CN104112361B - 路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及城市交通管理领域，旨在提供路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法。该路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法包括步骤：获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据，计算路段的平均行程时间，确定路段的拥堵影响区域，计算路网中所有路段的全局平均速度，按照服务水平进行拥堵路段筛选，获得路段的拥堵发生频率，获得常发瓶颈和偶发瓶颈。本发明利用定义的拥堵影响区域，计算全局平均速度作为识别的基础，可以有效剔除随机因素的影响；另外，本发明还可以同时识别常发瓶颈和偶发瓶颈。

Description

路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法

技术领域

本发明是关于城市交通管理领域，特别涉及路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法。

背景技术

一个城市的路网交通运行有一定的规律，但同时也受其他随机因素的影响，如何通过数据对路网中常发拥堵的路段和偶发拥堵的路段进行识别，对交通管理有重要的意义。但是目前尚无从大量的随机交通运行数据中识别常发瓶颈和偶发瓶颈的方法，导致交通管理部门依赖经验决策，从而弱化了交通管理效益。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的不足，提供一种通过计算路段产生的拥堵区域内的平均速度作为路段的全局速度，并以全局速度为基础获得拥堵排名，进而得到路段发生拥堵的频率的方法。为解决上述技术问题，本发明的解决方案是：

提供路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法，用于利用交通运行数据得到路段发生拥堵的频率，包括下述步骤：

(1)获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；

(2)计算路段的平均行程时间；

(3)确定路段的拥堵影响区域；

(4)计算路网中所有路段的全局平均速度；

(5)按照服务水平进行拥堵路段筛选；

(6)获得路段的拥堵发生频率；

(7)获得常发瓶颈和偶发瓶颈；

所述步骤(1)具体是指：通过出租车GPS或者路段地点调查，获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；所述速度数据是指包括至少一天时间，所有时间间隔i内(典型的时间间隔可以取5分钟作为一个时间间隔)，所有车辆经过路段j的速度；并对获得的速度数据计算平均值，得到在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度v_ij；

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔；

所述步骤(2)具体是指：利用步骤(1)中得到在时间间隔i内，车辆经过所需识别的路网中的所有路段的平均速度，计算车辆经过路段的平均行程时间，计算公式为：

$t_{ij}=\frac{L_j}{v_{ij}};$

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔，t_ij是指车辆经过路段j的平均行程时间，L_j为路段j的物理长度，v_ij是指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度；

所述步骤(3)具体是指：设Ω_j用于表示路段j的拥堵影响区域，并将Ω_j初始化为Ω_j＝{j}；设路段m用于表示所需识别的路网中除路段j外的任意路段，t_m-j用于表示路段m到达路段j的最短路径的行程时间，路段m到路段j的物理最短路径为其中为物理最短路径上的第k条路段；

通过公式：计算t_m-j；其中表示时间间隔i内，车辆在从路段m到路段j的物理最短路径上第k个路段的平均行程时间，通过步骤(2)计算得到，是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间；

通过t_m-j的值确定路段j的拥堵影响区域，具体判断方法为：如果同时满足下述两个条件，则判断路段m是路段j的拥堵影响区域，更新Ω_j＝Ω_j∪{m}，即路段m的交通运行受路段j交通运行的影响；如果没有同时满足下述两个条件，则判断路段m不是路段j的拥堵影响区域，即路段j没有对路段m产生影响；

条件(1)：t_m-j的值小于1小时，即路段m到路段j的行程时间小于1小时；

条件(2)：对于路段m到路段j的物理最短路径上的第k条路段满足即路段m到路段j的物理最短路径上第k条路段和路段j的交通状态相差在50％以内，即路段m到路段j的物理最短路径上任意路段和路段j的交通状态相差在50％以内；其中是时间间隔i内，从路段m到达路段j的物理最短路径上第k条路段的平均速度，通过步骤(1)得到；v_ij指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度；

所述步骤(4)具体是指：通过步骤(3)计算得到路段j的拥堵影响区域Ω_j，计算Ω_j内所有路段到达路段j的平均速度的平均，计算公式为：其中，表示路段m到路段j的平均行程速度，m为满足m∈Ω_j的路段；其分子是指路段m到路段j的物理最短路径长度，分母是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间，通过步骤(3)计算得到，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j中路段的数量，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j内所有路段到达路段j的平均行程速度的和；计算得到的即在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度；

所述步骤(5)具体是指：通过步骤(4)计算得到的在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度，按照拥堵阈值10km/h对全局平均速度进行筛选，如果全局平均速度的值小于拥堵阈值10km/h，则路段j为拥堵路段，并将所需识别的路网中的所有拥堵路段的集合记为C_i；

所述步骤(6)具体是指：设定∪{C_i}，即对步骤(5)中得到的所有的C_i求并集，用于表示对所有的拥堵路线求并集；对于任一属于∪{C_i}的路线j统计路线j在所有C_i内出现的次数，并除以时间间隔i的个数，得到拥堵发生频率，并将拥堵发生频率从高到低进行排列，得到拥堵路段的频率排序向量S_j；

所述步骤(7)具体是指：如果路段j的拥堵发生频率小于等于50％，则判断路段j为偶发瓶颈路段；如果路段j的拥堵发生频率大于50％，则判断路段j为常发瓶颈路段。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明利用定义的拥堵影响区域，计算全局平均速度作为识别的基础，可以有效剔除随机因素的影响；另外，本发明还可以同时识别常发瓶颈和偶发瓶颈。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法，用于利用交通运行数据得到路段发生拥堵的频率，包括下述步骤：

(1)获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；

(2)计算路段的平均行程时间；

(3)确定路段的拥堵影响区域；

(4)计算路网中所有路段的全局平均速度；

(5)按照服务水平进行拥堵路段筛选；

(6)获得路段的拥堵发生频率；

(7)获得常发瓶颈和偶发瓶颈。

所述步骤(1)具体是指：通过出租车GPS或者路段地点调查，获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；所述速度数据是指包括至少一天时间，所有时间间隔i内，所有车辆经过路段j的速度，典型的时间间隔可以取5分钟作为一个时间间隔；并对获得的速度数据计算平均值，得到在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度v_ij；

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔。

所述步骤(2)具体是指：利用步骤(1)中得到在时间间隔i内，车辆经过所需识别的路网中的所有路段的平均速度，计算车辆经过路段的平均行程时间，计算公式为：

$t_{\mathrm{ij}}=\frac{L_j}{v_{\mathrm{ij}}};$

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔，t_ij是指车辆经过路段j的平均行程时间，L_j为路段j的物理长度，v_ij是指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度。

所述步骤(3)具体是指：设Ω_j用于表示路段j的拥堵影响区域，并将Ω_j初始化为Ω_j＝{j}；设路段m用于表示所需识别的路网中除路段j外的任意路段，t_m-j用于表示路段m到达路段j的最短路径的行程时间，路段m到路段j的物理最短路径为其中为物理最短路径上的第k条路段；

通过公式：计算t_m-j；其中表示时间间隔i内，车辆在从路段m到路段j的物理最短路径上第k个路段的平均行程时间，通过步骤(2)计算得到，是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间；

通过t_m-j的值确定路段j的拥堵影响区域，具体判断方法为：如果同时满足下述两个条件，则判断路段m是路段j的拥堵影响区域，更新Ω_j＝Ω_j∪{m}，即路段m的交通运行受路段j交通运行的影响；如果没有同时满足下述两个条件，则判断路段m不是路段j的拥堵影响区域，即路段j没有对路段m产生影响；

条件(1)：t_m-j的值小于1小时，即路段m到路段j的行程时间小于1小时；

条件(2)：对于路段m到路段j的物理最短路径上的第k条路段满足即路段m到路段j的物理最短路径上第k条路段和路段j的交通状态相差在50％以内，即路段m到路段j的物理最短路径上任意路段和路段j的交通状态相差在50％以内；其中是时间间隔i内，从路段m到达路段j的物理最短路径上第k条路段的平均速度，通过步骤(1)得到；v_ij指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度。

所述步骤(4)具体是指：通过步骤(3)计算得到路段j的拥堵影响区域Ω_j，计算Ω_j内所有路段到达路段j的平均速度的平均，计算公式为：其中，表示路段m到路段j的平均行程速度，m为满足m∈Ω_j的路段；其分子是指路段m到路段j的物理最短路径长度，分母是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间，通过步骤(3)计算得到，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j中路段的数量，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j内所有路段到达路段j的平均行程速度的和；计算得到的即在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度。

所述步骤(5)具体是指：通过步骤(4)计算得到的在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度，按照拥堵阈值10km/h对全局平均速度进行筛选，如果全局平均速度的值小于拥堵阈值10km/h，则路段j为拥堵路段，并将所需识别的路网中的所有拥堵路段的集合记为C_i。

所述步骤(6)具体是指：设定∪{C_i}，即对步骤(5)中得到的所有的C_i求并集，用于表示对所有的拥堵路线求并集；对于任一属于∪{C_i}的路线j统计路线j在所有C_i内出现的次数，并除以时间间隔i的个数，得到拥堵发生频率，并将拥堵发生频率从高到低进行排列，得到拥堵路段的频率排序向量S_j。

所述步骤(7)具体是指：如果路段j的拥堵发生频率小于等于50％，则判断路段j为偶发瓶颈路段；如果路段j的拥堵发生频率大于50％，则判断路段j为常发瓶颈路段。

至此，路网内的偶发瓶颈和常发瓶颈路段就识别出来了。

最后，需要注意的是，以上列举的仅是本发明的具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有很多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容中直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (1)

1.路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法，用于利用交通运行数据得到路段发生拥堵的频率，其特征在于，包括下述步骤：

(1)获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；

(2)计算路段的平均行程时间；

(3)确定路段的拥堵影响区域；

(4)计算路网中所有路段的全局平均速度；

(5)按照服务水平进行拥堵路段筛选；

(6)获得路段的拥堵发生频率；

(7)获得常发瓶颈和偶发瓶颈；

所述步骤(1)具体是指：通过出租车GPS或者路段地点调查，获得所需识别的路网中的所有路段的速度数据；所述速度数据是指包括至少一天时间，所有时间间隔i内，所有车辆经过路段j的速度；并对获得的速度数据计算平均值，得到在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度v_ij；

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔；

所述步骤(2)具体是指：利用步骤(1)中得到在时间间隔i内，车辆经过所需识别的路网中的所有路段的平均速度，计算车辆经过路段的平均行程时间，计算公式为：

$t_{ij}=\frac{L_j}{v_{ij}};$

其中，j是指所需识别的路网中的任意路段，i是指时间间隔，t_ij是指车辆经过路段j的平均行程时间，L_j为路段j的物理长度，v_ij是指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度；

所述步骤(3)具体是指：设Ω_j用于表示路段j的拥堵影响区域，并将Ω_j初始化为Ω_j＝{j}；设路段m用于表示所需识别的路网中除路段j外的任意路段，t_m-j用于表示路段m到达路段j的最短路径的行程时间，路段m到路段j的物理最短路径为其中为物理最短路径上的第k条路段；

通过公式：计算t_m-j；其中表示时间间隔i内，车辆在从路段m到路段j的物理最短路径上第k个路段的平均行程时间，通过步骤(2)计算得到，是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间；

通过t_m-j的值确定路段j的拥堵影响区域，具体判断方法为：如果同时满足下述两个条件，则判断路段m是路段j的拥堵影响区域，更新Ω_j＝Ω_j∪{m}，即路段m的交通运行受路段j交通运行的影响；如果没有同时满足下述两个条件，则判断路段m不是路段j的拥堵影响区域，即路段j没有对路段m产生影响；

条件(1)：t_m-j的值小于1小时，即路段m到路段j的行程时间小于1小时；

条件(2)：对于路段m到路段j的物理最短路径上的第k条路段满足即路段m到路段j的物理最短路径上第k条路段和路段j的交通状态相差在50％以内，即路段m到路段j的物理最短路径上任意路段和路段j的交通状态相差在50％以内；其中是时间间隔i内，从路段m到达路段j的物理最短路径上第k条路段的平均速度，通过步骤(1)得到；v_ij指步骤(1)中获得的在时间间隔i内，车辆经过路段j的平均速度；

所述步骤(4)具体是指：通过步骤(3)计算得到路段j的拥堵影响区域Ω_j，计算Ω_j内所有路段到达路段j的平均速度的平均，计算公式为：其中，表示路段m到路段j的平均行程速度，m为满足m∈Ω_j的路段；其分子是指路段m到路段j的物理最短路径长度，分母是指时间间隔i内，车辆从路段m到达路段j的物理最短路径的平均行程时间，通过步骤(3)计算得到，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j中路段的数量，是指路段j的拥堵影响区域Ω_j内所有路段到达路段j的平均行程速度的和；计算得到的即在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度；

所述步骤(5)具体是指：通过步骤(4)计算得到的在时间间隔i内，车辆经过路段j的全局平均速度，按照拥堵阈值10km/h对全局平均速度进行筛选，如果全局平均速度的值小于拥堵阈值10km/h，则路段j为拥堵路段，并将所需识别的路网中的所有拥堵路段的集合记为C_i；

所述步骤(6)具体是指：设定∪{C_i}，即对步骤(5)中得到的所有的C_i求并集，用于表示对所有的拥堵路线求并集；对于任一属于∪{C_i}的路线j统计路线j在所有C_i内出现的次数，并除以时间间隔i的个数，得到拥堵发生频率，并将拥堵发生频率从高到低进行排列，得到拥堵路段的频率排序向量S_j；

所述步骤(7)具体是指：如果路段j的拥堵发生频率小于等于50％，则判断路段j为偶发瓶颈路段；如果路段j的拥堵发生频率大于50％，则判断路段j为常发瓶颈路段。