深圳市交通擁堵問題分析數(shù)學建模論文

1、一 摘要本文主要針對深圳市交通擁堵問題進行分析。首先，我們對深圳市整體道路網(wǎng)的建設(shè)及其發(fā)展趨勢進行分析，以梅林關(guān)、布吉關(guān)等關(guān)口局部為例，對交通量進行分析，并建立模型，從多方面分析了造成深圳市交通擁堵的原因。然后，在深圳市的城市功能分區(qū)對交通擁堵的原因研究中，采用了空間聚類方法分析城市功能分區(qū)的影響因素，并試圖通過研究結(jié)果調(diào)整深圳市的城市功能分區(qū)來解決交通擁堵問題。但數(shù)據(jù)有限，僅以部分區(qū)域進行了空間聚類方法說明。最后，對解決深圳市交通擁堵問題給出合理建議。最后，我們充分正視該模型的缺點，并對問題進行了進一步思考。 關(guān)鍵詞 深圳市交通擁堵 城市功能區(qū)劃 緩解措施 二 問題重述近年來，隨著國家經(jīng)濟的

2、快速發(fā)展，特別是國家政策對汽車行業(yè)發(fā)展的扶持，小汽車保有量急劇增加。另外城市化進程加快，但是交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)跟不上，進一步加劇供需矛盾，由此我國各大中城市又出現(xiàn)了新一輪的交通擁堵，而且有進一步發(fā)展和惡化的趨勢。 深圳市干線道路示意圖雖然城市規(guī)劃、建設(shè)、管理等部門做了大量的工作，但是交通擁堵問題仍然存在。我們現(xiàn)階段需要做的，是在總結(jié)治理交通擁堵經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，探索如何更好的緩解城市交通擁堵。表1：北京、上海、天津、杭州、廣州、深圳道路交通管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對比表從上表可以看出，深圳的機動車密度高居全國之首，為了緩解交通擁堵，深圳采取了一系列交通管理措施，政府在道路建設(shè)上也投入了大量的資金。這些措施一定程

3、度上代表了國內(nèi)大多城市在解決交通擁堵中的普遍做法，但是并沒有從根本上解決深圳市交通擁擠的問題。針對這一矛盾，我們主要研究以下三個問題：（1）以梅林關(guān)為例，通過對深圳市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和已知數(shù)據(jù)的研究，分析造成深圳市交通擁堵的深層原因，并對研究以后的交通擁堵問題應采集的數(shù)據(jù)提出建議。（2）對深圳市的城市功能區(qū)劃進行解剖，分析其造成擁堵的原因，通過合理的功能分區(qū)，提出建議來解決擁堵問題。（3）針對擁堵問題提出合理的措施，主要包含兩個方面，一是在交通管控方面采取措施，二是通過經(jīng)濟杠桿手段調(diào)整汽車供求關(guān)系，三是增建道路來緩解交通擁堵問題。三 模型的基本假定 （1）不考慮交通事故造成的影響，遇到交通事故時能及時

4、處理； （2）只考慮市內(nèi)交通狀況，排除外地車輛的出入對問題的干擾;（3）步行人流和自行車流對交通擁堵的影響不大，在簡化模型時刻不考慮；)uxingrenliu大量的資金市在解決交通擁堵中的普遍做法。 （4）假設(shè)市內(nèi)的道路狀況良好，沒有房屋的拆遷、道路橋梁的維修和破壞，沒有道路的管制通行和占道； （5）不考慮火車、飛機等交通運輸方式對問題的影響四 符號的規(guī)定及名詞解釋 P小汽車價格 Q小汽車需求量 x時間（小時） 駕駛員反應時間 汽車通過十字路口的時間。 停車距離的駕駛時間。 n擁堵指數(shù)（一天中交通量超過平均交通量的時間與24的比值。）yongdu aver平均交通量。五 分析、建立模型并進行求

5、解A對交通擁堵原因進行分析 我們通過對梅林關(guān)道路網(wǎng)的分析，簡化出如圖所示的關(guān)口處的道路簡圖，并以此為分析對象，建立關(guān)口交通量的模型。 首先我們對進出該關(guān)口間的各道路交通量進行分析，利用Matlab對交通量進行定量化的分析，給出了個路口的交通量隨時間的變化規(guī)律，并以高峰時段的交通量為代表進行驗算，如下所示，根據(jù)Matlab曲線擬合功能可以得到關(guān)口個斷面的交通量隨時間的函數(shù)關(guān)系，公式如下：序號斷面公式斷面經(jīng)緯度坐標1107國道(廣深公路）南頭檢查站南行-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6

6、*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -0.0007755 (-0.004703, 0.003152) p2 = 0.02934 (-0.2426, 0.3013) p3 = 0.3453 (-6.812, 7.503) p4 = -29.26 (-118.2, 59.69) p5 = 418.1 (-106.5, 942.7) p6 = -1564 (-2842, -285.7) p7 = 2772 (1818, 3727)Goodness of fit: SSE: 3.959e+006 R-square: 0.937

7、Adjusted R-square: 0.9148 RMSE: 482.622.554515,113.9083822深南大道南頭檢查站出-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0001567 (-0.005042, 0.005356) p2 = -0.03443 (-0.3944, 0.3256) p3 = 1.845 (-7.63, 11.32) p4 = -42.13 (

8、-159.9, 75.61) p5 = 427.6 (-266.8, 1122) p6 = -1330 (-3022, 361.7) p7 = 1692 (428.6, 2956)Goodness of fit: SSE: 6.936e+006 R-square: 0.8848 Adjusted R-square: 0.8441 RMSE: 638.822.549734,113.9121083G4(廣深高速)(2260km+969m)南行-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x +

9、p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -0.0004962 (-0.002455, 0.001463) p2 = 0.02912 (-0.1065, 0.1647) p3 = -0.3273 (-3.897, 3.242) p4 = -10.22 (-54.58, 34.14) p5 = 244.9 (-16.7, 506.5) p6 = -1202 (-1840, -565.1) p7 = 1814 (1338, 2290)Goodness of fit: SSE: 9.844e+005 R-square: 0.9795 Adju

10、sted R-square: 0.9723 RMSE: 240.622.584194,113.909634廣深高速同樂檢查站出-東-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0003426 (-0.001293, 0.001978) p2 = -0.0442 (-0.1574, 0.06904) p3 = 1.874 (-1.106, 4.854) p4 = -35.54 (-72.

11、58, 1.491) p5 = 304.3 (85.93, 522.7) p6 = -835.4 (-1367, -303.3) p7 = 681.8 (284.3, 1079)Goodness of fit: SSE: 6.862e+005 R-square: 0.9394 Adjusted R-square: 0.918 RMSE: 200.922.57326,113.9200455沙河西路白芒關(guān)檢查站出-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients

12、(with 95% confidence bounds): p1 = 0.0002829 (-0.001866, 0.002432) p2 = -0.02771 (-0.1765, 0.1211) p3 = 1.063 (-2.853, 4.979) p4 = -20.12 (-68.79, 28.55) p5 = 180.8 (-106.3, 467.8) p6 = -516.6 (-1216, 182.6) p7 = 423.4 (-99.03, 945.8)Goodness of fit: SSE: 1.185e+006 R-square: 0.8381 Adjusted R-squar

13、e: 0.7809 RMSE: 26422.624308,113.9391236松白路白芒檢查站入-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.001111 (-0.0006401, 0.002862) p2 = -0.07967 (-0.2009, 0.04157) p3 = 2.211 (-0.9792, 5.402) p4 = -30.5 (-70.16, 9.147) p5

14、 = 213.1 (-20.7, 447) p6 = -526.4 (-1096, 43.33) p7 = 395.6 (-30.01, 821.3)Goodness of fit: SSE: 7.866e+005 R-square: 0.898 Adjusted R-square: 0.862 RMSE: 215.122.630545,113.9351357福龍隧道-南向北行駛22.565104,114.0175628福龍隧道-北向南行駛22.564871,114.0171599梅觀公路南坪立交橋下北行-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5

15、 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -0.0001993 (-0.00414, 0.003742) p2 = -0.01499 (-0.2879, 0.2579) p3 = 1.436 (-5.746, 8.618) p4 = -37.41 (-126.7, 51.85) p5 = 397.5 (-128.8, 923.8) p6 = -1347 (-2629, -64.28) p7 = 1614 (655.7, 2572)Goodness of fit: SSE

16、: 3.985e+006 R-square: 0.8984 Adjusted R-square: 0.8626 RMSE: 484.222.587862,114.05471610梅觀公路普濱加油站南行-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.002506 (-0.005123, 0.01013) p2 = -0.2176 (-0.7458, 0.3107) p3 = 7.375

17、 (-6.527, 21.28) p4 = -122.8 (-295.6, 50) p5 = 987.7 (-31.23, 2007) p6 = -2747 (-5229, -264.2) p7 = 2419 (564.3, 4274)Goodness of fit: SSE: 1.493e+007 R-square: 0.8548 Adjusted R-square: 0.8036 RMSE: 937.322.597802,114.04882611清坪快速清水河聯(lián)檢站出口北行-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*

18、x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.001115 (-0.001455, 0.003684) p2 = -0.08343 (-0.2614, 0.0945) p3 = 2.392 (-2.291, 7.075) p4 = -34.05 (-92.25, 24.14) p5 = 251.2 (-91.96, 594.4) p6 = -697.2 (-1533, 139) p7 = 732.4 (107.7, 1357)Goodness of fit: SSE: 1.694e+006 R-s

19、quare: 0.8922 Adjusted R-square: 0.8541 RMSE: 315.722.618156,114.0955612清坪快速清水河聯(lián)檢站入口南行-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 5.485e-005 (-0.0008694, 0.0009791) p2 = -0.002064 (-0.06607, 0.06194) p3 = 0.04505 (-

20、1.639, 1.729) p4 = -1.98 (-22.91, 18.95) p5 = 37.81 (-85.63, 161.3) p6 = -145.2 (-445.9, 155.6) p7 = 197.8 (-26.86, 422.5)Goodness of fit: SSE: 2.192e+005 R-square: 0.9468 Adjusted R-square: 0.928 RMSE: 113.622.615467,114.096193 13保潔路清水河檢查站出-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*

21、x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.000111 (-0.001049, 0.001271) p2 = -0.01558 (-0.09592, 0.06476) p3 = 0.6547 (-1.459, 2.769) p4 = -12.35 (-38.62, 13.93) p5 = 111.6 (-43.3, 266.6) p6 = -358.6 (-736.1, 18.91) p7 = 446.4 (164.4, 728.4)Goodness of fit: SSE: 3.454e+0

22、05 R-square: 0.9123 Adjusted R-square: 0.8813 RMSE: 142.522.588758,114.11271614西環(huán)路清水河檢查站入-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0001109 (-0.0002573, 0.0004792) p2 = -0.01031 (-0.03581, 0.01519) p3 = 0.3734 (-

23、0.2977, 1.045) p4 = -6.663 (-15, 1.677) p5 = 57.71 (8.528, 106.9) p6 = -175.9 (-295.7, -56.06) p7 = 224.5 (135, 314.1)Goodness of fit: SSE: 3.48e+004 R-square: 0.9117 Adjusted R-square: 0.8805 RMSE: 45.2522.589449,114.11270215布吉路-深惠路南向北行駛22.582337,114.11785216深惠路-布吉路北向南行駛22.589878,114.11434917丹沙路沙灣檢

24、查站入-北-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0005322 (-0.0005447, 0.001609) p2 = -0.03997 (-0.1145, 0.0346) p3 = 1.168 (-0.7945, 3.131) p4 = -17 (-41.38, 7.393) p5 = 126.4 (-17.45, 270.2) p6 = -368.6 (-719.1, -1

25、8.22) p7 = 618.1 (356.3, 879.9)Goodness of fit: SSE: 2.976e+005 R-square: 0.8272 Adjusted R-square: 0.7662 RMSE: 132.322.603579,114.16525518沙灣路沙灣檢查站出-南-戰(zhàn)略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0003054 (-0.0001421,

26、 0.000753) p2 = -0.02173 (-0.05272, 0.009258) p3 = 0.5829 (-0.2327, 1.398) p4 = -7.476 (-17.61, 2.659) p5 = 47.56 (-12.21, 107.3) p6 = -113.4 (-259, 32.24) p7 = 221.5 (112.7, 330.3)Goodness of fit: SSE: 5.14e+004 R-square: 0.8677 Adjusted R-square: 0.8209 RMSE: 54.9922.60635,114.16387數(shù)據(jù)為空、為0、為紅字的屬于設(shè)

27、備故障，僅供參考。日期欄以不同顏色填充區(qū)分不同天布吉關(guān)、福龍隧道無批量數(shù)據(jù)，抽樣數(shù)據(jù)見表2 可以簡單的思考問題，當進入交叉口的車輛數(shù)大于駛出交叉口的車輛數(shù)時，道路在交叉口處就會發(fā)生擁堵現(xiàn)象，當然這是一種簡化了的思考方法，說明道路在交叉口的設(shè)計通行能力不足，或者交叉口的設(shè)計不合理。我們以高峰時段為例，通過理論計算來分析駛?cè)虢徊婵诤婉偝鼋徊婵诘能囕v數(shù)，發(fā)現(xiàn)在高峰時段（主要是下午5點至7點）梅林關(guān)立交出現(xiàn)了明顯的擁堵情況。下面我們來分析造成交通擁堵的原因，并給出相應的措施。(一)機動車快速增長引發(fā)的經(jīng)常性、大面積交通擁堵深圳市的機動車保有量急劇增長，車輛使用率居高不下，交通量持續(xù)攀升。截至2010年

28、底，全市道路總里程已經(jīng)超過6000公里，車輛保有量達170萬輛，加上長期在深行駛的港澳車及外地車輛，機動車總量已經(jīng)接近200萬輛，車輛密度已達324輛/公里，成為中國車輛密度最高的城市。車輛的快速增加與有限的道路空間的矛盾進一步加劇，交通擁堵問題也越來越嚴重。對策：由于汽車行業(yè)仍是國家的支柱產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)階段，仍不宜抑制汽車行業(yè)的發(fā)展，但是，我們可以通過以下手段，抑制小汽車的過度使用。（1） 通過經(jīng)濟杠桿調(diào)整，加大出行成本，提高擁車成本部分國人存在駕駛小汽車是一種身份象征的心里，在很多不必要使用汽車出行的時候，如附近市場買菜、喝下午茶還要開車，因此可以考慮使用中心區(qū)高峰時段擁堵收費以及高額停車收費

29、策略，抑制私人小汽車的過度使用，用經(jīng)濟杠桿調(diào)節(jié)需求與供給，緩解道路交通擁堵。同時，配套的要優(yōu)先發(fā)展公共交通，特別是要注意配套中心區(qū)外圍地鐵換乘站周邊的停車設(shè)施建設(shè)。隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，目前擁有多輛小汽車對于城市很多家庭來講不是難事，這也導致了汽車保有量的增加。因此，建議通過開征車牌號稅、控制車牌供給以及以家庭為單位對第二部、第三部小汽車開征高額稅，提高擁車成本，控制小汽車的供給。我們可以通過下面的供求曲線來限制小汽車的使用。社會對小汽車的需求量可以用曲線來表示。當小汽車的價格和其相關(guān)的使用費用增長時，社會對小汽車的需求量會下降，反之，當小汽車的價格下跌時，社會對它的需求量會增長。這樣的關(guān)系在函

30、數(shù)關(guān)系上是單調(diào)遞 減的，其圖像是一下降的曲線，如圖所示的曲線和設(shè)P=P(Q)是需求曲線方程。令 e=-=- e 我們可以通過上述曲線來制定相應的政策。若e等于2.5 ，它的需求量就會下降2.5%。因此我們可以通過道路的允許通行量，調(diào)整小汽車的價格，達到解決交通擁堵問題的目的。額 下降的曲線市用曲線來表示（2）采取適當?shù)南扌写胧?在交通擁堵已經(jīng)達到一定程度，城市快速路、主要干道經(jīng)常出現(xiàn)大面積擁堵時，可以考慮實施單雙號限行、大貨車禁行、中心城區(qū)擁堵收費等措施。這是快速、有效減少道路車輛的辦法，但是對公眾出行會造成很大的影響，在實行前，需要經(jīng)過嚴密的論證，慎用。還有其他做法，在此就不作具體詳述。本文

31、主要探討如下局部交通擁堵的成因及其對策。(二)交通規(guī)劃與城市發(fā)展不協(xié)調(diào)引發(fā)的交通擁堵深圳有一種典型的交通擁堵，就是進出原二線關(guān)的擁堵，特別是梅林關(guān)、布吉關(guān)。以梅林關(guān)為例，梅林關(guān)每月早晚高峰發(fā)生擁堵天數(shù)在20天以上，基本每個工作日都會發(fā)生擁堵。根據(jù)交通調(diào)查統(tǒng)計，在梅觀公路彩田立交北側(cè)斷面，最高小時流量達8220標準小車/小時，按每車道計算超過設(shè)計流量1800 標準小車/小時14%，路段車流呈超飽和狀態(tài)，導致滯留車輛較多，排隊較長。對策：針對深圳原關(guān)內(nèi)與關(guān)外這種由于城市功能發(fā)展與交通規(guī)劃、交通建設(shè)不均衡引起的交通供需矛盾，需要側(cè)重考慮城市功能的合理布局，完善城市規(guī)劃，推進交通一體化。（1）加快城市

32、組團間通道建設(shè)，使關(guān)內(nèi)外路網(wǎng)合理銜接由于目前進出關(guān)道路已處于飽和、超飽和狀態(tài)，為了盡快緩解交通擁堵，有效的辦法就是加快城市組團間通道建設(shè)，增加道路供給，使關(guān)內(nèi)外路網(wǎng)合理銜接。通過新建道路，提供分流渠道，減輕現(xiàn)有道路交通負荷，從而達到緩解交通擁堵的目的。（2）科學規(guī)劃城市組團，均衡組團發(fā)展城市功能的有機疏解不能單純是人口的外遷，必須是城市功能的有機疏解才行。就業(yè)崗位、城市服務功能也要疏解出去，比如說教育、醫(yī)療、商業(yè)、銀行乃至保險，這一系列的社會公共服務，也要有配套的建設(shè)，這樣將可以極大的減少組團間交通出行需求，交通供需矛盾才可能得到緩解。因此新興片區(qū)在建設(shè)過程中，不能因為定位而導致功能過于單一，

33、要加強公共、商業(yè)配套設(shè)施建設(shè)，科學規(guī)劃城市組團，均衡組團發(fā)展。（3）城中村的改造應綜合考慮其社會功能城市在發(fā)展過程中，存在一些城中村，它們承載了相當大的社會功能。隨著社會的發(fā)展，城中村開始接受改造。在城中村改造的過程中，建議配套建設(shè)一批小戶型、密集型住房，使市民更多的選擇在工作地附近的住宅居住，通過短距離的軌道出行，減少長距離交通出行需求，有利于緩解交通擁堵。(三)快速路與市政道路結(jié)合部的擁堵快速路與市政道路結(jié)合部也是最容易發(fā)生擁堵的地方，在深圳，諸如新洲路、皇崗路以及桂廟路等，都存在此類現(xiàn)象。晚高峰時段，桂廟路南山至前海路段西行經(jīng)常發(fā)生擁堵，高峰期西行排隊車輛常倒灌至上游路口，影響到相關(guān)路口

34、其它方向車流的正常通行。經(jīng)實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)造成該路段晚高峰交通擁堵的主要原因如下:第一，在此前的交通規(guī)劃中，前海/桂廟與北環(huán)大道相連通，這樣可以提高路段的整體通行效率，實現(xiàn)交通流的快速疏散。但至今規(guī)劃仍未落實，并且，該路段周邊區(qū)域樓盤又無限制開發(fā)，導致交通流需求過大，增加了路段總體交通壓力。第二，快速路的連續(xù)性車流的高飽和交通需求。桂廟路南山路口東段直接與快速路的濱海大道相接接。晚高峰時段，大量下班車流由羅湖、福田經(jīng)濱海大道返回南山，該路口東方向1370輛/小時/車道的服務水平已遠不能滿足其交通需求。第三，濱海大道南海立交形成的結(jié)構(gòu)性交通瓶頸。受立交影響濱海大道在此處形成喇叭性交通瓶頸，形成上游車

35、輛始終處于堵塞狀態(tài)，下游出現(xiàn)斷檔狀態(tài)，造成路口通過量不足。對策：對于快速路與市政道路結(jié)合部的交通擁堵，有兩個策略可以考慮。1.通過交通信號控制，嚴格控制快速路上的車流進入主干道，避免主干道擁堵進一步加劇，造成交通癱瘓。2.對于確無其他方式進行解決，可考慮將市政道路進行快速化改造，以解決快速路對該道路通行能力的需求。（如桂廟前海路段，新洲路北環(huán)至濱河路段）(四)全互通立交匝道設(shè)計通行能力不足造成的局部擁堵道路（立交）設(shè)計決定了道路（立交）投入使用后的通行能力，在常發(fā)性交通擁堵中，一部分是由于道路設(shè)計時未能充分預測未來交通的發(fā)展，在道路投入使用后，道路交通需求即快速超過了道路設(shè)計通行能力造成局部擁

36、堵。例如洪湖立交和羅芳立交，其中洪湖立交北接布吉關(guān)，為龍崗區(qū)與羅湖區(qū)交通要道的重要節(jié)點，羅芳立交為羅湖區(qū)通往鹽田區(qū)的主要節(jié)點。這兩座立交建設(shè)較早，未能考慮到交通流的快速變化，現(xiàn)階段早、晚高峰期交通需求遠超過了當時的部分匝道設(shè)計通行能力，經(jīng)常發(fā)生局部交通擁堵。對策：對于交通需求超過道路設(shè)計通行能力的情況下，對立交進行大幅度改造不太現(xiàn)實，但是可以在某些方向增加定向匝道，增加車道供給，從而提高立交通行能力。2008年對羅芳立交進行了改造，主要增加了東往南的獨立匝道，通過新增匝道極大程度上減少了過渡區(qū)的交織，提高了立交通行能力。(五)快速路與快速路連接段的擁堵在快速路與快速路的連接段也經(jīng)常發(fā)生擁堵。由

37、于連接段主要是以立交的形式，通過匝道實現(xiàn)互聯(lián)互通，因此匝道的通行能力影響著快速路的通行能力。當大量車流快速到達時，匝道難以在短時間內(nèi)進行有效分流，便形成了擁堵。香蜜湖路是深圳南北走向的一條快速路，連接東西走向的北環(huán)和濱河快速路。在連接部位，經(jīng)常發(fā)生交通擁堵，經(jīng)分析主要情況如下：第一，濱河車公廟立交北往東、北往西匝道無法滿足香蜜湖路的交通需求。立交上游往濱河路東西行的車輛，必須靠右變道進入濱河路匝道或輔道，變道交織距離250米，且匝道、輔道車道數(shù)僅1條，容易形成3車道爭搶1車道的瓶頸局面。如下圖S5區(qū)域。第二，深南香蜜湖路南行有明顯的交通瓶頸。香蜜湖路南行輔道2車道車流，與深南大道東往南匝道1車

38、道車流，在立交上并為2車道南行后，與香蜜湖路主道南行的3車道的車流并為4車道，即形成了6車道并4車道的交通瓶頸，對立交各方向形成較大的交通阻礙。第三，深南大道東往南匝道車流,與香蜜湖路輔道南行車流匯合至往深南大道東行匝道口，匯合距離150米，而深南路輔道東行方向通行能力有限，排隊至深南香蜜湖立交北往東匝道上游，影響香蜜湖路北往南正常通行。第四，香蜜湖路主道出輔道右轉(zhuǎn)往深南路、香林路西行的車流，與香蜜湖路輔道南行的車流交織，大量車輛頻繁變道，造成香蜜湖路輔道行駛緩慢，并排隊影響主道車流駛出輔道。對策：通過分析得出，快速路與快速路連接段的匝道往往是整個交通組織中的瓶頸，在條件許可情況下需要對匝道進

39、行改造。經(jīng)驗告訴我們，立交橋設(shè)計要充分調(diào)研、預測未來交通流量的分布，依此合理設(shè)計立交各方向斷面的車道數(shù)，要克服左、右轉(zhuǎn)方向一定是次要方向的想法，避免出現(xiàn)不合理的設(shè)計。此外，快速路與快速路之間要避免通過輔道來連接。(六)路段車道數(shù)減少造成的擁堵在道路建設(shè)過程中，有部分道路由于各種原因，在路段中間出現(xiàn)從6車道變?yōu)?車道，從4車道變?yōu)?車道等現(xiàn)象，當車流達到一定需求的時候，變道的地方往往也就是擁堵發(fā)生的地方，這也就是交通管理中的“腸梗塞”。例如濱河春風高架東行方向，晚高峰車輛經(jīng)常排隊至紅嶺立交，嚴重時排隊可至濱河皇崗立交，此路段的車流處于跟馳隊列狀態(tài)。通過對多個斷面流量及交通擁擠事件的分析，該路段交

40、通流量需求大，且受交織、瓶頸的影響一旦發(fā)生擦碰等交通事故，易過渡為堵塞狀態(tài)。第一，6車道變4車道瓶頸點影響。濱河路鹿丹村人行天橋斷面東行共6車道，下游主道收窄為4車道。第二，進入春風高架的交通瓶頸影響。濱河路大量東行車流需要進入春風高架，路段4車道變2車道。對策：面對這種由于道路過窄，車道數(shù)不能滿足交通量需求造成的“腸梗塞”采取的措施，主要是在允許的范圍內(nèi)拓寬道路，增加車道數(shù)，包括非機動車道改為機動車道、鏟除不必要的機非隔離帶、原道路的綠化帶或者輔道等；再大點的動作就是在原道路的平行方向增建道路（包括隧道）；再次，是加強交通誘導，提前告知駕駛員前方擁堵情況，實現(xiàn)對車流的有效分流。(七)路口間距

41、過大造成的擁堵路口間距過大有時也會造成交通擁堵。在某一路段設(shè)計多路口的情況下，通過信號控制，可以分散壓力(特別是轉(zhuǎn)向交通壓力)，就不會使得車輛排隊過長。而設(shè)計單一路口就將壓力集中，車輛排隊過長。廣深公路（107國道）興圍至黃田段白天經(jīng)常發(fā)生擁堵，一方面是車流量過大，另一方面也與路口間距過大有關(guān)。廣深公路是連接深圳與廣州、東莞的一級公路，該路口上游交通流為密集型、連續(xù)車流，單車道高峰小時流量1410輛/小時左右，而且上下游均無信號控制路口截流，車流連續(xù)不斷的涌入該路段，造成車輛始終處于隊列狀態(tài)。另外南北方向路口轉(zhuǎn)彎、掉頭需求難以滿足。廣深公路興圍、黃田兩個路口左轉(zhuǎn)和掉頭交通需求很大，而左轉(zhuǎn)僅設(shè)置

42、了1至2條車道，大量左轉(zhuǎn)車輛靠左排隊，對直行車輛形成瓶頸。對策：對于這種路段，在設(shè)計過程中就應考慮在路口中間設(shè)置相應的控制措施，例如在路段中間增加掉頭口，緩解前方路口的掉頭需求。另一方面，也可考慮適當增加路口數(shù)，分流轉(zhuǎn)向壓力。(八)掉頭口的不合理設(shè)置造成的擁堵常發(fā)性交通擁堵中，還有部分是由于掉頭口的不合理設(shè)置，影響了路段通行能力，從而造成交通擁堵。如福強沙嘴路口西往東車流的排隊較長，高峰時段超過1公里，原因主要是路口西面掉頭車輛過多。經(jīng)調(diào)查，高峰期掉頭流量每小時734標準小車，掉頭車輛經(jīng)常占據(jù)左側(cè)3條車道排隊等待掉頭，形成了瓶頸，阻擋了部分西往東直行車輛放行，并影響對向車道通行。對策：對此，一

43、是嚴格控制掉頭口的設(shè)置，每個掉頭口的開設(shè)都要經(jīng)過科學論證，合理設(shè)計；二是對掉頭口實行信號控制，當?shù)纛^口的掉頭車輛較多，與對向直行車流交織較為嚴重時，需要設(shè)置掉頭信號燈，從而減少掉頭車輛與對向直行車輛的沖突。三是從其他方面考慮解決掉頭的交通需求。(九)道路改造引發(fā)的擁堵在城市建設(shè)過程中，由于軌道建設(shè)、新建道路以及道路修繕等，經(jīng)常會對路面交通造成影響。如不規(guī)范施工管理，這些施工點將變?yōu)榻煌ǘ曼c。主要表現(xiàn)有:第一，道路施工不能按預定工期完成，使得陣痛的道路擁堵變成常痛。第二，交通組織疏導方案不科學、不合理。由于施工隊伍及設(shè)計單位良莠不齊，在疏導方案方面較為粗獷，原本只需要封閉一條車道的情況下，施工單

44、位甚至封閉了三條車道，斷面通行能力急劇下降，造成交通擁堵。第三，現(xiàn)場施工管理不到位也可能導致交通擁堵。一些施工單位交通意識薄弱，在施工過程中沒有設(shè)置圍擋，或者將材料設(shè)施堆放在路面，違規(guī)占用道路，以及在高峰期占道施工等等。對策：對于道路施工引發(fā)的交通擁堵，最重要采取以下措施：一嚴格控制道路施工工期，按照合同工期要求，工程承包方要做好進度計劃，避免由于工期過長拖延給道路交通造成更多的不利影響；二是設(shè)計單位要做好交通疏導方案，并征得交通管理部門同意，確保疏導方案科學合理。大型建設(shè)項目，需要由第三方進行交通影響評估，并提出適合的措施，其中包括對交通信號控制實施調(diào)整，通過對路口周期配時進行優(yōu)化，充分提高

45、綠燈利用率，適應道路施工期間交通流的變化，從而達到降低道路施工負面影響的目的。三是要加強對施工現(xiàn)場管理，建議施工單位設(shè)置交通經(jīng)理職位，專門負責施工現(xiàn)場的交通疏導、協(xié)調(diào)職責，通過精細化管理，盡量減少施工占用過多路面，還路于車。(十)接送學生上下學引發(fā)的擁堵通過對每年月度交通流量的分析發(fā)現(xiàn)，七、八月份以及一月份的交通流量相對較小，道路交通擁堵事件也相對減少，透過這種現(xiàn)象，分析最可能的原因是學校假期，減少了接送學生上下學的車流。由于現(xiàn)在大多數(shù)家庭只有一個小孩，出于對孩子的愛護，許多家長都會開車送小孩上下學，誘發(fā)交通需求進一步增加，導致路面擁塞，特別是學校門前道路及周邊道路的擁堵。對策：對于接送學生上

46、下學引發(fā)的擁堵，我們一方面要加強對學校周邊路段的交通管理，加派警力和協(xié)管，確保學校周邊道路交通安全以及秩序。另一方面，增加校車，盡可能引導學生乘坐校車上下學，減少小汽車出行。(十一)公交站臺的不合理設(shè)置造成的擁堵公交線路及站點設(shè)置存在問題。部分道路公交線路過于集中，主干道缺乏公交港灣，加上眾多線路設(shè)在同一站點，公交車經(jīng)常同時占用2條至3條車道；另外部分公交站點設(shè)置離路口過近，導致公交車進站后到路口進行左轉(zhuǎn)時，需要連續(xù)穿過多條車道，與社會車輛交織嚴重，降低路口通行效率，造成交通擁堵。例如在彩田路北往南方向的“福田黨校公交2站”，靠右進站的公交車、以及靠右前往梅林路的車輛與南行直走的社會車交織嚴重

47、，一些大巴甚至在引橋前上下客后往彩田路南行，影響梅觀公路至梅彩跨線橋的通行效率。在梅林彩田路口南側(cè)，梅林路西往南右轉(zhuǎn)往彩田路南行的車流，與彩田路北往南前往北環(huán)路西行的車流，出現(xiàn)較為嚴重的交織現(xiàn)象。對策：一是對現(xiàn)有不合理的公交車站進行遷移或改造，減少公交車輛停靠站對道路交通的影響。二是規(guī)范公交站臺的設(shè)置，道路交通安全法和公交場站設(shè)計規(guī)范都要求在道路交叉路口50M距離內(nèi)不能停車或不適宜設(shè)站，并且應設(shè)置在交叉口出口道一側(cè)（即交叉口的下游），對于重要交叉口，站臺與路口的距離建議適當增加。B 城市功能分區(qū)對交通擁堵的影響 城市的功能分區(qū)主要是從生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟效益兩方面考慮，從整體上尋求最佳的功能分區(qū)類型

48、。近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，對各類土地的需求量日益增大，特別是建設(shè)用地，再加上產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進一步調(diào)整，對深圳市功能分區(qū)提出了新的要求。但目前我國現(xiàn)有規(guī)劃對城市功能分區(qū)的方法，多以經(jīng)驗為主，往往僅憑主觀的判斷和定性分析，缺少定性的分析。通過定量分析可以客觀、準確的確定各功能區(qū)在空間上的布局，借GIS達到對城市道路的動態(tài)管理。近年來，對城市功能分區(qū)的方法多采用聚類方法為主，其他數(shù)學模型為輔的技術(shù)手段，對研究區(qū)域進行指標體系定量分析，科學合理的制定城市功能區(qū)劃，從而解決道路擁堵問題。然而，基于統(tǒng)計學數(shù)學模型方法的定量研究，雖然能以點及面的概括研究區(qū)狀況，但在刻畫區(qū)域間及其內(nèi)部差異等方面，存在一定

49、的局限性。目前，空間數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究最多的是空間聚類的方法和技術(shù)，Eklund等研究人員基于聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，研究了城市功能分區(qū)問題，研究中并非單獨使用數(shù)學模型統(tǒng)計從而彌補了上述的不足之處，并且在很多研究中得以實施，也為本研究提供了有益借鑒。本論文主要的目的是解決交通擁堵問題，而合理的城市功能區(qū)劃分對解決這一問題至關(guān)重要。樣本中的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于權(quán)威部門的統(tǒng)計資料，從而保證了數(shù)據(jù)的真實性和準確性。該研究主要以布吉鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為功能分區(qū)的基本區(qū)域單元，以該區(qū)域自然生態(tài)、社會、經(jīng)濟發(fā)展以及功能區(qū)域現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，建立深圳是主體功能分區(qū)?？臻g聚類是主體功能分區(qū)中的關(guān)鍵性因素，而其中聚類分析的分析方法應用最為廣泛，它具有算法簡單而且收斂速度快的特點，但目前大多數(shù)研究多根據(jù)屬性特征集進行聚類，忽略了對象的空間臨近性。因此本研究基于空間屬性一體化的思想，首先運用K平均聚類算法確定較為理想的分類數(shù)，然后運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行空間聚類計算，充分挖掘空間坐標和空間關(guān)系數(shù)據(jù)中隱含的空間聚類信息。K平均聚類算法K平均算法在空間在空間聚類各算法中一直處于核心地位。K平均聚類算法接受輸入量k；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為k個聚類以便使所獲得的聚