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    考慮臨近時空序列影響的城市交通狀態(tài)判別方法

    2019-12-21 02:46:32陳澤山許夢云肖平輝劉志佳
    關(guān)鍵詞:路網(wǎng)路段交通

    陳澤山,方 捷,許夢云,肖平輝,劉志佳

    (福州大學(xué)土木工程學(xué)院,福建 福州 350108)

    0 引言

    裝有GPS設(shè)備的車輛作為浮動車判別交通狀態(tài)已逐步走向成熟[1].鄔群勇等[2]利用出租車軌跡數(shù)據(jù)計算道路擁堵指數(shù).Nantes等[3]將線圈數(shù)據(jù)、手機(jī)GPRS數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)作為多源異構(gòu)數(shù)據(jù),為城市主干道建立實時交通預(yù)測模型;孫超等[4]利用出租車、百度地圖、公交車的GPS數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源構(gòu)建融合算法進(jìn)行交通狀態(tài)判別.這些算法在評價道路交通狀態(tài)有較好的效果,但需其他多源數(shù)據(jù)提高算法準(zhǔn)確性.李勇[5]將城市區(qū)域劃分為40×40個單元格,計算各時段各網(wǎng)格中車輛軌跡的平均速度確定擁堵閾值.Yang等[6]將研究區(qū)域劃分為30×20個格子,基于相關(guān)交通特性判別擁堵.通過網(wǎng)格法判別交通狀態(tài)能較好地描述城市宏觀交通狀態(tài),但容易忽略區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)的路網(wǎng)密度等因素,單路段高擁堵狀態(tài)平均到區(qū)域網(wǎng)格內(nèi),其顯著性降低.

    鑒于此,本研究基于車輛GPS數(shù)據(jù)特性進(jìn)行車輛軌跡化處理,以離散的路段和時間段為分析單元對道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交通狀態(tài)研究,由于交通流在時空上具有延續(xù)性和相關(guān)性的特點,采用考慮鄰近時空序列速度可提高算法的準(zhǔn)確性.

    1 營運車輛GPS數(shù)據(jù)特性分析

    研究以漳州市中心城區(qū)2017年4月11日營運車輛的GPS數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,車輛類型分為載貨和載客汽車兩大類.載貨車輛在道路交通網(wǎng)絡(luò)中承擔(dān)著跨區(qū)間長距離的貨流輸送的職能,車輛一般以較高速度行駛,能充分反映道路交通狀態(tài),缺點是由于交通管制等原因,車輛在城市中心交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋率低;載客汽車通常分布在城市客流出行集散區(qū),其車輛類型不包含公交車,沒有固定的行駛路線,可全天候在道路上連續(xù)行駛,有利于精確地檢測路段交通參數(shù),缺點是車輛在空載時,駕駛員通常會以較低的車速行駛尋找客源,由于GPS會按照固定間隔上傳數(shù)據(jù),所以載客汽車會出現(xiàn)未以實際交通狀況行駛的現(xiàn)象.研究將綜合載貨車輛和載客車輛的交通特性,以互相彌補兩種服務(wù)型車輛在判別道路交通狀態(tài)的不足.

    2 算法基礎(chǔ)定義

    2.1 車輛軌跡

    營運車輛GPS數(shù)據(jù)按照一定的時間頻率記錄其行駛狀態(tài),包括位置,時間戳等信息.將GPS數(shù)據(jù)軌跡化處理,其車輛GPS定位點和車輛軌跡定義如下

    定義1定位點P定義為四元組:P={id,lon,lat,t}.其中,id表示GPS設(shè)備標(biāo)識號,lon和lat表示車輛的經(jīng)緯度,t表示時間戳.

    2.2 路網(wǎng)模型

    根據(jù)道路網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫越㈦娮拥貓D模型,將路網(wǎng)離散為一系列路段邊與節(jié)點,路網(wǎng)模型定義如下

    定義3道路網(wǎng)絡(luò)G定義為有向圖G=(E,N),式中E表示路段,N表示道路節(jié)點.

    圖1 路網(wǎng)地圖模型Fig.1 Road network map model

    2.3 路段交通運行狀況劃分

    速度能直接反映交通狀態(tài),對交通狀態(tài)的變化有較高的敏感性.參考《城市交通運行狀況評價規(guī)范(GB/T 33171—2016)》[7],選取速度作為交通狀態(tài)的判別依據(jù),如表1所示,其中Vkj為路段速度,Vf為自由流速度,針對不同類型的道路,Vf取道路限速值.

    表1 路段交通運行狀況等級劃分表Tab.1 Road traffic status classification table

    3 交通狀態(tài)判別算法設(shè)計

    3.1 當(dāng)前路段速度更新

    將1 d離散為多個長度為Δt的時間周期,若時間周期Δt和路段長度elen足夠小,則可假設(shè)在離散的時間周期和路段內(nèi)交通狀態(tài)保持穩(wěn)定,若干個短時間跨度周期和短距離路段組合可表示連續(xù)一段時間內(nèi)區(qū)域路網(wǎng)交通狀態(tài)的變化.

    (1)

    3.2 考慮鄰近時-空序列速度的路段速度判別

    交通擁堵的產(chǎn)生、傳播和消散都與路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通環(huán)境等時-空因素有關(guān)系[6].考慮鄰近時-空序列速度進(jìn)行路段交通狀態(tài)判別能減小誤差.根據(jù)向前的時-空衰退思想[9],在路段速度的時-空序列分析中,確定當(dāng)前路段交通狀態(tài)與時-空序列中相關(guān)性最強(qiáng)的若干序列,并且越接近當(dāng)前時間周期和空間路段的序列其影響程度越大.

    (2)

    (3)

    (4)

    特別地,在空間路網(wǎng)之中由于存在交叉口的情況,空間序列速度中該路段上游m路段可能存在n條路徑的情況,則此時空間序列速度則為:

    (5)

    4 結(jié)果討論與分析

    4.1 基于時-空序列速度路網(wǎng)交通狀態(tài)判別分析

    對實驗區(qū)域路網(wǎng)交通狀態(tài)進(jìn)行時空規(guī)律演化定性分析.以17:00—19:00作為晚高峰分析為例,交通狀態(tài)變化如圖2所示.在17:00—17:30期間交通擁堵已迅速形成,該時間段擁堵的主要原因是由于單位下班或放學(xué)時間較為統(tǒng)一,交通出行量突增,因此擁堵主要集中在核心區(qū)域;17:30—18:30時,擁堵呈現(xiàn)向周圍擴(kuò)散的趨勢,擁擠程度降低但擁堵面積擴(kuò)散;18:30—19:00時交通擁堵已經(jīng)消退,擁堵路段數(shù)量顯著減少,但在漳州市商業(yè)圈附近出現(xiàn)了略微擁堵,晚高峰的交通狀態(tài)變化情況與實際情況基本吻合.

    圖2 試驗區(qū)域晚高峰路網(wǎng)交通狀態(tài)變化Fig.2 Change of traffic status at the evening park in the test area

    分析主干道勝利路的時空演變規(guī)律,如圖3所示.

    圖3 勝利路交通狀態(tài)變化Fig.3 Traffic state change of Shengli Road

    道路交通活躍期為08:00—23:00,時間分布上,早晚高峰的運行速度顯著低于其他時間段,上下午擁堵時間段分別為08:00—10:00和 17:00—19:00;交通狀態(tài)在空間分布上具有制約性和傳遞性,當(dāng)某路段出現(xiàn)交通擁堵,該路段的運行狀態(tài)會影響下一路段;方向分布上,兩方向的交通狀態(tài)基本相似,但西至東的交通壓力要略大于另一方向,主要因為該方向為進(jìn)入市中心方向,勝利路的交通狀態(tài)變化符合交通分布的時空規(guī)律.

    4.2 基于時-空序列速度的有效性分析

    為定量分析算法的有效性,算法計算路段速度的結(jié)果將與布設(shè)在城市路網(wǎng)中線圈的采集的實際結(jié)果進(jìn)行對比分析.衡量誤差的主要指標(biāo)有平均絕對誤差(MAE)、歸一化平均絕對誤差(NMAE)、絕對均分誤差(MSE)和歸一化均方誤差(NMSE),具體公式如下:

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    算法實驗結(jié)果將與線圈檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較.選取的擁堵和暢通路段分別位于悅巷路和騰飛路,高峰時間段內(nèi)該路段營運車輛平均采樣量分別約為64輛·h-1和43輛·h-1,營運車輛占所有車輛的比率約為2%~3%,不同交通狀態(tài)下的路段拓?fù)鋱D如圖4所示.

    圖4 不同交通狀態(tài)下的路段拓?fù)鋱DFig.4 Road topology diagram under different traffic conditions

    檢測路段與算法結(jié)果的路段速度對比如圖5所示,路段速度時變圖顯示上下午各出現(xiàn)一個交通高峰.算法的運行結(jié)果在兩個路段都有一個較好的效果,如表2所示,擁堵路段和暢通路段的MAE和MSE指標(biāo)相近,但由于暢通路段的平均速度要高于擁堵路段,因此暢通路段的NMAE和NMSE指標(biāo)要大于擁堵路段,總體而言各項的誤差指標(biāo)顯示出算法有一個較高的準(zhǔn)確性.

    圖5 算法結(jié)果與線圈數(shù)據(jù)比較Fig.5 Comparisons between algorithm results and loop data

    表2 算法結(jié)果誤差分析Tab.2 Error analysis of algorithmic result

    5 結(jié)語

    研究構(gòu)建了一種基于營運車輛GPS數(shù)據(jù)判別交通狀態(tài)的算法,該算法采用鄰近時-空序列速度判別路段交通狀態(tài),有效提高了算法的準(zhǔn)確性.實驗結(jié)果表明,算法在擁堵路段的準(zhǔn)確性約為91.5%,暢通路段的準(zhǔn)確性約為86.9%,可有效識別城市交通狀態(tài).

    研究以漳州市為例定性分析路網(wǎng)狀態(tài),晚高峰期間主要為大量居民出行加上固有的路網(wǎng)瓶頸點所形成的靜態(tài)堵點,晚高峰交通擁堵聚集速度快,消散速度較為緩慢.晚高峰期間車輛出行需求增大,易形成連片的擁堵,所得出的結(jié)論符合城市路網(wǎng)交通狀態(tài)的時空分布規(guī)律.

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