基于聚类算法的交通网络节点重要性评价方法研究*

王灵丽 黄 敏▲ 高 亮

（1.中山大学智能工程学院 广州510006；2.中山大学广东省智能交通系统重点实验室 广州510006；3.中山大学广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心 广州510006；4.北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室 北京100044）

0 引 言

城市道路交通网络本质上是非同质的拓扑结构，网络中的每个节点的重要程度不同，因此，不同节点遭受到攻击后失效而导致交通网络运行效率降低程度大小有所不同。已有研究表明，交通网络的抗毁性是关键节点决定的[1]。随着城市化进程的加快，路网中的交通量急剧增加，局部问题对整个路网的波及效应也逐渐增强。评估交通网络中节点的重要性，识别出对网络效率起着重要作用的关键节点，并对关键节点进行重点管控，对于预防和降低交通拥堵和交通事故等对路网整体效率的影响具有重要意义。

目前，已有许多学者针对交通网络节点重要性评价方法进行了深入研究。Zhang Xuan等[2]提出了一种基于交通冲击波模型的路网关键节点判别方法，利用拥堵扩散速度评估节点重要性。王建强等[3]从交通流运行特征分析出发，选取饱和度、延误和行程车速作为评价指标，研究了一种城市道路交通网络关键节点综合判别方法。高勃等[4]采用K-means算法根据度、介数以及客运量3个指标动态辨识出北京地铁路网中的关键车站和区间。左志等[5]以乌鲁木齐市路网为例，从连通可靠度的角度考虑选取了路网效能和路网效率作为评价指标，采用逆向检测法识别出路网中的关键点段。……