基于建成環(huán)境和低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的路段行程時(shí)間估計(jì)

鐘紹鵬，何璟，朱康麗，鄒延權(quán)，雋海民

(1.大連理工大學(xué)，交通運(yùn)輸學(xué)院，遼寧大連116024；2.北京交通大學(xué)，交通運(yùn)輸學(xué)院，北京100044；3.重慶市交通規(guī)劃研究院，重慶400000；4.大連市國(guó)土空間規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司，遼寧大連116011)

0 引言

近年來(lái)，路段行程時(shí)間估計(jì)已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)、交通需求預(yù)測(cè)與管理等方面研究的熱點(diǎn)。路段行程時(shí)間估計(jì)方法起源較早，在各項(xiàng)研究中，有關(guān)路段行程時(shí)間估計(jì)的研究大多是通過(guò)復(fù)雜模型、數(shù)據(jù)分析方法以及仿真模型等進(jìn)行的。

模型構(gòu)建方面，Hellinga等[1]將總行程時(shí)間分解為行程路線上各個(gè)路段的行程時(shí)間。定義一個(gè)似然函數(shù)模型求解行程路線上每個(gè)路段的最可能行程時(shí)間；在此基礎(chǔ)上，Jenelius 等[2]對(duì)參數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)，其中參數(shù)考慮了道路交通條件方面的因素；Dell'Orco等[3]提出一個(gè)基于時(shí)間的離散交通流模型，同時(shí)結(jié)合元啟發(fā)式算法，提出一種全新的網(wǎng)絡(luò)流量分配模型，提高了預(yù)測(cè)真實(shí)性。對(duì)于路段行程時(shí)間的估計(jì)問(wèn)題，浮動(dòng)車數(shù)據(jù)往往是用途較廣、可靠性較高的方法之一。Hofleitner 等[4]結(jié)合浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，用極大似然估計(jì)法對(duì)各分布參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，使得估計(jì)的參數(shù)與歷史浮動(dòng)車數(shù)據(jù)觀測(cè)的條件概率乘積成正比。除了建立統(tǒng)計(jì)模型以外，Zheng等[5]還利用探測(cè)車提取得到的低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù)以及實(shí)際路段行程時(shí)間數(shù)據(jù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)通過(guò)該路段車輛的完整路段行程時(shí)間進(jìn)行了估計(jì)。近年來(lái)，路段行程時(shí)間的估計(jì)方法更趨于多樣化，Ma 等[6]提出一種從路段行程時(shí)間分布中估計(jì)出行時(shí)間概率分布的廣義馬爾可夫鏈方法，并考慮時(shí)間和空間的相關(guān)性；Rahmani 等[7]結(jié)合斯德哥爾摩的出租車數(shù)據(jù)研究了路段行程時(shí)間估計(jì)的靈敏度，提出一種同時(shí)解決路徑推理和行程時(shí)間估計(jì)問(wèn)題的定點(diǎn)公式。此外，交通仿真在路段行程時(shí)間的估計(jì)中也有所應(yīng)用，Liu等[8]利用明尼蘇達(dá)大學(xué)開(kāi)發(fā)的一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和存檔系統(tǒng)，然后利用存檔的交通數(shù)據(jù)，提出一種基于仿真模型的路段行程時(shí)間估計(jì)算法。

可以看出，現(xiàn)有基于建立模型進(jìn)行估計(jì)的方法，大多結(jié)合交通流理論中排隊(duì)論及延誤等概念，在研究過(guò)程中考慮道路網(wǎng)中各種交通參數(shù)以及引起延誤的各種交通因素；基于數(shù)據(jù)分析的方法一般是在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上采用線性回歸模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、卡爾曼濾波模型等科學(xué)方法進(jìn)行相應(yīng)研究[9]。

上述研究雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)路段行程時(shí)間的估計(jì)，但是研究過(guò)程中更多考慮的是交通狀態(tài)、道路參數(shù)及歷史行程時(shí)間數(shù)據(jù)等，很少有研究者探討建成環(huán)境屬性因素對(duì)路段行程時(shí)間的影響。而建成環(huán)境會(huì)通過(guò)影響出行者的出行目的地、出行頻率、出行方式、出行路線等方面，最終影響路段行程時(shí)間，這對(duì)城市交通規(guī)劃與管理具有重要意義。因此，迫切需要建立一個(gè)考慮城市建成環(huán)境的路段行程時(shí)間估計(jì)模型，對(duì)建成環(huán)境影響進(jìn)行定量刻畫，從而進(jìn)一步為路段設(shè)施改進(jìn)提供相關(guān)依據(jù)。最近，Zhong 等[10]針對(duì)城市建成環(huán)境，分別應(yīng)用全局回歸模型和GWR模型對(duì)影響路段行程時(shí)間的主要因素進(jìn)行深入研究，結(jié)合城市土地利用特性，有效解決了建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間影響的空間異質(zhì)性問(wèn)題。雖然在一定程度上解決了建成環(huán)境影響下路段行程時(shí)間的估計(jì)問(wèn)題，但并沒(méi)有針對(duì)行程時(shí)間在路段上的分布提出估計(jì)方法。此外，先前基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)估計(jì)路段行程時(shí)間的研究往往需要收集車輛的速度、方向角等多種信息，而針對(duì)缺少上述信息的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)通常無(wú)法得到較好的估計(jì)結(jié)果。

鑒于此，本文以低頻浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的位置數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立建成環(huán)境因素與行程時(shí)間之間的函數(shù)關(guān)系，將周邊包括學(xué)校、醫(yī)院在內(nèi)的各種設(shè)施以及下游交叉口等影響因素作為直接影響路段行程時(shí)間的變量，在不需要速度等GPS數(shù)據(jù)的條件下完成路段行程時(shí)間的估計(jì)。同時(shí)，與傳統(tǒng)的基于GPS坐標(biāo)和時(shí)間數(shù)據(jù)估計(jì)行程時(shí)間的方法不同，本文方法不需要對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行車輛路徑推測(cè)與路徑匹配，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建模，簡(jiǎn)化了計(jì)算過(guò)程，對(duì)于不同交通狀況具有普遍適用性。此外，本文將研究路段劃分為多個(gè)節(jié)段，研究路段行程時(shí)間的分布情況，用路段上浮動(dòng)車車輛數(shù)分布情況代替距離作為路段行程時(shí)間分配系數(shù)，提高了路段行程時(shí)間估計(jì)結(jié)果的精度。最后，通過(guò)遼寧省丹東市振興區(qū)錦山大街的實(shí)例來(lái)驗(yàn)證本文提出的方法并分析建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間的影響。

1 基于建成環(huán)境和低頻浮動(dòng)車的路段行程時(shí)間估計(jì)方法

浮動(dòng)車系統(tǒng)是一項(xiàng)重要的區(qū)間交通參數(shù)檢測(cè)技術(shù)[11]，利用GPS裝置實(shí)時(shí)獲取車輛的速度、位置、方向等信息，具有建設(shè)周期短、數(shù)據(jù)精度高、覆蓋范圍廣、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)便于與車輛調(diào)度、監(jiān)控系統(tǒng)共享GPS/GIS 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。浮動(dòng)車系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)處理中心進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，數(shù)據(jù)處理中心利用地圖匹配、路徑推測(cè)等相關(guān)模型、算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立浮動(dòng)車位置數(shù)據(jù)和城市道路的時(shí)空關(guān)系，利用交通流理論等相關(guān)知識(shí)，最終得到浮動(dòng)車所經(jīng)過(guò)路段的行程時(shí)間等交通狀態(tài)信息。本文使用浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的次數(shù)估計(jì)路段行程時(shí)間，故對(duì)所得數(shù)據(jù)包含的信息量要求較低，對(duì)于缺少速度、方向角信息的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)也可以進(jìn)行估計(jì)。

1.1 建立發(fā)送報(bào)告次數(shù)與行程時(shí)間的關(guān)系

一般來(lái)說(shuō)，在路段越擁堵、行程時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)的路段上，浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的可能性越大，將浮動(dòng)車在路段上發(fā)送報(bào)告這一事件作為隨機(jī)變量，同時(shí)將路段劃分成若干個(gè)節(jié)段，從而建立浮動(dòng)車在各節(jié)段發(fā)送報(bào)告的次數(shù)與該節(jié)段行程時(shí)間之間的關(guān)系。

已知，浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的時(shí)間間隔是固定的，則每個(gè)浮動(dòng)車在任意時(shí)刻發(fā)送報(bào)告的可能性一致，設(shè)浮動(dòng)車在任意時(shí)刻發(fā)送報(bào)告的頻率均為ε，則ε可表示為

式中：T為浮動(dòng)車兩次發(fā)送報(bào)告之間的時(shí)間間隔(s)；ε為浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的頻率(s-1)。

將研究路段劃分為K個(gè)節(jié)段，易知在任意一個(gè)節(jié)段xk內(nèi)，浮動(dòng)車在該節(jié)段xk匯報(bào)其位置的可能性ρx與該浮動(dòng)車在該節(jié)段xk的行程時(shí)間t(xk)成正比，即

如果浮動(dòng)車在某個(gè)節(jié)段處停留時(shí)間大于u個(gè)發(fā)送報(bào)告周期，即t(xk)＞uT，其中，u∈Z+,且，則u為最少發(fā)送報(bào)告的次數(shù)，其發(fā)送報(bào)告次數(shù)為u+1次的可能性ρux為

假設(shè)在研究的時(shí)間段內(nèi)，路段的交通狀態(tài)不變，也就意味著車輛在各節(jié)段的行程時(shí)間均相同。因此，把浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)路段上每個(gè)節(jié)段都分別作為一個(gè)隨機(jī)事件，假設(shè)浮動(dòng)車在這一交通狀態(tài)不變的時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)是無(wú)差異的，則可以認(rèn)為多個(gè)浮動(dòng)車經(jīng)過(guò)節(jié)段是獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)，服從伯努利分布。當(dāng)時(shí)，在經(jīng)過(guò)各節(jié)段的車輛總數(shù)m中發(fā)送報(bào)告的車輛數(shù)為nx的概率px為

式中：nx-mu為除去前u個(gè)周期內(nèi)發(fā)送報(bào)告的次數(shù)后，在節(jié)段內(nèi)再次發(fā)送報(bào)告的車輛數(shù)，且0＜nx-mu＜m，即mu＜nx＜m(u+1)，這里假設(shè)，在每一個(gè)節(jié)段，車輛發(fā)送報(bào)告的次數(shù)至多相差1 次，考慮到使用的是低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，這一假設(shè)比較合理。

1.2 路段行程時(shí)間與交叉口及建成環(huán)境的關(guān)系

根據(jù)路段長(zhǎng)度，將路段劃分為若干個(gè)節(jié)段，以往研究中，每一節(jié)段的行程時(shí)間，主要受節(jié)段的相關(guān)屬性影響。節(jié)段屬性包括該節(jié)段的長(zhǎng)度、距離下游交叉口的距離等相關(guān)屬性。在此基礎(chǔ)上，本文特別考慮了建成環(huán)境對(duì)節(jié)段的影響，并使用節(jié)段到建成環(huán)境設(shè)施的距離來(lái)表示。

用一個(gè)線性結(jié)構(gòu)表示與節(jié)段行程時(shí)間相關(guān)的共J種解釋變量(包括路段屬性、交叉口、附近的建成環(huán)境與土地利用等)對(duì)某一節(jié)段行程時(shí)間的影響，即

式中：Aj為影響節(jié)段行程時(shí)間的第j種解釋變量值(m)，包括節(jié)段長(zhǎng)度、節(jié)段距離下游交叉口或建成環(huán)境設(shè)施的距離等；αj為第j種解釋變量對(duì)節(jié)段行程時(shí)間的影響程度(s·m-1)，為待估計(jì)的參數(shù)。具體關(guān)系如圖1所示。

圖1 節(jié)段行程時(shí)間影響變量Fig.1 Segment travel time influence variables

式(6)建立了路段行程時(shí)間與交叉口和建成環(huán)境之間的線性組合關(guān)系。于是估計(jì)各個(gè)節(jié)段的行程時(shí)間就轉(zhuǎn)化成一個(gè)針對(duì)影響程度參數(shù)的極大似然估計(jì)問(wèn)題，即

估計(jì)得到的結(jié)果是各參數(shù)的值，因而根據(jù)式(6)即可求出包括各類建成環(huán)境影響因素的節(jié)段行程時(shí)間，進(jìn)一步再根據(jù)路段和節(jié)段的關(guān)系即可求出建成環(huán)境影響下的路段行程時(shí)間。

1.3 路段行程時(shí)間的分布

根據(jù)路段與節(jié)段的關(guān)系，路段上總的行程時(shí)間可以看作路段各節(jié)段行程時(shí)間的積分，即

式中：S為路段總長(zhǎng)度(m)，ts為路段總行程時(shí)間(s)。因此可知，路段內(nèi)某一段行程時(shí)間是此段內(nèi)各節(jié)段行程時(shí)間的積分，即為第i段到路段起點(diǎn)的距離(m)。

可知觀測(cè)到的在該節(jié)段發(fā)送報(bào)告的車輛數(shù)nx是期望的無(wú)偏估計(jì)，而浮動(dòng)車在該節(jié)段的行程時(shí)間與浮動(dòng)車在路段上各節(jié)段發(fā)送報(bào)告的可能性成正比。所以，可以認(rèn)為浮動(dòng)車在該節(jié)段的行程時(shí)間與浮動(dòng)車在路段上各節(jié)段發(fā)送報(bào)告的次數(shù)成正比，即。進(jìn)而對(duì)一定時(shí)間間隔內(nèi)車輛發(fā)送報(bào)告的總次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，則各分路段的行程時(shí)間與路段總行程時(shí)間的比值等于在這一段車輛發(fā)送報(bào)告的次數(shù)與整條路段上車輛發(fā)送報(bào)告總次數(shù)的比值。

式中：Q1為第1段的行程時(shí)間與路段總行程時(shí)間的比值；t1為第1 段的行程時(shí)間(s)；l1、l2為第1 段和第2段到路段起點(diǎn)的距離(m)；為在節(jié)段xk車輛發(fā)送報(bào)告的次數(shù)(次)。

研究不同路段行程時(shí)間分布時(shí)，仍然沿用上述思路，即認(rèn)為在相同交通狀態(tài)下，車輛通過(guò)兩條或多條路段的任意位置是一獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)。兩個(gè)路段行程時(shí)間的比值根據(jù)同時(shí)經(jīng)過(guò)這兩個(gè)路段的車輛在這兩個(gè)路段上發(fā)送報(bào)告的總次數(shù)之比得到，即

式中：ts1、ts2分別為兩路段的行程時(shí)間(s)；S1、S2分別為兩路段的長(zhǎng)度(m)。這樣就可以得出所有路段之間行程時(shí)間的比值，也就解決了路段間行程時(shí)間分布問(wèn)題。

2 實(shí)例分析

使用遼寧省丹東市內(nèi)603 輛出租車共1868 萬(wàn)條實(shí)際浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，估計(jì)不同時(shí)段影響路段行程時(shí)間的各變量對(duì)應(yīng)參數(shù)值，通過(guò)似然比檢驗(yàn)說(shuō)明建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間影響的顯著性，將各分路段行程時(shí)間累計(jì)得到的完整路徑行程時(shí)間與百度地圖給出值進(jìn)行對(duì)比，證明估計(jì)結(jié)果的合理性。

2.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域位于丹東市振興區(qū)錦山大街丹東市公共交通總公司一公司到丹東市環(huán)境科學(xué)研究院沿線附近，如圖2所示。丹東市位于遼寧省東南部，是位于東北亞中心地帶的沿海、沿江、沿邊城市。錦山大街是丹東城市主干道，全長(zhǎng)2.7 km，沿線共包括10 個(gè)交叉口，多數(shù)為環(huán)型交叉口和無(wú)信號(hào)控制交叉口，交通狀況復(fù)雜，沿線有敬業(yè)高中、朝鮮族中學(xué)、福春街小學(xué)在內(nèi)的多所學(xué)校，婦女兒童醫(yī)院等醫(yī)療場(chǎng)所，以及加油站等便民設(shè)施，選擇其作為研究建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間影響的對(duì)象十分具有代表性。

圖2 研究區(qū)域Fig.2 Study area

2.2 參數(shù)選取與參數(shù)值估計(jì)

將路段劃分為16 個(gè)節(jié)段，同時(shí)將各個(gè)節(jié)段長(zhǎng)度設(shè)定為一個(gè)影響因素。其他影響行程時(shí)間的因素包括交叉口及周邊建成環(huán)境。選取交叉口、學(xué)校、醫(yī)院、診所、加油站這5 類建成環(huán)境設(shè)施，并以各個(gè)節(jié)段到設(shè)施的距離作為變量。為體現(xiàn)到建成環(huán)境設(shè)施的距離越近，車輛通行受影響越大這一特征，把各變量取為距離的減函數(shù)。由于節(jié)段與設(shè)施間的距離遠(yuǎn)到一定程度時(shí)，可以忽略該設(shè)施的影響，因此認(rèn)為距離建成環(huán)境設(shè)施大于1 km 的節(jié)段不再受影響。1 km 范圍內(nèi)各節(jié)段的距離變量值取為1-Ds/1000，Ds為設(shè)施到研究節(jié)段的距離(m)，而1 km 范圍外各節(jié)段的距離變量取為0。對(duì)交叉口的處理是選取節(jié)段到下游交叉口的距離，且每一個(gè)節(jié)段僅有一個(gè)下游交叉口，故任意一個(gè)節(jié)段的交叉口變量個(gè)數(shù)應(yīng)小于或等于1。

為便于觀察參數(shù)值變化，已10 min劃分時(shí)段間隔，故每10 min 得到1 組估計(jì)值，因6:00-6:30 得到的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)量較少，將這3 個(gè)時(shí)段合并為1 個(gè)時(shí)段。各變量值A(chǔ)j代入式(7)和式(8)得到的參數(shù)結(jié)果如表1所示。

表1 行程時(shí)間各參數(shù)估計(jì)值Table 1 Estimated parameters about travel time

表1 中：ID1～I(xiàn)D16 表示錦山大街路段的16 個(gè)節(jié)段，考慮路段本身對(duì)行程時(shí)間的影響，使用這16個(gè)節(jié)段的長(zhǎng)度進(jìn)行參數(shù)估計(jì)；交叉口、學(xué)校、醫(yī)院、診所和加油站變量用來(lái)表示到建成環(huán)境設(shè)施的距離在1 km 以內(nèi)時(shí)，由建成環(huán)境導(dǎo)致的影響程度參數(shù)平均值。

2.3 結(jié)果分析

如表1所示，所有變量的參數(shù)值均為正，驗(yàn)證了建成環(huán)境變量與路段行程時(shí)間是正相關(guān)的。隨著路段行程時(shí)間增加，各建成環(huán)境對(duì)應(yīng)的變量值并沒(méi)有一個(gè)增加的趨勢(shì)，這是因?yàn)樵诼范巫兊酶訐矶聲r(shí)，車與車之間的相互干擾也增加，使得建成環(huán)境的影響表現(xiàn)得相應(yīng)較小。

此外，從表1 中可以看出，表示到交叉口距離變量所對(duì)應(yīng)的參數(shù)值隨時(shí)間的變動(dòng)并不大，說(shuō)明交叉口產(chǎn)生的延誤在早高峰期間較為平均。由于研究范圍內(nèi)僅有一個(gè)交叉口為信號(hào)控制交叉口，故研究中未區(qū)分信號(hào)控制和無(wú)信號(hào)控制交叉口，多數(shù)交叉口實(shí)施無(wú)信號(hào)控制也說(shuō)明交叉口交通狀況基本良好。此外，表1中6:00-7:20學(xué)校所對(duì)應(yīng)的參數(shù)值相對(duì)其他時(shí)段較大，體現(xiàn)了學(xué)生上、下學(xué)產(chǎn)生的機(jī)動(dòng)車停車以及其周圍人流量增加對(duì)道路行程時(shí)間的影響。

與醫(yī)院對(duì)應(yīng)的變量中同樣也可以看出，其參數(shù)估計(jì)值在一定時(shí)段內(nèi)有上升趨勢(shì)，但人們到醫(yī)院就醫(yī)時(shí)間相對(duì)學(xué)生上學(xué)較晚，其出現(xiàn)上升趨勢(shì)的時(shí)間與學(xué)校變量相比較為滯后，尤其是在7:00之后較為明顯，因有些醫(yī)院門診7:30-8:00 開(kāi)始上班，這說(shuō)明就診人流量的增加引起醫(yī)院周圍路段延誤的增加。而醫(yī)院變量比其他變量的參數(shù)估計(jì)值大，這可能是因?yàn)獒t(yī)院正門朝向一般為城市主干道路，而學(xué)校尤其是小學(xué)、幼兒園由于教學(xué)環(huán)境要求，朝向一般為支路；此外，進(jìn)出醫(yī)院的人更愿意乘坐私家車、出租車，車輛停車造成的延誤更加顯著。

2.4 參數(shù)值檢驗(yàn)

本文采用似然比檢驗(yàn)評(píng)估建成環(huán)境解釋變量的合理性。 似然比檢驗(yàn)公式為RLR=，其中，RLR為似然比檢驗(yàn)值，L1為添加建成環(huán)境解釋變量的極大似然值，L2為無(wú)建成環(huán)境變量的極大似然值。得到似然比為

且對(duì)于多參數(shù)的似然比可知，RLR=-2 ln(λ) 服從χ2分布。

此外，為了檢驗(yàn)兩個(gè)模型似然值的差異是否顯著，還需考慮自由度。常用的似然比檢驗(yàn)中，自由度等于在復(fù)雜模型中增加模型參數(shù)的數(shù)目，本文為新增的建成環(huán)境解釋變量數(shù)，即自由度為5。

進(jìn)而根據(jù)χ2分布臨界值表就可以判斷建成環(huán)境的影響是否顯著。對(duì)無(wú)建成環(huán)境解釋變量的極大似然函數(shù)值與添加建成環(huán)境解釋變量的極大似然函數(shù)值分別取對(duì)數(shù)的相反數(shù)進(jìn)行對(duì)比，如表2所示。

表2 有無(wú)建成環(huán)境解釋變量的似然比檢驗(yàn)Table 2 Likelihood ratio test of built environment explanatory variables

2.5 路段行程時(shí)間計(jì)算

用所得參數(shù)，根據(jù)式(6)～式(8)計(jì)算沿錦山大街丹東市公共交通總公司一公司至丹東市環(huán)境科學(xué)研究院的行程時(shí)間，結(jié)果如表3 和圖3所示。整體上看，錦山大街路段行程時(shí)間在6:00-8:00之間呈現(xiàn)了一個(gè)增加的趨勢(shì)，與實(shí)際早高峰現(xiàn)象相符；在接近7:30 時(shí)開(kāi)始出現(xiàn)回落，此時(shí)車輛在路段上的行程速度逐漸增大。

圖3 行程時(shí)間變化圖Fig.3 Changes of travel time

將表3 中估計(jì)所得時(shí)間與百度地圖所測(cè)得的“全長(zhǎng)約2.8 km，大約需要5 min”的行程時(shí)間進(jìn)行比較，結(jié)果基本吻合。從6:00 開(kāi)始，該路段的行程時(shí)間逐漸增加，這也與實(shí)際情況相符，進(jìn)一步驗(yàn)證了考慮建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間影響的合理性。

表3 行程時(shí)間隨時(shí)間變化Table 3 Changes of travel time with time goes by

3 結(jié)論

本文將建成環(huán)境作為路段行程時(shí)間的解釋變量，以浮動(dòng)車發(fā)送報(bào)告的位置數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建模，在不需要速度等GPS 數(shù)據(jù)、不需要對(duì)研究區(qū)域內(nèi)浮動(dòng)車進(jìn)行路徑推測(cè)與路徑匹配的條件下構(gòu)建了建成環(huán)境因素與行程時(shí)間的函數(shù)關(guān)系，并驗(yàn)證了建成環(huán)境因素對(duì)路段行程時(shí)間的影響。以丹東市振興區(qū)錦山大街為例進(jìn)行證明。結(jié)果說(shuō)明，建成環(huán)境的影響對(duì)車輛的路段行程時(shí)間具有較為顯著的增加作用。其中，學(xué)校的影響主要在6:00-7:20這一時(shí)間段，醫(yī)院、診所則集中在7:00-8:00，而交叉口產(chǎn)生的路段行程時(shí)間增量整體較為平均。本文中建成環(huán)境對(duì)路段行程時(shí)間產(chǎn)生的影響，是由于高峰期上學(xué)、就醫(yī)、加油導(dǎo)致的車輛頻繁進(jìn)出和停車造成的，借助本文結(jié)論可以對(duì)學(xué)校、醫(yī)院等設(shè)施的車輛進(jìn)出與停車實(shí)施更加規(guī)范的交通管理措施，以保障車輛正常通行。同時(shí)，本文還給出一種路段行程時(shí)間分布的估計(jì)方法，該方法可用于在建立路段行程時(shí)間歷史數(shù)據(jù)庫(kù)后，使用路段上浮動(dòng)車車輛數(shù)的分布情況代替距離作為路段行程時(shí)間的分配系數(shù)，從而對(duì)路段行程時(shí)間的分布情況進(jìn)行估計(jì)，提高了路段行程時(shí)間估計(jì)結(jié)果的精度。本文利用信息量較為單一的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了建成環(huán)境影響下的路段行程時(shí)間估計(jì)，可為該領(lǐng)域研究提供參考。