地纳入我们所提出的模型。通过考虑一些社会经济现象，这项工作增强了我们对道路网络模式的认识。
2、我们的数值实验表明，我们的模拟结果是非常相似的真实网络拓扑结构。此外，我们的模型可以扩展到多CBD的情况。结果可以在城市道路网络规划提供有用的见解。
本文其余部分的结构如下。在第二部分中中，我们提出了明确的考虑人口分布和多CBD路网模式的模型。在第3部分展示了仿真结果和详细的分析。在第四部分提出了2个典型的例子，进一步证明了该模型的有效性。第五部分总结了本文并提出了未来的研究方向。
2、模型
在这一部分，考虑人口分布和CBD，我们提出了一个道路网络模式模型的。为简单起见，在第2.1节中，我们列出了所有在本文中使用的符号。一些变量的定义会在随后的章节中给出在他们第一次使用时。
2.1符号
考虑连接道路网络G(V,A)，其中V表示不同社区的集合，A表示城市道路网的邻接矩阵。本文采用的符号在表1中。
2.2相对邻域图（RNG）
RNG首先是被杜桑在计算几何中介绍。在欧氏空间ℝm 的有限集合V RNG被定义为一组不同的点V和边集RNG（V）无向图，恰恰是那些对（p，q）分为D（p，q）le;MaxZisin;V { p，q } { D（p，z），D（Q、Z）}。事实上，最小生成树是一个图的RNG，这意味着根据RNG建构网络将比按MST建造更高的可访问性。一个全面的关于RNG的调查由杜桑提供。
如何在一个给定的不同的N区欧氏空间中找到RNG？事实上，在过去的三十年间有大量的研究工作集中在RNG。例如，Supowit开发了如何有效地构建相对邻域图O（nlog n）时间。在单位正方形区域中均匀分布的区域，可以计算出预期的时间。相对邻域图可以在线性时间内计算出在该区域的三角网的建立。因此，根据RNG的定义，以下是随机算法的程序：
步骤1。计算所有成对的距离d(pi, pj)，I，J = 1，hellip;，n，ine;J.
步骤2。对于每一对(pi, pj)，计算 dkmax = max { d(pk, pi),d(pk, pj)}，k = 1，hellip;，n，kne;I、Kne;J.
步骤3。对于每一对(pi, pj)，搜索 dkmax 是小于D(pi, pj)如果没有发现这样的区域，边缘就在pi和pj之间。
2.3人口分布效用与CBD吸引力
在现实中，人口分布对道路网络格局有影响。例如，人口密集的区域往往有更方便的交通条件，因此这些区域具有较高的可访问性。因此，在道路网络模式模式下，人口分布是一个重要因素。在本文中，假定人口稠密的区域更容易被连接到新的区域比人口少的一个。为了方便介绍的基本思路，图1清楚地描述了人口分布的影响。从这个图中，我们可以看到，从这个图中，我们可以看到，A区域是B区域的相对邻区，因为那里没有另一个区域更接近A和B。
根据RNG的定义，A区和B应该直接链接。然而，根据道路网络的拓扑结构，人口分布的影响，认为Hc ≫ HB，A区更可能与C区有联系。
图1 人口分布方程
另一方面，因为CBD的重要性和其特殊的地理位置，在道路网络模式模型的研究中CBD是一个重要的因素，。因此，本文对公路网空间结构的影响分析是必要的。“CBD”是自然的，应配备方便的交通条件。与图1相似，图2显示了CBD的影响。我们可以看到，如果带的是C区相对的邻居，一个和区应建立之间的联系。然而，如果LOC 比LOB要大得多，这意味着A和B之间的联系应以更高的概率建立。
图2 CBD的吸引力效用
根据以上讨论，在道路网络空间结构的研究中，不应忽视人口分布和CBD的吸引。接下来，我们调查的人口分布和CBD的拓扑特征的道路网络的综合影响。为此，该实用程序是受人口分布和CBD的吸引力，可以定义如下：
UPQ是指带p和q之间的效用，和带间p和第一CBD的距离；K是CBD的数量； alpha;1, alpha;2, m1和 m2 是参数。更大的 alpha;1和 m1 显示人口分布的影响较大，而更大的 alpha;2 和m2 意味着CBD的吸引力更大的效用。正如我们所看到的，EQ（1）有两个个组成部分，从左至右，分别代表人口效用和CBD的吸引力。EQ（1）显示出人口分布具有积极的实用程序，区域和CBD的距离有一个负效用。因此，“比较接近”的邻居可以被描述为EQ（2），那么，如果是“相对接近”邻居，如果只有当：
d(p, q)minus;Upq le; max(d(p, z)minus;Upz, d(q, z)minus;Uqz:z isin; V minus; {p, q})
（2）
在下一节中，我们尝试利用RNG以前的算法，并用这部分效用的定义来模拟道路网络的发展。
3、结果与讨论
在这一节中，为了证明了该模型的有效性我们进行了数值模拟实验。为了简化计算，在我们的实验中，假定CBD的数量是2，参数m1 和m2 分别设置为1。此外，平均每100个实验得到一个仿真结果。在下面的数据中，节点的颜色和链接的厚度分别代表的人口密度和交通量的道路网络。此外，更深的颜色的节点意味着更高的人口密度。
3.1道路网的拓扑结构
为了证明人口分布和CBD对道路网络空间结构的影响，道路网络的拓扑结构，无论是人口分布或CBD的吸引力，或者两者一起都在这里被实验。图3很清楚描绘了道路网络的拓扑结构只在人口分布分别在alpha;1 = 0.0001，0.001，0.01和0.1被考虑。我们可以看到，随着人口增长的影响，网络的拓扑结构逐渐呈现出径向网络形态的集中。
图3
考虑人口分布的路网拓扑结构
为了说明CBD的吸引力对道路网络拓扑结构的影响，图4的拓扑结构的道路网络只在alpha;2分别 = 0.1，1， 0.8和0.5被影响。从图4，显然，道路网络逐渐从RNG变化到与径向网络随着CBD吸引力的增加。类似的现象可以从图4观察到。唯一考虑CBD吸引的道路网络拓扑结构的吸引力也显示的径向网络。此外，如图3和图4所示，当参数alpha;1和 alpha;2变得比较大，道路网络的拓扑显示的趋势集中在某些区域或CBD的过度。
图4
考虑CBD吸引力的唯一效用的路网拓扑结构
从前面的讨论中可以看出，人口分布和CBD的吸引是影响道路网络拓扑结构的重要因素。为了检验人口分布和CBD对公路网拓扑结构的影响，图5显示了不同的 alpha;1和alpha;2的道路网络拓扑结构的结果。正如预期的那样，由于 alpha;1和alpha;2之间的差异道路网络逐渐呈径向形状。只考虑人口分布或CBD的吸引力来看他们之间的差异，径向网络的中心不是在大多数人口或CBD的区域，而是介于两者之间。
图5
考虑人口分布和CBD的路网拓扑结构
3.3覆盖
覆盖率也是表征网络拓扑特性的一个重要的基本指标，它代表了网络的均匀度。较高的覆盖率意味着更多的网格是通过网络连接，网络拓扑结构更好。要确定城市道路网络的覆盖范围，我们考虑的格子相等的长度，双方涵盖了整个网络。下一步，这个格子被分成四个相等的部分，每一个长度在双方。类似地，这种格可以进一步分为。然后，覆盖可以被定义为：
在一个细分后的格的长度，和B(yi)表示，网络链接，通过在每个细分的格数。这项措施反映了城市道路网的覆盖形式。一个更大的覆盖范围意味着通过网络链接传递更多的格，网络的覆盖形式也更高。
为了证明公路网的均匀性，我们开发了我们的模型在图7所产生的道路网络的覆盖范围。从图7，很显然，覆盖范围从0.95到1.28。当参数的alpha;1是固定的，随着参数的alpha;2 增长，覆盖率逐渐增大。另一方面，覆盖并不总是随着参数的alpha;1的增加而增加。当alpha;2 gt; 105时，覆盖率保持不变，当参数为1时，覆盖率呈缓慢上升趋势，当alpha;2 lt; 105。
图7公路网的覆盖
3.4总长度
道路网的总长度是判断网络拓扑是否合理的重要手段，它被定义为道路网中所有链路长度之和。为了说明人口分布和生物多样性公约吸引的总长度在道路网络上的综合影响，图8清楚地描述了我们的模型所产生的道路网络的总长度。如图8所示，该参数alpha;1几乎总长度时，alpha;2 ge; 105无影响，而总长度的参数alpha;1增加时，alpha;2 lt; 105增加。另一方面，在图8中，总长度为一个固定参数的参数化的参数的alpha;2 ，总长度为alpha;1。它正在继续显示，它有不同的公用事业之间的人口分布和生物多样性公约的吸引力。因此，我们可以通过调整参数的alpha;1和alpha;2的参数来获得不同的拓扑结构。
图8
路网总长度。
4、例子
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
Analysis of Road Network Pattern Considering Population Distribution and Central Business District
Fangxia Zhao,1,2 Huijun Sun,1,* Jianjun Wu,1 Ziyou Gao,2 and Ronghui Liu3
Tieqiao Tang, Editor
Author information ► Article notes ► Copyright and License information ►
Abstract
This paper proposes a road network growing model with the consideration of population distribution and central business district (CBD) attraction. In the model, the relative neighborhood graph (RNG) is introduced as the connection mechanism to capture the characteristics of road network topology. The simulation experiment is set up to illustrate the effects of population distribution and CBD attraction on the characteristics of road network. Moreover, several topological attributes of road network is evaluated by using coverage, circuitness, treeness and total length in the experiment. Finally, the suggested model is verified in the simulation of China and Beijing Highway networks.
1. Introduction
Road network pattern is an important problem in the transportation science which has long been recognized as a key component for Network design problem (NDP). For the detailed reviews of NDP, the readers are referred to [1–10]. In fact, the road network pattern problem determines the distribution of the various elements of road network in the space [11–16]. In reality, the transportation planners generally focus on that which pattern of urban road network is better for a city. This because that the rational plan and layout of road network pattern can not only reduce traffic incidence of the traffic jam and produce spatial agglomeration economy [17, 18], but also save the investment cost. Therefore, the road network pattern problem has become one of the most active research fields in transportation science in the past decades. According to the view of geography, road network pattern can be investigated from human and urban physical aspects.
From the human aspect, road network pattern appears the spatial structure of population distribution. Recently, a variety of papers have focused on the road network pattern from human aspect [19–22]. For example, Yamins et al. [19] proposed a co-evolution model between population distribution and road system, which can generate global features as belt-ways and star patterns observed in urban transportation infrastructure. Bartheacute;lemy and Flammini [20] developed a basic model that describes the impact of economical mechanisms on the evolution of the population distribution and the topology of the road network. Garcia-Loacute;pez [21] presented the effect of transportation improvements on changes in population location patterns in metropolitan Barcelona between 1991 and 2006.
From the urban physical aspect, it is hard to image that the deterioration of traffic congestion and air is more likely to produce in the densely population. To alleviate the traffic jam and the air pollution, the concept of multi-CBD road network pattern has been accepted by more and more scholars, and gradually has become the trend of the road network pattern. Recently, there is an increasing body of relevant literature on the impact of multi-CBD on the topology of road network. For example, Lin et al. [23] developed the evolution of road network of Beijing CBD in 2020 using simulation software VISSIM. Buckwaler [24
资料编号：[150400]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
