.word格式,一 摘要本文主要针对深圳市交通拥堵问题进行分析。首先，我们对深圳市整体道路网的建设及其发展趋势进行分析，以梅林关、布吉关等关口局部为例，对交通量进行分析，并建立模型，从多方面分析了造成深圳市交通拥堵的原因。然后，在深圳市的城市功能分区对交通拥堵的原因研究中，采用了空间聚类方法分析城市功能分区的影响因素，并试图通过研究结果调整深圳市的城市功能分区来解决交通拥堵问题。但数据有限，仅以部分区域进行了空间聚类方法说明。最后，对解决深圳市交通拥堵问题给出合理建议。最后，我们充分正视该模型的缺点，并对问题进行了进一步思考。 关键词 深圳市交通拥堵 城市功能区划 缓解措施 二 问题重述近年来，随着国家经济的快速发展，特别是国家政策对汽车行业发展的扶持，小汽车保有量急剧增加。另外城市化进程加快，但是交通基础设施建设跟不上，进一步加剧供需矛盾，由此我国各大中城市又出现了新一轮的交通拥堵，而且有进一步发展和恶化的趋势。 深圳市干线道路示意图虽然城市规划、建设、管理等部门做了大量的工作，但是交通拥堵问题仍然存在。我们现阶段需要做的，是在总结治理交通拥堵经验的基础上，探索如何更好的缓解城市交通拥堵。表1：北京、上海、天津、杭州、广州、深圳道路交通管理基础数据对比表从上表可以看出，深圳的机动车密度高居全国之首，为了缓解交通拥堵，深圳采取了一系列交通管理措施，政府在道路建设上也投入了大量的资金。这些措施一定程度上代表了国内大多城市在解决交通拥堵中的普遍做法，但是并没有从根本上解决深圳市交通拥挤的问题。针对这一矛盾，我们主要研究以下三个问题：（1）以梅林关为例，通过对深圳市路网结构和已知数据的研究，分析造成深圳市交通拥堵的深层原因，并对研究以后的交通拥堵问题应采集的数据提出建议。（2）对深圳市的城市功能区划进行解剖，分析其造成拥堵的原因，通过合理的功能分区，提出建议来解决拥堵问题。（3）针对拥堵问题提出合理的措施，主要包含两个方面，一是在交通管控方面采取措施，二是通过经济杠杆手段调整汽车供求关系，三是增建道路来缓解交通拥堵问题。三 模型的基本假定 （1）不考虑交通事故造成的影响，遇到交通事故时能及时处理； （2）只考虑市内交通状况，排除外地车辆的出入对问题的干扰;（3）步行人流和自行车流对交通拥堵的影响不大，在简化模型时刻不考虑；)uxingrenliu大量的资金市在解决交通拥堵中的普遍做法。 （4）假设市内的道路状况良好，没有房屋的拆迁、道路桥梁的维修和破坏，没有道路的管制通行和占道； （5）不考虑火车、飞机等交通运输方式对问题的影响四 符号的规定及名词解释 P小汽车价格 Q小汽车需求量 x时间（小时） 驾驶员反应时间 汽车通过十字路口的时间。 停车距离的驾驶时间。 n拥堵指数（一天中交通量超过平均交通量的时间与24的比值。）yongdu aver平均交通量。五 分析、建立模型并进行求解A对交通拥堵原因进行分析 我们通过对梅林关道路网的分析，简化出如图所示的关口处的道路简图，并以此为分析对象，建立关口交通量的模型。 首先我们对进出该关口间的各道路交通量进行分析，利用Matlab对交通量进行定量化的分析，给出了个路口的交通量随时间的变化规律，并以高峰时段的交通量为代表进行验算，如下所示，根据Matlab曲线拟合功能可以得到关口个断面的交通量随时间的函数关系，公式如下：序号断面公式断面经纬度坐标1107国道(广深公路）南头检查站南行-北-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -0.0007755 (-0.004703, 0.003152) p2 = 0.02934 (-0.2426, 0.3013) p3 = 0.3453 (-6.812, 7.503) p4 = -29.26 (-118.2, 59.69) p5 = 418.1 (-106.5, 942.7) p6 = -1564 (-2842, -285.7) p7 = 2772 (1818, 3727)Goodness of fit: SSE: 3.959e+006 R-square: 0.937 Adjusted R-square: 0.9148 RMSE: 482.622.554515,113.9083822深南大道南头检查站出-南-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0001567 (-0.005042, 0.005356) p2 = -0.03443 (-0.3944, 0.3256) p3 = 1.845 (-7.63, 11.32) p4 = -42.13 (-159.9, 75.61) p5 = 427.6 (-266.8, 1122) p6 = -1330 (-3022, 361.7) p7 = 1692 (428.6, 2956)Goodness of fit: SSE: 6.936e+006 R-square: 0.8848 Adjusted R-square: 0.8441 RMSE: 638.822.549734,113.9121083G4(广深高速)(2260km+969m)南行-北-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = -0.0004962 (-0.002455, 0.001463) p2 = 0.02912 (-0.1065, 0.1647) p3 = -0.3273 (-3.897, 3.242) p4 = -10.22 (-54.58, 34.14) p5 = 244.9 (-16.7, 506.5) p6 = -1202 (-1840, -565.1) p7 = 1814 (1338, 2290)Goodness of fit: SSE: 9.844e+005 R-square: 0.9795 Adjusted R-square: 0.9723 RMSE: 240.622.584194,113.909634广深高速同乐检查站出-东-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0003426 (-0.001293, 0.001978) p2 = -0.0442 (-0.1574, 0.06904) p3 = 1.874 (-1.106, 4.854) p4 = -35.54 (-72.58, 1.491) p5 = 304.3 (85.93, 522.7) p6 = -835.4 (-1367, -303.3) p7 = 681.8 (284.3, 1079)Goodness of fit: SSE: 6.862e+005 R-square: 0.9394 Adjusted R-square: 0.918 RMSE: 200.922.57326,113.9200455沙河西路白芒关检查站出-南-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x2 + p6*x + p7Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.0002829 (-0.001866, 0.002432) p2 = -0.02771 (-0.1765, 0.1211) p3 = 1.063 (-2.853, 4.979) p4 = -20.12 (-68.79, 28.55) p5 = 180.8 (-106.3, 467.8) p6 = -516.6 (-1216, 182.6) p7 = 423.4 (-99.03, 945.8)Goodness of fit: SSE: 1.185e+006 R-square: 0.8381 Adjusted R-square: 0.7809 RMSE: 26422.624308,113.9391236松白路白芒检查站入-北-战略Linear model Poly6: f(x) = p1*x6 + p2*x5 + p3*x4 + p4*x3 + p5*x