CN109034593B - 一种拼车优先管控策略实施效益评价方法 - Google Patents

一种拼车优先管控策略实施效益评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，在车联网环境下获取无拼车行为的常规运行状态下路网的交通运行数据，进而得到常规运行状态下路网中所有车辆的行驶里程和出行总时耗，然后在车联网环境下获取融入拼车行为发生交通出行方式转移后的路网交通运行数据，对设置HOV车道后的行驶里程和出行时耗进行测算，最终以路网中车辆行驶里程节省率和人均出行时耗减少率对路网运行效益进行评价，为政府推广拼车政策提供定量数据参考。

Description

一种拼车优先管控策略实施效益评价方法
技术领域
本发明属于城市交通服务技术技术领域，具体涉及一种拼车优先管控策略实施效益评价方法。
背景技术
现有的交通方式中优先管控主要针对公交出行方式，而对拼车出行方式优先管控涉及较少，优先管控策略实施后效益评价也主要针对公交出行，涉及到的评价方法主要为公交车均延误变化量计算模型和非优先相位车均延误变化量计算模型，而针对拼车优先管控策略实施后的效益评价方法尚未有文献记载。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明选取路网中车辆行驶里程节省率和人均出行时耗减少率作为拼车优先管控策略实施效益的评价指标，本发明可以对拼车优先管控策略实施后的效益进行定量评价，为政府推广拼车政策提供定量数据参考。
本发明是通过以下技术方案实现上述技术目的的。
一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，在车联网环境下获取无拼车行为的常规运行状态下路网的交通运行数据，进而得到常规运行状态下路网中所有车辆的行驶里程和出行总时耗，然后在车联网环境下获取融入拼车行为发生交通出行方式转移后的路网交通运行数据，对设置HOV车道后的行驶里程和出行总时耗进行测算，最终以路网中车辆行驶里程节省率和人均出行时耗减少率对路网运行效益进行评价；所述交通运行数据包括车联网环境下，通过GPS、RFID、4G通信实时获取的车辆位置、行驶速度、行程时间、承载人数及途径道路。
进一步，所述常规运行状态下路网中车辆行驶里程的计算公式为：
Figure BDA0001736094880000011
其中：Sij0是无拼车行为时路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，km；S0是无拼车行为时路网中车辆的行驶总里程，km。
进一步，所述常规运行状态下路网中出行总时耗的计算公式为：PI0＝Pb0*Tb0+Pc0*Tc0，其中：PI0是无拼车行为的常规运行状态下的出行总时耗，Pb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆出行人数，Tb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆人均出行时间，Pc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆出行人数，Tc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆人均出行时间。
进一步，所述设置HOV车道后的行驶里程的计算公式为：
Figure BDA0001736094880000021
其中：Sij1是交通出行方式转移后路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，S1是交通出行方式转移后路网中车辆的行驶总里程。
进一步，所述设置HOV车道后的出行总时耗的计算公式为：PI1＝Pb1*Tb1+Pc1*Tc1，其中PI1是交通出行方式转移后的出行总时耗，Pb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆出行人数，Tb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆人均出行时间，Pc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆出行人数，Tc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆人均出行时间。
进一步，所述交通出行方式转移的状态函数f(k)为：出行时间增加比例k<10％时，f(k)＝-3.84k+0.6426；k处于10％-30％时，f(k)＝-1.179k+0.3765；k处于30％-50％时，f(k)＝-0.1045k+0.05415；k>50％时，f(k)＝-0.0038k+0.0038。
更进一步，所述路网车辆行驶里程节省率的计算公式为：
Figure BDA0001736094880000022
更进一步，所述人均出行时耗减少率p为：
Figure BDA0001736094880000023
本发明的有益效果为：
本发明确定了车联网环境下拼车优先管控的路网运行效益评价流程，选取路网中车辆行驶总里程节省率和人均出行总时耗减少率作为拼车优先管控策略实施效益的评价指标，并构建评价模型；对拼车优先管理策略实施后的效益进行定量评价，为政府推广拼车政策提供定量数据参考。
附图说明
图1为路网运行效益的评价流程图；
图2为路网划分范围图；
图3为道路名称标号图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步的说明，但是本发明的保护范围不限于此。
如图1所示，一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，具体包括以下步骤：
步骤(1)，无拼车行为的常规运行状态下路网交通运行数据获取
在车联网环境下，通过GPS、RFID、4G通信实时获取车辆位置、行驶速度、行程时间、承载人数、途径道路等道路交通运行数据；设路网中共有m条路段，每条路段中有n辆车，则在无拼车行为的常规运行状态下路网的车辆行驶里程可表示如下：
Figure BDA0001736094880000031
式中：Sij0是无拼车行为时路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，km；S0是无拼车行为时路网中车辆的行驶总里程，km；
无拼车行为的常规运行状态下出行总时耗为无拼车行为的常规运行状态下高乘载率车辆出行人数时耗和低乘载率车辆出行人数时耗之和，所以无拼车行为的常规运行状态下出行总时耗如下式所示：
PI0＝Pb0*Tb0+Pc0*Tc0(2)
式中：PI0是无拼车行为的常规运行状态下的出行总时耗，s；Pb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆出行人数；Tb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆人均出行时间，s；Pc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆出行人数；Tc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆人均出行时间，s。
步骤(2)，交通出行方式转移
融入拼车行为且设置HOV(High Occupancy Vehicle，高承载率车辆)车道后，路网中低承载率车辆的出行会向高承载率车辆发生转移；在车联网环境下获取发生转移后的行驶速度、出行时间等交通信息，根据前期问卷调查得出不同出行效率对比状态下的出行方式转移状态函数，如下表1所示：
表1私家车向拼车转移的状态函数
序号 出行时间增加比例k 拼车转移比例f(k)
1 <10％ f(k)＝-3.84k+0.6426
2 10％-30％ f(k)＝-1.179k+0.3765
3 30％-50％ f(k)＝-0.1045k+0.05415
4 >50％ f(k)＝-0.0038k+0.0038
步骤(3)，交通出行方式转移后的路网交通运行数据(车辆位置、行驶速度、行程时间、承载人数、途径道路)获取
与无拼车行为的常规运行状态下路网相同，设路网中共有m条路段，每条路段中有n辆车，则在融入拼车行为设置HOV车道后路网的车辆行驶里程可表示如下：
Figure BDA0001736094880000041
式中：Sij1是交通出行方式转移后路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，km；S1是交通出行方式转移后路网中车辆的行驶总里程，km；
相应的，设置HOV车道并发生交通方式转移后的出行总时耗如下式所示：
PI1＝Pb1*Tb1+Pc1*Tc1(4)
式中：PI1是交通出行方式转移后的出行总时耗，s；Pb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆出行人数；Tb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆人均出行时间，s；Pc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆出行人数；Tc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆人均出行时间，s。
步骤(4)，路网运行效益评价
以路网中车辆行驶里程节省率和人均出行时耗减少率作为拼车优先管控策略实施效益评价指标。
路网车辆行驶节省里程是指现状路网中所有车辆行驶里程之和减去设置HOV车道并发生交通方式转移后的所有车辆行驶里程之和，所以路网车辆行驶里程节省率可通过下式计算：
Figure BDA0001736094880000042
式中：M是路网中车辆行驶里程节省率；
人均出行时耗是指路网中各种出行方式出行人数乘以出行时间再除以总出行人数，与交通出行方式转移之前相比，设置HOV车道并发生交通方式转移后的人均出行时耗减少率为：
Figure BDA0001736094880000043
式中：p是人均出行时耗减少率。
实施例：
车联网环境下对西雅图市核心区的部分道路网进行划分，划分范围：选取西雅图市Denny Way以南、Yesler Way以北、1st Ave以东、I-5Express Lane以西所围成的区域为划分对象，具体范围如图2所示，具体道路名称标号如图3所示(其中①是1st Ave，②是2ndAve，③是4th Ave，④是5th Ave，⑤是1-5ExpressLane，⑥是Denny Way，⑦是Wall St，⑧是Stewart St，⑨是Madison St，⑩是Yesler Way)。西雅图市居民日常出行主要搭乘公交、轻轨或者乘坐小汽车，由于该区为丘陵地带，道路崎岖不平，因此很少有人会选择自行车出行。目前西雅图市内交通出行方式主要是私家车和公共交通，分别占80％和20％。
该区域路网密度大，通达性良好，为了减少车辆之间的相互干扰，政府管理部门对该区域进行了大量的单向交通组织，方便了小汽车的通行。针对区域路网选取主要的交通干道并对其编号，对选取道路的长度、车道数、高峰小时交通量等参数进行实际调查，具体调查结果如表2所示：
表2研究范围内道路属性
Figure BDA0001736094880000051
①西雅图市现有交通运行状态评价：
目前，西雅图市在私家车拼车出行方面主要采用自发式，出行比例占私家车出行的4％左右。下面对现状情况下的路网运行状态进行评价。
首先，车联网环境下实时获得每条道路的运行车速，结合交叉口的信号控制情况确定平均延误时间，从而得到该区域内私家车出行的运行效率，如表3、4所示；同时获得不同出行方式的出行人数及出行时间，如表5所示。
表3道路运行效率
Figure BDA0001736094880000061
表4交叉口运行效率
序号 交叉口名称 流量(pcu/h) 周期(s) 人均延误(s)
1 Wall St与1st Ave 1240 90 22.97
2 Wall St与2nd Ave 1852 70 29.40
3 Wall St与4th Ave 1091 70 16.31
4 Wall St与5th Ave 1173 70 17.13
5 Stewart St与1st Ave 1537 90 28.38
6 Stewart St与2nd Ave 2149 70 42.82
7 Stewart St与4th Ave 1388 70 19.74
8 Stewart St与5th Ave 1470 70 20.96
9 Madison St与1st Ave 1112 90 21.23
10 Madison St与2nd Ave 1724 70 25.91
11 Madison St与4th Ave 963 70 15.17
12 Madison St与5th Ave 1045 70 15.88
表5现状分方式出行人数及时间
Figure BDA0001736094880000071
②HOV车道拼车优先动态管控效益评价：
(1)运行效率初步分析
设置HOV车道后，车联网环境下可实时获得私家车在普通车道的行驶车速(表6)和拼车在HOV车道的行驶车速(表7)。
表6私家车路段运行速度
Figure BDA0001736094880000072
表7拼车HOV路段运行速度
Figure BDA0001736094880000073
Figure BDA0001736094880000081
综上，私家车出行和拼车出行的时间计算结果如表8所示：
表8实施HOV车道动态管理后的初步评估
Figure BDA0001736094880000082
(2)交通出行方式转移
根据出行时间增加比例对拼车行为的影响关系分析，在设置HOV车道后，出行时间的增加比例为18.9％，此时低承载率小汽车向高承载率拼车的交通方式转移比例为15.37％。
(3)交通出行方式转移后的路网指标数据计算
设置HOV车道并发生交通方式转移后的路网运行评估如下表9所示：
表9实施HOV车道状态转移后的评估
Figure BDA0001736094880000083
(4)路网运行效益评价
路网车辆行驶里程节省率的计算过程如下：
Figure BDA0001736094880000091
由表5可得
Figure BDA0001736094880000092
由表9可得
Figure BDA0001736094880000093
人均出行时耗减少率为：
Figure BDA0001736094880000094
由表5可得PI0/(Pbo+Pco)＝(15982*620+800*956+3998*780)/(15982+800+3998)＝664，由表9可得PI1/(Pb1+Pc1)＝(14571*559+2211*665+3998*780)/(14571+2211+3998)＝613。
设置HOV车道并发生交通方式转移后的路网车辆行驶里程节省率为9.84％，人均出行时耗由之前的664s下降为613s，设置HOV车道并发生交通方式转移后的人均出行时耗减少率为7.68％。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，在车联网环境下获取无拼车行为的常规运行状态下路网的交通运行数据，进而得到常规运行状态下路网中所有车辆的行驶里程和出行总时耗，然后在车联网环境下获取融入拼车行为发生交通出行方式转移后的路网交通运行数据，对设置HOV车道后的行驶里程和出行总时耗进行测算，最终以路网中车辆行驶里程节省率和人均出行时耗减少率对路网运行效益进行评价；
所述常规运行状态下路网中出行总时耗的计算公式为：PI0＝Pb0*Tb0+Pc0*Tc0，其中：PI0是无拼车行为的常规运行状态下的出行总时耗，Pb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆出行人数，Tb0是无拼车行为的常规运行状态下的高乘载率车辆人均出行时间，Pc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆出行人数，Tc0是无拼车行为的常规运行状态下的低乘载率车辆人均出行时间；
所述设置HOV车道后的出行总时耗的计算公式为：PI1＝Pb1*Tb1+Pc1*Tc1，其中PI1是交通出行方式转移后的出行总时耗，Pb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆出行人数，Tb1是交通出行方式转移后的高乘载率车辆人均出行时间，Pc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆出行人数，Tc1是交通出行方式转移后的低乘载率车辆人均出行时间；
所述人均出行时耗减少率p为：
Figure FDA0003034850450000011
2.如权利要求1所述的一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，所述常规运行状态下路网中车辆行驶里程的计算公式为：
Figure FDA0003034850450000012
其中：Sij0是无拼车行为时路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，km；S0是无拼车行为时路网中车辆的行驶总里程，km。
3.如权利要求1所述的一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，所述设置HOV车道后的行驶里程的计算公式为：
Figure FDA0003034850450000013
其中：Sij1是交通出行方式转移后路网中第j条路段第i辆车的行驶里程，S1是交通出行方式转移后路网中车辆的行驶总里程。
4.如权利要求1所述的一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，所述交通出行方式转移的状态函数f(k)为：出行时间增加比例k<10％时，f(k)＝-3.84k+0.6426；k处于10％-30％时，f(k)＝-1.179k+0.3765；k处于30％-50％时，f(k)＝-0.1045k+0.05415；k>50％时，f(k)＝-0.0038k+0.0038。
5.如权利要求2或3所述的一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，所述路网车辆行驶里程节省率的计算公式为：
Figure FDA0003034850450000021
6.如权利要求1所述的一种拼车优先管控策略实施效益评价方法，其特征在于，所述交通运行数据包括车联网环境下，通过GPS、RFID、4G通信实时获取的车辆位置、行驶速度、行程时间、承载人数及途径道路。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113506013B (zh) * 2021-07-22 2023-03-28 同济大学 基于多源数据的中运量公共交通系统综合效益评价方法
CN114997724B (zh) * 2022-06-29 2024-05-03 东南大学 一种城市交通网络hov车道设置方案的评选方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102158484A (zh) * 2011-03-17 2011-08-17 同济大学 移动社交网络中动态拼车系统及拼车方法
CN102202053A (zh) * 2011-04-26 2011-09-28 西安交通大学 一种基于lbs和sns的出租车拼车系统及方法
CN103150763A (zh) * 2013-02-03 2013-06-12 刘彦蕊 用于分时分段合乘的装置和运输装置以及计价方法
US8760317B2 (en) * 2011-10-28 2014-06-24 Xerox Corporation High occupancy vehicle lane enforcement system using an information system for reduced false positives
CN105427605A (zh) * 2015-12-23 2016-03-23 山东理工大学 一种考虑交通方式转移的公交专用道设置效益计算方法
CN106709591A (zh) * 2016-08-11 2017-05-24 淮阴工学院 一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法
CN106997684A (zh) * 2017-04-07 2017-08-01 深圳市凯达尔科技实业有限公司 一种基于云计算的一体化交通数据系统
US9958280B2 (en) * 2011-08-16 2018-05-01 Inrix, Inc. Assessing inter-modal passenger travel options

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102158484A (zh) * 2011-03-17 2011-08-17 同济大学 移动社交网络中动态拼车系统及拼车方法
CN102202053A (zh) * 2011-04-26 2011-09-28 西安交通大学 一种基于lbs和sns的出租车拼车系统及方法
US9958280B2 (en) * 2011-08-16 2018-05-01 Inrix, Inc. Assessing inter-modal passenger travel options
US8760317B2 (en) * 2011-10-28 2014-06-24 Xerox Corporation High occupancy vehicle lane enforcement system using an information system for reduced false positives
CN103150763A (zh) * 2013-02-03 2013-06-12 刘彦蕊 用于分时分段合乘的装置和运输装置以及计价方法
CN105427605A (zh) * 2015-12-23 2016-03-23 山东理工大学 一种考虑交通方式转移的公交专用道设置效益计算方法
CN106709591A (zh) * 2016-08-11 2017-05-24 淮阴工学院 一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法
CN106997684A (zh) * 2017-04-07 2017-08-01 深圳市凯达尔科技实业有限公司 一种基于云计算的一体化交通数据系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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"基于出行成本计量模型的公共交通竞争力分析";李伟超;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技Ⅱ辑》;20131015;李伟超 *

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