系统性综述：宏观网络负载中的节点模型

作者： Xiaolin Gong， Mark P.H. Raadsen， Michiel C.J. Bliemer
期刊： Transportation Research Part B
出版年份： 2025.9
DOI： https://doi.org/10.1016/j.trb.2025.103273

摘要

交通网络的建模与仿真是交通管理与规划中的基础性研究领域。节点模型作为宏观网络负载（Network Loading， NL）框架中的核心部分，用于描述在不同路段交汇点的交通流与拥堵情况。本文通过系统回顾现有文献，分析了宏观节点模型的特点、发展历程与研究趋势，旨在为未来的研究方向提供明确的指导。本文提出了六项一般原则，并探讨了五大扩展领域，这些内容为优化节点模型的精准性与适用性提供了新的视角和方向。

1. 引言

交通流模型是评估交通系统性能、制定管理策略、以及优化运输网络的重要工具。尤其是宏观网络负载（NL）模型，它通过描述大规模网络中的交通流分布来预测道路上的拥堵、行驶时间等关键指标。然而，当前的研究往往缺乏对宏观节点模型系统化的回顾与总结，尤其是在节点模型的特性、分类、发展趋势和未来研究方向等方面。

本文旨在填补这一空白，通过系统地梳理现有的节点模型研究，提出一个分类框架，并结合最新的研究成果，深入探讨节点模型的应用与发展，尤其是在复杂交通环境下如何实现高效的交通流预测。

2. 方法

2.1 文献筛选与研究标准

本研究遵循PRISMA准则进行文献回顾，全面搜索了多个学术数据库（如Web of Science、ScienceDirect、Scopus、Google Scholar）中的相关文献。筛选标准包括：

• 发表在同行评审期刊、会议论文或书籍章节中的研究；
• 聚焦于宏观节点模型的理论或应用，且提供新的方法论或实际应用案例；
• 排除回顾性文章、文献不完整的研究以及缺乏具体模型方法和数学公式的研究。

2.2 文献筛选过程

通过初步筛选，我们获得了711篇潜在文献，去重后得到了404篇独立文献。经过摘要和标题筛查，最终确定了52篇文献，作为本综述的依据。

3. 宏观节点模型的基本原则

3.1 基本交通流原则

任何宏观节点模型必须遵循基本的交通流原理，包括：

• 非负流量：确保模型中所有流量均为非负值，避免出现负流量或“鬼流”。
• 流量守恒：进入节点的流量与流出节点的流量相等，除非该节点是入口或出口节点。

这两项原则确保了节点模型的基本合理性，避免了虚假或不符合实际的交通流情况。

3.2 FIFO原则（先进先出）

FIFO（first-In-First-Out）原则在宏观节点模型中广泛应用，特别是在交通流的排序与流动方向上。FIFO确保了在多车道节点处，车辆按照进入顺序排队，出节点时不打乱顺序。这一原则适用于：

• 链接级FIFO：在单一链接上，车辆按顺序行驶。
• 车道级FIFO：在多车道节点上，车辆按车道顺序排队。
• 行驶方向级FIFO：在特定行驶方向上，车辆遵循FIFO规则。

然而，FIFO的严格应用有时可能会过度简化实际交通流，尤其在拥堵情况下，可能无法完全反映复杂的车道和方向流动。

3.3 操作原则

• 需求与供应约束：确保节点的入流不超过出流的供应能力，避免产生交通瓶颈。
• 不变性原则：在拥堵条件下，节点的入流与出流保持不变，不因需求的变化而发生波动。

这些操作原则确保了节点模型的稳定性和实际应用中的可行性，避免了因需求波动导致的流量不稳定。

3.4 交叉口适用性

宏观节点模型的适用性不仅取决于流量的管理，还取决于不同类型的交叉口布局：

• 连接节点：单一输入和输出的简单交叉口。
• 分流节点：一个输入、多输出的交叉口。
• 合并节点：多个输入合并为单一输出的交叉口。
• 通用节点：适用于复杂交叉口，多输入、多输出。

这种分类有助于精确描述各类交叉口的交通流行为，便于在不同交通场景下的应用。下图展示了简化的不同类型节点模型：

3.5 优先级原则

在多车道、多入流的情况下，如何合理分配交通流的优先级，成为宏观节点模型中的关键问题。常见的优先级分配方法包括：

• 外生优先级：通过外部设定的优先级参数决定交通流的出入口顺序。
• 需求比例优先级：根据需求流量分配优先级。
• 容量比例优先级：根据输入链接的容量决定优先级。

优先级的设定直接影响到节点的流量分配和拥堵情况，尤其在复杂交通情况下，合理的优先级策略能够有效优化交通流。

3.6 交叉口性能

节点模型的性能主要通过最大化流量来衡量。流量最大化意味着尽可能高效地利用交叉口的通行能力，减少交通延误。当前大多数研究都采用“保持自由”（Holding-free）方案，即在有空余容量时，不延迟任何交通流。然而，某些模型可能会因流量分配不均，导致部分交通流受到不必要的延误。下图展示了一个具体的交叉口模型，包括各输入输出流量：

4. 扩展领域

下图展示了扩展领域（如交叉口布局、多类交通流、信号控制等）与基本原则（如FIFO、交叉口性能、优先级等）之间的关系。这有助于理解每个扩展如何影响或与基本原则进行交互。

4.1 信号控制

虽然大多数节点模型关注的是无信号交叉口，但信号控制在实际城市交通中至关重要。近年来，越来越多的研究开始将信号控制纳入模型，探讨如何在信号周期的约束下，优化交通流的分配。

4.2 交通冲突管理

交叉口的交通冲突（如左转与直行的冲突）对流量有显著影响。虽然传统节点模型忽略了这种冲突，但一些新模型已经开始考虑这一因素，并探讨如何有效管理冲突以减少流量损失。

4.3 多类交通流

现代交通中，不同类型的交通工具（如汽车、自行车、行人）具有不同的流动特性。研究表明，单一类别的交通流模型无法有效捕捉这些差异，因此，针对多类交通流的节点模型成为未来的一个重要研究方向。

4.4 交叉口布局

交叉口的车道布局对交通流动有重要影响。尤其是多车道交叉口，如何有效地分配车道流量，确保每条车道的流量都得到充分利用，是提升节点模型准确性的关键。

4.5 随机性建模

由于交通流的高度不确定性，传统的确定性节点模型常常无法准确反映真实情况。近年来，越来越多的研究开始将随机性纳入宏观节点模型，通过引入流量波动、随机事件等因素，提升模型的实际适应性。

5. 讨论与未来研究方向

5.1 交通冲突管理的挑战

尽管交通冲突对流量影响重大，但目前的节点模型在这一方面的考虑尚不充分。未来的研究应集中于如何在确保解的唯一性的前提下，引入交通冲突并优化模型。

5.2 综合性建模方法

目前大多数节点模型仅聚焦于单一扩展领域。未来研究应尝试将信号控制、冲突管理、车道选择等多个扩展领域结合，形成一个更加综合的建模框架。

5.3 流量最大化的优化

流量最大化在模型中的定义尚不统一，未来应深入探讨不同模型在流量最大化方面的实际行为，并结合现实中的交通行为进行调整。

5.4 微观与宏观模型的转变

如何在宏观模型和微观模型之间进行有效过渡，仍然是一个未解难题。未来研究应深入探讨何时应该从宏观模型转向微观模型，以获得更精细的交通行为分析。

6. 结论

本文通过对宏观节点模型的系统回顾，为该领域的研究提供了一个清晰的分类框架，并提出了多个未来研究方向。随着城市交通管理需求的不断增长，宏观节点模型在优化交通流、减缓拥堵以及提升网络效率方面的应用前景广阔。未来的研究应注重模型的精度、可扩展性与实用性，以更好地服务于实际交通规划和政策制定。