CN103700264A

CN103700264A - 基于etc收费数据的高速公路路段行程速度计算方法

Info

Publication number: CN103700264A
Application number: CN201310660011.8A
Authority: CN
Inventors: 翁剑成; 袁荣亮; 王茹; 王昌; 荣建
Original assignee: Beijing University of Technology
Current assignee: CCCC Intelligent Transportation Co., Ltd
Priority date: 2013-12-09
Filing date: 2013-12-09
Publication date: 2014-04-02
Anticipated expiration: 2033-12-09
Also published as: CN103700264B

Abstract

本发明公开了一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，包括：ETC原始交易数据预处理；基于ETC交易数据的路段行程速度计算。根据计算时间周期内路段ETC数据量大小，分两种情形给出了不同样本量水平下速度的计算方法。本发明以数据库分析和数据挖掘技术为依托，对ETC原始数据进行提取、删除和筛选、划分计算时段等预处理，提高了数据质量。建立了基于多OD对的路段行程速度计算模型。为保证数据量充足，利用包含计算路段的多个OD对ETC交易数据计算路段的行程速度，对OD速度和路段所占OD对里程比例进行复合加权，得到路段的行程速度。本发明解决了高速公路速度监测数据质量差、准确度低的问题。

Description

基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法

技术领域

本发明涉及一种根据ETC（电子不停车收费）交易数据计算高速公路路段行程速度的方法，属于ETC数据挖掘和应用领域。

背景技术

随着机动车保有量的大幅提升和居民出行距离的不断增加，高速公路的通行压力也逐步加大，特别是在节假日小汽车免费通行政策实施后，如何实现高速公路行程速度和流量的监测，如何实现高速公路运行状态准确、实时的发布已成为影响提升高速公路运营管理和信息服务水平的重要问题。

由于我国高速公路监测基础设施严重不足，高速公路速度监测方法较为单一且覆盖有限。目前，车辆行程速度监测方法主要有雷达、激光、地感线圈测速等，但这几种方法都存在结构复杂、造价高、安装维护不便等缺点。申请号为200610021463.1的中国发明专利公开了一种高速公路射频车辆速度监测管理***。该***由固定设置在公路上的信号机、无线车牌和计算机管理***组成，由于该发明中的信号机是固定设置在高速公路上的，因此只能监测设有信号机位置的实现测速，不能实现全程无间隙的车速监测。而且以上方法都注重监测单个车辆的交通流参数，不能获取高速公路特定路段整体交通流的运行状况。申请号为200910306882.3的中国发明专利公开了一种基于视频的高速公路交通拥堵状态检测方法，该发明利用视频中车流的光流场计算方法，计算出车流的光场矢量，从而能够得到宏观车流速度，但这种方法只能用于交通状态的判别，不能准确计算路段车流的行程速度值，且受视频采集技术的限制，在恶劣条件下不能较准确的计算出路段车流的行程速度。

随着ETC***用户规模的不断扩大和交易量的增长，ETC收费***的数据作为一种新型的交通数据源，能够全天候记录车辆进出高速公路收费站的OD（Origin-Destination，出发地和目的地）和进出时间信息，这些信息获取简便，内容完整，时效性强，格式统一，准确度高，并且基本实现了全路网交易数据的集中式存储。将搭载ETC终端的车辆视为高速公路速度采集的样本车辆，利用ETC交易数据能够较为准确地计算车辆在高速公路的行程速度。而且ETC数据具有数据量充足、规模不断增长等特点，因此，通过对ETC数据的建模与挖掘，能准确地获取高速公路路段的行程速度。

发明内容

本发明目的在于提出一种基于ETC交易数据的高速公路路段速度的计算方法，用于获取高速公路分路段分时段的行程速度，进而实现对高速公路路段运行状态的监测，为高速公路信息发布策略制定提供数据支撑。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案。

一种基于ETC收费数据的高速公路路段速度计算方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，进行ETC原始交易数据预处理；

步骤1.1，提取ETC原始数据中主要字段内容；

ETC原始交易数据表共有74个字段内容，记录了大量的交易信息，同时也蕴藏着重要的交通信息。ETC交易数据主要可分为两方面内容：一方面是交易金额相关内容，主要包括发行方定义的卡类、付款类和应收金额等字段；另一方面是交通出行相关信息，主要包括交易记录号，入口广场编号，出口广场编号，入口时间，出口时间等字段，这些字段是本发明中主要用到的基础数据，如表1所示。提取ETC原始交易数据表主要字段包括：消息ID(MID)；.广场编号（PLAZAID）；交易在车道创建的时间（IC_TRANS_TIME）；出入口类型（ENTRY_EXIT）；正常交易记录及特殊事件（WORK_MODE）；过车类型（PASSED_TYPE）；入口广场号（EN_PLAZAID）；入口时间（EN_TIME）；入口广场编号。

表1ETC原始交易数据表

步骤1.2，删除错误数据和筛选有效数据；

删除错误数据和筛选有效数据的规则如下：

1.删除出口时间和入口时间不在同一天的交易数据；

2.删除出口时间早于入口时间的交易数据；

3.删除收费数据记录中入口站点和出口站点相同的记录；

4.删除采用开放式收费的高速公路数据；

5.筛选出“WORK_MODE（正常交易记录及特殊事件）”字段为“O”（O代表此记录为正常交易记录）的数据；

6.筛选出“DEALSTATUS（交易状态）”字段为“0x02”（0x02代表车辆是从ETC车道入并且从ETC车道出）的数据；

7.筛选出“ENTRY_EXIT（判别此收费站为出口还是入口）”字段为“1”（1表示此条数据为出口数据）的数据；

8.在数据预处理后，删除车辆行程速度低于5km/h高于120km/h的数据；

步骤1.3，划分计算时段；

高速公路的交通状况波动程度具有明显的时变特性。为了满足高速公路交通状态动态掌握的实际需求，需要确定路况信息更新周期，并且为了方便数据处理，在交易数据表中新建字段TimeID存储时间段序号，表征不同的交易数据所属的时间区段。

早06:00～23:00，以10分钟为时间周期对交易记录进行时段划分；23:00～次日06:00，以1小时为时间周期对交易记录进行时段划分。时间序号计算方法如下：

步骤1.4，根据单条记录计算车辆的行程时间与速度；

（1）计算行程时间

单条记录车辆在高速公路上的行驶时间为：

T=T₁-T₂

式中，T为车辆在OD上的行程时间，T₁为出口时间，T₂为入口时间，单位均为秒。

（2）计算速度

以OD对进出口收费站为关联条件，从ETC***的费率表中得到车辆OD对的里程，此里程与车辆行程时间之比即为该条数据所记录的样本车辆在高速公路上的行程速度，在ETC交易数据表中新建VELOCITY字段用于存储计算出的速度。

步骤2，根据ETC交易数据计算高速公路路段速度；

步骤2.1，判断在计算时段内通过计算路段的ETC车辆是否满足最小样本量要求；

本发明中所述的路段为高速公路同方向相邻收费站之间的道路，OD对为高速公路上任意入口收费站和出口收费站之间的道路。规定10分钟内通过计算路段的最小ETC车辆数为14辆。

步骤2.2，根据ETC交易数据计算路段的行程速度；

计算分为两类情形：单位监测周期内通过的ETC车辆数大于等于最小样本量和小于最小样本量。计算公式为：

\{\begin{matrix} V_{ij} = \frac{1}{n} Σ_{k = 1}^{n} \frac{D_{j}}{T_{ik}} & n &GreaterEqual; N_{0} - - - (1) \\ V_{ij} = \frac{a_{1} \times v_{O D_{ij}}^{1} \times θ_{1} + a_{2} \times v_{{OD}_{ij}}^{2} \times θ_{2} . . . . + a_{z} \times v_{{OD}_{ij}}^{z} \times θ_{z}}{Σ_{z = 1}^{z} θ_{z}} & n < N_{0} - - - (2) \end{matrix}

式中，V_ij为i时间段j路段的行程速度；D_j为j路段的里程；T_ik为i时间段的第k条数据车辆的行程时间，k=1,2,…,n，n为i时间段内j路段单位监测周期内通过的ETC车辆数；N₀为最小样本量，由数据测试结果确定；

为包含j路段的第z组OD对在i时间段内的平均行程速度，z＝1,2,…,Z，Z为在j路段数据量不足时，纳入计算的OD对数量；a_z为

对计算路段速度的折减系数；θ_z为计算路段j所占第z组OD对里程比例在计算路段速度时的权重系数。

（1）计算样本量大于等于最小样本量时的速度。

当计算路段在单位监测周期内通过的ETC车辆数达到最小样本量时，直接用所有ETC车辆的平均行程速度作为该路段的行程速度，计算公式见式（1），ETC车辆的平均行程时间由步骤1.4得到。

（2）计算样本量小于最小样本量时的速度。

首先，确定影响计算路段的主要OD对；

当计算路段在计算周期内通过的样本车辆数不能满足最小样本量要求时，利用经过该路段的多个OD对的ETC数据综合计算路段的行程速度。通过对相关联路段和OD对历史数据及其相关关系的分析，选取与计算路段属于相同入口的收费站但包含计算路段的数据量较大的OD对，利用途径计算路段的OD对数据来间接计算路段的行程速度。

其次，确定各OD对速度在计算路段速度时的折减系数a；

当使用含有多个路段的OD对行程速度来计算其中某一路段行程速度时，应对OD对速度做相应折减，即乘以相应折减系数来体现OD对行程速度对路段行程速度的影响，这样用OD对行程速度才能更真实地反映路段行程速度，并且能够很好地避免OD对内其它路段发生异常情况给路段行程速度计算带来的影响。本发明基于大量的历史数据，分别针对交通平峰期和高峰期，使用计算路段的历史速度与OD对的历史速度作比值，得出交通平峰期和高峰期OD对速度在计算路段速度时的折减系数a。

然后，确定路段所占OD对里程比例在计算路段速度时的权重系数θ；

对于计算路段行程速度，由于路段所占OD对里程比例不同，使得各个OD对行程速度的可信度是不相同的，路段所占OD对里程比例越大，OD对速度的可信度越高。本发明使用θ值代表路段所占OD对里程比例大小对OD对速度可信度的影响，路段所占OD对里程比例越大，θ值越大，具体分级如表2所示：

表2θ值分级表

最后，计算路段行程速度。

经过以上步骤，确定了包含路段数据量较大的OD对、OD对速度的权重系数和路段所占OD对里程比例的权重系数，将这些值代入公式（2）即可计算路段的行程速度。

本发明与现有技术相比，具有以下明显的优势和有益效果：

（1）以数据库分析和数据挖掘技术为依托，对ETC原始数据进行提取、删除和筛选、划分计算时段等预处理，提高了数据质量。

（2）提出了基于多OD的路段行程速度计算模型。为保证数据量充足，利用包含计算路段的多个OD对数据计算路段的行程速度，对OD速度和路段所占OD对里程比例进行加权处理，解决了高速公路速度监测数据质量差、准确度低的问题。

（3）本发明可应用于高速公路运行监测、高速公路动态信息服务、管理策略制定。通过获取高速公路路段行车速度，加强对高速公路运行监测和运营管理过程中信息动态的掌握，并且能够为高速公路信息发布提供数据支撑。

附图说明

图1为ETC原始交易数据预处理流程图；

图2为基于ETC数据的高速公路路段行程速度计算方法流程图；

图3为影响计算路段主要OD对分析图；

图4为采用浮动车数据与本发明方法进行速度计算的结果对比曲线。

具体实施方案

本实施例选取京藏高速出京方向清河主站至清河北站之间的路段AB为计算对象，通过ETC交易数据计算该路段在2013年9月11日的不同时段的行程速度。

本实施例包括以下步骤：

步骤1，将ETC交易导入数据库，对原始数据进行预处理；

将需要计算的路段及出入口OD对的ETC原始交易数据导入到Oracle、SQL等大型数据库中。按照图1所示的数据预处理流程对原始数据进行删除和筛选等预处理。

步骤2，基于发明提出的行程速度计算模型计算实验路段的行程速度。

步骤2.1，确定影响计算路段的主要OD对；

基于ETC历史数据，以OD对数据量为判别条件，以满足路段最小样本量为标准，确定影响计算路段主要OD对。随机抽取了2013年9月11～13日在17：40～17:50期间从清河主站出京入收费站进入京藏高速的所有ETC数据，以出口收费站为分组条件确定在此期间到各个出口收费站的数据量分析，如图3所示，最终确定影响计算路段OD对，如表3所示。

表3与计算路段AB相关联的主要OD对对应表

步骤2.2，确定OD对速度在计算路段速度时的折减系数；

基于大量的历史数据，分别针对交通平峰期和高峰期，使用计算路段的历史速度与OD对的历史速度作比值，得出交通平峰期和高峰期这些OD对速度在计算路段速度时的折减系数，如表4所示。

表4各OD对在计算路段速度时的折减系数

步骤2.3，确定路段所占OD对里程比例在速度计算时的权重参数；

使用计算路段里程与OD对里程之比，结合之前确定的里程比例分级表，确定各OD对速度数据的可信度，结果如表5所示。

表5里程比例权重系数表

步骤2.4，计算实验路段的行程速度。

确定了所有模型参数后，以10分钟为时间间隔计算实验路段的行程速度。计算前还需判断在计算时段内路段的ETC数据是否满足最小样本量要求，如果满足，使用公式（1）计算；如果不满足，使用公式（2）计算。部分计算结果如表6所示：

表6路段行程速度部分计算结果

时段	OD1	OD2	OD3	OD4	OD5	OD6	路段速度（km/h）
								07:00-07:10	62.14	82.27	77.73	75.96	70.93	79.42	61.26
07:10-07:20	62.01	78.23	83.98	71.57	69.41	78.93	60.26
								07:20-07:30	61.86	78.91	80.07	72.06	69.57	79.30	60.32
07:30-07:40	58.94	76.97	73.23	71.29	65.50	78.40	57.40
								07:40-07:50	65.04	77.25	69.62	74.55	71.42	72.91	59.48
07:50-08:00	57.34	71.49	75.68	70.94	69.35	79.30	56.86
								08:00-08:10	59.03	71.80	76.05	73.48	66.91	76.43	57.78
08:10-08:20	60.81	75.59	83.00	70.83	68.20	77.94	59.37
								08:20-08:30	65.08	75.92	80.70	72.16	68.34	75.86	60.43
08:30-08:40	60.54	77.61	79.41	70.60	67.63	76.48	58.95
								08:40-08:50	57.01	73.23	82.91	74.42	62.52	77.29	59.04
08:50-09:00	55.75	77.12	75.61	69.89	64.50	72.08	56.93
								09:00-09:10	54.30	74.30	66.77	70.10	64.45	72.08	55.45
09:10-09:20	53.90	70.72	73.24	70.22	66.42	72.54	54.98
								09:20-09:30	52.92	77.62	80.05	69.26	57.68	72.34	55.87
09:30-09:40	50.78	72.89	72.52	69.81	65.66	71.44	53.00
								09:40-09:50	51.23	74.93	72.36	70.17	60.39	74.26	52.73
09:50-10:00	55.50	75.19	78.67	67.08	64.99	74.10	55.22
								17:00-17:10	50.61	65.51	81.76	67.51	65.58	74.40	54.00
17:10-17:20	55.35	68.63	70.56	64.09	63.36	69.76	53.34
								17:20-17:30	55.41	72.89	79.30	66.31	61.81	68.90	55.90
17:30-17:40	52.94	69.86	68.79	67.12	65.21	74.86	53.86
								17:40-17:50	50.74	70.24	71.22	63.53	67.20	72.80	51.88
17:50-18:00	50.09	63.92	71.23	64.64	62.92	69.18	50.08
								18:00-18:10	55.90	61.30	69.87	62.07	62.70	67.95	50.15
18:10-18:20	44.36	57.39	69.89	59.93	57.68	69.28	46.79
								18:20-18:30	44.68	56.00	65.16	57.65	59.01	66.39	45.10

为了验证本应用发明所述方法计算路段行程速度的可行性，以目前北京市交通运行监测正在使用的浮动车数据进行对比，提取与实例路段AB属于相同日期的浮动车数据，按照相同的时段划分方法计算出路段在各时段的行程速度，与本发明计算出的行程速度相比较。两种方法的计算结果如图4所示。由图4可知，在道路处于畅通或持续拥堵时基于两种数据计算出的行程速度是相近的；对于拥堵行程和拥堵消散过程两种数据计算出的速度偏差较大。

Claims

1.一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，进行ETC原始交易数据预处理；

步骤1.1，提取ETC原始数据中主要字段内容；

步骤1.2，删除错误数据和筛选有效数据；

步骤1.3，划分计算时段；

早06:00～23:00，以10分钟为时间周期对交易记录进行时段划分；23:00～次日06:00，以1小时为时间周期对交易记录进行时段划分；

步骤1.4，根据单条记录计算车辆的行程时间与速度；

（1）计算行程时间

单条记录车辆在高速公路上的行驶时间为：

T=T₁-T₂

式中，T为车辆在OD上的行程时间，T₁为出口时间，T₂为入口时间，单位均为秒；

（2）计算速度

以OD对进出口收费站为关联条件，从ETC***的费率表中得到车辆OD对的里程，此里程与车辆行程时间之比即为单数据在高速公路上的行程速度；

步骤2，根据ETC交易数据计算高速公路路段速度；

所述的路段为高速公路同方向相邻收费站之间的道路，OD对为高速公路上任意入口收费站和出口收费站之间的道路；规定10分钟内通过计算路段的最小ETC车辆数为14辆；

步骤2.2，根据ETC交易数据计算路段的行程速度；

计算分为两类情形：单位监测周期内通过的ETC车辆数大于等于最小样本量和小于最小样本量；计算公式为：

\{\begin{matrix} V_{ij} = \frac{1}{n} Σ_{k = 1}^{n} \frac{D_{j}}{T_{ik}} & n &GreaterEqual; N_{0} - - - (1) \\ V_{ij} = \frac{a_{1} \times v_{O D_{ij}}^{1} \times θ_{1} + a_{2} \times v_{{OD}_{ij}}^{2} \times θ_{2} . . . . + a_{z} \times v_{{OD}_{ij}}^{z} \times θ_{z}}{Σ_{z = 1}^{z} θ_{z}} & n < N_{0} - - - (2) \end{matrix}

式中，V_ij为i时间段j路段的行程速度；D_j为j路段的里程；T_ik为i时间段的第k条数据车辆的行程时间，k=1,2,…,n，n为i时间段内j路段单位监测周期内通过的ETC车辆数，N₀为最小样本量，由数据测试结果确定；为包含j路段的第z组OD对在i时间段内的平均行程速度，z＝1,2,…,Z，Z为在j路段数据量不足时，纳入计算的OD对数量；a_z为

2.根据权利要求1所述的一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，其特征在于，所述步骤1.1提取的ETC原始交易数据主要字段包括：消息，广场编号，交易在车道创建的时间，出入口类型，正常交易记录及特殊事件，过车类型，入口广场号，入口时间，入口广场编号。

3.根据权利要求1所述的一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，其特征在于，所述步骤1.2删除错误数据和筛选有效数据的规则如下：

（1）删除出口时间和入口时间不在同一天的交易数据；

（2）删除出口时间早于入口时间的交易数据；

（3）删除收费数据记录中入口站点和出口站点相同的记录；

（4）删除采用开放式收费的高速公路数据；

（5）筛选出正常交易记录及特殊事件中正常交易记录的数据；

（6）筛选出交易状态是从ETC车道入并且从ETC车道出的数据；

（7）筛选出交易数据为出口记录的数据；

（8）在数据预处理后，删除车辆行程速度低于5km/h高于120km/h的数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，其特征在于，当单位监测周期内通过的ETC车辆数达到最小样本量时，直接用所有ETC车辆的平均行程速度作为该路段的行程速度，计算公式见式（1），ETC车辆的平均行程时间由所述步骤1.4得到。

5.根据权利要求1所述的一种基于ETC收费数据的高速公路路段行程速度计算方法，其特征在于，当单位监测周期内通过的ETC车辆数小于最小样本量时，速度计算方法如下：

（1）确定影响计算路段的主要OD对；

利用经过计算路段的多个OD对的ETC数据综合计算路段的行程速度；通过对相关联路段和OD对历史数据及其相关关系的分析，选取与计算路段属于相同入口的收费站但包含计算路段的数据量较大的OD对，使用利用途径计算路段的OD对数据来间接计算路段的行程速度；

（2）确定各OD对速度在计算路段速度时的折减系数a；

基于大量的历史数据，分别针对交通平峰期和高峰期，使用计算路段的历史速度与OD对的历史速度作比值，得出交通平峰期和高峰期OD对速度在计算路段速度时的折减系数a；

（3）确定路段所占OD对里程比例在计算路段速度时的权重系数θ；

权重系数θ与路段所占OD对里程百分比的对应关系为：百分比的范围为小于20%、20%～50%、50%～70%、大于70%时，θ值分别为0.3、0.5、0.8、1.0；

（4）计算路段行程速度；

将步骤（1）～（3）所得数据公式（2）计算路段的行程速度。