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      城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警*

      2014-01-18 02:52:46廖雅倩鄒志云
      關(guān)鍵詞:灰類脆弱性路網(wǎng)

      李 杰 廖雅倩 鄒志云 張 科

      (華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院1) 武漢 430074) (武漢工程大學(xué)環(huán)境與城市建設(shè)學(xué)院2) 武漢 43074)

      0 引 言

      近年來,隨著城市化進(jìn)程的加快,小汽車擁有量迅猛增加,路網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施難以滿足過大的需求,交通擁堵、事故等問題如井噴式爆發(fā),加上環(huán)境的日益惡化,自然災(zāi)害頻繁發(fā)生,城市路網(wǎng)脆弱性不斷地暴露出來.越來越多的學(xué)者意識(shí)到單純地依靠增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),擴(kuò)大道路容量是不能夠解決交通問題的,必須通過探索城市路網(wǎng)所暴露出的問題的特征,挖掘出道路路網(wǎng)的脆弱性及在各種條件下的變化規(guī)律,才能更好的管理和控制交通流.由于路網(wǎng)本身的特性,路網(wǎng)中的一些薄弱環(huán)節(jié)在發(fā)生交通事件時(shí),會(huì)表現(xiàn)得很敏感、脆弱,對(duì)整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生極大的影響.因而建立預(yù)警模型,評(píng)價(jià)路網(wǎng)的脆弱程度、識(shí)別脆弱路段的位置是非常有意義的.

      1 城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警概念模型

      1.1 城市路網(wǎng)脆弱性內(nèi)涵

      城市路網(wǎng)作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)子系統(tǒng),易受到自然環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響,因而存在脆弱性的一面.這種脆弱性有以下幾層含義[1-3]:(1)城市路網(wǎng)內(nèi)部存在著不穩(wěn)定性;(2)城市路網(wǎng)外在存在一系列自然的或是人為事件對(duì)路網(wǎng)造成干擾,從而導(dǎo)致交通供給和交通需求存在一定的隨機(jī)性;(3)城市路網(wǎng)對(duì)外在的干擾和變化較為敏感;(4)在外部干擾的影響下,城市路網(wǎng)容易遭受某種程度的損失或損壞,并且難以恢復(fù).

      1.2 城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警概念模型

      城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警是在脆弱性機(jī)理研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行脆弱性評(píng)價(jià),由此建立城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警概念模型見圖1.

      圖1 城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警概念模型

      2 城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警評(píng)價(jià)體系

      城市路網(wǎng)脆弱性的影響因素包括內(nèi)因和外因,外在因素有:雨雪等惡劣天氣、地震等地質(zhì)災(zāi)害、交通事故、游行示威等蓄意人為破壞事件、道路維修、大型集會(huì)等.內(nèi)在因素有:城市路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、道路通行能力、道路交通流量大小,道路質(zhì)量.內(nèi)在因素受到外在因素的影響,外在的影響因素通過內(nèi)在因素而影響城市路網(wǎng)脆弱性,內(nèi)在因素在根本上決定城市路網(wǎng)脆弱性[4-5],因此需要監(jiān)測(cè)正常運(yùn)行和突發(fā)事件情況下的內(nèi)在影響因素指標(biāo),建立分析模型,從而發(fā)布預(yù)警信息.本文擬定3個(gè)內(nèi)在影響因素預(yù)警指標(biāo),采用灰色定權(quán)聚類的方法建立脆弱性預(yù)警模型.

      2.1 脆弱性預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)

      1)介數(shù) 邊的介數(shù)指網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過該節(jié)點(diǎn)或變的數(shù)量比例.在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中,節(jié)點(diǎn)或者邊的介數(shù)是一個(gè)重要指標(biāo),反映相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)或者邊在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力.一般來說,介數(shù)越大的邊在路網(wǎng)中的重要程度越大,失效后對(duì)路網(wǎng)的影響越大.

      點(diǎn)i的介數(shù)可由下式進(jìn)行計(jì)算

      式中:njk為連接點(diǎn)j和k的最短路徑的數(shù)量;njk(i)是連接點(diǎn)j和k且經(jīng)過點(diǎn)i最短路的數(shù)量.邊的介數(shù)定義為通過該邊的頂點(diǎn)對(duì)的最短路數(shù)量.

      2)流量 路網(wǎng)上的流量分布具有復(fù)雜性,受到個(gè)人主觀路徑選擇的影響較大.一般來說路網(wǎng)上通行能力大的路段(比如主干道、快速路等)上往往流量很大,而由于通行能力有限,這些路段也較容易發(fā)生擁堵.而這些路段發(fā)生擁堵或者失效給路網(wǎng)造成的后果也更為嚴(yán)重.

      3)出行費(fèi)用 在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,往往出行費(fèi)用最大的那些邊上擁堵程度最大,也最容易發(fā)生交通擁堵.因此,本文將出行費(fèi)用也作為路段脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo).

      2.2 基于AHP的模糊綜合評(píng)價(jià)模型

      由于本文所設(shè)定的評(píng)價(jià)指標(biāo)既包括定量指標(biāo),又包括定性指標(biāo),部分信息無法完全獲取,適合用灰色聚類分析[6].灰色聚類分析的研究對(duì)象是“部分信息已知,部分信息未知”的“貧信息”不確定性系統(tǒng),通過對(duì)部分已知信息的生成、開發(fā)實(shí)現(xiàn)對(duì)顯示世界的確切描述和認(rèn)識(shí).但由于一般灰色聚類分析采用平權(quán)處理方法,對(duì)所有的指標(biāo)采用同樣的權(quán)重,而實(shí)際影響因素的作用程度是不同的,因此,本文采用層次分析法(AHP),根據(jù)人們偏愛程度確定權(quán)重,然后用灰色定權(quán)聚類方法確定警報(bào)類別.

      1)層次分析法確定權(quán)重 通過兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對(duì)重要性,建立判別矩陣C.根據(jù)判別矩陣C,采用“和積法”,求相對(duì)權(quán)重向量w.

      檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性,若一致性比率CR≤0.1,則一致性良好,否則需要調(diào)整.

      2)灰色定權(quán)聚類法確定警報(bào)類別 確定灰類數(shù).本文對(duì)路段脆弱性聚類分7個(gè)灰類,越靠近第一灰類的路段脆弱度越大,越靠近第7灰類的路段脆弱性越小,認(rèn)為屬于第一灰類的路段脆弱性大,失效的后果嚴(yán)重,需要發(fā)布預(yù)警信息,采取相應(yīng)的措施改善.

      根據(jù)灰類數(shù)構(gòu)造白化權(quán)函數(shù)fjk(x).

      第i個(gè)對(duì)象對(duì)于第k個(gè)灰類的聚類系數(shù)

      式中:wj為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,由上一階段的層次分析法得出;xij為對(duì)象i關(guān)于指標(biāo)j的觀測(cè)值.

      求出聚類系數(shù)向量σi=[σ1i,σ2i,…,σsi],進(jìn)而得到聚類系數(shù)向量矩陣

      設(shè)max1skss{}=,則稱對(duì)象i屬于灰類ks.

      3 算例分析

      以黃石市的子路網(wǎng)為例,如圖2所示,共205條路段和162個(gè)節(jié)點(diǎn).對(duì)該路網(wǎng)加載流量,通過UE均衡配流,為網(wǎng)絡(luò)中的各條路段分配交通流量.

      圖2 黃石市子路網(wǎng)

      對(duì)該路網(wǎng)加載流量,采取UE用戶平衡的方法分配流量,給路網(wǎng)中的各條路段分配流量.計(jì)算各路段的各指標(biāo)值.

      采用最大值法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即yi=

      經(jīng)過量綱-的量處理,計(jì)算數(shù)據(jù)的累計(jì)百分頻率,繪出累積頻率曲線,在曲線上確定不同特定累積百分位頻率所對(duì)應(yīng)的處理數(shù)據(jù),作為各灰類特征值.本文在對(duì)路段脆弱等級(jí)評(píng)價(jià)研究中,擬定7級(jí)灰類,越靠近第一類脆弱度越大,越靠近第七類脆弱度越小.選取第95%,70%,65%,50%,35%,20%,5%位的點(diǎn)作為7個(gè)灰類的特征定位點(diǎn).7個(gè)累積百分頻率點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的 Aj1,Aj2,Aj3,Aj4,Aj5,Aj6,Aj7為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的7個(gè)特征值,見表3、表4.

      表3 路段脆弱性指標(biāo)特征值表

      采用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重,并通過一致性檢驗(yàn).

      表4 各指標(biāo)權(quán)重

      據(jù)此求得灰聚類評(píng)估值.用Matlab編程計(jì)算路網(wǎng)路段脆弱度,見表5.

      表5 路段脆弱度聚類結(jié)果

      因此需要發(fā)布預(yù)警信息的是第一灰類的路段,即路段15,17,67,83,85,109,111,115,116,128,136,138,140,144.

      為考慮較大流量下,路段聚類結(jié)果變化情況,給OD矩陣乘擴(kuò)大系數(shù)α,即OD1=OD×α,式中:α≥1.在實(shí)際的交通網(wǎng)絡(luò)中,由于路網(wǎng)承載力有限,路網(wǎng)流量不可能無限增大,當(dāng)路段的飽和度大于1.5,認(rèn)為路段失效,將失效路段移除[7],再重新分配流量,直到?jīng)]有路段失效,該過程即為級(jí)聯(lián)失效.對(duì)最終的路段脆弱度進(jìn)行聚類.見表6.

      表6 流量擴(kuò)大1.1倍路段脆弱度聚類情況

      由表6可見,當(dāng)流量逐漸增大時(shí),失效路段逐漸增多,脆弱度處于第一灰類的路段也逐漸增多;當(dāng)α=1時(shí),判斷脆弱度處于第一灰類的路段在α逐漸增大的過程中,依然處于第一灰類,說明聚類結(jié)果不受流量影響.而脆弱度屬于第一灰類的路段數(shù)逐漸增大因?yàn)樵讦林饾u增大的過程中,特征值矩陣A=[Aj1,Aj2,Aj3]仍然保持不變;當(dāng)α增大時(shí),失效的路段并不是α=1時(shí)脆弱度大的路段,是因?yàn)楸疚膶?duì)脆弱度的評(píng)價(jià)是基于失效后果嚴(yán)重程度的,而不考慮失效概率.

      4 結(jié)束語

      目前對(duì)城市路網(wǎng)的研究和評(píng)價(jià)主要從可靠性的角度出發(fā),但是在很多情況下,弄清楚城市路網(wǎng)的脆弱程度,和脆弱路段的位置能夠更好地幫助道路管理者來管理和控制交通流,及時(shí)緩解交通矛盾,避免更為嚴(yán)重的后果.

      本文從脆弱性的內(nèi)涵出發(fā),分析城市路網(wǎng)脆弱性的產(chǎn)生機(jī)理,由此建立城市路網(wǎng)脆弱性預(yù)警的概念模型.評(píng)價(jià)路網(wǎng)脆弱性時(shí)綜合結(jié)構(gòu)脆弱性和狀態(tài)脆弱性,并且考慮到交通管理對(duì)路網(wǎng)脆弱性的影響,建立3個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo).通過灰色聚類模型評(píng)價(jià)路網(wǎng)所屬的脆弱性等級(jí),并通過實(shí)例驗(yàn)證可行性.

      路段脆弱性識(shí)別中,介數(shù)、流量、出行費(fèi)用越大的路段在路網(wǎng)中的重要性越大,失效的后果越嚴(yán)重,因此脆弱度越高,因此根據(jù)這3個(gè)指標(biāo)建立路段重要性評(píng)價(jià)模型.通過實(shí)例分析驗(yàn)證該模型是可行的,并且驗(yàn)證脆弱度大的路段在流量增加的過程中仍然是脆弱的.本文進(jìn)行路段脆弱性評(píng)價(jià)時(shí)并不考慮失效概率,所以在流量逐漸增大的過程中失效的路段并不是脆弱度大的路段.因此,把路段失效概率加入到預(yù)警模型中是未來一個(gè)新的研究方向.

      [1]吳俊荻,朱順應(yīng),王 紅,等.基于改進(jìn)GN算法的路網(wǎng)脆弱性診斷模型[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):交通科學(xué)與工程版,2012,36(4):740-743

      [2]BERDICA K.An introduction to road vulnerability:what has been done,is done and should be done[J].Transport Policy,2002,9(2):117-127.

      [3]來學(xué)權(quán).道路交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)脆弱性研究[J].城市道橋與防洪,2010(6):69-73.

      [4]尹洪英,徐麗群,權(quán)小鋒.基于解釋結(jié)構(gòu)模型的路網(wǎng)脆弱性影響因素分析[J].軟科學(xué),2010,24(10):122-126.

      [5]吳建軍,高自友,孫會(huì)君,等.城市交通系統(tǒng)復(fù)雜性-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

      [6]傅新平,邱 超,周習(xí)鵬.城市交通的多方法綜合評(píng)價(jià)與分析[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):交通科學(xué)與工程版,2012,36(1):98-102

      [7]WU J J,GAO Z Y,SUN H J.Effects of the cascading failures on scale-free traffic networks[J].Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2007,378(2):505-511.

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