Study of the Urban Road Networks of Le Mans
分析了法国勒芒市的城市道路网络。研究了网络的度分布、聚类系数、直径和特征路径长度等拓扑性质。这些结果表明，我们的网络是一个“小世界”网络，具有短的平均最短路径和大的聚类系数。在度分布中发现了与单次幂律分布不同的双次幂律分布，并给出了一种新的度分布函数。通过对该函数的分析，扩展了对自然界中广泛分布的双幂律分布的起源的理解。
2010-01-31 physics.soc-ph
Measuring urban road network resilience to extreme events: an application for urban floods
设计和维护有复原力的交通运输系统，有赖于在危机发生之前查明潜在的脆弱性和效率低下的情况。然而，鉴于运输网络的复杂性，以及系统可能出现故障的方式的多样性，评估异常现象影响的问题仍然缺乏分析工具和衡量标准。因此，本文的目的是提出一种方法，用于评估在危机期间的路段被禁用或无法使用的时间的道路网络的行为。提出的方法是围绕两个指标计算的道路网络和出行分布：网络连续性和效率的替代品。有了这些指标，我们评估，作为一个例子，在圣保罗州的中型巴西城市圣卡洛斯的案例研究中，各种洪水情景的本地和全球影响。我们的研究结果表明，行人运动的影响显着低于机动车辆在城市中的洪水，这可能是由于汽车导向的性质，最接近河流的途径，和最短的平均长度的行人行程。这些发现和指标为涉及其他城市和自然现象的进一步研究奠定了框架，以丰富对城市交通网络弹性的理解。
2020-05-25 physics.soc-ph
Self-Healing Road Networks: A Self-Organized Management Strategy for Traffic Incidents in Urban Road Networks
提出了一种新的自组织交通管理策略，在交通灯控制的道路网络中的事件。在事故发生期间，它通过限制或跳过绿灯时间来调节流入已经拥堵的路段的流量。同时，剩余的绿灯时间用于自由转向。通过这种方式，驾驶员可以利用未使用的道路容量，并通过修改其最初选择的路线来绕过拥堵区域。因此，一旦所有受影响的交通流量沿着剩余的道路容量重新分配，网络就“自我修复”。驾驶员的路径选择是通过离散选择理论建模，并考虑在下一个可观察的交叉口的信号。为此，我们提出了一个面向事件的决策微观路径选择模型。随后，我们研究了四个不同的事件场景中的网格和真实大小的道路网络，并比较固定时间和交通依赖的交通灯控制与不采用自我修复策略。其结果是，自我修复策略占显着较低的车辆积累期间和之后的事件，因为它有效地对抗在受干扰的网络中的堵塞效应。
2018-11-30 physics.soc-ph
Multi-Dimensional Geometric Complexity in Urban Transportation Systems
交通网络是了解城市系统复杂世界的窗口。因此，通过正确描述道路网络，我们可以更好地了解其涵盖的城市系统。这项研究提供了一个几何方法来捕捉城市道路网络的固有属性。它提供了一个强大的和有效的方法来定义和提取道路网络的三个相关指标：面积，线和点阈值，通过其网格等效的措施。通过将该方法应用于美国50个城市系统，我们成功地观察到东部与西部、沿海与内陆、古老与年轻城市之间的差异。此外，我们发现，许多社会经济特征以及城市系统内的出行模式与其相应的区域，线和点阈值直接相关。
2015-07-13 physics.soc-ph
Complementarity of generative models for road networks
了解道路网络的动态对城市科学和可持续长期规划的实际应用具有理论意义。各种生成模型来解释道路网络的增长已经在文献中介绍。在本文中，我们提出了一个系统的基准，这样的模型集成不同的范式（空间的相互作用，成本效益的妥协，生物网络的增长），专注于生成的网络措施的可行空间。我们发现不同模型之间的互补性很高。这证实了按照城市系统的综合办法，有必要采用多种城市模式。
2021-09-30 physics.soc-ph
Exploring the relationship between the spatial distribution of roads and universal pattern of travel-route efficiency in urban road networks
本文通过绕行指数分析70个全球城市道路网络的空间分布，发现出行路线效率在城市径向位置上保持恒定且随角距离呈现标度坍缩的普遍模式，并揭示核心—边缘结构是产生该模式的原因。
2023-02-14 physics.soc-ph
A Computational Analysis of Traffic Cluster Dynamics Using a Percolation-Based Approach in Urban Road Networks
本文基于成都高分辨率出租车数据，将城市道路建模为时变加权有向图，利用渗流理论与GCC及长程权重相关性分析交通簇形成机制，为拥堵治理和大规模交通优化提供计算框架。
2025-07-29 physics.soc-ph
Identifying polycentric urban structure using the minimum cycle basis of road network as building blocks
本研究基于最小圈基分析中国六城市道路网络，发现圈模体频率超随机网络、圈长与面积呈幂律分布，并构建圈对偶网络揭示其小世界与无标度特性。
2025-04-21 physics.soc-ph
Using Ensemble Analysis to study the effects of Network Topology on Performance in Urban Road Networks
到目前为止，网络结构对性能的影响的研究仅限于研究网络科学文献中的典型模型生成的合成网络的集合，这些模型不能合理地代表真实的道路网络。此外，经常使用不同的需求和供应结构参数设置范围，使得很难将一项研究与另一项研究进行比较。为了解决这些缺陷，本文提出了一个实验框架的设计数值调查，研究网络性能如何变化与城市道路网络的结构特性。在这个实验框架内的关键步骤是生成合成网络的集合的频谱，这些合成网络相对于网络结构的单个方面而变化，并且坚持可扩展性约束，以确保与真实城市道路网络的相关性。然后，本文演示了这个实验框架的应用程序的调查如何两个性能指标，平均链路容量比和价格的无政府状态，不同的出行需求的密度，和网络基础设施的规模，密度和连通性。在这样做的过程中，确定了几个关键的挑战，这种调查，相对于实验的计算负担和需要的经验数据的一些重要方面的网络结构，如能力的分布。
2020-10-15 physics.soc-ph
Extracting Spatial Interaction Patterns between Urban Road Networks and Mixed Functions
在城市规划领域，道路网络系统规划往往是第一步，城市规划的主要目的是创造居住、教育、商业等不同功能的空间配置，一般来说，一个地区的功能越混合，它的生命力就越可能。因此，本文提出了一个新的框架来研究道路网络的总体结构和不同的子结构对混合功能的具体空间影响模式。以路段为基本单元，以每一路段周围100米内的兴趣点类别数来刻画道路网络的混合功能聚合。同时，在图论中心性度量的基础上，采用度、贴近度、介数和长度4个指标来反映城市道路网络结构的特征。我们使用北京市五环路内的道路网络和POI数据进行了我们的方法和实验。研究结果表明，城市道路网络对城市混合功能的聚集有着内在的影响，道路网络子结构的聚集模式也有很大的差异。研究表明，道路网络结构度越高，越容易吸引功能聚集。研究还表明，地方学位的多元化有利于城市功能的集聚。此外，分析也验证了小网格型城市道路网络的重要性和接近城市中心的重要性。
2022-11-03 cs.CY physics.soc-ph
Road Network Evolution in the Urban and Rural United States Since 1900
公路网是城市、城镇和村庄等人类住区的一个关键组成部分，可调节污染和拥堵以及经济发展。然而，人们对农村和城市道路网的长期发展轨迹知之甚少。我们利用新的空间数据源来重建和分析自1900年以来美国850多个城市和2,500多个县的道路网络。我们的分析揭示了城市内部和美国境内道路结构的显着变化。尽管这些网络的演变各不相同，但也有共同之处和明显的地理模式。这些结果在整个农村-城市连续体中持续存在，因此不仅仅是城市加速增长的产物。这些研究结果完善和扩展了现有的知识，并阐明了城市和农村规划政策的必要性，包括对新发展趋势的批判性评估。
2022-03-16 nlin.AO physics.soc-ph
When Edge Importance Disagrees: Resistance-Ranked versus Betweenness Pruning on Urban Road Networks
University of Montana（蒙大拿大学）
研究比较三种边剪枝标准对城市道路网络的影响，发现介数移除在路由效用、拓扑保留和动脉骨干保护上均优于随机和电阻排名，电阻冗余不能作为路由重要性的安全代理。
2026-09-25 physics.soc-ph
CHRONEX-US: City-level historical road network expansion dataset for the conterminous United States
针对道路网络长期演变数据稀缺的问题，构建了CHRONEX-US数据集，覆盖美国本土693个核心统计区，提供基于模型的道路建设年份估计，支持路网演变与城市化研究。
2025-06-19 physics.soc-ph
Resilience and efficiency in transportation networks
城市交通系统容易受到拥堵、事故、天气、特殊事件和其他代价高昂的延误的影响。虽然典型的政策应对措施优先考虑在正常情况下减少延误，以提高城市道路系统的效率，但对提高复原力（定义为系统从额外中断中恢复）的投资的分析支持仍然很少。在这项工作中，我们表示铺装道路作为一个交通网络，通过映射的交叉点节点和路段之间的交叉点的链接。我们为美国人口普查局定义的40个城市地区建造了道路网络。我们开发并校准了一个模型，以评估交通延迟使用链路负载。负载可以被认为是基于交通的中心性测量，估计使用相应路段的个人的数量。效率被估计为每个高峰期汽车通勤者的平均年延误，模型结果被发现接近观察数据，纽约市是一个明显的例外。弹性被估计为道路中断导致的效率变化，并发现城市之间存在差异，由于道路连接的5%随机损失而导致的延误增加，从洛杉矶的9.5%到旧金山的56.0%不等。结果表明，许多在正常情况下运行效率低下的城市道路系统对中断具有弹性，而一些效率较高的城市则更加脆弱。这意味着，在选择道路项目时，应明确考虑弹性，而不仅仅是效率，并证明与灾害和其他中断相关的投资机会是合理的。
2017-12-21 physics.soc-ph
Understanding Road Usage Patterns in Urban Areas
在本文中，我们结合了最完整的日常流动记录，基于大规模的移动电话数据，详细的地理信息系统（GIS）数据，揭示了以前隐藏的模式，在城市道路使用。我们发现，每个路段的主要用途可以追溯到自己的-令人惊讶的是，很少-驱动程序的来源。基于这一发现，我们提出了一个网络的道路使用定义一个二分网络框架，表明在传统的方法，仅通过拓扑措施定义道路的重要性相比，一个路段的作用取决于两个：它的介数和它的程度在道路使用网络。此外，与基准方法相比，我们能够精确定位对主要交通流量有贡献的少数驾驶员来源，这使我们能够创建一种策略，从而显著减少整个道路系统的行驶时间。
2012-12-21 physics.data-an physics.soc-ph
Identification and prioritization of urban traffic bottlenecks
在过去几十年中，我们目睹了日益增长的城市化进程，伴随着世界各地城市交通拥堵的显著增加。拥堵的影响表现在人们在道路上花费的大量时间，导致严重的金钱浪费和空气污染。在这里，我们提出了一种新的方法来识别，成本评估，从而优先考虑拥堵源，堵塞瓶颈。它扩展了现有的方法，因为它是基于整个道路网络的网络分析，可以应用于不同的交通模型。我们的研究结果表明，宏观稳定性，所提出的缩放特性的交通瓶颈，掩盖了存在的细观动力学，其中的瓶颈改变他们的位置在时间和空间上。这意味着，要规划和管理不同地点和不同时间的交通拥堵，需要实施一个框架，如本文所述，跟踪交通并评估每个不断发展的瓶颈对整个道路网络的相对影响。
2021-10-29 physics.soc-ph
Predictability of road traffic and congestion in urban areas
缓解城市道路交通拥堵对城市发展、减少能源消耗和空气污染至关重要，这取决于我们能否预见与驾驶员集体行为有关的道路使用和交通状况，这就提出了一个重要问题：城市地区的道路交通可预测程度如何？在这里，我们依靠安装在出租车上的GPS定位设备对日常车辆移动的精确记录，来揭示城市交通模式的潜在日常可预测性。使用从道路上的拥堵程度映射到一个时间序列的符号和测量其熵，我们发现一个相对较高的日常交通状况的可预测性，尽管没有任何先验知识的司机的起源和目的地和相当不同的出行模式之间的工作日和周末。此外，我们发现一个违反直觉的依赖性的可预测性的旅行速度：与中间平均旅行速度的路段是最难预测的。我们还探讨了恢复交通状况的一个不可访问的部分，从其相邻的部分有限的可观测性的可能性。尽管驾驶员行为的异质性以及其起点和目的地的可变性，但高度可预测的交通模式使得能够开发准确的预测模型，以最终设计出缓解城市道路拥堵的实用策略。
2014-07-04 physics.data-an physics.soc-ph
Elementary processes governing the evolution of road networks
城市化是一个基本现象，其数量特征仍然不足。我们在这里报告的经验分析的一个独特的数据集，近200年的道路网络的演变，在一个大面积位于米兰（意大利）。我们发现，城市化的特点是均匀的细胞形状，并通过稳定的整个时间的高中心性的道路构成的骨干城市结构，确认历史路径的重要性。我们定量地表明，网络的增长是由两个基本的过程：（一）“密集化”，相应的增加现有的城市中心周围的道路的局部密度和（二）“探索”，从而新的道路触发的空间演变的城市化的前线。这种简单的基本机制的经验识别表明存在一般的，简单的属性的城市化，并开辟了新的方向，其建模和定量描述。
2012-03-01 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
A Network Percolation-based Contagion Model of Flood Propagation and Recession in Urban Road Networks
在这项研究中，我们提出了一个传染模型作为一个简单而强大的数学方法来预测的空间传播和时间演变的发病和衰退的洪水在城市道路网络。一个能够抵御洪水的城市道路网络对于提供公共服务和应急反应至关重要。城市路网中的洪水扩散是一个复杂的时空现象。本文提出了一个描述城市道路网洪水时空扩散和消退过程的数学传染模型。网络中洪水的演变可以基于三个宏观特征-洪水传播速率（$β$）、洪水孕育速率（$α$）和恢复速率（$μ$）-在一个类似于敏感-暴露（SEIR）模型的常微分方程系统中捕获。我们将洪水传染模型与网络渗流过程相结合，在网络渗流过程中，一个路段被洪水淹没的概率取决于附近路段被洪水淹没的程度。使用2017年哈维飓风期间哈里斯县道路洪水的高分辨率历史数据验证了该模型的应用。结果表明，该模型可以监测和预测随时间推移的浸水道路的分数。此外，所提出的模型可以实现$90\%$精度和召回率的水浸道路的空间分布在大多数测试的时间间隔。研究结果表明，所提出的数学传染模型提供了巨大的潜力，以支持应急管理人员，政府官员，公民，第一响应者和其他决策者的洪水预测在道路网络。
2020-04-07 cs.CY physics.soc-ph
Robustness of urban road networks based on spatial topological patterns
在过去的十年中，道路网络脆弱性评估受到越来越多的关注。一方面，这是由于网络科学的重大进展及其工具提供的潜力。另一方面，这是由于其对城市规划和应急反应的效用。尽管有这些事实和越来越多的可用数据，拉丁美洲的相关工作仍然很少，厄瓜多尔更是如此。由于其地理，历史和社会特征，基多市被认为是一个案例研究。首先分析了几种拓扑中心性测度的空间分布。正如预期的那样，存在这些措施的高值集中的热点。这些结果有助于进一步模拟城市道路网络断开的几种策略。最后，我们观察到，基于中心的策略是更有效的断开网络比随机为基础的策略。
2019-04-06 physics.soc-ph stat.AP
Urban retail dynamics: insights from percolation theory and spatial interaction modelling
多年来，对城市道路网的性质和结构的研究一直是许多工作的重点，对零售活动地点和零售中心集群出现的数学建模也是如此。尽管这两种现象强烈地依赖于彼此，并且它们在理解城市方面具有根本的重要性，但为了比较它们的演变以及它们的局部和全球性质，几乎没有做过什么工作。本文的贡献，旨在突出零售动态与底层道路网络的层次结构的强有力的关系。我们实现这一目标的熵最大化零售模型的结果进行比较，在伦敦市的道路网络的渗流分析。我们解释了这两种方法所概述的层次空间组织的巨大协议作为一个城市生活的这两个重要方面的相互依赖的新证据。
2017-03-30 physics.soc-ph
Urban road networks -- Spatial networks with universal geometric features? A case study on Germany's largest cities
城市道路网络具有独特的几何性质，部分地由其（准）二维结构决定。在这项工作中，我们研究这些属性的20个最大的德国城市。我们发现，所有检查的道路网络的小尺度几何形状是非常相似的。路段的对象大小分布和由此产生的蜂窝结构的特点是由沉重的尾巴。作为一个特定的功能，在所有网络中观察到很大程度的矩形，与链接角分布近似描述拉伸指数函数。我们提出了一个严格的统计分析的主要几何特征，并讨论它们之间的相互关系。我们的研究结果表明，在城市道路网络的时间演变的成本效益约束的根本重要性。
2011-02-17 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Urban Landscape from the Structure of Road Network: A Complexity Perspective
空间道路网络已被广泛用于模拟城市的结构和连通性。在这种表示中，网络中实体的空间尺度问题，即其节点和边实际上体现了什么，是特别重要的，以便可以识别和消除冗余信息，以提供对城市结构的更好理解。为了解决这个问题，我们在这项工作中调查的空间尺度的建模网络实体之间的关系，对有用的信息量包含在it.We采用熵的测量从复杂性科学和信息理论来量化的信息量驻留在每个呈现的网络受空间尺度，并显示它的峰值在一些中间规模。由此产生的网络表示将使我们能够直接直观地了解城市组织的层次结构，这是传统的简单道路网络表示无法立即获得的。我们展示了我们的方法，新加坡道路网络，并发现关键的空间尺度为85米，在该网络得到的对应非常好的规划边界所使用的当地城市规划师，揭示了城市的基本城市连通性结构。此外，复杂性的措施也能够通知二次过渡，以及相应的更高层次的层次结构与更大规模的城市规划边界在新加坡。
2022-01-26 cs.CY physics.soc-ph
Monthly Rural-Urban Scaling of Road Accidents in England, Wales and Scotland (2019-2023)
本研究通过分段幂律和傅里叶分析揭示城乡事故标度差异及相位偏移，强调指前因子作为去标度指标，为针对性道路安全政策提供依据。
2025-10-08 physics.soc-ph stat.AP
Quantifying Spatial Homogeneity of Urban Road Networks via Graph Neural Networks
Purdue University（普渡大学）；Peking University（北京大学）
量化城市道路网络（URN）的不同部分的拓扑相似性，使我们能够了解城市的增长模式。虽然传统的统计数据提供了有用的信息，无论是一个单一的节点的直接邻居或整个网络的特性，这样的指标无法衡量的相似性，考虑到当地的间接邻居关系的子网络。在这项研究中，我们提出了一种基于图的机器学习方法来量化子网络的空间均匀性。我们将该方法应用于全球30个城市的11，790个城市道路网络，以衡量每个城市内部和不同城市之间道路网络的空间均匀性。我们发现，城市内部的空间同质性是高度相关的社会经济地位，如GDP和人口增长。此外，通过在不同城市之间转移模型获得的城市间空间同质性，揭示了起源于欧洲的城市网络结构的城市间相似性，传递到美国和亚洲的城市。使用我们的方法揭示的社会经济发展和城市间的相似性可以用来理解和转移城市之间的见解。它还使我们能够应对城市政策挑战，包括快速城市化地区的网络规划和消除区域不平等。
2021-11-30 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Evolution of road infrastructures in large urban areas
美国和世界上的大多数城市都是围绕汽车交通组织起来的。特别是，大型建筑物，如城市高速公路或环路，是为了减少汽车交通拥堵而建造的。随着公共交通的发展，工作条件，这些结构的未来和大城市地区的组织是不确定的。在这里，我们分析了美国城市的经验数据，并表明它们在不同的阈值上显示出两种转变。为了$T_c^{FW}\sim 10^4$通勤者的第一个阈值，我们观察到城市高速公路的出现。第二阈值较大，并且是$T_c^{RR}\sim 10^5$通勤者的数量级，在该数量级之上出现环形道路。为了理解这些实证结果，我们提出了一个简单的模型的基础上的成本效益分析，依赖于基础设施的建设和维护成本之间的平衡和行程持续时间的减少（包括拥堵的影响）。该模型预测确实这样的过渡，并允许我们明确计算通勤者的阈值的关键参数，如时间的平均值，平均容量的道路，典型的建设成本等，此外，这种分析使我们能够讨论可能的情况下，这些结构的未来发展。特别是，我们表明，在许多情况下，它是有益的，以消除城市高速公路，由于其巨大的社会成本（包括污染，健康成本等）。当许多城市必须面对翻新这些老化结构或将其转换为其他用途的困境时，这种类型的信息特别有用。
2022-09-23 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Modeling Multistability and Hysteresis in Urban Congestion Spreading
University of Seoul（首尔大学）；Urban Big data and AI Institute, University of Seoul（首尔大学城市大数据与人工智能研究所）
本文提出了一种拥堵传播和消散模型，揭示了恢复过程在城市交通多稳态和滞后现象中的关键作用。
2025-12-16 nlin.AO physics.data-an physics.soc-ph
Urban traffic from the perspective of dual graph
在本文中，城市交通建模使用对偶图表示的城市交通网络，道路映射到节点和交叉口映射到链接。该模型既考虑了车辆在网络上的导航，又考虑了车辆沿道路的运动。模型中自然地考虑了道路的通行能力和交叉口的车辆转弯能力。系统的总容量可以通过从自由流到拥塞的相变来量化。仿真结果表明，系统的容量很大程度上取决于交通网络的拓扑结构。一般来说，一个规划良好的网格可以容纳更多的车辆，其总容量远远大于一个不断增长的无标度网络。
2007-10-16 physics.data-an physics.soc-ph
On How Traffic Signals Impact the Fundamental Diagrams of Urban Roads
本研究针对交通信号对城市道路基本图的影响问题，提出将传统基本图参数建模为信号方案因素函数的简约公式，经盐湖城道路数据验证，深化了信号设置对拥堵模式影响的认知。
2025-01-10 cs.ET eess.SP physics.soc-ph
Metaheuristic macro scale traffic flow optimisation from urban movement data
如何利用城市运动数据来改善城市内的交通流量？运动数据提供了人们可能行驶的路线和特定道路的宝贵信息。这使我们能够确定出现在许多路线中的道路，从而对拥堵敏感。重新分配部分交通以避免不必要地使用这些道路可能是改善交通流量的一个关键因素。许多提出的解决拥堵的方法要么是静态的，要么不包含任何移动数据。在这项工作中，我们提出了一种方法来重新分配交通，通过引入外部施加的可变成本，每个路段，假设所有的司机寻求驾驶最便宜的路线。我们使用一种元启发式优化方法，通过优化一组特定道路的可变成本参数，这些参数被用作基于交通流理论的目标函数的输入，以最大限度地减少总行程时间。本文中考虑的东京市中心的优化方案是使用公共空间道路网络数据和从Foursquare获得的运动数据定义的。实验结果表明，我们提出的方案有可能实现62.6%的总旅行时间在东京相比，目前运营的道路网络配置，没有强加的可变成本。
2020-05-22 cs.MA physics.soc-ph
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks for Road Network Inundation Status Prediction during Urban Flooding
Urban Resilience.AI Lab（城市韧性人工智能实验室）；Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）；Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系）
本研究的目的是通过对细粒度交通数据的深度学习框架，预测基于其自身和相邻路段的当前状态的道路路段的近期洪水状态。预测性洪水监测有助于了解道路网络状况，在支持危机应对活动方面发挥着至关重要的作用，例如评估无法前往医院和避难所的情况。现有的研究缺乏在道路段水平上预测道路网络洪水状况的相关研究。使用与路段相关的细粒度交通速度数据，本研究设计并实现了三种时空图卷积网络（STGCN）模型，以预测2017年美国德克萨斯州哈里斯县哈维飓风背景下洪水事件期间路段级别的道路网络状态。模型1由两个时空块组成，考虑到路段之间的相邻性和距离，而模型2包含一个额外的高程块，以考虑路段之间的高程差。模型3包括三个模块，用于考虑路段之间的相邻性和距离与高程差的乘积。分析测试了STGCN模型，并评估了其预测性能。研究结果表明，模型1和模型2对预测未来道路网的洪水状况具有可靠和准确的性能（例如，2-4小时），模型的精确度和召回率分别大于98%和96%。通过可靠的道路网络状态预测，所提出的模型可以使受影响的社区受益，以避免被淹没的道路和应急管理机构实施疏散和救援资源交付计划。
2021-04-06 cs.LG physics.soc-ph
Feature Engineering for Data-driven Traffic State Forecast in Urban Road Networks
BMW Group（宝马集团）；University of the Federal Armed Forces Munich（慕尼黑联邦国防军大学）
大多数交通状态预测算法在应用于城市道路网络时只考虑距离目标位置很近的路段。然而，对于更长期的预测，期望网络的更远的链路或区域的交通状态为数据驱动算法提供有价值的信息。本文研究了这些期望，使用网络聚类算法和一年的浮动车（FCD）收集的大型车队的车辆。首先，聚类算法应用于数据中，以提取慕尼黑城市网络中的易发性区域。在统计工具的帮助下分析这些集群内的拥塞程度。明确的时空拥塞模式和集群区域之间的相关性被确定。这些相关性被集成到K-最近邻（KNN）旅行时间预测算法。与其他方法相比，该方法取得了最好的效果。统计结果和KNN预测器的性能表明，考虑网络范围内的流量是预测器的一个有价值的功能，并在未来开发更准确的算法是一个有前途的方式。
2020-09-17 cs.LG physics.soc-ph
Urban Traffic Dynamics: A Scale-Free Network Perspective
这封信提出了一个新的模型来描述无标度网络中的流量动态。通过重新绘制城市道路图，将道路映射到顶点，交叉口映射到边，并引入道路通行能力L和交叉口通过能力C，该模型可应用于城市交通系统。仿真给出了交通系统的总容量，该容量通过从自由流到拥塞的相变来量化。此外，我们报告的基本图流量对密度，其中发现滞后，表明系统是在一定范围内的车辆密度。此外，该基本图与单车道交通模型和二维BML模型的四种状态（自由流、饱和流、阻塞和堵塞）有显著不同。
2006-06-09 physics.data-an physics.soc-ph
Exploring Urban Environments By Random Walks
一个由道路、人行道和公共交通系统组成的复杂网络可能会隐藏一些地理上孤立的区域，这些区域很难分析。随机漫步被用来发现城市结构的细节。
2008-01-21 physics.data-an physics.soc-ph
Emergence of spatial transitions in urban congestion dynamics
交通动力学的定量研究是保证城市交通网络效率的关键。目前的工作调查的空间特性的拥堵，也就是说，我们的目标是描述城市地区的交通瓶颈发生。大量的实际道路网络的分析表明，在以前的作品中，拥堵点经历空间突变，即他们转移到远离城市中心的大城市地区纳入。这种影响背后的基本因素是中央和干线道路的纠缠，嵌入在分离的地理区域。在本文中，我们扩展了分析的条件产生的突然转变的拥塞位置。首先，我们研究更现实的情况下，动脉和中心道路，而不是躺在急剧分离的地区，目前的空间重叠。结果，这影响了瓶颈的位置，并引入了新的可能的拥堵区域。其次，我们特别注意的边缘分布所发挥的作用，证明它允许平滑的过渡配置文件，从而控制拥塞位移。最后，我们表明，上述现象也可以恢复作为一个结果的节点密度的不连续性，在一个域具有均匀的连接。研究结果为城市道路网络的设计和优化以及日常交通管理提供了有益的启示。
2021-03-08 nlin.AO physics.soc-ph
Quantifying Urban Road Network Vulnerability and Resilience to Attacks
互联和自动驾驶汽车的兴起，加上物联网和互联表面的普及，导致了新的复杂网络风险的出现。内部车辆网络缺乏加密和身份验证被广泛认为是网络安全专家、汽车和OEM制造商关注的问题。随着网络安全事件的增加和展示不同车辆漏洞的示威活动的增加，这种担忧只会越来越严重，这使得完全保护车辆免受网络攻击几乎是不可能的。特别令人担忧的是，大规模车辆网络攻击可能会蔓延到作为城市生命线的交通网络。在这里，我们开发了一个基于复杂网络理论，交通流和新的数据技术的框架，以量化城市规模的交通网络攻击的脆弱性。将我们的框架应用于波士顿的道路网络表明，对一小部分节点的有针对性的攻击会导致不成比例的更大的路线中断。我们开发了一个早期检测框架，根据收集的多维交通流量，事件和社交媒体数据集来量化实时风险。我们的研究结果说明了一种基于效果的方法，通过通知，智能车辆代理的交通网络防御。
2021-03-23 cond-mat.soft physics.soc-ph
Structure Entropy, Self-Organization, and Power Laws in Urban Street Networks: Evidence for Alexander's Ideas
简单直观的导航性在城市中至关重要。城市街道网络在其拓扑空间中的实际无标度网络，导航信息是通过将道路映射到节点和将交叉点映射到节点之间的链接来编码的，仍然没有简单的解释。强调路口层次结构的整体性和系统性的方式，使我们设想城市街道网络不断发展的社会系统受到玻尔兹曼介观熵守恒。这种守恒，我们可以解释为无标度的守恒，确保了从道路交叉点的层次结构到无标度的一致性的过渡。也就是说，我们恢复了自组织城市中自然道路的实际无标度概率分布。我们通过调用Jaynes的最大熵原理（统计物理学）获得这段话，同时我们利用现代量化思想（信息物理学）和结构化（格理论）的众所周知的结果来测量信息网络熵。新兴的范式，适用于具有更复杂的等级制度的系统，如实际的城市，似乎很好地反映了城市学家克里斯托弗·亚历山大对城市的影响。
2019-10-02 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Functionally Fractal Urban Networks: Geospatial Co-location and Homogeneity of Infrastructure
正如自然河流网络具有全局自相似性一样，最近的研究表明，人类建造的城市网络（如道路网络）也具有功能自相似性，并且具有幂律节点度分布的分形拓扑（p（k）= ak）。在这里，我们表明，第一次，其他城市基础设施网络（卫生和雨水下水道），为城市居民维持关键服务的流量，也显示出无标度的功能拓扑。对于道路和排水网络，我们比较了功能拓扑指标，这些指标来自美国一个大城市的高分辨率数据（70，000个节点），该城市在约1，000平方公里的区域内为约900，000名公民提供服务。对于整个城市和不同规模的城市，我们还研究了这些网络的地理空间协同定位（道路和下水道）。我们的分析揭示了功能的拓扑同质性之间的所有城市内的所有的街道，尽管在几个城市属性的差异。这两种基础设施类型的所有子网的功能拓扑类似于幂律分布，随着子网面积的增加，尾部变得越来越幂律。我们的研究结果对评估这些关键基础设施网络对基于空间相互依赖性的级联冲击的脆弱性以及改进城市基础设施网络的设计和维护具有影响。
2017-12-11 nlin.AO physics.soc-ph
Self-Control of Traffic Lights and Vehicle Flows in Urban Road Networks
基于流体动力学和多粒子（跟驰）模拟的交通流在（城市）网络，我们研究协调问题的不相容交通流在交叉口。受瓶颈处行人流自组织振荡现象的观察启发[D. Helbing和P. Molnár，Phys. Eev. E51（1995）4282- 4286]中，我们提出了一种自组织的交通灯控制方法。该问题可以看作是车辆和交通灯之间的相互作用的多智能体问题。具体来说，我们的方法假设一个基于优先级的控制交通灯的车辆流量本身，考虑到短视的预期的车辆流量和排。所考虑的局部相互作用导致紧急协调模式，如“绿波”，并实现有效的，分散的交通灯控制。虽然所提出的自我控制适应灵活地适应当地的流量条件，并经常导致非周期性的切换模式与不同的交通流的服务序列的变化，几乎周期性的服务可能会演变在某些条件下，并建议存在一个自发的交通灯的同步，尽管由于可变的车辆队列和行驶时间的不同延迟。自组织交通灯控制是基于一个优化和稳定的规则，其中每一个表现不佳，在高利用率的道路网络，而他们的适当组合达到了优越的性能。其结果是不仅大大减少了平均旅行时间，而且减少了旅行时间的变化。类似的控制方法也可应用于物流和生产过程的协调。
2008-02-05 physics.flu-dyn physics.soc-ph
Cracking urban mobility
评估公路网的复原力有助于改善现有基础设施和设计新的基础设施。在这里，我们应用最优路径裂缝模型（OPC）来研究道路网络的流动性，并提出了一个新的代理城市流动性的弹性。与静态方法相比，OPC考虑了作为对交通拥堵的响应的重新路由的动态。准确地说，我们模拟了一系列的故障（裂缝），在最佳的起点-目的地路径的最脆弱的部分，能够崩溃的系统。我们的研究结果与合成和真实的道路网络表明，他们的无序程度，单向段和空间相关性的分数可以大大影响交通拥堵的脆弱性。通过将OPC应用于波士顿市中心和曼哈顿，我们发现波士顿明显比曼哈顿更脆弱。这与波士顿在交通平均时间浪费最高的美国大都市地区名单中名列前茅的事实是一致的。此外，我们的分析表明，这种差异的根源来自于每个道路网络的内在空间相关性。最后，我们认为，由于其全球影响力，最重要的裂缝与OPC识别可以用来查明潜在的小改道和结构变化的道路网络，能够大大提高城市的流动性。
2020-08-31 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Roads and cities of $18^{th}$ century France
道路和街道等基础设施网络的演变对于理解城市系统的演变至关重要。然而，描述这些空间对象的数据集是罕见的和稀疏的。这里介绍的数据库代表了在$18^{th}$世纪卡西尼号历史地图中描述的法国国家一级的道路网络。这幅历史地图的数字化是基于我们详细描述的协作方法。该数据集可用于各种跨学科研究，涵盖多种空间分辨率，从历史，地理，城市经济学到网络科学。
2015-09-30 cond-mat.dis-nn cs.CY physics.soc-ph
Intra-City Urban Network and Traffic Flow Analysis from GPS Mobility Trace
我们分析了两个大规模的城市内部的城市网络和交通流量的GPS跟踪测量的出租车在旧金山和上海。我们的研究结果与以前的研究结果相吻合，纯粹基于拓扑手段，它往往是不足以预测交通流量。传统的最短路径介数分析，其中最短路径是从每对节点计算的，带有一个不切实际的隐含假设，即城市网络中的每个节点或路口产生并吸引等量的交通。我们还认为，加权边缘仅基于欧几里得距离是不够的，因为主要道路通常有利于二级道路，由于感知和实际所需的旅行时间。我们表明，介数流量分析可以通过一个简单的扩展框架，它结合了节点权重和最快路径介数的概念。我们证明，该框架是优于传统的方法，仅基于简单的拓扑角度。
2011-05-29 cs.SI physics.soc-ph
On the Metropolis Algorithm for Urban Street Networks
城市街道网络的复杂性被广泛认为是存在于信息空间中的，其中道路映射到节点，交叉口映射到节点之间的链接。假设信息网络平均保持其吞吐量，这使得我们采用单翻转Metropolis算法来计算具有最小吞吐量的信息网络。
2019-12-04 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Congestion Barcodes: Exploring the Topology of Urban Congestion Using Persistent Homology
本文提出了一种新的方法来量化交通网络的连通性。受拓扑数据分析领域的启发，我们提出了一种新的方法来探索道路网络连接的鲁棒性，在存在的道路上的拥堵。该模式的鲁棒性总结在拥堵条形码中，该条形码可以直接从通常用于导航的交通数据集构建。作为一个初步的演示，我们说明了在纽约市附近的一个公开的交通数据集的主要技术。
2017-07-20 cs.DS math.AT physics.data-an
A Payne-Whitham model of urban traffic networks in the presence of traffic lights and its application to traffic optimisation
Complexity Science Hub（复杂性科学中心）；Faculty of Mathematics, Informatics and Mechanics, University of Warsaw（华沙大学数学、信息学与力学学院）
本文提出了一种扩展的Payne-Whitham模型，用于模拟包含交通灯的城市交通网络，并展示了该模型在交通信号优化中的应用。
2026-05-19 cs.NA math.AP math.DS
