Identifying Strong Connectivity in Urban Road Networks Considering Traffic Constraints: An Analysis of Road Networks With Different Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Road network connectivity is an important indicator for measuring the operational efficiency and reliability of urban road networks, and it plays an important role in supporting traffic planning and management decisions. The implementation of traffic management measures, such as traffic bans and temporary traffic flow changes, will restrict access to some sections and lanes, reduce the passable paths in the road network, and thus affect the overall connectivity performance of the road network. Existing road network research results mostly evaluate the topological connectivity of the network at the physical level, and it is difficult to accurately portray the actual road network connectivity under traffic management conditions. To quantitatively evaluate the road network connectivity performance after the implementation of traffic management tools, this paper proposes a road network connectivity evaluation method based on strongly connected effective paths. Firstly, the node steering coefficients are used to describe the no‐traffic constraints of turning lanes, and the connectivity evaluation indexes are constructed based on the number of strongly connected effective paths and the shortest paths of strongly connected paths. Secondly, combining the Floyd‐Warshall algorithm and the depth‐first search algorithm, we constructed a strong connectivity effective path search algorithm to adapt to the refined traffic management situation, and identified the key road sections that have the greatest impact on the connectivity of the road network by considering the maximum acceptable level of the path and the road access constraints. Finally, Sioux‐Falls network and nine urban road networks with different layout patterns are selected for the case study and compared with traditional road network connectivity indicators. The case studies show that: (1) the connectivity of the square grid road network structure is superior, while the connectivity of the free‐form road network is the lowest; (2) road access management measures reduce the overall road network connectivity, and the banning of traffic in critical sections has the most significant effect on connectivity. Accurately assessing the changes in road network connectivity performance under different traffic management measures provides a scientific basis for the development of road control strategies, which can effectively improve urban traffic fluency and residents’ travel efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».