基于網(wǎng)格模型與K-Means算法的交通狀態(tài)演變特征

李甜，李瑞玲，張萌萌，宋欣航，王帥琦

1.山東交通學(xué)院 交通與物流工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250357；2.西南交通大學(xué) 利茲學(xué)院，四川 成都 610000

0 引言

交通擁堵是許多城市面臨的嚴(yán)重問(wèn)題之一[1-3]。為了制訂有效的交通管制方案以緩解交通擁堵，需要對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別[4-7]。以往的研究大多集中在基于微觀交通流/宏觀交通流的交通狀態(tài)演化[8-13]，但依賴于仿真數(shù)據(jù)并且試驗(yàn)數(shù)據(jù)難以描述實(shí)際的擁堵問(wèn)題。隨著交通大數(shù)據(jù)的發(fā)展，一些學(xué)者利用實(shí)際交通數(shù)據(jù)[14-17]，特別是軌跡數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估交通狀態(tài)[18-20]。韋偉[21]利用全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)數(shù)據(jù)將交通狀態(tài)分為非阻塞聚集型、非阻塞非均勻型、擁塞聚集型和擁塞非均勻型4種類型。這些研究都是基于路段來(lái)估計(jì)交通狀態(tài)，需要花費(fèi)大量的精力才能將軌跡與路網(wǎng)進(jìn)行匹配。本文利用成都市網(wǎng)約車軌跡數(shù)據(jù)，基于網(wǎng)格模型和K-Means算法估計(jì)交通狀態(tài)，分析不同的擁堵類型及其時(shí)空分布特征。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與交通狀態(tài)判別

1.1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

研究數(shù)據(jù)來(lái)自成都市部分區(qū)域脫敏浮動(dòng)車軌跡數(shù)據(jù)。研究區(qū)域與成都市網(wǎng)約車軌跡覆蓋的數(shù)據(jù)區(qū)域相同，如圖1中方框陰影部分所示。研究區(qū)域的經(jīng)緯度范圍分別為北緯30.65°～30.72°、東經(jīng)104.04°～104.12°。數(shù)據(jù)信息包含訂單號(hào)、緯度和經(jīng)度信息、時(shí)間戳和司機(jī)編號(hào)。數(shù)據(jù)采樣間隔約為3 s。本文選取2016-11-09(周三)的數(shù)據(jù)作為工作日的出行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

圖1 研究區(qū)域

通過(guò)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)和時(shí)間戳數(shù)據(jù)獲取車輛瞬時(shí)車速和行駛距離，對(duì)采樣間隔、行駛距離、車輛瞬時(shí)車速、經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，刪除采樣間隔過(guò)大、行駛距離與瞬時(shí)車速不合理、經(jīng)緯度超出范圍的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

1.2 交通狀態(tài)判別方法

1.2.1 網(wǎng)格劃分

圖2 網(wǎng)格模型

交通狀態(tài)計(jì)算利用網(wǎng)格內(nèi)有效軌跡點(diǎn)的平均車速作為計(jì)算指標(biāo)，計(jì)算公式為：

(1)

1.2.2 交通狀態(tài)的判別

文獻(xiàn)[26]根據(jù)車速將交通狀態(tài)劃分為暢通(vi≥25 km/h)、緩慢(15 km/h≤vi<25 km/h)、擁堵(vi<15 km/h)3個(gè)等級(jí)。

為了研究交通狀態(tài)在時(shí)間維度上的變化規(guī)律，本文選取早高峰時(shí)段7：00—8：00，以10 min為間隔，根據(jù)瞬時(shí)車速，由式(1)計(jì)算vi，計(jì)算結(jié)果如圖3所示，圖3中紅、黃、綠色的車速范圍分別為[0,15)、[15,25)、[25,120) km/h。

圖3 7：00—8：00時(shí)段的交通狀態(tài)分布

從圖3可以看出：6個(gè)時(shí)段內(nèi),部分網(wǎng)格交通狀態(tài)均呈暢通狀態(tài)，部分網(wǎng)格交通狀態(tài)為持續(xù)擁堵?tīng)顟B(tài)，部分網(wǎng)格交通狀態(tài)在暢通、緩慢、擁堵間多次變化，為識(shí)別每個(gè)網(wǎng)格在時(shí)間維度上的演變規(guī)律，本文通過(guò)聚類方法對(duì)每個(gè)網(wǎng)格不同時(shí)段的交通狀態(tài)進(jìn)行聚類分析。

2 交通狀態(tài)的演變模式識(shí)別與分析

2.1 K-Means聚類

為研究交通狀態(tài)在空間維度和時(shí)間維度上的演變特征，通過(guò)K-Means聚類算法識(shí)別交通狀態(tài)的演變模式，采用歐式距離計(jì)算網(wǎng)格之間的距離，將距離相近的網(wǎng)格分為一類，即將交通狀態(tài)演變模式相似性較高的網(wǎng)格劃分為一類。歐式距離計(jì)算公式為：

(2)

式中：dip為網(wǎng)格i到網(wǎng)格p之間的歐式距離；xik為網(wǎng)格i第k(k=1,2,…,6)個(gè)時(shí)段的交通狀態(tài)值，其中暢通xik=1、緩行xik=2、擁堵xik=3；xpk為網(wǎng)格p第k個(gè)時(shí)段的交通狀態(tài)值。

本文采用逐個(gè)試驗(yàn)法分別選取2、3、4、5、6、7個(gè)聚類中心進(jìn)行對(duì)比分析，最終根據(jù)聚類中心的交通狀態(tài)特征選擇了4個(gè)聚類中心，并以聚類中心的交通狀態(tài)演變模式代表該類網(wǎng)格的交通狀態(tài)演變模式。

2.2 聚類分析結(jié)果

4個(gè)聚類中心的交通狀態(tài)隨時(shí)間的變化特征如表1所示。根據(jù)不同交通狀態(tài)時(shí)間維度的變化特征，將網(wǎng)格的交通演變模式分為持續(xù)暢通型、輕度緩行型、持續(xù)緩行型、持續(xù)擁堵型4種類型。比如：聚類中心2，該類網(wǎng)格在7：00—8：00時(shí)段每隔10 min的交通狀態(tài)變化依次為緩行暢通緩行緩行暢通緩行，則定義該類網(wǎng)格的交通演變模式為輕度緩行型。

表1 聚類結(jié)果

2.3 時(shí)間維度特征分析

根據(jù)表1對(duì)網(wǎng)格類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，每類網(wǎng)格數(shù)目及占比如圖4所示。由圖4可以看出：研究區(qū)域總體交通狀態(tài)較好，網(wǎng)格內(nèi)交通狀態(tài)變化幅度不大。

圖4 每種聚類的網(wǎng)格數(shù)及百分比

2.4 空間維度特征分析

從空間維度分析網(wǎng)格交通狀態(tài)演變特征，并挖掘部分區(qū)域交通狀態(tài)演變的內(nèi)在原因，將網(wǎng)格空間分布圖與部分網(wǎng)格的百度路網(wǎng)圖進(jìn)行組合[27]，如圖5所示。從圖5可以看出：輕度緩行型及持續(xù)緩行型區(qū)域主要分布在一環(huán)路以內(nèi)。持續(xù)擁堵區(qū)域整體分布較為分散，相對(duì)集中在天府廣場(chǎng)旁邊的人民東路/西路附近，如東城根南街與人民西路交匯的上下游路段、人民中路一段(2條單行道)、人民東路-順城大街交叉口。

圖5 不同類型網(wǎng)格空間分布及成都市部分持續(xù)擁堵區(qū)域百度路網(wǎng)圖

東城根南街與人民西路交匯的上下游路段較短，長(zhǎng)度僅有180 m，路段的蓄車能力不足，若上下游信號(hào)配時(shí)不協(xié)調(diào)，易導(dǎo)致路段車輛車速緩慢，甚至發(fā)生擁堵；同時(shí)道路兩側(cè)商店密集，吸引了大量行人，雖然該路段設(shè)有人行道，仍存在行人通行與機(jī)動(dòng)車通行的相互干擾問(wèn)題，加劇了路段的擁堵。

人民中路一段周邊有四川省圖書(shū)館、四川省科技館、天府廣場(chǎng)等文化休閑設(shè)施，該區(qū)域交通流量較大，加之該路段為單行道，單向3車道，其中1車道為公交車專用道，有限的道路資源不能滿足機(jī)動(dòng)車通行需求，因此成為持續(xù)擁堵區(qū)域。

人民東路-順城大街交叉口周邊商場(chǎng)密集，交通流量較大，且該交叉口空間范圍較大，進(jìn)口道與出口道距離為100 m，雖然交叉口內(nèi)設(shè)置了待行區(qū)，但過(guò)大范圍的交叉口依然影響交叉口的通行效率，增加了交通擁堵風(fēng)險(xiǎn)。

3 結(jié)論

1)以網(wǎng)格為單位估計(jì)交通狀態(tài)比將軌跡與路網(wǎng)進(jìn)行匹配更具可操作性。本文基于網(wǎng)格模型對(duì)成都市的交通狀態(tài)進(jìn)行分析，為交通狀態(tài)估計(jì)提供了新的視角。

2)通過(guò)K-Means算法將相似網(wǎng)格分類，將交通狀態(tài)分為持續(xù)暢通型、輕度緩行型、持續(xù)緩行型和持續(xù)擁堵型4種類型。其中持續(xù)暢通型網(wǎng)格占比較大，主要集中在成都市二環(huán)路；輕度緩行型及持續(xù)緩行型主要分布在一環(huán)路以內(nèi)；持續(xù)擁堵區(qū)域整體分布較為分散。

3)早高峰時(shí)段7：00—8：00成都市交通狀況良好，天府廣場(chǎng)人民東路/西路附近為連續(xù)擁堵區(qū)域，需要在交通管理和控制上有所側(cè)重。