基于改进拉普拉斯中心性的高速路网状态识别方法

为提高高速公路网络运行效率,考虑不同路段对于路网运行状态的时空影响差异性,提出一种高速公路网络交通状态识别方法。定义路网各类型路段为节点及其状态计算方法,建立基于“改进拉普拉斯中心性”和“时空影响因子”的路网状态识别模型。其中,利用皮尔逊相关系数改进拉普拉斯中心性方法以评估节点自身影响,设计时空影响因子评估邻居节点影响;融合节点自身及邻居节点影响,建立节点权重系数模型;在以上基础上建立反映路网交通状态的综合判别模型。以京港澳高速徐水-清苑的高速公路网络为例予以验证,结果表明：在不同交通需求情景下,本方法能有效识别交通状态;对比TPI模型和VHT模型,本方法状态识别精准度均为最优,尤其是在交通需求大的情况下,对比稳定性较强的TPI模型,本方法准确率提升了2.8%,进一步证明了模型的适用性强,能够满足工程实际的需要。