一種城市道路運(yùn)行情況評估方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種城市道路運(yùn)行情況評估方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 浮動車交通信息采集技術(shù)近年來持續(xù)應(yīng)用于城市道路交通運(yùn)行評價，浮動車的主 要來源于出租車，與傳統(tǒng)基于固定檢測器方法相比，浮動車數(shù)據(jù)覆蓋面廣、信息實(shí)時多樣、 數(shù)據(jù)精度高、投資少。浮動車由于具有"流動性"，空間涉及范圍打破了點(diǎn)和線的限制而擴(kuò)展 到面，幾乎能夠采集到城市道路網(wǎng)絡(luò)中各個路段的交通信息，具有明顯的覆蓋范圍上的優(yōu) 勢。而且GPS能夠保證全天候24小時不間斷工作，便于載有GPS接收機(jī)的浮動車即時收集外 出車輛的動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)實(shí)時多樣。
[0003] 為了獲得道路交通網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)，道路網(wǎng)絡(luò)中必須有足夠量的浮動車才能 滿足交通流信息采集的精度要求。一般來說，浮動車樣本量越大，對路網(wǎng)的覆蓋率也越大。 因此，確定滿足道路覆蓋率最合適的浮動車樣本數(shù)量以確保提供實(shí)時交通數(shù)據(jù)的可靠性研 究具有非常重要的工程應(yīng)用價值。關(guān)于確定浮動車樣本量的研究，即在路段上需要多少輛 浮動車，真實(shí)反映交通網(wǎng)的運(yùn)行特征，前人開展了大量研究。
[0004] 針對所需浮動車樣本量分布這一問題，Srinivasan等研究發(fā)現(xiàn)，在IOmin采樣周期 內(nèi)，對于80%的路段，要保證至少有3輛探測車才能準(zhǔn)確計(jì)算出路段平均速度，因此需要將 整個路網(wǎng)中至少5%的車輛作為探測車。Quiroga和Bullock提出了基于路段平均速度估計(jì) 精度的浮動車樣本容量計(jì)算模型，該模型基于經(jīng)典的數(shù)理統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏差理論。Chen等在上 述模型的基礎(chǔ)上，考慮了實(shí)際道路交通的交通特性，引入了平均速度估計(jì)允許的相對誤差， 對模型進(jìn)行了改進(jìn)。采用微觀仿真模型估計(jì)了由一條高速公路和5個信號交叉口組成的路 網(wǎng)浮動車最小樣本量。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，交通流中至少需要3%的浮動車，可以保證出錯 率小于5%。在高峰期，交通流中至少需要12%的浮動車才可保證數(shù)據(jù)可靠 。Ferman等研究 表明在高速公路或快速路上浮動車比例應(yīng)不低于3%，而在其他一般城市道路上浮動車車 輛的比例應(yīng)不低于5%。高玲玲等基于路網(wǎng)交通流的分析，采用浮動車數(shù)據(jù)的時空曲線擬合 模型，綜合考慮車速、道路等級、出租車浮動車重非載客狀態(tài)以及發(fā)送周期等因素，提出了 用于計(jì)算城市交通流狀態(tài)估計(jì)所需最小GPS探測車數(shù)量的自適應(yīng)浮動車樣本量計(jì)算方法。 并以上海市為例對模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。林思等利用經(jīng)典概率論理論，結(jié)合部分交通 流特性的浮動車樣本量計(jì)算方法，提出了基于仿真實(shí)驗(yàn)的最佳樣本容量確定方法。并通過 VISSM進(jìn)行浮動車仿真實(shí)驗(yàn)，得出當(dāng)路網(wǎng)中浮動車比例為3 %~5%時，交通參數(shù)估計(jì)精度 達(dá)95%以上。胡小文等以城市出租車GPS數(shù)據(jù)為例，建立了在不同的時段特征和路段樣本量 需求下，路網(wǎng)覆蓋率和浮動車數(shù)量之間的函數(shù)關(guān)系。朱麗云等根據(jù)北京市浮動車采集的數(shù) 據(jù)，提出了一套適用于復(fù)雜城市路網(wǎng)的浮動車實(shí)時路網(wǎng)速度計(jì)算系統(tǒng)的建設(shè)流程，包括GPS 數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)在電子路網(wǎng)底圖上的匹配以及路段運(yùn)行車速計(jì)算。并以大量試 驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方案的可行性與實(shí)際運(yùn)行效果。熊娟等以RTMS數(shù)據(jù)作為真值驗(yàn)證了當(dāng)前樣 本量條件下浮動車數(shù)據(jù)的有效性，并利用抽樣方法和相似性原理確定浮動車的最小樣本 量，并計(jì)算比較不同樣本量下的浮動車數(shù)據(jù)與RTMS數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。
[0005] 浮動車數(shù)據(jù)的利用規(guī)則研究主要包括有效的非載客數(shù)據(jù)及載客數(shù)據(jù)的篩選及載 客數(shù)據(jù)的應(yīng)用這兩部分。針對非載客數(shù)據(jù)的篩選，國內(nèi)外大部分的研究在處理出租車數(shù)據(jù) 時將非載客數(shù)據(jù)視為無效數(shù)據(jù)。辛飛飛等認(rèn)為非載客出租車在尋找客源的過程中，經(jīng)常會 出現(xiàn)路邊候客、休息、不規(guī)則變道和加減速等隨意性較大的駕駛行為，這些都不能真實(shí)反映 城市道路的實(shí)際交通運(yùn)行狀況，因此在過濾數(shù)據(jù)的過程中刪除了空車數(shù)據(jù)。而朱鯉認(rèn)為刪 除所有的空車數(shù)據(jù)會導(dǎo)致系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不足，因此建立了空車數(shù)據(jù)處理的模型，模型中直接 使用快速路和高速公路的空車數(shù)據(jù)，對于其他道路等級的空車數(shù)據(jù)，若空車速度大于限速 的80%，則可以直接使用。經(jīng)過算法處理后，支路、次干道和主干道這三個道路等級的空車 數(shù)據(jù)的平均行程車速估計(jì)精度有了一定的提高。
[0006] 目前關(guān)于載客數(shù)據(jù)的篩選與處理，國內(nèi)外開展了大量的研究。陳煉紅等將錯誤數(shù) 據(jù)產(chǎn)生的原因歸納為三類:與GPS衛(wèi)星相關(guān)誤差；與信號傳播有關(guān)的誤差；與接收設(shè)備有關(guān) 的誤差?？偨Y(jié)了這些誤差綜合作用下數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，運(yùn)用閾值檢驗(yàn)法、基于交通基本理論 及經(jīng)驗(yàn)判斷等檢驗(yàn)方法判斷出錯誤數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行處理。張菁菁提出了統(tǒng)計(jì)方法和K-means分類法相結(jié)合的方法對浮動車的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，并驗(yàn)證了補(bǔ)缺效果較好。對數(shù)據(jù) 進(jìn)行補(bǔ)缺后利用小波變換對數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理以降低誤差。Zhaosheng Zhang等提出了清 洗及修復(fù)浮動車數(shù)據(jù)的方法--多閾值控制修復(fù)法(Multithreshold Control Repair Method，MTCRM)，該方法采用閾值控制及標(biāo)準(zhǔn)化變換的規(guī)則處理異常數(shù)據(jù)、運(yùn)用加權(quán)平均法 和指數(shù)平滑法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。運(yùn)用該方法對北京市各等級道路進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)，結(jié)果顯示數(shù) 據(jù)修復(fù)的平均偏差能夠滿足交通狀態(tài)預(yù)測的要求，驗(yàn)證了 MCTRM能夠有效地清洗及修復(fù)浮 動車數(shù)據(jù)。秦玲等在處理異常數(shù)據(jù)的過程中，將定位信息存在較大誤差的數(shù)據(jù)、定位信息在 一段時間內(nèi)保持不變的數(shù)據(jù)、定位信息在一段時間內(nèi)保持不變且速度不為零的數(shù)據(jù)以及浮 動車速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于或低于同時期同路段大多數(shù)浮動車的速度的數(shù)據(jù)視為異常數(shù)據(jù)。Edward Chung等分析了浮動車急剎車、長時間停車、等待紅綠燈、轉(zhuǎn)彎停車等造成采集的浮動車數(shù) 據(jù)不連續(xù)的原因，并通過數(shù)據(jù)處理確定每次出行的終點(diǎn)。
[0007] 總結(jié)上述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，可以看出：對于出租車載客數(shù)據(jù)的研究，在載客數(shù)據(jù)的 處理、載客數(shù)據(jù)的應(yīng)用以及浮動車時空分布特征這三個方面的理論研究和實(shí)際應(yīng)用較成 熟。對于出租車非載客數(shù)據(jù)的研究，主要包括非載客數(shù)據(jù)的處理及運(yùn)用這兩部分。其中對于 非載客數(shù)據(jù)的處理，大部分的研究在處理出租車數(shù)據(jù)時將非載客數(shù)據(jù)視為無效數(shù)據(jù)，而實(shí) 際上部分非載客數(shù)據(jù)能夠反映實(shí)際的交通運(yùn)行狀況，目前對非載客數(shù)據(jù)的應(yīng)用方面主要集 中于對出租車的時間非載客率和空間非載客率的研究。因此，需要運(yùn)用已有的數(shù)據(jù)相關(guān)性 及差異性分析的數(shù)學(xué)方法對"載客"與"非載客"的行程速度的相關(guān)性指標(biāo)、差異性指標(biāo)進(jìn)行 分析，然后分析不同道路類型、時段、速度區(qū)間下差異性指標(biāo)、相關(guān)性指標(biāo)的變化規(guī)律，提出 非載客數(shù)據(jù)的利用規(guī)則。對出租車GPS數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算，得到路段行程速度，進(jìn)行擁堵評 價。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 發(fā)明目的：本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題做出改進(jìn)，即本發(fā)明公開了一種 城市道路運(yùn)行情況評估方法。
[0009] 技術(shù)方案:一種城市道路運(yùn)行情況評估方法，包括以下步驟：
[0010] (1)對出租車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；
[0011] (2)對經(jīng)過預(yù)處理的出租車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行道路匹配，得到載客數(shù)據(jù)與非載客數(shù)據(jù)對 應(yīng)的道路類型，將非載客數(shù)據(jù)分為快速路非載客數(shù)據(jù)、主干路非載客數(shù)據(jù)和次干路非載客 數(shù)據(jù)，快速路非載客數(shù)據(jù)直接應(yīng)用；
[0012] (3)對主干路非載客數(shù)據(jù)和次干路非載客數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，判斷是否應(yīng)用；
[0013] (4)計(jì)算路段的平均行程速度，計(jì)算公式如下：
[0015] V1為路段的平均行程速度，L是該路段長度，V5是非載客出租車的平均行程速度，m 是非載客出租車的數(shù)量，V載是載客出租車的平均行程速度，η是載客出租車的數(shù)量；
[0016] (5)評估道路運(yùn)行情況。
[0017] 進(jìn)一步地，步驟(1)包括以下步驟：
[0018] (11)將出租車GPS數(shù)據(jù)分為載客數(shù)據(jù)和非載客數(shù)據(jù)；
[0019] (12)保留連續(xù)傳輸超過2分鐘的非載客數(shù)據(jù)，其余非載客數(shù)據(jù)刪除。
[0020] 進(jìn)一步地，步驟(3)包括：
[0021 ] (31)根據(jù)載客數(shù)據(jù)計(jì)算每5分鐘的出租車載客速度的算術(shù)平均值V載和載客速度的 標(biāo)準(zhǔn)差〇載；
[0022] (32)判斷相同路段相同時段的非載客數(shù)據(jù)V空是否應(yīng)用，若V空大于·則應(yīng) 用該非載客數(shù)據(jù)V空，反之則予以剔除，其中k為常數(shù)，k的取值范圍是1.3~1.6。
[0023] 進(jìn)一步地，步驟(5)包括以下步驟：
[0024]根據(jù)步驟(4)得到的路段的平均行程速度V1將路段分為暢通路段、基本暢通路段、 輕度擁堵路段、中度擁堵路段和嚴(yán)重?fù)矶侣范危?br>[0025]該路段為快速路時，
[0026] SViseskm/h，則該快速路為暢通路段；
[0027] 若50km/h<Vi < 65km/h，則該快速路為基本暢通路段；
[0028] 若35km/h<Vi < 50km/h，則該快速路為輕度擁堵路段；
[0029] 若20km/h<Vi < 35km/h，則該快速路為中度擁堵路段；
[0030]若％ < 20km/h，則該快速路為嚴(yán)重?fù)矶侣范危?br>[0031]該路段為主干路時，
[0032] SV1SASkmA，則該主干路為暢通路段；
[0033] 若35km/h<Vi < 45km/h，則該主干路為基本暢通路段；
[0034] 若25km/h<Vi < 35km/h，則該主干路為輕度擁堵路段；
[0035] 若15km/h<Vi < 25km/h，則該主干路為中度擁堵路段；
[0036]若％ < 15km/h，則該主干路為嚴(yán)重?fù)矶侣范危?br>[0037]該路段為次干路時，
[0038] 若Vi>35km/h，則該次干路為暢通路段；
[0039]