道路开放对小区周边道路通行能力的影响.doc

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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流道路开放对小区周边道路通行能力的影响.精品文档.道路开放对小区周边道路通行能力的影响 小区开放对道路通行的影响 摘要 为缓解交通拥堵，提高城市交通网络的运营速度和通行能力，减少出行延误时间，提高居民的出行效率，本文主要针对有明显拥堵问题的城市交通情况，通过研究封闭性小区交通开放来实现此目的。 针对问题一：从小区内部道路状况、外部服务水平、自身车流量三个方面，采集道路长度、道路饱和度、延迟时间、小区面积等影响因素的数据，采用层次分析法构建小区开放对周边道路影响程度的评价体系。结果见公式（5-1）。 针对问题二：根据层次分析法得出的结论，主要考虑

2、小区内部道路情况和外部服务水平。首先就小区内部道路情况为重点建立模型。根据改进的局路阻BRP函数，并结合容量限制-增量加载分配方法，利用Frank-Wolfe算法，建立局路阻车辆通行模型。 考虑到BRP的速度-流量曲线在拥挤（饱和）状态下的精度较低，本文利用HCM速度-流量曲线代替改进的BRP函数，建立车辆通行的优化模型。同时将优化模型作为对上述模型准确性和可行性的检验。根据美国道路服务水平分类，依据饱和度和平均延迟时间建立服务水平模型。 针对问题三：将小区分为树杈型、网状型、环形放射状。对采集到的不同类型小区的内部以及周边道路结构、车流量等数据，利用问题二中的两种模型求解。并结合问题一的评价

3、体系对小区开放对周围道路通行影响进行打分，进一步确定在不同的周边结构和车流量下，那种类型的小区更加适合开放或不利于开放。 针对问题四：根据问题三研究的结果，从交通通行以及小区开放后可能存在的土地使用，物业管理和治安问题，向城市规划和交通管理部门提出关于小区开放的合理化建议。 关键词：层次分析法、改进BRP函数、Frank-Wolfe算法、HCM、服务水平 1 一、 问题重述 1.1问题背景 1.1.1国家政策 2016年2月21日，国务院发布关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见，其中第十六条关于推广街区制，原则上不再建设封闭住宅小区，已建成的住宅小区和单位大院要逐步开放等意见，引起了广

4、泛的关注和讨论。 1.1.2社会议论焦点 1. 开放小区是否会引发安保问题。 2. 开放小区能否达到优化路网结构，提高道路通行能力，改善交通状况的目的，以及 改善效果如何。 1.1.3主流观点 1. 小区开放后，路网密度提高，道路面积增加，通行能力提升。 2. 道路通行能力与小区面积、位置、外部及内部道路状况等因素有关，不能一概而论。 3. 小区开放后，虽然可通行道路增多，但小区周边主路上进出小区的交叉路口的车辆 也会增多，也可能会影响主路的通行速度。 1.2问题概述 1. 选取合适的评价指标体系，用以评价小区开放对周边道路通行的影响。 2. 建立关于车辆通行的数学模型，用以研究小区开放对周边

5、道路通行的影响。 3. 结合小区结构及周边道路结构、车流量等因素。选取或构建不同类型的小区，应用 已建立的模型，定量比较各类型小区开放前后对道路通行的影响。 4. 根据研究结果，从交通通行的角度，向城市规划和交通管理部门提出关于小区开放 的合理建议。 二、 问题分析 2.1问题一 首先根据调查研究得出影响小区对周边道路交通的因素，并将其进行归类，然后利用层次分析法得出各个方案层对目标层的权重。最终进一步得出其小区对周边道路通行的影响程度评价体系模型。 2.2问题二 首先根据问题一的层次分析法确定车辆通行主要影响因素。然后，建立一个外围服务水平，对车辆的流通情况做定量的评价。 接着，对车辆直行或

6、左右转向数量统计情况已知的路口节点进行分析。利用系数矩阵判断出该矩阵中所包含的车辆数量。接着，将这些车辆N等分，利用BRP交通阻抗函数逐分进行分配，使得各出口道路的交通阻抗之和最小。最终得出车辆通行最优分配模型。 然后，对基于BRP函数的车辆通行模型进行进一步的优化，得出HCM行车时间函数模型。最后，通过运用两个模型对采集到的数据进行独立运算并对得出的结果进行对比分析，来对两个模型的准确性进行检验。 2.3问题三 在上一问研究得到的两个模型的基础上，利用问题一的分析体系，对不同小区进行 2 分类并经过评价体系得出结果进行比较，评价各个不同小区开放的效果。 三、 问题假设 1. 假设小区内所有道

7、路的路况基本一致，即对车辆通行的影响相同。 2. 假设所有车辆都遵循交通法规行车，即不存在掉头或逆行等情况。 3. 本文中涉及的每条道路车流量初值采用该区域交通高峰时段最大车流量。 五、 评级体系的建立 5.1求解思路 首先根据调查研究得出影响小区对周边道路交通的因素，并将其进行归类，然后利用层次分析法得出各个方案层对目标层的权重。最终进一步得出其小区对周边道路通行的影响程度评价体系模型。 5.2影次分析 图5- 1层次分析法树状图 3 响因素层 根据已知的资料进行机理分析确定出影响小区对周边道路通行的因素有：道路长度、道路宽度、道路数量、饱和程度、外接口数、路口延误、小区人口、小区面积和汽车

8、数量。对其进行分类后确定准则层为道路状况、外部服务水平和自身车流量。结果见树状图5-1 5.2建立比较矩阵 依次对上述层次分析法中的方案层中的影响因素设为xi i=1,2,?,9；将准则层中的分类种类分别设为yi i?1,2,3；最终设目标层影响度为z。 得出准则层对目标层的比较矩阵A1和方案层对准则层的比较矩阵A2、A3、A4分别为： 49?1?11/31/3?A?31? A1?1/41512?1?1/91/51?31? 49?153?1?A?1/415? A3?1/511/4?4?1/341?1/91/51? 最终得出： ?z?0.7085y1?0.2311y2?0.0603y3?y?0.

9、1429x?0.4286x?0.4286x?1123 （5-1） ?y?0.6267x?0.0936x?0.2797x456?2 ?y3?0.5782x7?0.2627x8?0.1591x9 六、 车辆通行模型的建立 6.1求解思路 根据问题一层次分析法得出的评价标准可发现：道路状况以及外围服务水平对小区周围通行水平的影响最大。因此就这两方面分别建立模型进行研究。 首先根据问题建立外围服务水平，建立道路饱和度评价指标和车辆交通路口延误时间模型。对车辆的流通情况做一个定量的评价模型。 接着，对车辆直行或左右转向数量统计情况已知的路口节点进行分析，将它们连成一片，看作一个闭合的不规则曲线。利用系数

10、矩阵判断出该矩阵中所包含的车辆数量。接着，将这些车辆N等分，利用BRP交通阻抗函数逐分进行分配，使得各出口道路的交通阻抗之和最小。最终得出车辆通行最优分配模型。 最后，对基于BRP函数的车辆通行模型进行进一步的优化，得出HCM行车时间函数模型。 6.2数据处理 6.2.1系数矩阵 根据交叉路口各方向车流量一览表，结合地图，得出系数矩阵。其中能够让车流量离开闭合曲线范围的路口转向记为-1；其余情况均记为1。并利用系数矩阵求出闭合曲线内车辆数量。 6.2.2道路最大通行容量4： 计算公式如下： CL?c?m?rCP 4 其中?c为道路类型折减系数；?r为人行道类别折减系数；?m为车道数量折减系数；

11、 CP为理论通行容量。各系数的具体取值如下表所示： 根据相关规范可知：主干道、次干道和支路的设计行车速度分别为40km/h、30km/h和20km/h。 6.3理论基础 6.3.1道路饱和度（V/C）1 道路饱和度是交通量与通行能力的比值，是一个无量纲量。是反映道路服务水平的重要指标之一，饱和度值越高,道路服务水平越低。 1. 道路饱和度计算方法 实际通行能力CP是指在实际道路交通条件下, 每条车道单位时间内能够通过的最大交通量。考虑到地形、道路交通状况等因素, 实际通行能力是在理论通行能力CB上的折减, 计算公式为: CP?CB?L?C?R 其中?L、?C和?R为折减系数，分别为宽度修正系数

12、、侧向净空修正系数、重车修正系数等, 具体取值参见相关规范手册。而理论通行能力CB得计算公式为： CB?3600/t0 根据城市道路设计规范建议，单车道理论通行能力见表5-1： t0为平均车头时距。 在求得单车道实际通行能力后, 再乘以相应的车道数, 通过对应的交通量数据即可求得道路的饱和度。 6.3.2交叉口平均延误时间（SEC）2 交叉口平均延误时间是指道路交通高峰期间所有车辆在交叉口延误段长度内实际行驶时间与在该路段长度内按畅行速度行驶时间之差的平均值。交叉口平均延误时间是衡量城市交叉口车辆运行状况的主要评价指标，可以较准确的反映交叉口的拥堵程度。 交叉口平均延误时间的计算公式如下： t

13、0.5T(1?g) D?tg1?min(1,x)?T 式中：T 信号周期长度，单位s； tg 有效绿灯时间，单位s； x 车道组道路饱和度V/C。 其中，信号周期长度T不能低于人在交叉口过街所需要的最小长度（这里选用60s）；同时，其值不能大于当地可接受的最大信号周期长度（这里选择150s）。计算公式如下： TLT? 1.0?min(1.0,0.9?CVS) 式中：60sT150s 5 T信号周期长度，单位s； TL交叉口损失总时间，单位s； 0.90交叉口饱和度； CVS交叉口关键 V/S 比之和。 计算有效绿灯时间tg的公式则如下所示： max(EL,ET,WL,WT) (CVS?)T 式

14、中：tg每周期有效绿灯时间； tg? EL,WL分别为向东行和向西行的左转交通的V/S比； ET,WT分别为向东行和向西行直行交通的V/S比（如果有分离式的右转车道相应的变为对每个所指方向直行和右转V/S比中的大值）； CVS关键V/S比的和； TL交叉口总的损失时间,单位s。 T信号周期长度,单位s。 6.3.3服务水平（LOS）3 服务水平是描述交通流运行状况的一种质量标准。其共分为六级，分别用A到F六个字母表示每一级，其中A级服务水平代表最佳运行条件，而F级服务水平则最差。每一级服务水平代表不同的运行条件以及驾驶员对这些条件的感受。其中，安全性不包括在确定服务水平的标准之内。 分别通过道

15、路饱和度（V/C）和交叉口平均延误时间（SEC）对服务水平进行分类，结果如表5-2、表5-3所示： 通常，大多数的设计或规划都使用 C 级或 D 级的服务水平，以保证为大多数的交通设施使用者提供可以接受的运营服务。 6.4基于BRP函数的车辆通行优化模型 6.4.1建模原理 6 交通阻抗5： 交通阻抗是交通流分配中的一个重要指标，直接影响到交通流径路的选择和流量的分配。道路阻抗在交通流分配中可以通过BRP函数来描述。 其有两部分组成:路段上的阻抗和节点处的阻抗。为简化计算，本文只讨论路段上的阻抗。车辆在公路路段上的所需走行时间是随该路段上的交通流量的增加而增加，其 走行时间交通流量的关系可表达

16、为: ta?f(qa) 式中：ta通过路段a所需要的时间； qa路段a上通过的交通量。 对于公路走行时间函数被广泛应用的是由美国道路局(BPR-Bureau of Public Road)开发的函数，被称为BRP函数，形式为: q ta(qa)?ta(0)1?(a)? ea 式中：ea路段a的道路最大通行容量； ta道路a上的车辆平均自由走形时间； ?、?代标定的参数，BRP建议取值：?0.15、?4，也可以由实际数据回归分析求得。 6.4.2模型建立 1. 根据要研究的小区周围交通干道的交叉路口各方向车流量一览表，结合地图，得出 系数矩阵，并利用系数矩阵求出闭合曲线内的车辆数量Q。 2. 通

17、过道路最大通行容量计算公式： Ca?c?m?rCP 结合表6-1、表6、表6-3和表6-4，求出?a道路的最大通行容量Ca。 03. 将闭合曲线内的车辆数量Q进行N等分，即q?Q/N。令：n?1,ma?0,qa?0,?a。 nn?14. 对?a进行道路上实际交通量qa的增量q分配，即qa?qa?q。 5. 根据走行时间计算公式： qta(qa)?ta(0)1?(a)? ea n计算tn?minta(qa)?a，此时对令tn取最小值的a有：ma?ma?1。 6. 对?a，输出最优交通量分配后各道路的饱和度?a，即?a?ma/Ca 7 图6- 1基于BRP函数的车辆通行优化模型流程图 6.5 BR

18、P函数的车辆通行优化模型计算 6.5.1计算小区周围道路最大道路容量 本文通过对现有文献中的数据进行采集以及整理得出数据如表6-5所示： 根据BRP函数车辆通行优化模型中道路最大交通容量计算公式： CL?c?m?rCP 通过查阅相关规范带入各个折减系数，求得最终的各条道路上的最大道路容量，如表6-6所示： 8 6.5.2计算闭合曲线内最大车辆数量 根据交叉路口各方向车流量表6-8，结合地图，得出系数矩阵如表6-7所示： 将表6-8数据输入MATLAB中形成另一个矩阵，将系数矩阵与表6-8中的数据矩阵相乘求和得出闭合曲线内的车辆数量Q?30051。 根据车辆通行优化模型,通过MATLAB编程计算

19、出小区开放前整体最佳的情况下各道路上的交通流量并与每条道路的最大道路容量作比较，对超出最大道路容量的且服务水平较低的道路，结合小区内的原有道路情况，对小区内的部分道路予以开放。如下图： 9 图6-2网格状结构开放道路示意图 将该图导入MATLAB，利用坐标和两点间的坐标公式，求出各段的距离。分段求和分别求出新增路线的图中长度，利用与图中标尺的比例关系得到各条道路的实际长度如下： 6.6基于HCM行车速度的车辆流通优化模型6 为了提高车辆流通分流过程中的精度，尤其是拥挤（饱和）状态下的精度，模型二中本文用HCM速度-流量曲线代替公路局BRP的速度-流量曲线。 计算道路行车速度的精度很大程度上取决

20、于道路通行能力的计算精度。因此，本文在计算各道路的行车速度之前先计算出各连接线的通行能力。然后计算出的各道路的行车速度。 6.6.1计算连接线行车速度 连接线的行车速度计算公式如下： L （6.3-1） S?DR?3600 其中，S为连接线的速度，单位：km/h； L为连接线的长度，单位：km； 10 R为行程时间，单位：h； D连接线的节点平均延误时间，单位：s。 公式（6.3-1）中的行程时间R的计算公式如下： ? R?R0?D0?0.25T?(x?1) （6.3-2） ?其中，R0为连接线FFS时的行程时间，单位：h； D0为信号交叉口的无交通流控制延误，单位：h； T为交通需求期望持续

21、时间（典型值1h）,单位：h; x为道路饱和度； J为修正系数； L为连接线长度，单位：km。 公式（6.3-2）中自由流状况下的行程时间R0，计算公式如下： L R0? （6.3-3） S0 其中，L为连接线长度，单位：km； S0为连接线FFS，单位：km/h。 公式（6.3-2）连接线上的信号交叉口（包括任何交叉口）无交通流控制延误D0计算公式如下： NC?g? D0?DF?1? （6.3-4） 36002?C? 其中，N为连接线的信号灯数量； g/C为绿信比，本文取0.45； C为连接线上所有信号灯的平均周期长度，本文取70s； DF为计算无交通流控制延误的修正系数（非协调交通感应信号

22、时取0.9；非协调定时信号取1.0；协调不顺利联动信号取1.2；协调顺利联动信号取0.9；协调很顺利联动信号取0.6） 在行程时间公式（6.3-2）中，令X=1.0，则修正系数J计算公式如下： （6.3-5） L2 其中，RC为交通需求等于通行能力时的行程时间，单位：h； R0为自由流速度下的行程时间，单位：h； L为连接线的长度，单位：km。 6.62模型建立 1. 读取闭合曲线内车辆数量Q和各个道路最大通行容量Ca。 02. 将闭合曲线内的车辆数量Q进行N等分，即q?Q/N。令：n?1,ma?0,qa?0,?a。 nn?13. 对?a进行道路上实际交通量qa的增量q分配，即qa?qa?q。

23、 2 RC?R0?J?2 n4. 根据走行时间计算公式，计算计算Sn?minSa(qa)?a，此时对令Sn取最小值的a 有：ma?ma?1。 11 5. 对?a，输出最优交通量分配后各道路的饱和度?a，即?a?ma/Ca 6.7 HCM模型计算 6.7.1计算无交通流控制延误 首先根据公式（6.3-4）： NC?g?D0?DF?1? 36002?C? 可以确定其中的变量分别为：N、g/C、C和DF。结合实际情况可以确定N?2、g/C?0.45、C?70和DF?0.6。得出D0?3.53?10?3 6.6.2计算行程时间 通过公式（6.3-2）计算自由流状况下的行程时间R0，其中公式中的变量为连

24、接线长度L以及自由流速度S0。 将表6-11、表6-9中各道路的长度L结合表6-5和表6-4确定自由流速度S0并代入L公式：R0?计算出各个道路的自由流速度状况下的行程时间R0。 S0 2 6.7.3计算最优分流后各道路饱和度 通过将上面求得的各种数据代入公式（6.3-1）中，利用MATLAB运行HCM的行车速度车辆通行优化模型，得出结果如表6-12所示： 6.8模型检验 为了检验模型是否能够充分反映车辆的通行情况，本文采用两模型分别运算，通过对比分析两模型的结果是否相同或相近来判断模型的正确性。 12 通过对两个模型的运算结果进行对比分析可知：在小区开放前各道路的饱和度都处于堵塞状态。同时，

25、在小区开放后，两模型的道路饱和度基本相近且都反映出开放小区对周围道路交通具有较好的减缓交通压力的作用。 考虑模型一中韶山路和曙光路在小区开放后依旧出现拥堵的情况，但是在模型二中每条道路的开放后饱和度基本相似，考虑到上述道路的在构造设计时是基本一致的，因此外部条件基本一样，所以对分流的反应灵敏度应该一致，模型二运行的结果更加符合实际。 6.9模型评价 6.9.1模型优点： 两个模型均采用了“容量限制，增量加减”的分配，将总流量分为N多份后，分别以路段最短通行时间和路段平均通行速度作为分配指标，这个指标的好处在于该模型充分考虑了路人每次进行支路选择都是以“使得到达目的时间最短”为主要因素，因此更接

26、近于实际车辆流量可的分配情况。 同时，每次分配后，该模型都对分配指标进行重新计算，保证指标数据时时的准确性，随后以饱和度作为第二指标，作为一个因素来影响分配主要因素的变化速度，对应到模型中：饱和度越高，最短通行路径的上升速度越快，平均通行速度下降越快，这样兼具考虑了人的主观选择和道路情况，得到的模型比较准确。 在第二个模型中，路段平均通行速度实际包含了：饱和度，道路长度，红绿灯个数等实际影响因素，较第一个模型更为完善，但分析结果不难发现，虽然评判体系不一样但两个模型得到的结果整体特征是一样的，也间接证明了这两个模型的正确性。 6.9.2模型缺点： 两个模型的建立基础都是设定在某一交通高峰时段，

27、总交通流量基本稳定可视为常量的基础上，未考虑总交通流量变化时对模型结果的影响。 未充分考虑不同车辆类型或者行人和非机动车对具体通行状况带来的额外影响，当交通运行过程比较复杂时，模型准确度会下降。 最后就是模型中对于小区内部自身产生的车流量是统一利用路口进出划归到总交通流量中的，没有详细考虑内部流量可能对进出口处拥挤状况产生的影响。 七、 各类型小区开放前后道路通行对比分析 7.1求解思路 在问题二的两个模型的基础上，利用问题一的评价体系，对不同类型小区进行分类并经过评价体系得出结果进行比较，评价各个不同小区开放的效果。 7.2不同小区结构对开放效果的影响 首先，本文通过查阅相关文献，并结合实际

28、情况，将小区的结构确定为三种类型。 13 分别为树干状结构、网格状结构和环形放射状结构。 利用问题二中建立的车辆通行优化模型分别计算出小区开放前整体最佳的各道路上的交通流量和服务水平。对交通流量超过道路最大容量且服务水平较低的道路，结合附近小区内的实际情况对小区内的部分道路予以开放，以达到缓解小区周边道路交通压力的目的。 下面以树干状结构小区为例详细介绍求解步骤。 7.2.2计算整体最优情况下各道路的交通流量 根据车辆通行优化模型,通过MATLAB编程计算出小区开放前整体最佳的情况下各道路上的交通流量并与每条道路的最大道路容量作比较，对超出最大道路容量的且服务水平较低的道路，结合小区内的原有道

29、路情况，对小区内的部分道路予以开放。如下图： 图7- 1树干状结构开放道路示意图 将该图导入MATLAB，利用坐标和两点间的坐标公式，求出各段的距离。分段求和分别求出新增路线的图中长度，利用与图中标尺的比例关系得到各条道路的实际长度如下： 新增道路分配车流量如表7-4所示： 14 开放小区前后各道路上车流量变化如图7-2（具体数据见附录表3-1）所示： 图7- 2小区开放前后各道路车流量变化示意图 开放小区前后，交叉口平均延迟时间变化如图7-3所示： 图7- 3交叉口平均延迟时间变化 不难看出不同道路状况可以最后利用实际流量和最大通行能力的差距来量化标准 以此建立道路状况量化评分标准： （最大

30、车流量-实际车流量） 指标=实际车流量 对于外部服务水平，可按梯度，将A、B、C、D、E、F的指标分别定为1、0.90、0.72、0.54、0.36、0.18、0，此处统一取D等级即0.38；内生车流量取均值0.5，根据：总指标=?各自指标?各自权重。 求得在问题二中两个模型的判定标准下，三种道路状况不同的小区的最终指标如下表 15 结合图7-2、图7-3不难看出：小区的开放在一定程度上缓解了周边道路的交通压力。在开放小区之前曙光路、韶山路、黄上岭路和新建路都发生较为严重的交通拥堵情况。 在小区开放以后曙光路、韶山路、黄上岭路的车流量得到极大的改善，虽然分流后的道路车流量依旧超过该道路的最大道

31、路容量，但是该道路的连接线延误时间却得到了有效的降低，即该区域的交通运行变得更加效率，优化了该区域的路网结构。 且本例中可以得出结论：在外部服务等级为D级，内生车流量取平均时，就道路结构而言，改善周边道路的效果：环岛型>网格型>树杈型 本文通过控制变量法，在保持外部服务水平、内生车流量不变的基础上，分析不同小区结构（如图7-4、图6-2所示）对小区周围道路交通拥堵的缓解效果，并给出评价（数据见附录：环形放射状、网格状结构分流数据）。 同时，说明开放小区对缓解小区周边道路的交通压力具有很好的分流作用。但是由于小区自身结构或开放路径的选择等因素的影响，造成不同类型的小区在对周边道路的分

32、流时会产生不同程度的效果。 图7- 4环形放射状开放道路示意图 得出结论如下： 1. 网格状结构： 对于网格状结构的小区道路网络，其内部居民区多呈规则的矩形，等距排列，道路以直线为主。因此，在道路总面积和小区规模相近的情况下，当这类小区的道路对外开放，其特点是道路与小区周边道路的连接点较多，道路网络规整，具有较强的灵活性，便于组织交通。 16 但由于小区道路初期建设时，是依据有关规范，以满足小区内部交通而设计的。这便造成如今小区道路多以双向两车道的种类为主。同时小区开放后，小区道路交通压力必然增加，小区内各交叉口的增量延误也必然会增大。随着小区内部交叉口数量的增加，增量延误将会被继续放大。 在

33、这种情况下，当小区内部道路网络的交叉口数量和交通量达到一定程度时，极有可能出现小区开放后反而取不到理想的分流效果。反而对小区周围道路交通起到阻滞的效果。 2. 树干状结构： 对于树干状结构的小区道路网络，相比较于另外两者，网络结构较为复杂。形成原因多是依据小区地形、水系而设计的，具有无序性，道路交叉口易形成畸形交叉。虽然道路网络的连通性得到提升，但是也增加了道路网络的复杂性。 与网格状类似的，伴随着道路网络复杂度的增加，各路口的增量延误和交叉口数量也随之增加，不利于通行。 3. 环形放射状结构： 环形放射状结构是起源于欧洲的一种城市规划手法，通过简化后应用于小区内部道路网络结构。这种环形结构的

34、放射性支道有利于环形中心与外部的联系。因为设计的时候规定，车辆的流通只能按逆时针行驶。这便保证了环形中心不会发生拥堵情况，极大地降低了交叉口平均延误时间和增量延误。 但是一方面环形放射状结构容易引起环形中心交通量过于集中，而形成交通拥堵。另一方面，交通灵活性不如网格状道路结构，面对车流量较大的情况显得捉襟见肘。 八、 合理建议 开放小区、推广街区制是一个积极的政策走向，小区的开放可以缓解城市的交通压力，优化城市交通网络，改善城市居民整体生活水平。 封闭性小区交通开放，不仅打破了原有的物业管理,治安体系，而且还占用了一部分小区用地，此类问题是否可以解决好，决定着封闭型小区交通开放是否可以顺利进行

35、，政府应制定出相应的政策。 8.1不同封闭式小区交通开放的效果 考虑的小区面积、位置、外部及内部道路状况等诸多因素有关。有的小区开放后，虽然可通行道路增多了，相应地，小区周边主路上进出小区的交叉路口的车辆也会增多，也可能会影响主路的通行速度。 例如本文在问题三中对环型小区的讨论，就道路形状而言，其在指标评价中占最主要的部分，主要由小区内部道路的宽度，长度，数量有关，外部服务水平占次要部分，而其主要由所处位置的周边道路结构有关，经过控制变量的方式，可以明显发现一般情况下，就小区道路内部结构而言，环岛型小区的开放对交通的分担能力强于网格型和树状型，更适宜作为开放型小区。若单考虑外部服务水平因素，其

36、与交通分担能力呈正比。 8.2内部人群志愿 推行开放式小区，立法为先是首先需要解决的问题。推行开放式小区必须依法进行，尊重业主的选择权。此外还应该对人群进行问卷调查，如有必要可以向市民阐述其意义。 8.3物业管理和治安 17 对于老百姓普遍关心的小区开放后是否还需要缴纳物业费，物业管理模式的改革和创新，小区公共安全如何保障等问题都需要政府在推行开放式小区的过程妥善回应老百姓的关切。 8.1土地使用 小区内的道路、绿地等共有设施属于业主共同所有，将原本业主们集体“私有”的空间“公有化”，无疑侵犯了全体业主的产权，业主没有任何义务将属于业主共有的道路对外开放。封闭小区交通开放中的土地使用，政府应该

37、按照国际规定执行赔偿价格。 8.5总结 就城市规划来讲，打开封闭小区，实行街区制，一般情况下有利于城市建设和城市规划，但必须实际考察小区内部道路结构，外围道路情况进行合理评估后，对分担道路交通能力强的小区进行开放。 对于其他分担道路交通能力弱的小区，考虑到小区开放可能带来的隐患和对小区居民的影响，应该不开放或延缓开放。同时因为影响分担能力的部分因素属于动态因素，主要一些的比如总交通流量，可以考虑分时段开放，或是分区域开放。 总之，开放式小区利大于弊，本文是坚持这一观点的，问题的核心在于小区在开放之前分担道路交通能力应该被详细考察验证，避免“一刀切”的做法，应该具体情况具体考虑。 九、参考文献

38、1 2 3 4 5 6 沈颖，朱翀，徐英俊道路饱和度计算方法研究J 交通与安全第1期：125-128 2007 李向朋城市交通拥堵对策封闭型小区交通开放研究D 长沙长沙理工大学2014 祝付玲城市道路交通拥堵评价指标体系研究D南京东南大学2010 宋歌道路通行能力的计算J 中国储运第9期：83-84 2010 方丽君基于蚁群算法的交通分配模型研究D南京河海大学2006 美国交通研究委员会美国道路通行能力手册M 北京人民交通出版社2007 18 附录 附录：问题二 附录：问题三 19 3.1环形放射状、网格状结构分流数据 3.1.1树干状状 3.1.2环形放射状 20 用于问题2模型1的求解 %

39、Frank-Wolfe算法 %初始化 %根据道路方向确定某时刻流入道路范围圈内的车辆 zong1=3117 0 182 2105 57 0 367 122 213; 3212 155 0 0 128 324 2891 152 167; 2890 155 435 2343 0 368 678 157 347; 3089 0 307 0 0 0 2119 0 307; 213 309 351 0 0 786 314 282 321; 3222 563 273 2372 0 588 2417 167 283; 259 612 254 0 0 0 405 218 364; 2095 242 342 2

40、660 0 0 2268 136 279; 0 0 0 2813 428 321 0 0 0; 0 2567 404 2343 330 512 492 0 155; 881 329 0 2669 405 413 0 318 739; 2478 0 431 2107 211 678 401 0 293; zong2= 1 1 -1 1 1 -1 1 1 1; -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1; 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1; 1 1 1 1 -1 1 1 1 1; 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1; 1 1 1 1 -1 1 1 1 1; 21 1 1 -1 1 1

41、-1 1 1 1; 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1; -1 1 1 -1 1 1 1 -1 1; 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1; 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1; 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 ; zong=sum(sum(zong1.*zong2); sudu=40 40 40 20 20 30 30; %路长： luchang=2.00 2.09 1.508 1.056 0.82 0.802 1.39; ta0=luchang./sudu; %ta0=40 40 40 40 40 40 40; ea=5196 5196 5196 2236 2236 3900 3900; qa=zeros(1,7); ta=ta0; qajia=zong/3000;