一种基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法

摘要

本发明提供一种基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，包括：构建路段交通拥堵指数计算模型；确定符合待测路段交通特性的模型参数值；确定待测路段的时间汇集度；多源异构数据融合，得到待测路段的代表性地点车速；计算待测路段的交通拥堵指数；确定待测路段的交通拥堵等级。本发明符合具体城市、具体路段的交通特征，能够适应不同城市交通运行的实际状况，对城市路段的交通拥堵状态进行实时的、准确的评价，可移植性强。

说明书

技术领域

本发明涉及道路交通运行状态评价技术领域，具体是一种基于地点 车速的路段交通拥堵指数评价方法。

背景技术

地点车速，车辆通过道路某指定地点的瞬时速度。一组地点车速观 测值的算术平均数为平均地点车速。地点车速广泛应用于交通工程中， 是制订道路设计车速、设置交通控制设施、确定交通管理方法、采取交 通改善措施及其经济分析、探索各型车辆速度发展趋势、评定道路交通 设施、交通管理及改善措施等的交通效果的依据。

通过路段固定检测器和浮动车检测器检测到地点车速，是城市道路 路段交通实时拥堵状态的重要评价指标。但速度值的大小无法给决策者 和出行者带来直观的拥堵感受，因此需要计算一个拥堵指数来对现行路 段拥堵情况进行分级评价。现有的拥堵指数计算方法在分级策略上主观 意识较强，无法从定量的角度做到精确分级；另外，计算模型的参数太 少，无法适应不同城市交通运行的实际状况，可移植性不强。

发明内容

本发明的目的在于提供一种符合具体城市、具体路段交通特征的基 于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，将采集到的多源异构地点车 速数据进行融合，得到具有路段交通状态典型特征的代表性地点车速， 通过一定的计算方法和参数修正，将代表性地点车速转换成路段交通拥 堵指数，对城市路段的交通拥堵状态进行实时的、准确的评价。

本发明的技术方案为：

一种基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，该方法包括以下 步骤：

(1)构建路段交通拥堵指数计算模型：

$\mathrm{RCI}=\left(\begin{array}{cc}0& (x\le 0)\\ \frac{x}{\alpha }*2& (0<x\le \alpha )\\ 2+\frac{x-\alpha }{\beta -\alpha }*2& (\alpha <x\le \beta )\\ 4+\frac{x-\beta }{\gamma -\beta }*2& (\beta <x\le \gamma )\\ 6+\frac{x-\gamma }{\lambda -\gamma }*2& (\gamma <x\le \lambda )\\ 8+\frac{x-\lambda }{\eta -\lambda }*2& (\lambda <x\le \eta )\\ 10& (x>\eta )\end{array}\right)$

$x=\frac{v_f-v_s}{v_f}*F$

其中，RCI表示路段交通拥堵指数，x表示分段函数自变量，α、β、γ、λ、 η、F表示模型参数，v_s表示地点车速，v_f表示路段交通自由流速度；

路段交通拥堵指数与交通拥堵等级的对应关系如下表所示：

交通拥堵指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10] 交通拥堵等级 非常畅通 畅通 轻度拥堵 中度拥堵 严重拥堵

(2)确定符合待测路段交通特性的模型参数值：

对待测路段的历史地点车速数据进行聚类分析，得出待测路段在交 通拥堵等级的分界处即当交通拥堵指数取各临界值时的临界地点车速；

将模型参数F的初始值设为待测路段的交通自由流速度，将各临界 地点车速代入计算模型中，求出模型参数α、β、γ、λ、η的值，得到待 测路段的交通拥堵指数计算模型；

(3)确定待测路段的时间汇集度：

将连续的历史地点车速数据代入待测路段的交通拥堵指数计算模 型中，得到相应的交通拥堵指数；

根据交通拥堵指数，确定对应的交通拥堵等级；

找出交通状态维持同一拥堵等级的最小时间长度，并将该最小时间 长度作为待测路段的时间汇集度；

(4)多源异构数据融合，得到待测路段的代表性地点车速：

在某个时间汇集度内，将固定检测器和浮动车检测器采集到的待测 路段的地点车速数据进行融合，得到待测路段在该时间汇集度内的代表 性地点车速；

(5)计算待测路段的交通拥堵指数：

将待测路段在某个时间汇集度内的代表性地点车速代入待测路段 的交通拥堵指数计算模型，得到待测路段在该时间汇集度内的交通拥堵 指数；

(6)确定待测路段的交通拥堵等级：

根据待测路段在某个时间汇集度内的交通拥堵指数，确定待测路段 在该时间汇集度内的交通拥堵等级。

所述的基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，步骤(3)中， 若所述最小时间长度大于10分钟，则将时间汇集度设定为10分钟，若 最小时间长度小于3分钟，则将时间汇集度设定为3分钟。

所述的基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，步骤(4)中， 所述将固定检测器和浮动车检测器采集到的待测路段的地点车速数据 进行融合，具体为：对不同数据格式进行同一化转换，再根据各检测器 数据量的多少对地点车速进行加权平均，将得到的速度平均值作为代表 性地点车速。

所述的基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，步骤(4)还 包括：采用插值法和历史同期数据对各检测器采集到的待测路段的地点 车速数据进行补充，若没有数据，则采用待测路段的交通自由流速度进 行补充。

所述的基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，该方法还包 括：当待测路段的交通拥堵指数计算模型需要修正模型参数时，先调节 F的值，再对α、β、γ、λ、η进行微调。

本发明符合具体城市、具体路段的交通特征，能够适应不同城市交 通运行的实际状况，对城市路段的交通拥堵状态进行实时的、准确的评 价，可移植性强。

1、通过历史地点车速数据的聚类分析得出每一交通拥堵等级对应 的临界地点车速值，并求解出模型的参数值，使模型建立之初就与待测 路段的交通特性很好地契合。

2、时间汇集度的计算依据待测路段交通拥堵状态实际持续时间和 最大最小极端值确定，如果时间汇集度太大，RCI不能起到实时反映交 通拥堵状态的效果，如果时间汇集度太小，则会浪费系统资源。

3、多源异构数据融合和历史数据补充，保证了数据来源的多样性 和样本量，减小单一检测器带来的速度值计算误差。

4、模型参数在修正的过程中，可先通过调节F的值，实现整体的偏 移调节，然后对α、γ、γ、λ、η进行微调，可以减少参数调节的盲目性 和工作量。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例进一步说明本发明。

如图1所示，一种基于地点车速的路段交通拥堵指数评价方法，包 括以下步骤：

S1、构建路段交通拥堵指数计算模型：

$\mathrm{RCI}=\left(\begin{array}{cc}0& (x\le 0)\\ \frac{x}{\alpha }*2& (0<x\le \alpha )\\ 2+\frac{x-\alpha }{\beta -\alpha }*2& (\alpha <x\le \beta )\\ 4+\frac{x-\beta }{\gamma -\beta }*2& (\beta <x\le \gamma )\\ 6+\frac{x-\gamma }{\lambda -\gamma }*2& (\gamma <x\le \lambda )\\ 8+\frac{x-\lambda }{\eta -\lambda }*2& (\lambda <x\le \eta )\\ 10& (x>\eta )\end{array}\right)$

$x=\frac{v_f-v_s}{v_f}*F$

其中，RCI表示路段交通拥堵指数，x表示分段函数自变量，α、β、γ、λ、 η、F表示模型参数，v_s表示地点车速，v_f表示路段交通自由流速度即密 度为零时交通流的理论速度，一般取路段的设计速度。

路段交通拥堵指数与交通拥堵等级的对应关系如下表所示：

交通拥堵指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10] 交通拥堵等级 非常畅通 畅通 轻度拥堵 中度拥堵 严重拥堵

S2、确定模型参数值：

选取某一城市路段作为待测路段，对待测路段的历史地点车速数据 进行聚类分析，得出待测路段在交通拥堵等级的分界处，当交通拥堵指 数取各临界值时的相应临界地点车速；

将F的初始值设为待测路段的交通自由流速度v_f，将各临界地点车速 代入步骤S1的计算模型中，求出模型参数α、β、γ、λ、η的值，得到符 合待测路段特性的交通拥堵指数计算模型。

S3、确定时间汇集度：

时间汇集度是计算待测路段的交通拥堵指数的时间间隔。

将连续的历史地点车速数据代入待测路段的交通拥堵指数计算模 型，得出相应的交通拥堵指数；

根据交通拥堵指数，确定交通拥堵等级；

找出交通状态维持同一拥堵等级的最小时间长度T，作为时间汇集 度，若T＞10分钟，则取T＝10分钟，若T＜3分钟，则取T＝3分钟。

S4、多源异构数据融合，得出代表性地点车速：

在时间汇集度内，将固定检测器和浮动车检测器采集到的待测路段 的地点车速数据进行融合，对不同数据格式进行同一化转换，然后根据 各检测器数据量的多少对地点车速进行加权平均，得出具有待测路段交 通状态典型特征的代表性地点车速。

数据量很少的可以采用插值法和历史同期数据进行补充，如果没有 数据，则采用待测路段的交通自由流速度进行补充。

S5、计算当前时间汇集度内的交通拥堵指数：

将步骤S4得到的当前时间汇集度内的代表性地点车速代入待测路 段的交通拥堵指数计算模型，得到待测路段在当前时间汇集度内的交通 拥堵指数。

S6、根据待测路段在当前时间汇集度内的交通拥堵指数，确定待测 路段在当前时间汇集度内的拥堵等级。

S7、模型参数修正：

根据待测路段的现场交通运行实际情况，结合当地居民出行感受， 调节模型参数。先调节F的值，实现整体的偏移调节，然后对α、β、γ、 λ、η进行微调，直至达到满意的结果。

以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非 对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域 普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本 发明的权利要求书确定的保护范围内。