1.基于含长程连边的曼哈顿城市网络的路网交通流特性仿真方法，包括如下步骤：(1)构建曼哈顿城市网络；曼哈顿城市网络是由N×N个交叉口组成的正方形道路网络，其中N为正方形边的交叉口个数，相邻的两个交叉口通过一条道路相连，这条道路由两条并行且行驶方向相反的车道组成；曼哈顿城市网络中共有4N(N‑1)条车道，每个车道被划分成L个元胞，也即格子，每个交叉口由一个元胞构成，L的取值根据经验值设置；车辆采用粒子来表示，它在车道的元胞或交叉口的元胞中停留，车辆在道路中靠右侧行驶；在任意时刻，一个元胞为空或者被一辆车占据；曼哈顿城市网络用于模拟城市的地面道路网络；

(2)设置长程连边；在曼哈顿城市网络中随机设置M条长程连边道路，任意选择网络中的两个交叉口B(x1,y1)和C(x2,y2)，且这两个交叉口没有直接相连的道路，其中x1,y1和x2,y2分别是交叉口B和C的坐标位置，在交叉口B和C之间设置双向两车道的长程连边道路；因此网络中长程连边的车道总数为2M，在长程连边的每个车道上设置的元胞数为长程连边道路处于曼哈顿城市网络的上层，两层道路具有相同的交叉口，但是具有不同的车辆最大行驶速度；

(3)设置交通信号灯；在每个交叉口设置交通信号灯，采用单口顺时针定时放行规则并且不考虑黄灯；具体而言，在某一时刻，对于任意一个交叉口，若某一进口车道的信号灯为绿灯，则该交叉口其余三个进口车道的信号灯为红灯；如果某进口车道的信号灯为绿灯，则该车道的车辆可直行、右转、左转或者掉头；交叉口信号为四相位，每个相位时长为T，信号周期为4T，而且各个交叉口的交通信号灯同步变化；而对于边界和含长程连边的交叉口，交通信号灯安排具体如下：

1)角落的交叉口：网络边界共有四个角落的交叉口，这类交叉口只有两个进口车道，另外两个方向的进口车道是空缺的；设置交通信号灯时，每个进口车道的绿灯与网络中同方向的绿灯同时亮起，同时，根据顺时针定时放行规则，轮到空缺的进口车道的信号灯为绿灯时，则设置其反向的进口车道的信号灯为绿灯；

2)边界的其它交叉口：边界的其它交叉口属于T型交叉口，只有三个进口车道，另外一个方向的进口车道是空缺的；设置交通信号灯时，每个进口车道的绿灯与网络中同方向的绿灯同时亮起，同时，根据顺时针定时放行规则，轮到空缺的进口车道的信号灯为绿灯时，则设置其反向的进口车道的信号灯为绿灯；

3)含长程连边的交叉口：额外给每个信号周期增加一个相位，相位时长为T，新增的相位用于控制上层长程连边车道行驶至下层地面道路的车流；这样，含长程连边的交叉口的信号周期为5T，其它无长程连边的交叉口的信号周期为4T，在交叉口信号灯同步时，所有含长程连边的交叉口保持信号灯同步，而其它无长程连边的交叉口保持信号灯同步；

(4)采用基于NaSch模型的更新规则；车辆运动时，车辆状态更新遵循NaSch规则，t时刻至t+1时刻的更新过程如下：

s41.加速：vi(t+1)→min(vi(t)+1,vmax)；

s42.减速：vi(t+1)→min(vi(t+1),di(t))；

s43.以概率p随机慢化：vi(t+1)→max(vi(t+1)‑1,0)；

s44.位置更新：xi(t+1)→xi(t)+vi(t+1)；

其中，vi(t)为第i辆车在t时刻的速度，di(t)为第i辆车在t时刻与前车之间的距离，xi(t)为第i辆车在t时刻的位置，vmax为车辆最大行驶速度；p为随机慢化概率，取值范围为[0,

1]，在系统模拟时，每一辆车会生成一个介于[0,1]的随机值，并与概率p进行比较，当生成的随机值小于概率p时，则更新vi(t+1)的值为max(vi(t+1)‑1,0)；变量vi(t)，di(t)，xi(t)和vmax都是与格子数相关的无量纲值，min()为最小值函数，返回给定输入参数中的最小值，max()为最大值函数，返回给定输入参数中的最大值，→表示更新相应变量的值；曼哈顿城市网络中车辆最大行驶速度vmax＝vmax1，长程连边道路中车辆最大行驶速度vmax＝2vmax1，vmax1的取值根据经验值设置；每条车道除头车以外，di(t)＝xi+1(t)‑xi(t)‑1，其中，xi+1(t)为第i+1辆车在t时刻的位置，第i+1辆车是第i辆车的前车；车道上头车的di定义如下：T1)绿灯：如果头车的下一车道处于拥挤状态或者交叉口被占据，则di为头车当前位置到交叉口的距离，否则，di为头车到其下一车道尾车的距离，其中，如果一条车道最后两个元胞中任意一个被车辆占据，则该条车道处于拥挤状态；

T2)红灯：di为头车当前位置到交叉口的距离；

(5)选择车辆的起点和终点；在初始时，为每辆车随机选择一个起点和终点，起点和终点都在下层地面道路，不能在交叉口和长程连边，当车辆行驶至终点时，系统重新为车辆分配一个新的目的地，即新的起终点，起点为原终点，新终点为新分配的目的地，而系统中的车辆总数保持不变；

(6)车辆按照最短路径行驶；车辆的最短路径，由它经过的交叉口决定；当车辆即将通过某一交叉口时，车辆可能存在多条最短路径行驶至下一交叉口，此时，车辆随机选择其中一条作为行驶路径；

(7)路网交通流特性仿真和模拟；根据步骤(1)至(6)确定的模型和规则，设置粒子密度ρ和粒子总数4NLρ(N‑1)，初始化系统，采用并行更新规则，对路网交通流特性进行仿真和模拟，其中，粒子用于模拟自驱动的车辆，并行更新规则是指所有粒子都同步更新；系统仿真时，设置不同的粒子密度ρ和不同的长程连边数量，用于分析和评价路网交通流特性，以及长程连边数量对城市路网交通流特性的影响。

2.如权利要求1所述的基于含长程连边的曼哈顿城市网络的路网交通流特性仿真方法，其特征在于：步骤(4)中，随机慢化概率p＝0.1。