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    基于OD數(shù)據(jù)的江蘇省高速公路交通量測算方案設(shè)計與實施

    2020-06-30 10:07:46田富劉婷
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2020年9期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)可視化GIS技術(shù)高速公路

    田富 劉婷

    摘? ?要:隨著高速公路基礎(chǔ)建設(shè)的不斷完善,陸路實時監(jiān)測的質(zhì)量與深度也在不斷升級?;贕IS集成環(huán)境設(shè)計并建立了江蘇省高速公路大數(shù)據(jù)分析平臺,推算出各路段的交通流量數(shù)據(jù)。利用測算后數(shù)據(jù)進(jìn)行高速公路交通流量地圖可視化,驗證GIS技術(shù)測算的OD交通量數(shù)據(jù)在高速公路局域交通網(wǎng)需求中的可行性。

    關(guān)鍵詞:GIS技術(shù)? 高速公路? OD數(shù)據(jù)? 交通流量需求預(yù)測? 數(shù)據(jù)可視化

    中圖分類號:U495? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-098X(2020)03(c)-0006-02

    Abstract: With the continuous improvement of highway infrastructure, the quality and depth of land real-time monitoring are also upgrading. Based on GIS integrated environment, the big data analysis platform of Jiangsu Expressway is designed and established, and the traffic flow data of each section are calculated. The visualization of highway traffic flow map is carried out by using the measured data, and the feasibility of OD traffic volume data calculated by GIS technology in the demand of expressway local traffic network is verified.

    Key Words: GIS technology; Expressway; OD data; Traffic flow demand forecast; Data visualization

    交通流量是高速公路運行監(jiān)測的重要指標(biāo),其主要由地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及交通地理區(qū)位決定。截至2018年2月末,江蘇省高速公路通車?yán)锍桃堰_(dá)4688km。出口流量、客運量、貨運量等指標(biāo)呈逐年增長狀態(tài)。使得高速公路交通運行監(jiān)測方面的研究成為了近年來的熱點。

    康亞男[1]改進(jìn)CS算法優(yōu)化PB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對高速觀測站采集的數(shù)據(jù)車輛進(jìn)行流量預(yù)測模型的建立。孫同心[2]等通過分析高速公路收費站進(jìn)出車輛數(shù)據(jù)的時間變化,對交通流量進(jìn)行預(yù)測。萬金鵬[3]基于數(shù)據(jù)倉庫和OLAP技術(shù),提出了一種通過收費站車輛出入時空數(shù)據(jù)計算高速公路斷面交通流量的方法。Nale Zhao[4]等利用不同類型的收費站統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行高速公路的流量分段估算,并比較了不同類型收費站的設(shè)置對流量的影響。趙鵬軍[5]探討了大數(shù)據(jù)方法對緩解交通擁堵的影響。

    1? 既有設(shè)計概述

    1.1 OD數(shù)據(jù)來源

    數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)及非空間數(shù)據(jù)。來源如表1所示。

    本研究所有矢量數(shù)據(jù)均采用橫軸墨卡托投影,以保證地圖信息表達(dá)的準(zhǔn)確性。其中,OD數(shù)據(jù)包含出入江蘇省車輛數(shù)據(jù)。因此選取的矢量數(shù)據(jù)范圍包含與江蘇省鄰接的上海、浙江、安徽、山東等省市。

    1.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化

    數(shù)據(jù)的規(guī)范化的作用主要有兩個:去掉量綱,使得指標(biāo)之間具有可比性;將數(shù)據(jù)限制到一定區(qū)間,使得運算更為便捷。本項目使用線性函數(shù)歸一化(Min-Max scaling)進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化工作。線性函數(shù)將原始數(shù)據(jù)線性化的方法轉(zhuǎn)換到[0,1]的范圍。計算公式如下:

    1.3 實體-聯(lián)系圖

    如圖1所示。

    2? 設(shè)計流程概述

    2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

    研究利用江蘇省高速公路OD數(shù)據(jù)以及相關(guān)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計算,得到高速路網(wǎng)各路段交通流量數(shù)據(jù),并進(jìn)行地圖可視化工作。江蘇省高速公路大數(shù)據(jù)分析平臺通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析與展示,以網(wǎng)頁形式展現(xiàn)江蘇省高速公路運行情況??傮w架構(gòu)如圖2所示。

    運行監(jiān)測模塊功能包含總體分析、OD分析、擁堵分析3個部分??傮w分析包含高速公路運行監(jiān)測、總體數(shù)據(jù)展示以及交通流量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系分析等部分。OD分析對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖可視化展示。擁堵分析通過計算分析道路服務(wù)水平對江蘇省高速公路的整體運行狀況進(jìn)行展示。通過對相關(guān)空間數(shù)據(jù)的處理,保證后續(xù)空間分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時將部分不符合邏輯的錯誤數(shù)據(jù)去除,保證流量計算結(jié)果的正確性。

    2.2 技術(shù)流程

    將計算結(jié)果與可視化結(jié)果進(jìn)行對比,檢查計算過程中產(chǎn)生的錯誤。同時進(jìn)行技術(shù)總結(jié)。對相關(guān)數(shù)據(jù)的處理方法進(jìn)行總結(jié)整理,與其他方案進(jìn)行比較分析。總體技術(shù)流程如圖3所示。

    3? 模型及算法說明

    業(yè)主方所提供的江蘇省高速路網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)不符合網(wǎng)絡(luò)分析的條件。使用Data Management工具箱中的Dissolve工具對江蘇省高速公路矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,使其融合成為一個線要素。完成該操作后即可得到能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析的線要素。

    利用處理好的高速公路網(wǎng)絡(luò)線要素建立網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)集。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的連通性基于線端點、線折點和點的幾何重疊建立,并遵循設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集屬性的連通性規(guī)則。設(shè)置端點連通規(guī)則,則線要素將變成僅在重合端點處進(jìn)行連接的邊。始終針對一個線要素創(chuàng)建一個邊要素,構(gòu)建具有端點連通性的網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)建交叉式對象模型,如圖4所示。

    4? 實施成果展示

    OD分析頁面通過云圖和遷徙圖直接對OD數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖可視化,使流量結(jié)果數(shù)據(jù)分析頁面的客貨運流量情況以及主題展示部分的超限車輛監(jiān)管分析頁面以近似于流量展示的方式進(jìn)行表現(xiàn),如圖5所示。

    5 結(jié)語

    OD數(shù)據(jù)流量分配方法是建立在空間數(shù)據(jù)處理與流量分配技術(shù)上的系統(tǒng)性方法。該方法具有較好的可移植性,可以適應(yīng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。對與實驗數(shù)據(jù)相近類型的數(shù)據(jù)處理結(jié)果也較為完整。因此該方法可作為處理類似問題的解決方案,以保證相關(guān)計算的效率與準(zhǔn)確性。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 康亞男.CS優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路流量預(yù)測[J].公路,2017(5):194-198.

    [2] 孫同心,王世鯤.大數(shù)據(jù)背景下的高速公路流量預(yù)測實現(xiàn)——基于收費站流量數(shù)據(jù)[J].中國公共安全, 2016(17):93-98.

    [3] 萬金朋.基于高速公路收費站數(shù)據(jù)的交通流量多維分析技術(shù)研究[D].重慶大學(xué),2012.

    [4] Nale Zhao,Tongyan Qi,Lei Yu,et al. A Practical Method for Estimating Traffic Flow Characteristic Parameters of Tolled Expressway Using Toll Data[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2014(138).

    [5] 趙鵬軍,李鎧.大數(shù)據(jù)方法對于緩解城市交通擁堵的作用的理論分析[J].現(xiàn)代城市研究,2014(10):25-30.

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