Research on the Mechanism Influencing the Coupling Coordination Between Road Significance and Traffic State

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.240388

Abstract

Abstract:

Urban road significance and traffic state have a complex interaction relationship, which affects people’s travelling efficiency and satisfaction. In this paper, two types of traffic state indicators are extracted from the GPS trajectory data of taxis, namely the number of GPS points and the ratio of average speed during the morning traffic peak to the free-flow speed at night. Based on the theory of complex networks, the node degree, betweenness centrality, closeness centrality and eigenvector centrality in the topological structure are obtained to characterize the road significance at different levels, and the coupling relationship between traffic state and the four significance indexes is explored by using the coupling coordination degree model. With the coupling relationship as the dependent variable, thirteen independent variables are selected to regress the mechanism of the coupling degree using CatBoost algorithm combined with SHAP. The results show that the number of intersections, the green area, and the number of bus stops promote the coupling coordination between traffic state and road significance, and that the road separation type has a significant positive effect on the degree of coupling between traffic state and betweenness centrality, closeness centrality as well as node degree. In addition, for the positively uncoordinated roads, the intensities of public management land and residential land have a negative effect on the coupling coordination between traffic state and closeness centrality, and the intensity of residential land has a negative effect on the coupling coordination between traffic state and eigenvector centrality; while for the negatively uncoordinated roads, the intensity of residential land has a negative effect on the coupling coordination between tra-ffic state and closeness centrality.

Key words: road significance, traffic state, CatBoost algorithm, coupling coordination degree, taxi GPS trajectory data

CLC Number:

U491.1

DENG Yajuan, SONG Siliang, CUI Liangbin, LI Yu, NIU Xiaolu, WU Qi. Research on the Mechanism Influencing the Coupling Coordination Between Road Significance and Traffic State[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(11): 62-76.

Figures/Tables 17

Table 1

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Table 2

Description of research variables"

类别	变量	VIF值	描述
因变量	耦合协调度
道路特征	道路等级	2.814	道路等级，包括快速路、主干路、次干路和支路4个等级
	车道数	5.568	道路的车道数量，表征道路宽度
	道路长度	2.249	道路的长度
	分隔型式	3.053	0表示无标线、无物理分隔；1表示标线分隔对向和机非车流；2表示标线分隔对向车流，物理分隔机非车流；3表示物理分隔对向车流，标线分隔机非车流；4表示物理分隔对向和机非车流
交通环境	交叉口数量	1.978	道路交叉口数量
	绿化面积^［29］	3.094	道路沿线20 m缓冲区内的绿化面积
	公交站点数量	3.478	道路公交站点数量
	每千米公交站点数量	2.569	道路沿线的公交站点数量与道路长度之比
土地利用	工业用地强度^［30］	6.807	道路沿线50 m缓冲区内工业用地的面积与50 m缓冲区面积之比
	公共管理用地强度	3.305	道路沿线50 m缓冲区内公共管理用地的面积与50 m缓冲区面积之比
	居住用地强度	8.636	道路沿线50 m缓冲区内居住用地的面积与50 m缓冲区面积之比
	商业用地强度	3.059	道路沿线50 m缓冲区内商业用地的面积与缓冲区面积之比
	土地利用混合度	2.073	$E = - ∑ m = 1 n P m l n P m / l n n$ ，其中E为研究道路周围的土地利用混合度， $n$ 为土地利用类型数

Table 2

Table 3

Fig.4

Table 4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Fig.9

Fig.10

Fig.11

Fig.12

Table 5

References 33

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字段	数据实例		数据实例
车牌号	陕AD*****	经度	108.88
时间	Mon Nov 04 08：33：14 CST 2019	纬度	34.29
订单状态	0	电量	0
空重	1	温度	0
是否任务	0	订单编号	0
gps	0	汽车状态	0
营运状态	0	服务编号	0
点火状态	1	角度	10
速度	58	是否实时传输	1

耦合协调程度	介数中心性		接近中心性		节点度		特征向量中心性
耦合协调程度	频数	累积百分比/%	频数	累积百分比/%	频数	累积百分比/%	频数	累积百分比/%
极度失调	23	11.44	1	0.50	1	0.5	1	0.50
严重失调	79	50.75	5	2.99	2	1.49	16	8.46
中度失调	47	74.13	13	9.45	73	37.81	82	49.25
轻度失调	19	83.58	88	53.23	65	70.15	53	75.62
濒临失调	13	90.05	47	76.62	23	81.59	21	86.07
勉强协调	8	94.03	23	88.06	17	90.05	11	91.54
初级协调	8	98.01	16	96.02	12	96.02	9	96.02
中级协调	2	99.00	3	97.51	3	97.51	3	97.51
良好协调	1	99.50	3	99.00	3	99.00	3	99.00
优质协调	1	100.00	2	100.00	2	100.00	2	100.00

回归方法	介数中心性			接近中心性			节点度			特征向量中心性
回归方法	MAE	MSE	R²	MAE	MSE	R²	MAE	MSE	R²	MAE	MSE	R²
CatBoost	0.053	0.007	0.819	0.056	0.007	0.701	0.044	0.005	0.831	0.052	0.007	0.787
贝叶斯回归	0.050	0.005	0.815	0.053	0.006	0.670	0.047	0.005	0.765	0.060	0.008	0.674
多元线性回归	0.051	0.005	0.819	0.052	0.006	0.690	0.047	0.005	0.775	0.059	0.007	0.704
弹性网络回归	0.084	0.012	0.556	0.073	0.010	0.431	0.077	0.011	0.480	0.086	0.014	0.411

变量名称	正向不协调				负向不协调
	交通状态-介数中心性		交通状态-特征向量中心性		交通状态-接近中心性		交通状态-节点度		交通状态-特征向量中心性
	ST	置信区间/%	ST	置信区间/%	ST	置信区间/%	ST	置信区间/%	ST	置信区间/%
道路等级	0.033	0.41	0.030	0.45	0.079	0.90	0.030	0.42	0.205	0.87
车道数	0.126	1.59	0.021	0.51	0.035	0.47	0.031	0.37	0.029	0.39
道路长度	0.044	0.63	0.417	3.52	0.107	1.88	0.059	0.84	0.027	0.59
分隔型式	0.034	0.43	0.004	0.05	0.252	0.40	0.022	0.38	0.008	0.11
交叉口数量	0.496	4.24	0.200	2.20	0.394	3.63	0.748	6.47	0.436	4.87
绿化面积	0.149	1.86	0.017	0.27	0.015	0.21	0.075	0.73	0.192	2.54
公交站点数量	0.050	0.62	0.249	2.20	0.006	0.09	0.023	0.30	0.033	0.41
每千米公交站点数量	0.012	0.16	0.007	0.08	0.011	0.13	0.023	0.40	0.024	0.35
工业用地强度	0.027	0.31	0.029	0.43	0.019	0.28	0.030	0.45	0.018	0.28
公共管理用地强度	0.052	0.57	0.025	0.31	0.096	1.13	0.042	0.52	0.068	0.72
居住用地强度	0.016	0.19	0.026	0.36	0.112	1.32	0.049	0.89	0.059	2.36
商业用地强度	0.004	0.05	0.004	0.04	0.010	0.18	0.011	0.19	0.015	0.25
土地利用混合度	0.027	0.29	0.063	0.63	0.034	3.83	0.069	1.09	0.030	0.39