CN108346292B - 基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法 - Google Patents

基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法 Download PDF

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CN108346292B CN201810342296.3A CN201810342296A CN108346292B CN 108346292 B CN108346292 B CN 108346292B CN 201810342296 A CN201810342296 A CN 201810342296A CN 108346292 B CN108346292 B CN 108346292B
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Abstract

本发明属于数据挖掘技术和交通状态判别领域，具体的说是一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法。该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；步骤二、快速路卡口数据预处理；步骤三、提取卡口对通行车辆记录；步骤四、计算路段单车行程速度；步骤五、计算路段区间平均速度；步骤六、区间平均速度短期预测；步骤七、计算快速路实时交通指数；步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。本发明具有实时性好、适用性强、准确性高的优点，利用卡口数据计算快速路实时交通指数，方便出行者和交通管理部门对当前交通运行状态进行科学而高效的判别。

Description

基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法
技术领域
本发明属于数据挖掘技术和交通状态判别领域，具体的说是一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法。
背景技术
近年来，我国城市快速路交通需求迅速增长，与此同时，城市道路建设步伐却较为缓慢，导致一些路段交通拥堵频发，车辆运输效率显著下降，给人们的日常出行带来了不便和影响。为了便于交通管理者全面把握交通运行状态，合理引导社会公众出行，缓解城市快速路的交通压力，对城市快速路开展交通运行状态实时评价，构建并发布科学、客观的快速路交通指数显得尤为重要。
交通指数，也称交通拥堵指数TCI(Traffic Congestion Index)，是一种在统计间隔内，能够对道路网交通运行状况进行定量化评估，综合反映交通拥堵程度的概念性指数值。目前，交通指数在国内外已经有很多成功的应用经验：欧洲大多数国家以路段速度为核心计算交通拥堵指标，并每月统计发布一次；我国上海、北京、深圳等国内城市也研究了不同定义、不同算法的交通指数；需要说明的是，现有交通指数是根据各自所在城市的实际特点进行定义和计算的，不同城市的交通指数间不具有可比性，且参数换算指标的过程均较为复杂，不便于公众理解。这些城市大多通过获取出租车GPS数据来计算路网交通流指标。但由于出租车与社会车辆在驾驶习惯、行驶路线等方面存在一定的差异，可能造成计算误差。例如：快速路上出租车样本量不足，往往使得计算和评估结果与实际情况存在偏差，或因无样本而不能计算指数。此外，现有交通指数的实时性较差，用于计算的数据统计时段距离指数发布的时间存在时间差。
发明内容
本发明提供了一种实时性较强、灵活性良好、便于理解的基于卡口数据的城市快速路交通指数计算方法，克服了已有交通指数实时性较弱、适用性较差、难以理解等不足。
本发明技术方案结合附图说明如下：
一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、获取快速路卡口数据；
步骤二、快速路卡口数据预处理；
步骤三、提取卡口对通行车辆记录；
步骤四、计算路段单车行程速度；
步骤五、计算路段区间平均速度；
步骤六、区间平均速度短期预测；
步骤七、计算快速路实时交通指数；
步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。
所述的步骤一的具体方法如下：
从数据库中获取快速路卡口数据；所述的快速路卡口数据包括快速路卡口位置信息和车辆通过记录，均存在卡口编号即KKBH字段；其中所述的卡口位置信息包括：卡口编号、监控方向、所属道路、位置坐标；车辆通过记录包括：车牌号码、过车时间、行驶方向、卡口编号。
所述的步骤二的具体方法如下：
根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据；
由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口***允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤也需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除，将车辆通过记录先后按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据
所述的步骤三的具体方法如下：
按照行驶方向将快速路的通过车辆分为上行和下行，定义向北或向东行驶为上行，向南或向西行驶为下行；根据监控方向和位置坐标将相邻卡口两两配对，构建不同方向上的卡口对位置序列：
Figure BDA0001630979210000021
和
Figure BDA0001630979210000022
卡口对
Figure BDA0001630979210000023
表示车辆在上行方向上先经过卡口
Figure BDA0001630979210000024
再经过卡口
Figure BDA0001630979210000025
卡口对
Figure BDA0001630979210000026
表示车辆在下行方向上先经过卡口
Figure BDA0001630979210000027
再经过卡口
Figure BDA0001630979210000028
以5分钟为统计周期，提取在当前时段t内先后经过两个相邻卡口的所有车辆记录。
所述的步骤四的具体方法如下：
按照卡口对序列查找当前时段t内每一个卡口对的通过车辆记录总数
Figure BDA0001630979210000029
当
Figure BDA00016309792100000210
时，路段上没有车辆通过；当
Figure BDA00016309792100000211
时，设车辆i经过卡口对
Figure BDA00016309792100000212
中卡口
Figure BDA00016309792100000213
的时刻为
Figure BDA00016309792100000214
经过卡口
Figure BDA00016309792100000215
的时刻为
Figure BDA00016309792100000216
则该辆车在卡口对
Figure BDA00016309792100000217
的行程时间为：
Figure BDA00016309792100000218
路段
Figure BDA00016309792100000219
的长度为：
Figure BDA0001630979210000031
式中R＝6371.004km，(Xa,Ya)、(Xb,Yb)分别为卡口
Figure BDA0001630979210000032
和
Figure BDA0001630979210000033
的经纬度坐标；
计算路段单车行程速度为:
Figure BDA0001630979210000034
所述的步骤五的具体方法如下：
当卡口对
Figure BDA0001630979210000035
的通过车辆数
Figure BDA0001630979210000036
时，路段
Figure BDA0001630979210000037
的区间平均速度为自由流下的速度
Figure BDA0001630979210000038
或发生交通阻塞时的速度
Figure BDA0001630979210000039
判别依据为历史数据库中上一周相同天相同时段相同路段的速度选择；其中，历史数据库中
Figure BDA00016309792100000310
的初始区间平均速度为实地调查交通状态验证得到；
当
Figure BDA00016309792100000311
时，将路段单车行程速度按照数值大小进行排序，筛除异常数据后计算所有车辆行程速度的调和平均值，即为路段
Figure BDA00016309792100000312
的区间平均速度，计算公式如下：
Figure BDA00016309792100000313
式中：
Figure BDA00016309792100000314
为单车行程速度；
所述的步骤六的具体方法如下：
利用非参数回归法选取当前时段以及前3个时段的路段流量和区间平均速度作状态向量，与历史数据库中相应时刻的区间平均速度计算欧式距离，进行相似度匹配，根据预测结果得到下两个时段的区间平均速度：
Figure BDA00016309792100000315
所述的步骤七的具体方法如下：
对3个相邻时段的区间平均速度进行加权计算，得到具有实时性的区间平均速度：
Figure BDA00016309792100000316
式中α,β,γ为权数；
快速路实时交通指数TCI计算公式：
Figure BDA0001630979210000041
所述的步骤八的具体方法如下：
根据步骤七得出的快速路实时交通指数TCI，结合城市快速路交通运行特点，为城市快速路交通拥堵状态划分等级，拥堵等级分为严重拥堵、拥堵、缓行、基本畅通和畅通。
本发明的有益效果为：
1、精确性高：本发明通过获取快速路的卡口数据实时计算交通指数，卡口设备***可以采集到全部类型的车辆，相比出租车GPS数据更加完整而精确。
2、适用性强：本方法仅需通过快速路卡口数据构建历史数据库，计算并预测路段区间平均速度即可实现交通指数的计算，对于安装了卡口监控***的城市均可具有可行性。
3、实时性好：本发明通过实时的快速路卡口数据计算路段当前时段的区间平均速度，并对未来两个时段进行预测，加权平均后得出指数发布时刻的区间平均速度，更具有实时性。
4、便于理解：相对现有的计算过程复杂、指标换算关系不易理解，且实时性较差的指数计算方法而言，本发明仅在区间平均速度参数的基础上构建而成，方法过程简单，易于计算和理解。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法的总体流程图。
具体实施方式
参阅图1，一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、获取快速路卡口数据；
从数据库中获取快速路卡口位置信息以及2017年12月的快速路车辆通过记录，卡口位置信息包括以下字段：卡口编号KKBH、监控方向JKCX、所属道路SSDL、位置坐标X,Y等；车辆通过记录包括：车牌号码CPHM、过车时间GCSJ、行驶方向XSFX、卡口编号KKBH等。
步骤二、快速路卡口数据预处理；
由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口***允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除。可将车辆通过记录按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据。根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，例如表1，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据。
表1
CPHM GCSJ XSFX KKBH SSDL
吉A***** 2017-12-2007:08:50.000 4 500011010000 东部快速路
吉A***** 2017-12-2007:12:57.000 4 500011012000 东部快速路
吉A***** 2017-12-2007:14:03.000 4 500011031000 东部快速路
吉A***** 2017-12-2008:30:14.000 3 500011012000 东部快速路
吉A***** 2017-12-2008:34:49.000 3 500011010000 东部快速路
…… …… … …… ……
步骤三、提取卡口对通行车辆记录；
按照行驶方向将快速路的通过车辆分为上行和下行，例如：定义向北或向东行驶为上行，向南或向西行驶为下行。根据监控方向和位置坐标将相邻卡口两两配对，构建不同方向上的卡口对位置序列：
上行[……(500031043000，500031006000)，(500031006000，500031048000)，(500031048000，500031047000)，(500031047000，500031023000)……]；
下行：[……(500031026000，500031055000)，(500031055000，500031052000)，(500031052000，500031023000)，(500031023000，500031047000)……]；
以5分钟为统计周期，提取上午7:50-7:55内在南北走向的东部快速路卡口500011012000和卡口500011015000之间双向通行的所有车辆记录。
步骤四、计算路段单车行程速度；
统计东部快速路选定路段上5分钟内的车流量：
北向南方向上经过卡口对(500011012000,500011015000)的车辆记录数为：
Q(500011015000,500011012000)＝57
南向北方向上经过卡口对(500011015000,500011012000)的车辆记录数为：
Q(500011012000,500011015000)＝43
根据每一辆车经过两个卡口的时刻，计算单车路段行程时间：
Figure BDA0001630979210000051
根据卡口位置坐标计算路段长度L：R＝6371.004km
500011012000(Xa,Ya)＝(125.376891,43.865104)，
500011015000(Xa,Ya)＝(125.377001,43.851851)，
L＝R·Arccos((sin(Ya)sin(Yb)+cos(Ya)cos(Ya)cos(Xa-Xb))·Π/180＝1473.69m
计算得到单车行程速度，如表2为南向北方向的通过车辆行程速度：
Figure BDA0001630979210000061
表2
Figure BDA0001630979210000062
步骤五、计算路段区间平均速度
Q(500011015000,500011012000)≠0，Q(500011012000,500011015000)≠0将路段单车行程速度按照数值大小进行排序，筛除异常数据后计算所有车辆行程速度的调和平均值，即为路段区间平均速度，计算公式如下：
Figure BDA0001630979210000063
Figure BDA0001630979210000064
步骤六、区间平均速度短期预测
要实现快速路交通指数的实时计算与发布，选择一种简单、计算速度快、精度高的方法对区间平均速度进行实时预测，本实施例中选择非参数回归法对下两个时段的区间平均速度进行预测，选取当前时段以及前3个时段的路段流量和区间平均速度作状态向量，与历史数据库中相应时刻的区间平均速度计算欧式距离，进行相似度匹配，得到预测结果：
Figure BDA0001630979210000065
Figure BDA0001630979210000066
Figure BDA0001630979210000071
Figure BDA0001630979210000072
步骤七、计算快速路交通指数
对计算和预测得到的3个相邻时段的区间平均速度进行加权计算，得到具有实时性的区间平均速度：
Figure BDA0001630979210000073
Figure BDA0001630979210000074
所述快速路实时交通指数TCI计算如下：
TCI0＝ROUND(65.92)＝66，TCI1＝ROUND(59.87)＝60。
步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。
为了便于没有驾驶经验的公众理解当前交通拥堵程度，结合城市的交通运行状态规律，以计算得到的快速路实时交通指数为基础，估计交通拥堵等级，见表。
表 基于城市快速路实时交通指数的拥堵等级划分表
TCI [0,20] (20,40] (40,60] (60,80] >80
拥堵等级 严重拥堵 拥堵 缓行 基本畅通 畅通

Claims (4)

1.一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、获取快速路卡口数据；
步骤二、快速路卡口数据预处理；
步骤三、提取卡口对通行车辆记录；
步骤四、计算路段单车行程速度；
步骤五、计算路段区间平均速度；
步骤六、区间平均速度短期预测；
步骤七、计算快速路实时交通指数；
步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级；
所述的步骤三的具体方法如下：
按照行驶方向将快速路的通过车辆分为上行和下行，定义向北或向东行驶为上行，向南或向西行驶为下行；根据监控方向和位置坐标将相邻卡口两两配对，构建不同方向上的卡口对位置序列：
Figure FDA0002714889620000011
和
Figure FDA0002714889620000012
卡口对
Figure FDA0002714889620000013
表示车辆在上行方向上先经过卡口
Figure FDA0002714889620000014
再经过卡口
Figure FDA0002714889620000015
卡口对
Figure FDA0002714889620000016
表示车辆在下行方向上先经过卡口
Figure FDA0002714889620000017
再经过卡口
Figure FDA0002714889620000018
以5分钟为统计周期，提取在当前时段t内先后经过两个相邻卡口的所有车辆记录；
所述的步骤四的具体方法如下：
按照卡口对序列查找当前时段t内每一个卡口对的通过车辆记录总数
Figure FDA0002714889620000019
当
Figure FDA00027148896200000110
时，路段上没有车辆通过；当
Figure FDA00027148896200000111
时，设车辆i经过卡口对
Figure FDA00027148896200000112
中卡口
Figure FDA00027148896200000113
的时刻为
Figure FDA00027148896200000114
经过卡口
Figure FDA00027148896200000115
的时刻为
Figure FDA00027148896200000116
则该辆车在卡口对
Figure FDA00027148896200000117
的行程时间为：
Figure FDA00027148896200000118
路段
Figure FDA00027148896200000119
的长度为：
Figure FDA00027148896200000120
式中R＝6371.004km，(Xa,Ya)、(Xb,Yb)分别为卡口
Figure FDA00027148896200000121
和
Figure FDA00027148896200000122
的经纬度坐标；
计算路段单车行程速度为：
Figure FDA00027148896200000123
所述的步骤五的具体方法如下：
当卡口对
Figure FDA0002714889620000021
的通过车辆数
Figure FDA0002714889620000022
时，路段
Figure FDA0002714889620000023
的区间平均速度为自由流下的速度
Figure FDA0002714889620000024
或发生交通阻塞时的速度
Figure FDA0002714889620000025
判别依据为历史数据库中上一周相同天相同时段相同路段的速度选择；其中，历史数据库中
Figure FDA0002714889620000026
的初始区间平均速度为实地调查交通状态验证得到；
当
Figure FDA0002714889620000027
时，将路段单车行程速度按照数值大小进行排序，筛除异常数据后计算所有车辆行程速度的调和平均值，即为路段
Figure FDA0002714889620000028
的区间平均速度，计算公式如下：
Figure FDA0002714889620000029
式中：
Figure FDA00027148896200000210
为单车行程速度；
所述的步骤六的具体方法如下：
利用非参数回归法选取当前时段以及前3个时段的路段流量和区间平均速度作状态向量，与历史数据库中相应时刻的区间平均速度计算欧式距离，进行相似度匹配，根据预测结果得到下两个时段的区间平均速度：
Figure FDA00027148896200000211
所述的步骤七的具体方法如下：
对3个相邻时段的区间平均速度进行加权计算，得到具有实时性的区间平均速度：
Figure FDA00027148896200000212
式中α,β,γ为权数；
快速路实时交通指数TCI计算公式：
Figure FDA00027148896200000213
2.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤一的具体方法如下：
从数据库中获取快速路卡口数据；所述的快速路卡口数据包括快速路卡口位置信息和车辆通过记录，均存在卡口编号即KKBH字段；其中所述的卡口位置信息包括：卡口编号、监控方向、所属道路、位置坐标；车辆通过记录包括：车牌号码、过车时间、行驶方向、卡口编号。
3.根据权利要求2所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤二的具体方法如下：
根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据；
由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口***允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤也需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除，将车辆通过记录先后按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤八的具体方法如下：
根据步骤七得出的快速路实时交通指数TCI查基于城市快速路实时交通指数的拥堵等级划分表即可划分拥堵等级，拥堵等级分为严重拥堵、拥堵、缓行、基本畅通和畅通。
CN201810342296.3A 2018-04-17 2018-04-17 基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法 Active CN108346292B (zh)

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