一种基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法

技术领域

本发明涉及城市交通规划技术领域，尤其涉及基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法。

背景技术

随着城市化进程的不断推进，超大城市的传统商业街区如购物中心、商业步行街等成为人们日常生活和商业交易的重要场所，然而，由于这些商业街区的供需特征和交通状况相互影响，交通承载力的评估和优化成为了一项重要的任务，在只考虑人口、交通流量、道路网络等传统因素的情况下，现有的超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法存在以下问题：

交通承载力算法忽略了商业街区独特的供需特征，仅以人口和交通流量为主要考虑因素，这种简化模型无法准确反映商业街区交通承载力的实际情况；现有算法忽略了供需特征和交通状况之间的关联性，无法全面分析街区内商业活动对交通流量的影响，导致评估结果不准确；现有算法通常以静态视角进行分析，无法适应商业街区随时间变化的供需特征和交通状况。

发明内容

基于背景技术中存在的技术问题，本发明提出了基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法。

本发明提出的基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法，包括以下步骤：

S1、数据采集与预处理，收集商业街区的人口数据、商业活动数据以及交通状况数据，并对数据进行预处理，包括清洗、转换和标准化；

S2、供需特征分析，基于采集到的数据，分析商业街区的供需特征，包括人口分布、商业活动的类型和规模；

S3、交通流量模拟，利用交通流量模拟技术，模拟商业街区道路网上的交通流量分布，包括商业街区内部的交通以及与周边道路的交通；

S4、交通承载力评估，基于供需特征和交通流量模拟结果，建立交通承载力评估模型，将供需特征与交通状况进行关联分析，考虑商业活动对交通流量的影响；

S5、交通承载力优化，根据评估结果，提出交通承载力的优化策略，包括改善道路网络、调整商业活动布局，以提高商业街区的交通承载力；

S6、算法验证与调整，对优化策略进行实施，并监测交通承载力的改善效果，根据验证结果，对算法进行调整与改进，以提高算法的准确性和实用性。

优选的，确定权重因素，针对商业街区的供需特征和交通状况，确定评估和优化的权重因素，如人口密度、商业活动类型、道路网络状况。

优选的，因素归一化，将采集到的数据进行归一化处理，使得不同因素处于相同的量级范围内，避免因素之间的数量级差异对结果造成影响。

优选的，权重定义，使用专家判断或利用统计分析方法，为每个权重因素赋予相应的权重值，反映其在交通承载力评估和优化中的重要性。

优选的，因素加权，将归一化后的因素与对应的权重相乘，得到加权后的因素值，反映了每个因素对交通承载力的贡献度。

优选的，因素组合，将加权后的因素值进行组合，得到交通承载力评估结果，反映了商业街区整体的交通承载能力。

优选的，优化策略确定，根据交通承载力评估结果，确定优化策略，并为每种策略赋予相应的权重，反映其在优化过程中的重要性。

优选的，策略加权，将优化策略与对应的权重相乘，得到加权后的策略值，为实施不同策略提供指导。

优选的，策略实施与调整，根据加权后的策略值，实施相应的优化策略，并监测效果，根据监测结果，对策略进行调整以达到预期的交通承载力效果。

优选的，交通承载力评估结果＝w1*(归一化因素1值)+w2*(归一化因素2值)+…+wn*(归一化因素n值)；

其中，w1、w2、…、wn为各因素的权重，归一化因素1值、归一化因素2值、…、归一化因素n值为不同因素的归一化值；

优化策略得分＝s1*(归一化策略1值)+s2*(归一化策略2值)+…+sm*(归一化策略m值)；

其中，s1、s2、…、sm为各策略的权重，归一化策略1值、归一化策略2值、…、归一化策略m值为不同策略的归一化值。

本发明具有如下有益效果：

1、全面性：算法综合考虑供需特征和交通状况的关联性，能够更全面地分析商业街区的交通承载力情况，准确评估其供需平衡与交通状况。

2、精确性：通过权衡法的应用，算法能够对不同因素和策略进行量化评估和比较，使得结果更加准确和可信。

3、可调性：算法提供了灵活的评估和优化方法，能够适应商业街区供需特征和交通状况随时间变化的情况，具有较强的适应性和可调性。

4、决策指导：算法的结果可以为城市规划者和管理者提供决策指导，帮助其合理规划商业街区交通布局和优化措施，提升城市交通效率和商业街区的可达性。

附图说明

图1为本发明提出的基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法的结构框图。

具体实施方式

参照图1，本发明提出基于超大城市传统商业街区供需特征的交通承载力算法，包括以下步骤：

S1、数据采集与预处理，收集商业街区的人口数据、商业活动数据以及交通状况数据，并对数据进行预处理，包括清洗、转换和标准化；

S2、供需特征分析，基于采集到的数据，分析商业街区的供需特征，包括人口分布、商业活动的类型和规模；

S3、交通流量模拟，利用交通流量模拟技术，模拟商业街区道路网上的交通流量分布，包括商业街区内部的交通以及与周边道路的交通；

S4、交通承载力评估，基于供需特征和交通流量模拟结果，建立交通承载力评估模型，将供需特征与交通状况进行关联分析，考虑商业活动对交通流量的影响；

S5、交通承载力优化，根据评估结果，提出交通承载力的优化策略，包括改善道路网络、调整商业活动布局，以提高商业街区的交通承载力；

S6、算法验证与调整，对优化策略进行实施，并监测交通承载力的改善效果，根据验证结果，对算法进行调整与改进，以提高算法的准确性和实用性。

在一个可选的实施例中，确定权重因素，针对商业街区的供需特征和交通状况，确定评估和优化的权重因素，如人口密度、商业活动类型、道路网络状况。

在一个可选的实施例中，因素归一化，将采集到的数据进行归一化处理，使得不同因素处于相同的量级范围内，避免因素之间的数量级差异对结果造成影响。

在一个可选的实施例中，权重定义，使用专家判断或利用统计分析方法，为每个权重因素赋予相应的权重值，反映其在交通承载力评估和优化中的重要性。

在一个可选的实施例中，因素加权，将归一化后的因素与对应的权重相乘，得到加权后的因素值，反映了每个因素对交通承载力的贡献度。

在一个可选的实施例中，因素组合，将加权后的因素值进行组合，得到交通承载力评估结果，反映了商业街区整体的交通承载能力。

在一个可选的实施例中，优化策略确定，根据交通承载力评估结果，确定优化策略，并为每种策略赋予相应的权重，反映其在优化过程中的重要性。

在一个可选的实施例中，策略加权，将优化策略与对应的权重相乘，得到加权后的策略值，为实施不同策略提供指导。

在一个可选的实施例中，策略实施与调整，根据加权后的策略值，实施相应的优化策略，并监测效果，根据监测结果，对策略进行调整以达到预期的交通承载力效果。

在一个可选的实施例中，交通承载力评估结果＝w1*(归一化因素1值)+w2*(归一化因素2值)+…+wn*(归一化因素n值)；

其中，w1、w2、…、wn为各因素的权重，归一化因素1值、归一化因素2值、…、归一化因素n值为不同因素的归一化值；

优化策略得分＝s1*(归一化策略1值)+s2*(归一化策略2值)+…+sm*(归一化策略m值)；

其中，s1、s2、…、sm为各策略的权重，归一化策略1值、归一化策略2值、…、归一化策略m值为不同策略的归一化值。

在一个可选的实施例中，算城市交通承载力C(辆/h)，具体公式如下：

其中，Sr为饱和度。

在一个可选的实施例中，所述饱和度Sr的计算公式为：

本发明工作原理及使用流程：首先，通过采集和预处理商业街区的人口、商业活动和交通数据，对供需特征进行分析，以了解商业街区的供需平衡状况，然后，利用交通流量模拟技术模拟商业街区道路网上的交通流量分布，包括商业街区内部和与周边道路的交通，接下来，建立交通承载力评估模型，将供需特征和交通流量进行关联分析，通过加权相乘并相加得到交通承载力的评估结果，根据评估结果，提出交通承载力优化策略，并为每个策略赋予相应权重，改善道路网络、调整商业活动布局，以提高商业街区的交通承载能力，最后，通过实施优化策略，并对改善效果进行监测和调整，不断优化算法的准确性和实用性，综合利用数据分析、模拟和优化的方法，该算法能够综合考虑供需特征和交通状况，以提高商业街区的交通承载能力和效率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。