CN113947903B - 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法 - Google Patents

一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113947903B
CN113947903B CN202111211183.8A CN202111211183A CN113947903B CN 113947903 B CN113947903 B CN 113947903B CN 202111211183 A CN202111211183 A CN 202111211183A CN 113947903 B CN113947903 B CN 113947903B
Authority
CN
China
Prior art keywords
free
jam
speed
congestion
calculating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111211183.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113947903A (zh
Inventor
李杨
张文俊
张志勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang Cennavi Technology Co ltd
Original Assignee
Shenyang Cennavi Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenyang Cennavi Technology Co ltd filed Critical Shenyang Cennavi Technology Co ltd
Priority to CN202111211183.8A priority Critical patent/CN113947903B/zh
Publication of CN113947903A publication Critical patent/CN113947903A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113947903B publication Critical patent/CN113947903B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限。本发明根据不同道路不同车辆类型计算出不同的自由流速度，可以在不同类型车辆场景应用，与传统自由流对比，增加了自由流场景及类型多样性，根据不同道路不同车辆类型及道路属性定义出不同的拥缓区间，与传统自由流对比，增加了拥缓定义多样性。

Description

一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，具体为一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法。
背景技术
智能交通系统又称智能运输系统，是将先进的科学技术，信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等，有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。
目前现有的自由流速度计算是基于道路的自由流车速的分布特性，计算得出自由流车速服从正态分布，并最终确定样本均值作为自由流车速的基本定义值，现有的自由流速度计算存在以下缺点：(1)传统的计算均是居于道路的自由流计算，没有考虑到单车信息；(2)没有考虑到不同道路属性、特点；(3)没有考虑到不同车辆类型在不同道路的行为特点，导致计算出的自由流不能应用所有场景；(4)路况状态定义时也没有考虑到不同车辆类型，不同道路属性定义出的区间也应有所不同。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，具备根据不同的车辆类型和道路属性计算自由流及拥缓区间的优点，解决了由于不同道路场景大部分通行车辆类型不一致、道路属性不一致，导致计算出的自由流不能应用所有场景的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure GDA0003776495220000021
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure GDA0003776495220000022
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure GDA0003776495220000023
计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)
对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度：
Vt＝data[len(data)*rate]；
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
优选的，所述步骤A中(1)只抽取直行车道；(2)去除早晚高峰数据； (3)完走率大于50％；(4)数据集条数大于30；(5)异常车辆速度过滤。
优选的，所述步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于 108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
优选的，所述骤F中如果此link的FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]则
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.5，0.25]。
优选的，所述步骤G中如果限速值小于20km/h：[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝MIN{Vlimit*[0.5，0.25]，CL[Vfree，Vjam]}。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、本发明根据不同道路不同车辆类型计算出不同的自由流速度，可以在不同类型车辆场景应用，与传统自由流对比，增加了自由流场景及类型多样性。
2、本发明根据不同道路不同车辆类型及道路属性定义出不同的拥缓区间，与传统自由流对比，增加了拥缓定义多样性。
3、本发明具备根据不同的车辆类型和道路属性计算自由流及拥缓区间的优点，解决了由于不同道路场景大部分通行车辆类型不一致、道路属性不一致，导致计算出的自由流不能应用所有场景的问题。
附图说明
图1为本发明自由流和拥缓区间优化前后每分钟对比结果整体准确率图；
图2为本发明自由流和拥缓区间优化前后每分钟评价结果拥缓准确率图；
图3为本发明自由流和拥缓区间优化前后每分钟评价结果拥缓漏报率图。
具体实施方式
请参阅图1-图3，一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure GDA0003776495220000051
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure GDA0003776495220000052
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure GDA0003776495220000053
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
步骤A中(1)只抽取直行车道；(2)去除早晚高峰数据；(3)完走率大于50％；(4)数据集条数大于30；(5)异常车辆速度过滤。
步骤B中计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)。
步骤B中对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度： Vt＝data[len(data)*rate]。
步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
骤F中如果此link的FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]则
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.5，0.25]。
步骤G中如果限速值小于20km/h：[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝MIN{Vlimit*[0.5，0.25]，CL[Vfree，Vjam]}。
实施例一：
一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure GDA0003776495220000081
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure GDA0003776495220000082
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure GDA0003776495220000083
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
步骤A中(1)只抽取直行车道；(2)去除早晚高峰数据；(3)完走率大于50％；(4)数据集条数大于30；(5)异常车辆速度过滤。
步骤B中计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)。
步骤B中对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度： Vt＝dara[len(data)*rate]。
步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
骤F中如果此link的FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]则
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.5，0.25]。
步骤G中如果限速值小于20km/h：[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝MIN{Vlimit*[0.5，0.25]，CL[Vfree，Vjam]}。
实施例二：
一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure GDA0003776495220000111
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure GDA0003776495220000112
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure GDA0003776495220000113
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则 LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
步骤B中计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)。
步骤B中对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度： Vt＝data[len(data)*rate]。
步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间 [Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
骤F中如果此link的FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]则
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.5，0.25]。
步骤G中如果限速值小于20km/h：[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝MIN{Vlimit*[0.5，0.25]，CL[Vfree，Vjam])。
实施例三：
一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure GDA0003776495220000131
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure GDA0003776495220000141
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure GDA0003776495220000142
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
步骤A中(1)只抽取直行车道；(2)去除早晚高峰数据；(3)完走率大于50％；(4)数据集条数大于30；(5)异常车辆速度过滤。
步骤B中计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)。
步骤B中对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度： Vt＝data[len(data)*rate]。
步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
Figure GDA0003776495220000161
车辆类型及道路属性自由流速度参数表
综上所述：该基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，解决了由于不同道路场景大部分通行车辆类型不一致、道路属性不一致，导致计算出的自由流不能应用所有场景的问题。

Claims (5)

1.一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其计算方法包括以下步骤：
A：选取一个月的每种车辆类型单车经过某link上的速度历史数据作为速度集，数据集进行过滤；
B：根据不同车辆类型单车速度集计算不同车辆类型的自由流速度：
对速度集合进行离群，计算[1/4分位数，中位数，3/4分位数]，用四分位法确定速度集上下限；
1/4分位数速度：
xdn＝(len(data)+1)/4.0-1
Figure FDA0003776495210000011
中位数：
xme＝(len(data)+1)/2. 0-1
Figure FDA0003776495210000012
3/4分位数速度：
xup＝(len(data)+1)*3/4.0-1
Figure FDA0003776495210000013
计算速度集上限：
Vhigh＝Vup+1.5*(Vup-Vdx)
计算速度集下限：
Vlow＝Vdx-1.5*(Vup-Vdx)
对速度集中高于上限和低于下限的速度进行处理，根据历史数据分析得出不同车辆类型及道路属性设定不同的参数用于计算自由流速度：
Vt＝data[len(data)*rate]；
C：基于道路拥缓区间计算，根据历史数据分析，目前基于车辆类型的自由流速度计算拥缓区间在大于50米以上的道路表现较好，将数据集按照城市、道路等级、车辆类型分组处理，计算每组的比例系数；
D：采用正态分布的方法，将峰值作为本组的比例系数[Sfree，Sjam ]，将得到的畅通/缓慢，缓慢/拥堵的比例系数分别与[0.72，0.36]进行比较，取较小的值作为最终的比例系数[Sfree，Sjam ]，计算自由流拥缓区间：
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[Sfree，Sjam]
其中：Vt-每种车辆类型基于link的自由流速度
E：针对匝道处理：匝道限速值拥缓区间
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[2/3，1/3]
0等级做特殊处理：如果FF[Vfree，Vjam]和LM[Vfree，Vjam]均不同，则
LM[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[1/2，1/4]
最终匝道拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝MIN{FF[Vfree，Vjam]，LM[Vfree，Vjam]}
针对高速低限速link，0等级中的上下线分离，全封闭道路且限速值小于60km/h，拥缓区间：
[Vfree，Vjam]＝Vlimitt*[0.75，0.36]；
F：当集合中速度的个数小于等于50，针对每个link单独处理：自由流拥缓区间
FF[Vfree，Vjam]＝Vt*[0.72，0.36]；
G：对于没有计算出拥缓区间的link，包括没有自由流和有自由流但是长度小于50米的link：针对高速低限速link
[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.72，0.36]。
2.根据权利要求1所述的一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其特征在于：所述步骤A中(1)只抽取直行车道；(2)去除早晚高峰数据；(3)完走率大于50％；(4)数据集条数大于30；(5)异常车辆速度过滤。
3.根据权利要求1所述的一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其特征在于：所述步骤D中如果道路等级是2，3，4，并且此类型车辆数大于108000：直接使用道路等级拥缓区间：CL[Vfree，Vjam]
如果FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]使用自由流拥缓区间
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]。
4.根据权利要求3所述的一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其特征在于：所述步骤F中如果此link的FF[Vfree，Vjam]小于CL[Vfree，Vjam]则
[Vfree，Vjam]＝FF[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝Vlimit*[0.5，0.25]。
5.根据权利要求3所述的一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法，其特征在于：所述步骤G中如果限速值小于20km/h：[Vfree，Vjam]＝CL[Vfree，Vjam]
否则[Vfree，Vjam]＝MIN{Vlimit*[0.5，0.25]，CL[Vfree，Vjam]}。
CN202111211183.8A 2021-10-18 2021-10-18 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法 Active CN113947903B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111211183.8A CN113947903B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111211183.8A CN113947903B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113947903A CN113947903A (zh) 2022-01-18
CN113947903B true CN113947903B (zh) 2022-09-09

Family

ID=79331232

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111211183.8A Active CN113947903B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113947903B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020154958A (ja) * 2019-03-22 2020-09-24 沖電気工業株式会社 異常交通流検出装置、異常交通流検出方法、及び異常交通流検出プログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102592446B (zh) * 2012-03-13 2014-11-26 北京世纪高通科技有限公司 利用浮动车定位数据计算城际道路旅行时间的方法
CN106710216B (zh) * 2017-02-28 2019-08-30 广东省交通运输档案信息管理中心 高速公路实时交通拥堵路况检测方法和系统
CN111260933B (zh) * 2020-02-11 2021-05-28 北京交通大学 用于高分辨率机动车动态排放清单的小时交通量测算方法
CN111402581A (zh) * 2020-03-11 2020-07-10 浙江大华技术股份有限公司 一种交通状态检测方法及检测装置
CN113053107B (zh) * 2020-12-23 2022-08-02 沈阳世纪高通科技有限公司 一种结合自由流计算道路拥缓状态的方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020154958A (ja) * 2019-03-22 2020-09-24 沖電気工業株式会社 異常交通流検出装置、異常交通流検出方法、及び異常交通流検出プログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
城市次干道自由流车速分析;郝朝静等;《交通科技与经济》;20130105(第01期);全文 *
基于高斯混合模型的车辆自由流速度分布;徐程;《公路交通科技》;20120815(第08期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113947903A (zh) 2022-01-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106355907B (zh) 基于车辆轨迹的信号控制交叉口排队长度实时估计方法
CN102419905B (zh) 基于交通波理论的高速公路事故的交通影响范围确定方法
WO2019047905A1 (zh) 一种交通路况分析系统、方法以及装置
CN108682149B (zh) 基于二项Logistic回归的公路事故黑点路段线形致因分析方法
CN111341095B (zh) 一种基于边缘侧在线计算的交通信号控制系统及方法
CN102087788B (zh) 基于浮动车车速置信度的交通状态参数估计方法
CN112885088B (zh) 一种基于动态交通流的多匝道协调控制方法
CN111275974B (zh) 一种高速公路施工区动态限速推荐值计算方法
CN106781486A (zh) 基于浮动车数据的交通状态评价方法
CN111524345B (zh) 一种车辆实时排队长度约束下多目标优化的感应控制方法
CN112712714A (zh) 一种基于卡口监控设备的红绿灯配时优化方法及仿真系统
CN113313357A (zh) 一种基于高斯过程回归分析的交通道路安全评价方法
CN106548628A (zh) 一种基于视觉空间转换网格化的路况分析方法
CN110033627B (zh) 一种基于时间稳定性的高速公路限速控制方法
CN108765956B (zh) 一种高速公路交通状态综合评估方法
CN116052435A (zh) 一种城市道路拥堵影响范围界定与道路影响力计算方法
CN113487872B (zh) 一种基于大数据和人工智能的公交车通行时间预测方法
CN113947903B (zh) 一种基于浮动车数据计算自由流以及道路拥缓区间的方法
CN111767644B (zh) 考虑单隧道限速影响高速公路路段实际通行能力估计方法
CN111081018A (zh) 基于交通流量和占有率信息实现路口车道指数融合处理的方法
CN106991817A (zh) 多级路网路段交通容量确定方法
CN112396829B (zh) 一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法
CN114141013A (zh) 基于低渗透率网联车轨迹数据的交叉口信号配时方法
CN114582130B (zh) 一种快速路多相位交通状态辨识方法
CN110021175A (zh) 一种道路信号交叉口车辆排队长度的测算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant