路网

树立“窄马路、密路网”的城市道路布局理念以来，道路网密度指标在城市规划建设中日益得到重视。该指标已经纳入国土空间规划和城市体检的核心指标体系，成为反映交通与城市发展水平的综合性指标。目前，规划实践中对路网密度的适宜性评价通常有两种做法，一种是参考规范推荐值，另一种是对标国际先进城市路网密度值。《城市综合交通体系规划标准(GB/T 51328-2018)》对不同功能区的路网密度提出推荐值：居住区不小于8 km·km-2，商业区与就业集中的中心区为10～20

10064）城市路网是城市交通的承载者，其应对局部灾害（内涝、地震等）的能力越发引起关注。 许多国内外学者开展了大量研究，产生了道路网络弹性的概念，用于描述路网抵抗局部破坏的能力。 生态系统弹性的概念，从早期一维的生态视角扩展到目前包括生态、技术、社会和经济的四维视角[1]。 对于城市来说，Lhomme S 认为城市的弹性是城市吸收干扰和在扰动后恢复城市原有功能的能力[2]。 Campanella T J 则认为城市弹性是城市面对灾难性事件时将损失降到最低

。为了保证改扩建路网整体的交通安全与运营效益，需要在路网中重新选择合适的行驶路径，对原有交通流进行合理的组织分流。改扩建施工时，路网中可行的交通分流路径和交通组织方案众多，现有交通组织分流方案确定具有很强的主观性，实际选择的交通组织方案可能并不能使路网运营状态达到最优。为了在改扩建工程中充分利用路网资源，实现路网运营效益的最大化，需要全面综合评价改扩建路网的运营状态，对比不同交通组织状态下的路网运营状态，从而制订最为合理的交通组织分流方案。现有的改扩建路网

)0 引言城市道路网是最古老的人造网络之一，城市路网结构是否合理，关系到城市能否高效运行和发展。目前在城市道路网规划中，规划师大多崇尚高密度、高连通度的网状结构。但城市道路网规模较小，无论是在大型现代化城市的局部区域还是在发展中的较小乡镇区域，在整个城市历史中可以观察到街道网络的分散增长。这些街道网络并非完全来自规划过程，而是在众多因素中以增量方式出现或发展[1-2]。因此，在许多情况下，产生的路网结构是复杂的，并且偏离简单的规划模式，例如方格网络。这种道

能交通系统的仿真路网快速建模方法石 敏1，孙 科1,2，毛天露2，郑 玲1(1. 华北电力大学控制与计算机工程学院，北京 102206；2.中国科学院计算技术研究所，北京 100190)提出了一种面向智能交通系统的仿真路网模型，与传统路网模型相比，增强了几何表达和拓扑表达能力，同时其上可附着丰富的交通属性数据，能够满足精细化智能交通仿真的需求。在此基础上，研究了一种路网数据迁移方法，从现有电子地图快速提取并构建面向智能交通系统的道路路网。通过对几何精确性、

D不仅可以对城市路网从宏观层面进行描述，而且可以监视和预测路网交通运行状态，为从宏观层面对过饱和路网实施交通控制策略提供了新思路，然而如何得到城市路网的MFD又成为一大难点.目前路网MFD可通过固定检测器(如环形感应线圈、视频检测器等)或GPS浮动车采集的交通数据来估测.固定检测器数据(Loop Detector Data,LDD)估测法是通过安装在路段的固定检测器实时采集交通数据，然后利用MFD相关理论，估测路网MFD.浮动车数据(Floating Ca

)基于车道级基础路网的DynasTIM仿真路网建模*张汉林，黄敏，张学强(中山大学工学院∥广东省智能交通系统重点实验室∥智能交通研究中心，广东 广州 510006)分析了车道级基础路网和DynasTIM路网在路网构成要素、路网层次、路网要素间关联关系三方面的差异，其中车道级基础路网分3层，路网要素主要包括路段、路段节点、子路段节点、子路段等，而DynasTIM路网分两层，路网要素包括节点、节点连接线、节段、节段左边线等，从而找出从车道级基础路网到Dynas

基于抗堵塞能力的路网分区路径选择研究苏 兵, 程 晨, 徐 阳(西安工业大学 经济管理学院，陕西 西安 710032)针对路网中任意路段都有可能发生堵塞的情形，结合交通均衡分配原则，本文提出路网分区效果度量指标——基于路网交通均衡分配的分区抗堵塞能力变化因子，即基于路网交通均衡分配的分区后各子区域平均抗堵塞能力与分区前整个路网抗堵塞能力的比值。在此基础上，以指标最小为目标，建立将城市路网划分为2个子区域的最优分区路径选择模型，并设计算法求解，为交管部门进行

16024）基于路网可靠性的关键点段辨识 ——以乌鲁木齐市为例左 志，王 涛，潘晓锋（大连理工大学 交通运输学院，辽宁 大连 116024）传统的连通可靠度分析只适用于极端情况下的路网状态评价，而基于连通可靠度的关键节点、关键路段的识别，能够分析常规条件下的城市网络可靠性。以乌鲁木齐城市路网为研究对象，采用路网效能和路网效率为评价指标，辨识路网的关键节点和关键路段，并对所有节点和路段进行统计分析。研究结果表明：在城市路网中起重要作用的节点或路段只占总体的很

万路段)，在平面路网［9］中运行Dijkstra算法或A*算法均不能满足规划速度的需求，另外，受嵌入式导航设备硬件条件的限制，地图数据不能一次性读入系统内存［10］，因此需要对地图数据按照一定的准则进行模块化处理，以满足嵌入式系统计算及显示的需要。目前针对路径规划的导航路网大多采用分层分块的方法来提高数据的读取效率并减少节点拓展数量［11-15］，传统的地图分块［16］按照固定经纬度范围划分网格，该方法中路网密集的地方数据量过多，而路网稀疏的地方数据量过少

用数学网络理论对路网系统进行研究并提出计算路网容量的模拟方法和数学模型，近几年，对于路网容量的研究得到很大进展，最大流理论也有所应用。但是以往应用最大流理论对路网容量的计算方法在对路网简化和计算量上各有缺陷，不方便应用到计算机程序设计中。因此从另一个角度入手，寻找一种更适合于编程计算的最大流最小割算法。利用基于辅助图的最短路算法来代替最大流最小割算法就是一个很好的途径，辅助图最短路算法适应于单起终点的无向网络，可以应用到可平面化的道路网络中，不仅可以简单处