文摘

先前的研究交通网络的研究主要是基于平面网络和不考虑多层网络的影响,这说明,代表不同的合适的城市交通模式。铁路和公路网络的发展是分不开的一个繁荣发展的城市;因此,研究多层网络的科学潜力,实现一个真正的需要。在本文中,基于复杂网络的集成框架多层城市增长和优化模型(CNIMUGOM)提出,分析交通网络结构之间的复杂关系,人口增长和城市土地使用。本文的创新是交通复杂的多层网络的结合和“四步模式”(即代旅行,旅行分布,模型,和交通分配的步骤)。共同进化的多目标、多层次网络和优化模型,生成更高效的交通网络布局是基于不同的土地,人口密度,和旅行速度场景。然后,本文证明了提出的CNIMUGOM可以节省交通网络建设投资,降低旅游成本,使城市交通网络更有效率,减少交通流量总额。这个研究连接最近的复杂的多层网络相关研究和基于传统城市经济模式的研究。这个研究的发现能力改进目前的土地利用和交通综合模型和可以提供交通网络为城市群发展规划建议。

1。介绍

许多发展中国家仍然面临着快速城市化过程中,很多学者关注促使城市交通网络增长和共同进化过程(1- - - - - -3]。衡量一个城市交通网络的增长和共同进化过程,研究集中在两个方面:首先是建模和仿真,第二个是顺应自然规律4- - - - - -6]。研究的共同进化过程可以清楚地分析城市土地利用和交通网络之间的相互关系7,8]。关注的共同进化模型19^th和20^th世纪在伦敦,莱文森和谢发现人口分布和网络密度呈正相关。他们验证仿真模型更好地适应经验证据,指出进化的交互是一个迭代的过程,投资和撤资。此外,他们说明了地面交通网络可以自发地生长和下降随着时间的推移,为自我组织的财产(提供进一步的证据5,9- - - - - -11]。同样,一个新的动态模型基于逻辑斯蒂方程,它捕获街之间的共同进化过程的动态特性表面和城市交通结构,开发(12]。之后,城市交通增长的共同进化的情况下北京的描述(13),和共同进化模型提出稳定性分析和数值模拟。在另一方面,瑞14)使用可替换主体基础模型,讨论复杂的交通网络增长和土地使用共同进化过程,从不同的方面和中心地位指数和斯德哥尔摩的研究深入分析。最近,李et al。15)提出一个最优的城市高速公路系统模型,考虑交通和土地使用的互动平衡。

尽管这些先前的调查是至关重要的和必要的进一步研究城市交通网络和土地使用,他们都把网络当作纯粹的平面。有些人认为网络增长和变化,但没有人认为多层网络的影响,这是注意多层网络相关的原因分析。

铁路和街道网络的发展是分不开的一个繁荣发展的城市;因此,研究多层网络的科学潜力,实现一个真正的需要。多层网络的桥梁表示现实世界的网络,Kurant和Thiran16)首次提出一个通用的多层模型,促进了多层网络的描述和分析。作者调查了三个交通网络和多层网络上发现一个小错误可能会导致级联故障。他们还调查之间的关系程度、中间性和实际负载和发现,而不是公认的观点,三个因素之间的相关性的数据集并不明显。最近,多层网络获得更多的关注,因为交通动力学两层复杂网络被认为是由马et al。17),和艾伯特et al。18)引入了一个标准化的模型来模拟元素导航网络,分析了多层交通网络拥堵。此外,速度的比值不同耦合模式,网络可访问性、移动性和不同层次的行为被认为是(18- - - - - -23]。这些研究带来一个新的广阔的视角,研究多层网络的方面考虑不同流量的相互关系与合作层次和模式(22,23]。

小说研究的多层网络,城市交通网络和土地利用之间的关系的周边地区可能会讨论。与一些新的指标,分析他们的复杂关系成为可衡量的。这填补了研究最近的城市交通网络结构基础研究的差距;与网络共同进化的研究过程中,复杂的动态生长过程可以部分进行了研究。多层网络也可以测量的影响,连接上层和下层网络的增长和周边地区与城市土地利用的可访问性变化(24]。这些作品的基础上,本文基于复杂网络的集成框架多层城市增长和优化模型(CNIMUGOM)将首先提出的。考虑到交通网络结构、人口增长率和感情的城市土地利用模式的就业(可访问性的变化和人口 ),和多层网络的耦合特性,研究确定了问题“四步模型”(FSM)。旅游需求模型,生成旅行的数量,吸引了 ;旅行的数量从交通区我对区j, ;普遍的旅游费用 ;链接上的旅行时间一个, ;和交通流将计算。街上投资模型和交通网络的增长模式,收集到的这个链接的收入 ,多层网络结构状态的测量 ,整体支出函数 ,和普通投资的迭代 将Matlab计算。共同进化的多目标、多层次网络和优化模型,可以生成更高效的网络布局基于一些不同的土地使用(不同的人口密度)场景。基于交通网络和城市土地利用共同进化过程,提出CNIMUGOM可以节省交通网络建设投资,降低出行成本,使城市交通网络更有效率。在仿真的基础上,提出网络可以提高网络效率和减少交通流量总额。

2。方法

这项研究是指一般的城市交通系统的多层网络。上层网络代表了公共铁路网络,其中可能包括快速公交,轻轨交通,单轨,捷运和地铁。在这里,这项研究没有区分轨道交通模式。下层网络代表城市街道和公路网络。

2.1。单层网络表示方法

这个方法被许多学者和相关研究不同城市被广泛接受的25- - - - - -28]。根据原始方法,单层网络表示方法,如图1,右边的黑色线条作为街道或公路,节点代表街道路口,灰色的斑点是建筑。

通过这种方法,可以使用不同的无向或定向网络来表示城市交通网络: 在哪里是一组节点,N当节点的数目吗 E元素的无序或双人边吗和用 , 和每条边的重量;在一些功能,它可以表示为 ,和重量可视为边缘的长度或车道。

边的数量来标示米。网络的邻接矩阵 代表节点之间的连接和 ,这是定义为 在哪里 删除任何self-connections。此外, 是对称的和非负。

我们定义D随着网络直径、

在这里,边缘节点对之间的数字的总和吗我和j。

学位中心提出了弗里曼(29日];函数是

链接事件的数量在一个节点可以反映节点的重要性与空间地理,这表明更多的邻居节点在网络中更重要。

亲密的中心是Marchiori和Latora提出的30.];函数是

它是表示每个节点之间的平均距离的倒数 。这个索引意味着如果接近其他剩余的节点,节点在网络更重要;它描述了一个节点的相对位置。

提出的中间性中心是弗里曼(29日];函数是

它被定义为两个单独的节点之间的最短路径的总数并通过节点 ;它反映了负荷节点交替,可以理解为节点的可控制性。在此基础上,中心可以澄清 和中间性的正常化被描述为函数显示,在哪里是最大的可能值。

平均最短路径长度提出了艾伯特和鲍劳巴希(31日];函数是

它被定义为步骤的平均数量在所有可能对网络节点的最短路径。

网络效率提出了(32];函数是

它显示了交通流的平均效率或信息网络中节点之间。

2.2。多层网络表示方法

顾et al。33)用这种方法来研究航空网络和铁路网络。无向的公式多层网络(见图2)可以表示为 不同层的集合;在这里,上标U用于定义上层网络,上标l设置下层(33,34]。

连接网络可以用来代表铁路网络和城市街道网络

用重量在函数(35]。红色节点代表铁路车站,和蓝色节点代表街十字路口;实线代表他们的关系,虚线代表不同层之间的交叉链接(合作关系)。铁路网络电台联系最近的街道网络交叉和它的重量等于1 (23]。为了简化转移过程,当测量的可访问性,本研究将两层之间的传输时间设置为3分钟(36]。多通道运输和场基于车辆发动的网络和行人之间的关系网络可以获得的多层网络。

城市交通网络的多层网络模型;上层代表铁路网络的拓扑结构,下层代表街道网络拓扑或OD区。

在这个定义中,是街上的网络拓扑结构,N是下层的节点数量什么时候 和E代表了无序对边缘和元素和用

同样,多层网络的定义

网络的邻接矩阵 是对称的,负的,代表区之间的联系我和j,在那里 在哪里是欧氏距离。定义 理论上消除任何self-connections排除网络元素本身的影响。然后,多层网络的邻接矩阵

2.3。分析多层网络的共同进化过程

2.3.1。内部连接的多层网络

大城市,建造这些铁路交通链接是浪费金钱和不那么有效,只有建设大街上没有任何大规模的快速运输会引起严重的交通阻塞。交通多层网络的具体结构的组合的结果自然和历史条件下,位置特点、经济发展和条件下,城市空间布局,甚至交通顾客。不同层的网络结构确定的关系;他们是高度相关但有明显差异。其中一个是补充另一个元素,利用他们的优势来弥补别人的不足。一层的结构变化将导致另一层的变化。他们的结合完成了城市交通网络的功能

交通分布更关注路线叫做OD区之间的选择。这是一个迭代过程,比较了旅行与链接分配能力找到一个平衡状态,让旅行者的数量在每个路线和链接在一个给定的交通网络。典型的用户平衡(问题)被广泛认可和用于描述用户的行为。一旦用户认为他们找到最小的阻抗(感性阻抗),他们不会改变他们的路线,虽然路线不是最小的路线和阻抗可能不是阻抗最小的路径。因此,达到一个平衡。在后面的章节将提供相关的功能。

人口流动和增长,上层和下层网络的增长决定;考虑问题的问题,我们使用Frank-Wolfe BPR方法和拥挤的链接上的旅行成本设置为无限。Frank-Wolfe算法是迭代一阶优化算法约束凸优化”(37,38],它被广泛用于处理交通平衡问题等问题。之后,网络结构数据,各个环节的成本,需求OD数据,得到每个链接的能力;然后,我们初始化的优化目标,构建阻抗函数,找到最初的阻抗。然后,我们使用全有或全无作业的技术(39)分配交通流和更新数据,最后最优函数值收敛估计误差范围可以获得的5%。这种技术被广泛使用和接受许多交通网络研究人员(38,40- - - - - -42]。

2.3.2。交通多层之间的共同进化关系网络和城市土地使用

许多相关类型的研究讨论了它们的连接和内部关系43,44]。因为交通容量和旅行速度是不同的,网络结构变化的影响土地使用通常可以测量的可访问性(45,46]。空间连接意味着城市用地增长的特点是在一个平面的空间连续性[47),然后是有意义的扩散和城市人口增长的测量过程。城市土地利用变化过程也与人口的变化正相关(48]。

他们共同进化关系可以简单地用图表示3,交通生成和吸引力取决于城市土地利用空间分布;随着人口密度的增加,土地利用强度,和扩张或代新的土地使用包裹,交通需求与不同尺度的增加,这自然需要更多的交通基础设施来满足它。反过来,多层交通网络的投资的增加,使交通网络人口增长,增加土地地块的可访问性;随着越来越多的街道通过区域,人们可以很容易地访问这个以前欠发达地区。网络的能力也可以得到改善,投资总是用于提高能力和每一层的拓扑网络功能。基于位置的理论和城市土地资源的稀缺,这些地块与交通网络的吸引力将会增加。然后,更多的人被吸引,和共同进化过程。这里的土地使用共同进化模型,以反映可访问性与人口增长和运动的关系,和交通网络的增长。其他因素,如房价及相关政策,被排除在外,保持这种关系简洁明了。因此,土地利用模型高度简化,主要集中在可访问性,表现为人口和就业的分布。

代表社区交互的竞争特点,土地使用共同进化模型还包括离心和向心力49,50]。假设人们总是想住附近的位置工作节省旅行费用,但远离他人,如潜在的竞争者。然而,另一方面,就业要访问其他企业(以节省货物运输成本)和人(他是工党的供应商和客户)。他们两人想生活在一个更高的交通网络结构服务等级。相关功能将提供部分3。

3所示。的CNIMUGOM

3.1。CNIMUGOM框架

建议的内容模型,如图4和不同的块是代表不同的模型,这些模型之间的关系说明了箭。最著名的模型是旅游需求模型,街道投资模式,交通网络增长模型、人口增长模式,城市土地利用的增长模式和网络优化模型。

3.2。交通需求模型

人口、社会经济、土地利用和网络将数据合并揭示根造成影响交通需求(51- - - - - -53]。在考虑交通网络的增长,必须关注的一个重要组成部分是,这种增长总是约束和刺激交通需求。基于最初的交通网络数据,典型的“四步模型”(FSM)可以生成和使用,考虑到多层网络和网络共同进化过程。旅游需求模型在一个初始网络预定的人口和就业数据和相关多层网络的拓扑结构。

3.2.1之上。出行生成模型

一个简单的交通生成模型是由莱文森和朱49),谢和莱文森(54),生成和旅行行程景点不同的交通区计算;对人口和就业及其自然的载体,家庭和企业,提出了简单的线性关系,假设公式 在哪里和代表旅行的数量生成和吸引;E和站的就业和人口交通区我分别;和 , , , , ,和是这个简单的线性方程的可调系数集,和它们的值是0,0.5,1,0,1,分别和0.5。

3.2.2。出行分布模型

为广大分布过程,主要用于双重约束出行分布模型被采用,即解模型,以匹配生成和旅行地点的吸引力基于一个假设的负指数函数的相互作用区与它们之间的旅行时间减少50,54]: 在哪里从区域是旅行的数量吗我对区j,它的表可以得到OD矩阵;在区是旅行的数量了吗我;是旅行的数量所吸引区j;和是旅行成本。 是平衡系数是precalibrated [55,56]。

3.2.3。测量相关的网络结构全面旅行成本

全面成本正常旅游成本是衡量旅游一次,一个普遍的概念考虑拥挤的旅游成本,纬向的可访问性,从区等等我对区j考虑到隐域性和层间的成本。因此,方程可以写成 在哪里 是层间旅行时间的总和沿着最短路径之间的旅行费用吗我和j,代表了普遍车辆旅行时间花费的联系一个;如果这个链接完全属于区之间的最短路径我和区域j, ;否则, 。的体现了普遍隐域性旅游时间区域我;这是一个简化测量方法也为方便计算。有时,隐域性成本是为方便计算,忽视但他们将计算特别是区域土地利用强度和密度更高;他们捕捉各种费用的旅行与土地利用和交通网络结构差异有关。

链接上的旅行时间一个是测量 ;通常情况下,它可以计算出街的长度之间的比例和速度 ;然而,它总是受到交通流量的约束这个链接和收集到的收入 : 在这里,是平衡参数,代表时间的平均值。

BPR函数是用来反映自由流动时间之间的关系和拥挤的速度在链接一个,是链接能力,和分别校正因子等于0.15和4:

例如,在一个区域土地利用强度和密度较高,可能提供的就业和人口数量远远超过平均水平;因此,旅行成本会相应增加考虑到交通拥堵程度,在摩天大楼电梯等待时间长,很难找到停车的。另一方面,受到交通网络结构的影响,在大多数的情况下(不考虑Braess悖论),交通网络结构较高的服务水平,这将缓解交通拥堵,提高可访问性,并且通常成本将减少。基于这些假设它可以测量 在哪里指定基地隐域性旅行成本区,是一个多变的参数来平衡网络结构的影响,然后呢 。 是活动的数量(就业和人口)区我;函数是 ,结合生成模型。是所有区域活动的平均数量。是网络结构的测量状态;一般高的区域交通基础设施水平,时间用来传递该区域会降低;因此,考虑到这些基本交通网络指标和MCA指标,本研究选择的节点度中心 ,的中间状态 ,和亲密关系中心相关的指标,因为之前的分析和功能 在哪里 , ,和参数等于1000 1和10000年,分别和是对所有区域网络结构的平均状态。

3.2.4。在一个多层网络模式的选择

在这个研究中,模式的选择是用来连接多层网络的旅游需求。在这个过程中,一个给定的源和目的地之间的旅行是分成出行使用交通和汽车为简单起见。最常用的功能是二进制Logit模型(57),也叫“计量经济学公式”,这仅仅是一个日志的可能性比选择一个模式( )没有选择这种模式的可能性 ,和函数 在哪里相关参数,和旅行费用的使用模式的街头和轨道交通(测量吗只考虑旅行的情况使用街上系统,但是考虑使用街道和铁路系统和合作的部分),和是使用的旅行时间街和轨道交通的模式,代表收入,游客的数量。这个函数具有决定性的意义;也就是说,当面对同样的选择,他们总是会做出同样的选择。在此考虑多层关系,提出了一套功能;相关参数指的是基本的多层网络指标,结合BPR函数和真正的交通负荷的链接一个。这个函数集 在哪里和汽车和火车运输路线的长度,轨道交通的平均速度,是铁路交通流,是这个铁路收集到的收入。部分 也意味着成本的转移和等待时间;更高的投资铁路,转移和等待时间通常是较小的。

3.2.5。交通分配模型

在这里,用户选择平衡(问题)模型;这个模型提出了谢菲(42)和交通研究人员已经被认可和验证;在这里,它将不再做进一步的讨论,这些条件可以在谢菲(指42]。

然后,显示为较低级别的功能

在这里,是平衡流的链接一个,旅行时间,功能是计划的旅行费用最低。的的路径,交通流的OD对吗我和j,之间的旅行我和j,是一个明确的约束,在网络链接的集合。

3.3。链接为多层网络的投资模型

网络从网络结构部分生长过程之前所讨论的,但事实上,这个过程也受到投资的输入。如前所述,本研究主要考虑关闭网络系统;这研究也将作为独立的投资过程的生长过程。链接后投资模型是莱文森的定义等。49),谢和莱文森(11),描述个人自主联系的经济决策;即使用街上的价格在一个给定的时期,哪些用户应该支付这个自主代理,依赖于通用交通流和这些链接的总长度。一段时间后,所有的收入都用来改善网络结构和链路容量。在每一个时期,人们认为人数链接收集收入的总人数 ,这是一个迭代过程: 如果这项研究将网络视为一个有向图,和总交通流在一个给定的时期吗k可以给和 ,或一个无向图 ,然后收集收入之间的联系和链接上的旅行时间一个可以讨论;也就是说,是由的 。 迭代的链接长度吗 。

另一方面,维护成本函数是基于代价函数;考虑到链接能力和平均速度 , ,对于一个普通的街道或铁路,能力在两个方向上通常相等,和整体消费函数是

这个利润部分的功能

在这里,我们假定是迭代的利润吗 ,也等于总投资的迭代 ,然后联系网络增长模型和网络优化模型在接下来的部分。

投资模型考虑了一般系统的收入和支出。这里,根据这些曾经提出的模型,如果聚集收入超过维护成本,利润部分将在结束的时间不保存它的未来,所有用于每条线的产能增加,与功能 在哪里 。自由流动的速度与新能力可以测量校准由张对数线性关系和莱文森(58] 。

3.4。人口增长模型

共同进化模型说明了一些基本的人口流动及其影响;他们将进一步讨论。在处理城市扩张过程中,特别是土地利用变化过程和城市街道网络的发展,人口视为最常被认为是机制,最重要的结果(59]。一般来说,人口发展模型包括两个部分:人口流动和自然增加。人口的自然增长会改变总人口的数量,而人口流动将改变人口分布(60]。

为了简单起见,可以假定人口的自然增长速度是一个常数,然后可以限制使用一个简单的指数函数,如下: 在哪里 人口增量迭代 , 人口数量的迭代吗 ,和提高利率,是吗 每个迭代(61年]。

3.5。城市土地利用变化模型

的进化模型,研究的启发,莱文森et al。49),谢和莱文森(11),可访问性被用来反映一个地块的愿望通过计算机会和活动的可访问性(62年),表明小机会提供减少的影响,也叫做解测量值,假设它符合负指数成本函数: 在哪里是节点的可访问性我所有的机会在节点j如果流量分析节点的总数J。的旅行成本敏感性参数吗 节点也表明节点的可访问性与旅行时间的增加,下降旅游费用来自哪里我来j。

唯一因素影响区位选择的家庭和公司都可访问性和人口密度。然后,对于就业和人口的可访问性在地块中,函数可以扩展 在哪里从节点是可访问性就业吗我而是人口的可访问性。在多层模型中, ;因此,可访问性被认为是不同的旅游模式。这种潜在的测量方法都有其特定的实际优势;也就是说,它可以很容易地计算了现有的土地利用和交通数据。

3.6。网络结构、土地利用和人口共同进化模型

期望函数集开发说明人口就业的可访问性和可访问性的动力学基于独立决策有关它们的位置和网络结构的服务等级 。为人民愿望,参数 都等于1: 就业愿望的动力, 等于0.9−0.9和0.9,分别为: 独立决策的人,之间的竞争就业人口可访问性和可访问性充当离心力。相反地,供企业独立决策,人口就业的可访问性和可访问性加强就业愿望和作为向心力。 相关的参数,这些参数之间的关系进行了讨论在谢和莱文森(10)如下:“…可访问性就业确实显示房屋出售价值显著的积极影响,同时可访问性居民工人表现出显著负面影响…”(p.164)。

增加就业和人口区我单节点的合意性差异量成正比;在这里,和在迭代是平均的愿望吗k,考虑到自然增长速度r, ;然后,我们的函数

3.7。多层网络的增长过程

多层网络共同进化过程是结合共同进化模型。铁路网络的设计目的是为更多的人服务,增加便利。因此,第一个目标是最大限度地增加人口。第二个目标是最小化总旅行面前瑟瑟发抖,获得一个更好的网络结构。上层,新节点随机选择从这些下层节点具有最高的人口,和一个新的生成无标度网络。下层,新节点的一个随机数(小于10)将被添加,和一个新的生成无标度网络。网络用户选择使用的铁路网络节省差旅成本,然后,根据铁路网络的容量有限,升级后的交通流分布。在此基础上,人口将重新分配。

4所示。解决方案过程和相关模拟场景

解决模型,本节提出了一个解决方案过程给这里,和相关的仿真场景进行了讨论。

4.1。解决方案的过程

这是解决方案过程步骤:步骤1。设置初始数量的人口和就业(不同的土地使用情况)和旅行速度,和分发的广场面积100公里的边长和100节点。在这里,随机网络是用来讨论经济增长模式,和人口等于就业。步骤2。基于交通需求模型的功能,在每个步骤中,它可以有最初的OD矩阵和最初的旅行费用,可以测量和交通流的基础上,由用户均衡交通分配模型(问题)模型和Frank-Wolfe算法收敛估计误差范围的5%。步骤3。收集到的整体收入和支出可以由流量计算。一般来说,考虑网络的总利润的支出增长,这里介绍和多层网络的增长过程。随着多层网络的发展,网络增长将基于优化APL,D,和旅行成本。在网络增长和考虑这些流铁路网络,自由流动速度的新链接,和链接能力,流量在不同的链接包括上层可以更新,又可以达到一个平衡状态。步骤4。考虑到人口增长和网络结构的变化,土地利用的可访问性和愿望是改变,导致人口和就业的再分配,然后OD矩阵和流量变化。然后,新的人口和就业的分布,可以获得新的旅行速度和网络结构;回到步骤1。

4.2。相关仿真场景

按照步骤3和提出的初始状态模拟城市,一些场景将被认为是在表1。为简单起见,在这里,我们仅仅测试了模型与常规的网络没有成长,然后更多的重点放在了多层网络与生长有关的模型。在这里,本研究认为8种不同的仿真场景;例如,存款准备金率代表初始人口和就业、旅行速度随机分布(见图5),等等。随着土地利用和人口密度之间的关系可以模仿好(48),不同的土地使用场景的讨论可以求助的讨论人口的分布和就业。

5。仿真和验证

以同样的方式作为模拟城市,假设一个正方形与长度等于市区 米有一个初始的节点数量(随机和定期的分布式网络并没有成长为了测试该模型,并随机分布时,网络正在增长) ,最初的50万人口,人口的自然增长率是1.5%迭代。然后,模型验证的部分是提出在本小节的末尾。

5.1。当网络不增长

总利润用于每条线的产能增加,这意味着尽管网络不是增长,提高能力。因为网络结构没有改变,它不能衡量APL的改变,D例如,等等;因此,这项研究将更多关注的总旅行时间,不仅展示了容易一个公民可以到一个地区,也描述整个网络的交通状况。初始流量在每条街道上,通过这些拥挤的街道总旅行时间成本也显示在图6。迭代中,我们可以看到,这一次不同的仿真场景大幅降低成本,直到达到一个稳定状态(图7)(仿真结果来自10倍),这意味着街上能力人口再分配过程中优化。无论什么样的仿真场景网络最初的选择,最后,他们有相似的趋势。后的人口重新分配网络旅游成本变化,和一些地区也出现了,因为人口较高的街道的变化能力和旅行速度。

在这里,红线是每个街道的旅行时间,和宽度代表他们的价值观。黑色线条是这些街道上的交通流量。这是随机网络和固定网络的性能在6迭代。

5.2。当网络正在增长

随着网络的发展,基于随机网络图所示8,与先前的研究一致,APL的变化趋势D可以获得。考虑到这些不同的场景中,我们可以看到,随着多层网络的增加,APL和D最终降低了。铁路网络的发展,很明显,吸引了越来越多的交通流的铁路网,几步后,交通流量变得更加均匀分布。

APL减少从103年超过5.9×4×103左右,减少约32%(见图9),D减少从15×104 - 8×104年,减少46%左右(见图10)。网络的增长过程中,提高网络效率(图11可以看到)约27%至44%,迷雾之岛拥有最低的变化率和RUU刷机程序改变率最高,这意味着,多层网络增长模型,提出了网络结构优化。总交通流优化是降低(图的30%左右12)人口和就业和土地利用变化的再分配过程,减少两个节点之间的运动,使人口和就业达到平衡在一个区域,和隐域性运动增加。显然,旅游总成本也降低;这也意味着网络效率的提高。较高的人口出现了某些节点与先进的交通可达性,和“新城”或“发展中区域”也出现了,随着越来越多的新节点位于正确的中部地区。

5.3。模型验证

平均旅行速度比率的变化会影响模型的选择和网络的发展23]。验证仿真结果,另一个量化指标提出了β,平均旅行速度比上层和下层之间的网络,和函数 在哪里街道网络的平均旅行速度和平均旅行速度的铁路网络。这里,我们铁路网络的平均旅行速度设置为一个常数;然后,随着β的值从0增加到1,这意味着街道网络的平均旅行速度增加。

这里,来验证该模型,我们与下面运行CNIMUGOM 100次模拟场景中使用相同的网络和的平均值APL(见图13)和交通流(见图14用不同的β值)。它与β的值表明,属于0.2到0.3,APL具有最小值。虽然形势变化有点当交通流被认为是,显示交通流量有最小值,当β的值属于0.1到0.2。此外,CNIMUGOM工作很稳定不同的β值与仿真场景。

6。结论

关于共同进化的研究模型和多层网络模型仍然有点肤浅;共同进化的组合模型和多层网络模型与土地使用应用程序比较少见。虽然在这个领域的研究是坚决前瞻性和满足需求的数学能力,与以前的城市模型,它缺乏一个系统的和全面的经济描述,结合城市经济理论。

拟议中的CNIMUGOM扩大了传统平面模式多层网络模型,能更好地适应实际情况。本研究还进一步考虑多层网络共同进化过程和考虑网络的自我组织性质。这个模型提出了一种有效的方式把这些不同的交通模式,考虑到复杂的进化和网络结构之间的共同进化关系,土地和人口。CNIMUGOM可以用来优化APL和D,使网络总共有较小的交通流量,并保存旅行总成本;换句话说,我们可以有一个更高效的网络结构。如旅游需求之间的内在关系的子模型,街道投资模式,交通网络增长模型、人口增长模式,城市土地使用的增长模式,网络优化模型进行了分析和讨论。

拟议中的CNIMUGOM有优越的性能与其他模型相比,这是一个通用模型,可以被用在许多城市的造型最优规划方案和大规模投资。然而,一些地区可以进一步改善。例如,人口的增长速度是基于短期的指数分布分析,这可能不是非常接近实际情况,和物流人口增长模型可以用于长期分析调整它。经济模型的研究仍然是开放的,可以结合大数据;研究CNIMUGOM,大数据的总体分布采集方法可以采用;例如,手机信号数据和GPS数据可以用来代表城市人口的分布。接下来,我们提出,所有的收入都用来改善网络结构和链接能力;然而,在现实中,收入几乎可以用于所有的改善网络。第三,人口的再分配,就目前而言,相对困难,考虑了地方依恋的人口和搬迁的困难,但从北京的经验,基于公共租赁住房项目,它可以部分完成。目前,CNIMUGOM是基于模拟城市数据; for a real city, the model can be easily applied with road network data, GPS data, and population data.

数据可用性

模拟数据用于支持本研究的结果都包含在这篇文章中,和相关代码可从相应的作者。

信息披露

本文基于4.4节的修改和扩展瑞丁的博士论文。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是由中国国家自然科学基金(72001053)和中国贵州省科学技术计划项目(没有。他钱霁楚[2020]1 y283)。马来西亚Putra大学特此承认。