城市路网模块结构探测：GN-T算法与Hub路段识别

"城市路网模块结构探测及Hub路段诊断算法 (2014年)" 本文主要探讨了城市路网的拓扑结构分析，特别是模块结构的探测和关键Hub路段的识别。作者基于模块结构理论，提出了名为GN-T的算法，用于城市路网的模块化划分和Hub路段的诊断。该算法通过逐步移除具有最高介值的路段来分割模块，以此揭示路网中的核心部分。 模块度是一个衡量网络模块化程度的关键指标，它反映了网络中节点的聚集程度。在文中，模块度（Q）定义为模块结构内部连接的路段比例与随机预期比例的差异。如果模块内部的连接比例超过随机预期，模块度Q将大于零，且最大值为1，表示网络具有高度的模块化结构。文献指出，Q值通常在0.3到0.7之间，当Q达到最大值时，对应的模块数量被认为是网络的最佳模块结构。 为了验证GN-T算法的有效性，研究者以2011年的武昌区交通网络为例进行了实证研究。他们将信号交叉口视为节点，相邻交叉口间的道路视为边，构建了包含快速路、主干路、次干路和支路的城市路网模型。通过对不同等级道路的数据收集，包括车道数、设计车速和通行能力，计算出路段的权重系数。 在应用GN-T算法后，研究者发现武昌区路网的模块度最大值为0.41，这表明了其具有明显的模块结构特性。通过移除特定路段，算法成功地划分出了模块结构，并识别出了一些关键的Hub路段，这些路段在实际交通流量中扮演着重要角色。通过AutoCAD2007绘制的模块结构划分图进一步证实了算法的准确性和实用性。 这篇论文提出的GN-T算法为理解和优化城市路网提供了一个有效的工具，它可以帮助城市规划者识别关键交通节点，进而优化交通布局，提高城市的交通效率。这种算法对于解决城市交通拥堵问题具有重要的理论和实践意义。