Aggregerad nätverksnivå modellering och kontroll av trafiken i urbana nätverk har nyligen fått en hel del intresse på grund av oförutsägbara resebeteenden och hög komplexitet fysisk modellering i mikroskopisk nivå. Den senaste forskningen har visat att det finns väldefinierade Macroskopiska fundamentala diagram (MCD) som relaterar medelflöde och densitet i homogena nätverk. Begreppet MFD gör det möjligt att utforma trafikstyrningssystem i realtid, särskilt hierarkiska metoder för kontroll av omkretsen, för att minska eller skjuta upp trängsel. Med tanke på det faktum att trängsel är rumsligt korrelerad i angränsande vägar och det sprider spatiotemporalt med ändlig hastighet, beskriver de viktigaste fickorna av trängsel i en heterogen stad med ett litet antal kluster är tänkbar. I detta dokument föreslår vi en klusteralgoritm i tre steg för att dela upp heterogena nätverk i sammankopplade homogena regioner, vilket gör det möjligt att tillämpa omkretskontroll. Fördelarna med den föreslagna metoden jämfört med de befintliga är förmågan att hitta riktad överbelastning inom ett kluster, robusthet med avseende på kalibrering av parametrar och dess goda prestanda för nätverk med låg konnektivitet och saknade data. För det första börjar vi hitta ett sammankopplat homogent område runt varje väg i nätet på ett iterativt sätt (dvs. Den bildar en sekvens av vägar. Varje sekvens av vägar, definierade som "snake", byggs genom att utgå från en enda väg och iterativt lägga till en intilliggande väg baserat på dess likhet att förena tidigare tillsatta vägar i den sekvensen. För det andra, baserat på de erhållna sekvenserna från det första steget, definieras en likhetsåtgärd mellan varje par av vägarna i nätet. Likheterna beräknas på ett sätt som lägger större vikt på närliggande vägar och underlättar anslutning av kluster. Slutligen, Symmetric Non-negative Matrix Factorization (SNMF) ram används för att tilldela vägar till riktiga kluster med hög intra-similaritet och låg inter-similaritet. SNMF partitionerar data genom att ge en lägre rang approximation av likhetsmatrisen. Den föreslagna klusterramen tillämpas i medelstora och stora nätverk baserade på mikrosimulering och empiriska data från sondfordon. Dessutom föreslås en utvidgning av algoritmen för att hantera nätverken med glesa mätningar där information om vissa länkar saknas. Resultaten visar effektiviteten och robustheten hos den utökade algoritm som tillämpas på simulerade nätverk under olika penetrationshastigheter (procent av länkar med data).
Saeedmanesh och Geroliminis REF definierade en sekvens av vägar i ett uppkopplat homogent område som ''snake'' via klustring och beräknade deras likheter, och använde sedan Symmetric Non-negative Matrix Factorization (SNMF) för att förverkliga nätverket partitionering.
Clustering of heterogeneous networks with directional flows based on “Snake” similarities
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Part B-methodological', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Geography']}