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申请/专利权人：东南大学;南京都市交通规划设计有限公司

摘要：本发明公开了一种城市交通网络HOV车道设置方案的评选方法，用以评选城市交通网络中HOV车道的最优设置方案。首先基于HOV车道交通流运行特点，构建了包含交通效益、环境效益和经济效益的综合评价指标体系；之后结合主成分分析法和仿真模型，构建了基于上述综合评价指标体系的城市交通网络HOV车道设置方案的评选方法。利用本发明所提出的评选方法，可为相关部门和企事业单位进行可持续发展型HOV车道设置提供支持，实现城市道路交通高效、绿色、经济发展。

主权项：1.一种城市交通网络HOV车道设置方案的评选方法，其特征在于，针对目标城市交通网络中的HOV车道，根据如下步骤S1-步骤S3，获得在目标城市交通网络当前运行状态下，使HOV车道的运行效益最高的HOV车道设置方案：S1:基于交通效益、环境效益、经济效益三个方面的预设评价指标，构建HOV车道设置方案的综合评价指标模型；并基于预设HOV车道结构，构建各HOV车道设置方案；步骤S1中交通效益的评价指标包括交通流量、平均行程速度、网络运送人数、人均行程时间、人均行程延误；环境效益的评价指标包括燃油消耗量、尾气排放量、交通噪声、PM2.5排放量；经济效益的评价指标包括建设成本、出行成本；交通效益、环境效益、经济效益的各项评价指标计算方法如下：交通流量Q的计算如下式： 式中，j表示车辆类型，n表示车辆类型总数，qj表示单位时间内目标城市交通网络中通行的第j种车辆的数量，其单位为vehh，kj表示第j种车辆换算为标准车辆的换算系数，j＝1表示小客车，k1＝1，j＝2表示HOV车辆，k2＝1，j＝3表示大客车，k3＝2，j＝4表示货车，k4＝2.5；平均行程速度表示目标城市交通网络中所有车辆行驶的平均行程速度，其单位为kmh，计算如下式： 式中，si为第i辆车在目标城市交通网络中的行驶里程，其单位为km，ti为第i辆车在目标城市交通网络中的行程时间，其单位为h，k为目标城市交通网络中通行的实际总车辆数，其单位为辆；网络运送人数P表示检测时间内目标城市交通网络中车辆运送的总人数，其计算如下式： 式中，cj为第j种车辆的平均载客人数，其单位为人辆，且c1＝1，c2＝2.5，c3＝70，c4＝1；人均行程时间的计算如下式： 人均行程延误的计算如下式： 式中，tO表示自由流时间，其单位为h；燃油消耗量F的计算如下式： 式中，Fi为第i辆车的每百公里燃油消耗量，其单位为公斤百公里；燃油消耗量F的计算式中第i辆车的每百公里燃油消耗量Fi的计算式如下式： 式中，vi为第i个车辆的行驶速度，其单位为kmh，fi1、fi2、fi3为车辆的百公里燃油消耗量计算系数；其中，若第i个车辆为小客车或HOV车辆，则fi1、fi2、fi3分别为0.007、0.131328、9.653616；若第i个车辆为大客车，则fi1、fi2、fi3分别为0.006132、0.814632、55.4053；若第i个车辆为货车，则fi1、fi2、fi3分别为0.002856、0.413028、21.057624；尾气排放量包括氮氧化物污染物排放量ENOx，以及一氧化碳污染物排放量ECO；尾气排放量中氮氧化物污染物排放量ENOx，以及一氧化碳污染物排放量ECO的计算式如下式： 式中，a1i为氮氧化物排放系数，其单位为g公斤，a2i为一氧化碳排放系数，其单位为g公斤，若第i个车辆为小客车或HOV车辆，a1i＝0.806g公斤，a2i＝3.194g公斤，若第i个车辆为大客车或货车，a1i＝73.893g公斤，a2i＝15.583g公斤；交通噪声N的计算如下式： 式中，γ表示重车比例，即货车及大客车在目标城市交通网络中所有车辆中的比例，其单位为％；PM2.5排放量，包括车辆的排放量Epm，以及道路扬尘所造成的排放量Wpm，计算如下式： 式中，e1j为排放系数，e11表示小客车排放系数，e11＝0.007，e12表示HOV车辆排放系数，e12＝0.007，e13表示大客车排放系数，e13＝0.118，e14表示货车排放系数，e14＝0.319；Wpm＝e2×L×Q式中，e2为排放系数，e2＝0.08，L为路网总长度，其单位为km；建设成本C1根据各HOV车道设置方案计算获得；出行成本C2的计算如下式： 式中，α为时间价值参数，其单位为元，β为燃油价值参数；S2:基于目标城市交通网络结构，以及各HOV车道设置方案，构建目标城市交通网络的VISSIM仿真模型，并基于VISSIM仿真模型，采集用于计算各项预设评价指标的目标城市交通网络中的HOV车道的数据样本；步骤S2中所述的VISSIM仿真模型，其建模对象为目标城市整体交通网络，包括目标城市主要道路，以及HOV车道设置道路；S3:基于步骤S2所采集目标城市交通网络中的HOV车道的数据样本，计算步骤S1所述的交通效益、环境效益、经济效益的各项评价指标，将各项评价指标的值输入至SPSS软件，基于SPSS软件的主成分分析功能，对各项评价指标进行主成分分析，计算各HOV车道设置方案的主成分加权得分，并根据主成分加权得分，对各HOV车道设置方案进行降序排序，将排名最高的HOV车道设置方案作为使HOV车道的运行效益最高的HOV车道设置方案，并采用该HOV车道设置方案，对目标城市交通网络中的HOV车道进行设置；步骤S3的具体步骤如下：S31:基于步骤S2所采集目标城市交通网络中的HOV车道的数据样本，计算步骤S1所述的交通效益、环境效益、经济效益的各项评价指标，将各项评价指标的值作为指标数据样本，并构建分别对应于各项评价指标的原始数据集X；对各原始数据集X进行KMO和Bartlett球形检验，若KMO统计量大于等于0.5，且Bartlett球形检验拒绝各变量独立的假设，则进入步骤S32，否则增加指标数据样本量，重新进行KMO和Bartlett球形检验，直至符合进入步骤S32的标准；S32:分别对各原始数据集X进行标准化处理，将各原始数据集X转化为标准化数据集Z；S33:计算步骤S32所获得的标准化数据集Z，计算标准化数据集Z的相关系数矩阵R如下式： 式中，rab表示第a个评价指标与第b个评价指标的相关性，其中a,b＝1,2,…,p，rab的计算公式如下式： 式中，xga、xgb分别表示第g个HOV车道设置方案的第a个、第b个评价指标；S34:求解方程|λI-R|＝0的特征值并将各特征值由大至小顺序排序，即：λ1≥λ2≥…≥λp≥0；求解特征值λa的特征向量ea，其中a＝1,2,…,p，且特征向量||ea||＝1，即eau为特征向量ea的第u个分量；S35:计算主成分贡献率wa及累计贡献率Wa，取累计贡献率大于85％的特征值所对应的第1、第2、…、第m个主成分，其中m≤p；主成分贡献率wa及累计贡献率Wa的计算如下式： 式中，a＝1,2,…,p； 式中，a＝1,2,…,p；S36:计算主成分载荷lfa如下式： 式中，λf为第f个主成分对应的特征根，efa为λf对应的特征向量ef的第a个分量；且f＝1,2,…,u，a＝1,2,…,p；S37:计算g个HOV车道设置方案的各主成分得分zgf如下式： 式中，a＝1,2,…,p，f＝1,2,…,m；S38:计算g个HOV车道设置方案的加权得分yg如下式： S39:对各HOV车道设置方案的加权得分yg按从大到小排序，选取排名最高的HOV车道设置方案作为使HOV车道的运行效益最高的HOV车道设置方案，并采用该HOV车道设置方案，对目标城市交通网络中的HOV车道进行设置。

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