CN111680888B - 基于rfid数据确定路网容量的方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种基于RFID数据确定路网容量的方法，所述方法具体包括：S1：获取目标区域在单位时间内的RFID数据，并分析获得所述目标区域在单位时间内的在网车辆数；S2：获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数；S3：将在网车辆数和交通运指数进行拟合，获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数；S4：判断步骤S3中的拟合系数是否大于等于拟合阈值，若是，则进入下一步，若否，则进入步骤S1；S5：令y＝10，代入步骤S3中的函数，计算获得在网车辆数，所述在网车辆数即为天气状况晴朗时目标区域的路网容量。通过本方法确定路网容量，精度高，同时可将计算结果应用于实际交通管理限行、路网规划，实用性强。

Description

基于RFID数据确定路网容量的方法
技术领域
本发明涉及一种交通分析方法，尤其涉及一种基于RFID数据确定路网容量的方法。
背景技术
路网容量是指在特定的条件下,单位时间内路网能够容纳的最大车辆数。路网容量反映了城市路网的承载能力,是分析路网平衡以及交通协调的关键要素之一。目前，路网容量的研究方法主要采用以下几种方法，时空消耗法、线性规划法、割集法、交通分配模拟法、供应分析法以及狭义路网容量分析方法等，但上述方法存在以下问题：路网容量的定义不统一，使各种模型的计算结果不具备可比性；所建立模型方法没有完全把握路网容量的关键影响因素，从而无法建立适当的影响模型；理论模型的参数难以标定，模型大多没有计算出一个实际的路网容量，仅仅停留在理论层面，分析的结果准确度无法满足实际应用的需求，不能用到实际的交通管理和路网规划中，且未考虑天气状况对路网容量的影响。
因此，亟需一种能反映天气状况，同时满足应用需求的目标路网实际路网容量的确定方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于RFID数据确定路网容量的方法，通过设置在目标区域的RFID设备采集上述目标区域的单位时间的在网车辆数，和获取单位时间对应的目标区域的交通拥堵指数，对在网车辆数和交通拥堵指数拟合，获得在网车辆数和交通拥堵指数的式子，随后令交通拥堵指数为10并代入上述在网车辆数和交通拥堵指数的计算式子，从而获得目标区域的路网容量。
本发明提供一种基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
S1：获取目标区域在单位时间内的RFID数据，并分析获得所述目标区域在单位时间内的在网车辆数；
S2：获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数；
S3：将在网车辆数和交通运指数进行拟合，获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数，y＝f(x)，其中，y表示交通拥堵指数，X表示在网车辆数；
S4：判断步骤S3中的拟合系数是否大于等于拟合阈值，若是，则进入下一步，若否，则进入步骤S1：
S5：令y＝10，代入步骤S3中的函数，计算获得在网车辆数，所述在网车辆数即为天气状况晴朗时目标区域的路网容量。
进一步，所述步骤S1具体包括：
在晴天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。
进一步，所述步骤S1具体包括：
在雨天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。
进一步，所述目标区域单位时间内通行记录数据中大于1次出现的同一车辆ID，记为一辆车。
进一步，所述交通拥堵指数通过城市道路交通拥堵评价指标体系来确定。
进一步，所述拟合阈值为0.8。
本发明的有益技术效果：通过RFID采集目标区域在单位时间内的在网车辆数，获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数，从而获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数关系，确定目标区域的路网容量；同时，可确定目标区域在不同天气状态下的路网容量，如晴天的路网容量、雨天的路网容量；本发明提供的路网容量的确定方法精度高，同时可将计算结果应用于实际交通管理限行、路网规划，实用性强。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的在网车辆数与交通拥堵指数的函数关系图。
图3为本发明的RFID通行数据记录实施例图。
图4为本发明的RFID通行数据覆盖的车辆ID数实施例图。
图5为本发明的晴天在网车辆数与交通拥堵指数的函数关系图。
图6为本发明的雨天在网车辆数与交通拥堵指数的函数关系图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明：
本发明提供一种基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
S1：获取目标区域在单位时间内的RFID数据，并分析获得所述目标区域在单位时间内的在网车辆数；所述单位时间本领域技术人员可根据实际来设定，如15分钟、30分钟、1个小时等；所述在网车辆数表示在目标区域路网的车辆数量；
S2：获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数；所述交通拥堵指数用于反映道路或道路网交通运行状况的无量纲数值，交通拥堵指数越大说明道路拥堵越严重；
S3：将在网车辆数和交通运指数进行拟合，获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数，y＝f(x)，其中，y表示交通拥堵指数，X表示在网车辆数；
S4：判断步骤S3中的拟合系数是否大于等于拟合阈值，若是，则进入下一步，若否，则进入步骤S1：在本实施例中，所述拟合阈值取值为0.8。
S5：令y＝10，代入步骤S3中的函数，计算获得在网车辆数，所述在网车辆数即为天气状况晴朗时目标区域的路网容量。交通拥堵指数达到10时，目标路网的路网容量达到最大，即，交通拥堵指数达到10时，在网车辆数为路网容量；通过RFID采集天气晴朗时目标区域在单位时间内的在网车辆数，获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数，从而获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数关系，确定目标区域的路网容量；同时，可确定目标区域在不同天气状态下的路网容量，如晴天的路网容量、雨天的路网容量；本发明提供的路网容量的确定方法精度高，同时可将计算结果应用于实际交通管理限行、路网规划，实用性强。
在本实施例中，所述步骤S1具体包括：
在晴天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。
在本实施例中，所述步骤S1具体包括：
在雨天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。晴天车辆驾驶员的视域较雨天好，车速较雨天快，晴天和雨天，同一区域，其路网容量不同。本申请考虑天气对路网容量的影响，故，在晴天和雨天分别采集RFID数据，从而为后续计算路网容量的确定，提供基于天气状况的在网车辆数。
所述目标区域单位时间内通行记录数据中大于1次出现的同一车辆ID，记为一辆车。在本实施例中，利用RFID通行记录数据，分析重庆市内环以内8点至9点所有通行记录数据，如图3所示，统计内环以内8点至9点的车辆总数，即统计所述内环以内8点至9点所有通行记录覆盖的车辆ID数，同时，在8点至9点的通行记录数据中大于1次出现的同一车辆ID，记为一辆车，即对RFID数据进行清洗，将同一辆车在目标区域单位时间内多次重复出现的数据进行清洗，如图4所示；从而确定重庆市内环以内8点至9点的车辆总数。
在本实施例中，所述交通拥堵指数通过城市道路交通拥堵评价指标体系来确定。实施交通拥堵指数采用如下方法确定：
以单位时间为统计间隔，得到道路网中各路段的平均行程速度；
根据路段平均行程速度等级划分，详见表一，判断各路段所处运行等级；
统计各等级道路中处于第5级运行水平的路段里程比例；
利用车公里数加权，计算目标区域路网拥堵里程比例；
基于单位时间交通拥堵指数与拥堵里程比例的线性转换关系，获得单位时间内交通拥堵指数；
表1路段平均行程速度等级划分表(单位：km/h)
Figure SMS_1
交通拥堵指数分为5级，取值区间为[1,10]，对应不同的道路网交通拥堵等级，详见表2交通拥堵指数分级：
表2交通拥堵指数分级表
交通拥堵指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10]
路网拥堵等级 非常畅通 畅通 轻度拥堵 拥堵 严重拥堵
当交通拥堵指数达到10时，道路在网车辆数即为当前道路的路网容量。
在本实施例中，以重庆市内环以内为例，分析2019年3月的数据，包括：每个小时平均交通运行指数、在网车辆数，数据表明：在网车辆数越多，交通运行指数越大，如图2所示。
如图5所示，其中，图5横轴为在网车辆数，纵轴为交通拥堵指数，在晴天采集RFID数据，并获得天气状况为晴朗的情况下的网车辆数和交通拥堵指数，在本实施例中，单位时间为一小时，进行拟合，将在网车辆数和交通拥堵指数输入SPSS软件进行拟合，获得晴天交通拥堵指数和在网车辆数的函数关系为：
y＝0.8834e1E-0.5x
其中，y表示交通拥堵指数，x表示在网车辆数；
其拟合系数R2＝0.9433，所述拟合系数大于拟合阈值0.8；
令交通拥堵指数为10，计算获得在网车辆数X＝242656辆。
如图6所示，其中，图6横轴为在网车辆数，纵轴为交通拥堵指数，在雨天采集RFID数据，并获得天气状况为雨的情况下的在网车辆数和交通拥堵指数，在本实施例中，单位时间为一小时，进行拟合，将在网车辆数和交通拥堵指数输入SPSS软件进行拟合，获得雨天交通拥堵指数和在网车辆数的函数关系为：
y＝1.0066e1E-0.5x
其中，y表示交通拥堵指数，x表示在网车辆数；
其拟合系数R2＝0.9145，所述拟合系数大于拟合阈值0.8；
令交通拥堵指数为10，计算获得在网车辆数X＝229601辆。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
S1：获取目标区域在单位时间内的RFID数据，并分析获得所述目标区域在单位时间内的在网车辆数；
S2：获取所述目标区域单位时间对应的交通拥堵指数；
所述交通拥堵指数通过城市道路交通拥堵评价指标体系来确定，具有包括：
以单位时间为统计间隔，得到道路网中各路段的平均行程速度；
根据路段平均行程速度等级划分，判断各路段所处运行等级；
统计各等级道路中处于第5级运行水平的路段里程比例；
利用车公里数加权，计算目标区域路网拥堵里程比例；
基于单位时间交通拥堵指数与拥堵里程比例的线性转换关系，获得单位时间内交通拥堵指数；
S3：将在网车辆数和交通运指数进行拟合，获得交通拥堵指数和在网车辆数的函数，y＝f(x)，其中，y表示交通拥堵指数，X表示在网车辆数；
S4：判断步骤S3中的拟合系数是否大于等于拟合阈值，若是，则进入下一步，若否，则进入步骤S1：
S5：令y＝10，代入步骤S3中的函数，计算获得在网车辆数，所述在网车辆数即为天气状况晴朗时目标区域的路网容量。
2.根据权利要求1所述基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
在晴天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。
3.根据权利要求1所述基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
在雨天，采集目标区域内所有RFID监测点在单位时间内的通行记录数据；
对所述通行记录数据进行预处理；
获得目标区域在单位时间内的在网车辆数；
所述预处理包括：
统计所述通行记录数据中覆盖的车辆ID数，即所述车辆ID数即为目标区域在单位时间内的在网车辆数。
4.根据权利要求2或3任一所述基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述目标区域单位时间内通行记录数据中大于1次出现的同一车辆ID，记为一辆车。
5.根据权利要求1所述基于RFID数据确定路网容量的方法，其特征在于：所述拟合阈值为0.8。
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