CN105825683B

CN105825683B - 一种道路交通状况评价方法

Info

Publication number: CN105825683B
Application number: CN201510502658.7A
Authority: CN
Inventors: 郭娅明; 姜涵; 何方; 贾英昊; 沈羽桐; 陈婕妤; 俞佳莹
Original assignee: Beijing Dcrossing Technology Co Ltd
Current assignee: BEIJING DCROSSING TECHNOLOGY CO., LTD.
Priority date: 2015-08-16
Filing date: 2015-08-16
Publication date: 2018-11-13
Anticipated expiration: 2035-08-16
Also published as: CN105825683A

Abstract

本发明涉及一种道路交通状况评价方法，通过采用关键速度来代替拥堵速度阈值，具体方法如下：基于少量的流量历史数据，建立流量反推模型，并结合浮动车速度数据，通过流量‑速度基本图，计算关键速度。再比较出行者行车速度和关键速度的大小，判断路况，如果行车速度小于关键速度则认为该路况为过饱和状况。所述方法可以采用以下一个或者多个指标：日均时空过饱和当量、过饱和时间密度、过饱和空间密度、过饱和占有率、拥堵平均时间长、拥堵平均空间长、过饱和概率。本发明判定的过饱和状况相比拥堵状况更能反映道路承载力状况，有利于为管理者提供参考。

Description

一种道路交通状况评价方法

技术领域

本发明涉及道路交通领域，尤其涉及一种道路交通状况评价方法。

背景技术

行车速度的大小能较直观地反映路况，根据行车速度和标准速度的大小比较可以判断道路是否处于拥堵状况。而这一标准速度选取方式的不同不仅是判断的标准不同，更是反映了不同的侧重角度。

传统的判断路况的方法是根据道路上出行者的行车速度和拥堵速度阈值做比较，如果行车速度小于这一速度阈值则认为该路况为拥堵状况，否则认为是非拥堵状况。这一方法是从出行者对路况的感受出发，仅根据出行者行车速度的相对大小来判断该路段是否处于拥堵状况。这一方法带来的问题是确定拥堵速度阈值较为困难，选取不当会带来判断偏失。

发明内容

鉴于现有技术中的问题，在第一方面，本发明实施例提供一种道路交通状况评价方法，所述方法包括：基于监测器得到的流量历史数据，结合浮动车速度数据，通过流量-速度基本图，计算关键速度；比较行车速度和关键速度的大小，如果行车速度小于关键速度则认为该路况为过饱和状况。

优选地，所述流量历史数据来源于监测器。

优选地，所述基于监测器得到的流量历史数据，结合浮动车速度数据，通过流量-速度基本图，计算关键速度包括：融合速度三维矩阵和流量三维矩阵，分段线性拟合。

在第二方面，本发明实施例还提供一种道路交通状况评价方法，所述方法采用了以下一个或者多个指标：日均时空过饱和当量、过饱和时间密度、过饱和空间密度、过饱和占有率、拥堵平均时间长、拥堵平均空间长、过饱和概率。

过饱和和拥堵的区别在于，拥堵是从出行者本身对出行速度的感觉；而过饱和则是该交通状况下道路达到或已经超过其通行能力，是考虑了道路供需关系的结果。达到拥堵状况并不一定是达到过饱和，相反的，过饱和状况也不一定是拥堵状况。但是过饱和状况和拥堵状况相比更能反映道路承载力状况，能更好地为管理者提供建议。

附图说明

图1 是本发明实施例的道路交通状况评价方法流程示意图；

图2是本发明实施例的速度时空分布三维图；

图3是本发明实施例的日均时空过饱和当量图；

图4是本发明实施例的拥堵平均时间长图；

图5是本发明实施例的过饱和占有率图；

图6是本发明实施例的过饱和概率图。

具体实施方式

下面基于附图对本发明实施例进行进一步阐述，这些阐述是为了让读者更容易理解本发明，而不能视为是对本发明的限制。

图1 是本发明实施例的道路交通状况评价方法流程示意图。从图1中可以看出，所述的道路交通状况评价方法包括：

步骤100，基于流量历史数据，结合浮动车速度数据，建立流量-速度基本图，并通过该基本图计算关键速度；

具体地，可以分为以下两步：

第一步，融合速度三维矩阵和流量三维矩阵。找出某一天、某一时段、某一路段的速度和流量信息，匹配为数对记录到速度-流量三维矩阵中。如果单元格中速度、流量有一者为零则该单元格对应的在速度-流量三维矩阵的位置为零。

一个例子中，用来表示，其中x、y、z分别代表日期维度、时间维度、空间维度。

我们只针对固定检测器的路段进行日期维度、时段维度的求解，没有固定检测器的路段对应的元素都记为空，即任取z时只取有固定检测器的路段值。分别查找每一组对应的和，在速度-流量三维矩阵中以数对形式记录，即，如果或中有一者为0，则记录速度-流量三维矩阵该元素为空，即。

第二步，分段线性拟合。

过饱和点是代表着道路的固有属性，在道路自身属性没有太大变化的前提下一般而言与日期维度、时间维度无关，因此可根据研究目的，即将速度-流量三维矩阵只保留空间维度进行降维，将同一路段不同日期、不同时段的速度-流量数对都聚集到一个路段中。之后可以针对每一个路段进行分段线性拟合的方法找到过饱和对应的临界速度。

此方法是基于流量-速度关系近似于三角形分布，故可采用两条相交直线拟合，通过多次迭代，以两直线交点逐步逼近流量-速度曲线的拐点。为了满足交通流的基本条件，左侧直线满足过原点，右侧直线满足横轴过定点，即最大速度。以下是分段线性拟合的具体步骤：

1、首先给定一个区间[a,b]，根据经验我们认为临界速度处于这个区间内，由此将速度分为三个区间[0,a]、[a,b]、[b,Vmax]。

2、用左右两个区间内的点分别拟合出两条直线并满足上述的两个条件，即

具体可以通过MATLAB等多种工具进行拟合，该技术十分成熟，不再赘述。

3、由这两条直线相交得到交点，解得

4、若此点不在区间[a,b]内，就用此点代替其中一个边界重新拟合搜索，若交点在区间内，则以此交点为中心，把边界到它的距离缩小10%，即将区间[a,b]缩小范围，继续以区间两边的点拟合取交点。

5、如此反复多次后，当满足条件时，其中为精确度，可以取1，认为已经找到足够精确的临界速度，故停止拟合，即为过饱和临界速度。

步骤102，比较行车速度和关键速度的大小，如果行车速度小于关键速度则认为该路况为过饱和状况。

一个例子中，我们用“三维条带图”来表示平均速度时空分布图，如图2所示。三维坐标分别为：经度、纬度和时间，每个时空单位以相应的颜色代表速度特性，这里我们以6段不同灰度来表示不同的速度值（参见图2中的指示条，灰度越大，速度值越小）。经纬度轴表示地理信息；时间轴表示某天24小时，每单位表示将24小时分割后的时间段。因此，每个时空单位表示某时段某路段中车辆的平均速度大小。

通过对条带图的观察，我们可以定性得出速度时空分布及拥堵在时间和空间发生的规律，但是在对比不同环路的拥堵程度或对不同路段进行拥堵排名等方面存在一定困难。因此，我们引入一套指标体系：道路交通过饱和评价指标体系。

过饱和状况从表面上看，就是行车速度低于关键速度的状况，从道路本身属性而言，是指当前交通达到道路通行能力或已经超过该通行能力。对此，我们提出一系列过饱和指标来量化过饱和程度，方便对比分析。

这一系列过饱和指标包括：日均时空过饱和当量，过饱和时间密度，过饱和空间密度，过饱和占有率，过饱和概率，过饱和平均时间长，过饱和平均空间长等。在这些指标中，基本指标是日均时空过饱和当量，我们定义日均时空过饱和当量为在一定时间和空间内过饱和的单元总量，它反映的是一定时空范围内过饱和程度。将过饱和当量向整个的空间轴做平均，就可以得到过饱和时间密度；类似的，向整个时间轴做平均，就可以得到过饱和空间密度。过饱和密度可以反映单位时间或空间上的过饱和程度。若将过饱和当量向时间、空间轴同时做平均，即可得到过饱和占有率，可以反映时空单元内的过饱和程度。取出研究时空范围内发生过饱和状况的子集，将过饱和当量向向该子集的最大空间轴做平均，可以得到过饱和平均时间长；类似的，将过饱和当量向该子集的最大时间轴做平均。可以得到过饱和平均空间长。这两个指标可以量化过饱和状况下单位时间或空间上的过饱和度。

1）日均时空过饱和当量：

我们定义日均时空过饱和当量为在一定时间和空间内过饱和的单元总量，如式（1）：

其中，为第个月环的过饱和当量（，）；为一天的时间间隔数，为环的空间间隔数，本次取为时空单元，则，。

为0-1变量，且满足：

为第个时间序列第个空间序列月的日均速度，是由基本图得到的关键速度。

对比不同空间范围的过饱和当量，我们可以看到不同环路上的差异；对比不同时间范围的过饱和当量，我们可以得到在不同政策下各环路的过饱和状况，具体可见图3。更为深入的，我们还可以定义过饱和密度。

2）过饱和时间密度：

其中，为时空单元的空间长。过饱和时间密度即为每公里日均过饱和单元。

3）过饱和空间密度：

其中，为时空单元的时间长。过饱和空间密度即为每小时日均过饱和单元。

4）过饱和占有率

我们定义过饱和占有率为一定时间空间内过饱和单元所占的比率，如式（4）：

其中，

为环在一定时空范围内的过饱和占有率；

为研究范围内的时间间隔数，为研究范围内的空间间隔数。

从过饱和占有率中我们可以比较不同环路平行路段的过饱和占有率，再结合过饱和占有率的具体数值，可以提供相应的诱导分流方面建议。具体表现形式见图5。

5）拥堵平均时间长：拥堵平均时间长 = 拥堵总覆盖面积 / 该指定空间最大跨度

拥堵平均时间长，即某空间区域内拥堵发生的平均拥堵时间长。根据拥堵平均时间长，每天早晚高峰发生拥堵的时间长度可以被量化，并且可以进行纵向对比，找到拥堵时间延续较长的天数。

其中，在整个研究的时空范围内，发生过饱和状况的时空范围被×[S ₁, S ₂]矩形框住，即发生过饱和状况时间上的最大跨度是从T ₁到T ₂，空间上的最大跨度是从S ₁到S ₂。

6）拥堵平均空间长：拥堵平均时间长 = 拥堵总覆盖面积 / 该指定时间最大跨度

拥堵平均空间长，即某时间区域内拥堵发生的平均拥堵空间长。根据拥堵平均空间长，每天早晚高峰发生拥堵的空间长度可以被量化，并且可以进行纵向对比，找到拥堵空间波及较广的天数。

7）过饱和概率

我们定义过饱和概率为一定时间空间内过饱和单元出现的概率，如式（6）：

其中，为第个月第个时间序列第个空间序列出现过饱和状况的概率，根据数值的大小，对应在色轴在相应时空单元格画出相应颜色，这里我们以不同灰度段来表示不同的概率（参见图6中的指示条，其中黑色代表概率值为0，其余概率值以不同灰度表示，灰度越大，概率值越大）。

为第个月的总天数。

从过饱和概率图中，我们可以得到常态全时空过饱和发生的空间位置。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现。究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims

1.一种道路交通状况评价方法，所述方法包括：

步骤S1：基于流量历史数据，结合浮动车速度数据，建立流量-速度基本图，计算关键速度；

其中，步骤S1包括：

S11:融合速度三维矩阵和流量三维矩阵，找出速度和流量信息，匹配为数对记录到速度-流量三维矩阵中；

S12:分段线性拟合，将速度-流量三维矩阵只保留空间维度进行降维，将同一路段不同日期、不同时段的速度-流量数对都聚集到一个路段中；针对每一个路段进行分段线性拟合，找到过饱和对应的关键速度；

步骤S2:比较行车速度和关键速度的大小，如果行车速度小于关键速度则认为相应路段的路况为过饱和状况。

2.根据权利要求1所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述流量历史数据来源于监测器。

3.根据权利要求1所述的道路交通状况评价方法，所述方法采用了以下一个或者多个指标：日均时空过饱和当量、过饱和时间密度、过饱和空间密度、过饱和占有率、拥堵平均时间长、过饱和平均空间长、过饱和概率。

4.根据权利要求3所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述日均时空过饱和当量为在一定时间和空间内平均每天的过饱和的单元总量。

5.根据权利要求3或4所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述过饱和时间密度通过将过饱和当量在时间上做平均获得。

6.根据权利要求3或4所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述过饱和空间密度通过将过饱和当量在空间上做平均获得。

7.根据权利要求3或4所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述过饱和占有率通过将过饱和当量在时间、空间上同时做平均获得。

8.根据权利要求3或4所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述过饱和平均时间长通过将过饱和当量向最大空间做平均获得。

9.根据权利要求3或4所述的道路交通状况评价方法，其特征在于：所述过饱和平均空间长通过将过饱和当量向最长时间做平均获得。