本文探讨了自动驾驶技术在新兴城市交通规划中的应用，通过数学模型优化交通需求分配，旨在提升在突发状况下的可达率，涉及交通网络中的路径选择、流量分配和容量限制等问题。
🔥 题目
随着城市化的持续发展，交通规划在新兴城市建设中显得尤为关键。在未来新城规划中，自动驾驶技术预期将成为交通出行的主导模式，彻底改变出行方式和城市规划的基础理念。自动驾驶车辆，得益于先进的传感器、智能算法和通信技术，能够自动遵循预设路线，无需人为操作。将自动驾驶技术整合到一个特定未来新城的交通需求规划中，以期实现更高效、更可持续的城市交通网络。
交通需求指从特定起点出发，到达指定终点的交通量(车辆数)。以图1中的交通网络1为例，假设(起点,终点)对(1,4)的交通需求为100辆，其中40辆分配到路径1-2-4，60辆车分配到路径1-3-4，该过程称为交通需求分配。在道路完全通畅的情况下，从起点1到达终点4的交通量比例(以下称为“可达率”)为(40+60)/100=100%。而一旦产生突发状况，例如路段1-2发生了交通事故导致该路段无法通行，那么原本选择通过1-2-4路径的交通需求将无法满足。此时，只有通过路径1-3-4的交通需求才能够被实现，交通需求可达率为60/100=60%。
假设每个(起点,终点)对之间使用的路径数不超过5(各路段长度均为单位1，优先选择距离短的路径)。假设交通网络中所有车辆均为无人驾驶车辆，并且所有车辆都服从系统预先规划的路径进行出行。注意：本题的图2和图3中的路段为双向路段，即路段2-3和路段3-2是两条不同的路段。在本题中，不要求交通流量值取整数，即交通流量值可以为任意的非负实数。请依据附件1~3，建立数学模型，完成以下问题：
问题1：图2为一个小型交通网络。各(起点,终点)对之间的交通需求见附件1。请建立数学模型，给出各(起点,终点)对之间交通需求分配到对应路径上的交通量，使得网络中任意1条路段出现突发状况时(每个路段出现突发状况概率相同)，网络中所有交通需求的期望可达率最大。在表1中填入指定(起点,终点)对规划的路径，以及对应分配的交通量(若规划路径数不足5条无需填满表格)。
问题2：在图3所示的交通网络中，各(起点,终点)对之间的交通需求见附件2。请建立数学模型，给出各(起点,终点)对之间交通需求分配到对应路径上的交通量，使得网络中任意5条路段出现突发状况时(每个路段出现突发状况概率相同)，网络中所有交通需求的期望可达率最大。在表2中填入指定(起点,终点)对规划的路径，以及对应分配的交通量(若规划路径数不足5条无需填满表格)。
问题3：在交通网络3中，各(起点,终点)对之间的交通需求见附件2，各路段的容量上限见附件3。请建立数学模型，给出各(起点,终点)对之间交通需求分配到对应路径上的交通量，使得网络中任意5条路段出现突发状况时(每个路段出现突发状况概率相同)，网络中所有交通需求的期望可达率最大，且交通需求分配到对应的路径后，各路段上的交通量不能超过路段容量(路段交通量计算方法：路段交通量=经过该路段的路径交通量之和。例如，路径1-0-6与路径1-0-3均经过路段1-0，则路段1-0交通量=路径1-0-6交通量+路径1-0-3交通量)。在表3中填入指定(起点,终点)对规划的路径，以及对应分配的交通量(若规划路径数不足5条无需填满表格)。
问题4：现计划在交通网络3中新修建6条路段(单向直线路段且长度为单位1，例如节点31至节点32)，新建路段起点和终点必须是交通网络中的任意两个节点，并且假设新建路段的容量足够大。新建路段不能跨越其他路段(例如，不能在节点21与节点39之间修建路段)，只能在网络内部修建(例如，不能在节点4与节点34之间修建路段)。请建立数学模型，给出新修建路段方案，使得在新网络中任意5条路段出现突发事故时(包括新建路段，每个路段出现突发状况概率相同)，网络中所有交通需求的期望可达率尽可能最大，且交通需求分配到对应的路径后，各路段上的交通量不能超过路段容量(新建路段容量足够大，不用考虑这个因素)。在表4中填入期望可达率最大的5种方案及其可达率。
📣 思路
一、 概述
随着城市化进程的不断推进，未来新城作为城市发展的重要方向，其交通需求规划和可达率问题也日益受到关注。本文将从未来新城的特点出发，分析其交通需求的特点，并探讨如何进行合理的交通需求规划，提升可达率，为未来新城建设提供参考。
二、 未来新城的特点与交通需求
未来新城通常具有以下特点：
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人口规模庞大： 未来新城往往规划容纳大量人口，人口密度较高。
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产业结构多元： 未来新城通常集聚多种产业，包括高新技术产业、文化创意产业、现代服务业等。
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功能复合： 未来新城不仅是居住区，还集聚了商业、办公、文化、教育等多种功能。
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交通方式多样： 未来新城鼓励发展多种交通方式，包括公共交通、慢行交通、智能交通等。
这些特点决定了未来新城交通需求的特点：
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出行需求多样： 未来新城居民的出行需求包括通勤、购物、休闲、教育等多种类型。
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出行距离较长： 未来新城往往规模较大，居民出行距离较长。
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出行时间要求高： 未来新城居民对出行时间要求较高，希望能够快速便捷地到达目的地。
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对交通方式选择多样性要求高： 未来新城居民希望能够根据自身需求选择不同的交通方式。
三、 交通需求规划与可达率提升
为了满足未来新城居民的交通需求，提升可达率，需要进行合理的交通需求规划，主要包括以下几个方面：
1. 完善公共交通体系：
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构建以轨道交通为主体，多种公共交通方式相结合的公共交通体系。
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优化公共交通线路布局，提高公共交通服务水平。
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加强公共交通与其他交通方式的衔接，实现无缝换乘。
2. 发展慢行交通系统：
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完善步行和自行车道系统，鼓励居民步行和骑行出行。
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建设安全舒适的慢行交通环境，提高慢行交通的安全性。
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加强慢行交通与公共交通的衔接，实现多种交通方式的融合。
3. 推广智能交通技术：
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利用智能交通技术优化交通组织，提高道路通行效率。
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利用智能交通技术提供实时交通信息，方便居民出行决策。
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利用智能交通技术发展无人驾驶等新兴交通方式。
4. 加强交通规划与城市规划的协调：
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将交通需求规划纳入城市规划体系，统筹考虑城市发展和交通发展。
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优化城市空间布局，缩短居民出行距离。
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提高土地利用效率，减少交通拥堵。
5. 提高可达率评价指标体系：
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建立科学的可达率评价指标体系，包括出行时间、出行成本、出行便利性等指标。
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定期进行可达率评估，及时调整交通规划措施。
四、 总结
未来新城交通需求规划与可达率问题是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多种因素，并采用多种措施进行解决。通过完善公共交通体系、发展慢行交通系统、推广智能交通技术、加强交通规划与城市规划的协调、提高可达率评价指标体系等措施，可以有效提升未来新城可达率，满足居民出行需求，促进城市可持续发展。
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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