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    基于出租車GPS數(shù)據(jù)的城市道路擁堵判別

    2013-08-21 11:49:28郭雪婷秦艷麗
    交通信息與安全 2013年5期
    關鍵詞:經(jīng)緯度出租車路段

    郭雪婷 秦艷麗 雷 震

    (1.華南理工大學工商管理學院 廣州510640;2.廣西大學數(shù)學與信息科學學院 南寧530004)

    0 引 言

    近年來,隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展以及城市化進程的推進,我國城市的交通擁堵現(xiàn)象日益嚴重,特別是在一些大城市,交通擁堵似乎成為城市的頑疾。針對城市道路交通擁堵問題,國內(nèi)外學者進行了廣泛的研究。Meyer等[1]建立了一些主要城市區(qū)域的擁堵指標。Lindley等[2-3]根據(jù)道路路段以及城市區(qū)域的不同特點,基于充分的調(diào)查數(shù)據(jù),對擁堵指數(shù)中的參數(shù)進行了設計。鄧衛(wèi)等[4]基于高速公路交通突變理論,提出了在確認交通擁堵出現(xiàn)的同時判別交通擁堵類型的算法。佟炳勛[5]從交通擁堵與道路服務水平的關系出發(fā),對道路交通擁堵進行了界定。劉夢涵[7]采用累計Logistic回歸法建立了道路交通擁堵強度評價模型。王曦[8]針對交通流速度變量存在混合分布的特點,建立了基于高斯混合分布的交通擁堵評價模型。此外,許多學者使用模糊數(shù)學工具對城市道路的擁堵度進行模糊識別,以此判斷道路交通擁堵情況[9-12]。在前人研究的基礎上,模型運用矩形邊界法來識別道路,利用出租車的行駛速度能夠直接、準確反映道路交通狀態(tài)的特點,并根據(jù)道路的隸屬度客觀、有效的反映交通擁堵的實際狀態(tài)。

    1 基于出租車GPS數(shù)據(jù)的擁堵判別模

    1.1 數(shù)據(jù)說明

    模型中的原始數(shù)據(jù)主要保存了出租車上裝配的GPS終端所采集的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括序號、車牌號碼、GPS時間、經(jīng)度、緯度、車輛狀態(tài)(空車、重車)、車輛速度、車輛方向(8個方向)等信息。原始數(shù)據(jù)見表1。

    表1 原始GPS數(shù)據(jù)Tab.1 The original GPS data

    表中status字段為出租車的空重車狀態(tài),當值為0時表示車的狀態(tài)為空車,當值為1時表示車的狀態(tài)為重車。由于出租車特殊的行駛特性,部分信息不能真實的反映道路交通狀況,必須進行奇異數(shù)據(jù)的排除。出租車有載客和空載2種狀態(tài)。當出租車載客時,駕駛員為了增加營業(yè)額,通常試圖以較快的速度到達目的地。這種狀態(tài)下的GPS信息可以比較真實的反映道路交通運行狀態(tài)。但是當出租車空載時,駕駛員往往處于覓客中,通常不會以較快的速度行駛,甚至停車待客。此時的GPS信息不能如實反映道路交通運行狀況,是奇異數(shù)據(jù)。因此,對原始GPS數(shù)據(jù)中車輛狀態(tài)status為0(空車)且行駛速度很小的數(shù)據(jù)進行剔除。深圳市位于東經(jīng)113°52′~114°21′,北緯22°27′~22°39′,基于縮短數(shù)據(jù)查詢時間以及提高整體運算性能等方面的考慮,將所有數(shù)據(jù)點的jd減掉114°,wd減掉22°。優(yōu)化后的數(shù)據(jù)見表2。

    表2 優(yōu)化后的GPS數(shù)據(jù)Tab.2 The optimized GPS data

    1.2 設定擁堵標準

    1.2.1 劃分交通擁堵度等級

    根據(jù)交通流的分布特性并參考國內(nèi)外相關標準,將城市路網(wǎng)交通擁堵度劃分為以下5個等級:I級:堵塞。車輛速度極低,幾乎不能前行,始終有車輛排隊,基本飽和或超飽和;II級:擁堵。車輛運行速度較低,延誤較大,始終有車輛排隊,延誤基本可以接受,飽和度較高。III級:較擁堵。車輛運行車速較低,有一定延誤,排隊現(xiàn)象時有出現(xiàn),車流不穩(wěn)定;IV級:較暢通。車輛運行受外界制約較小,車流比較穩(wěn)定;V級:暢通。車輛自由行使,無排隊現(xiàn)象出現(xiàn)。

    1.2.2 設定擁堵標準

    將交通擁堵評判指標分為五級:堵塞、擁堵、較擁堵、較暢通、暢通。設集合U1,U2合分別表示路段和路口交通擁堵度,根據(jù)其隸屬度的大小,規(guī)定:Ui≥0.9為“堵塞”;0.75≤Ui≤0.9為“擁堵”;0.5≤Ui≤0.75為“較擁堵”;0.35≤Ui≤0.5為“較暢通”;Ui<0.35為“暢通”。

    1.3 擁堵路段、路口及其擁堵時段的篩選模型

    1.3.1 路段識別

    在將GPS定位點匹配到具體路段上時,采用了邊界矩形的判斷法。以每條路段的2個頂點以及描述其形狀的多個點確定一個矩形區(qū)域,稱為該路段的邊界矩形。

    1)對于南北或東西走向的道路,直接用矩形框來識別(如圖1、2)。實際操作時,只需要存儲矩形框?qū)蔷€上的2個頂點,即最小經(jīng)緯度(minjd,minwd)和最大經(jīng)緯度(maxjd,maxwd),就可以存儲道路的經(jīng)緯度信息。例如,車輛某一時刻發(fā)出一個包含經(jīng)緯度信息(jd,wd)的GPS數(shù)據(jù),如果該數(shù)據(jù)滿足minjd<jd<maxjd、minwd<wd<maxwd,那么其經(jīng)緯度點就落入這個矩形框,即可判斷這一時刻車輛行駛的道路。

    圖1 東西向Fig.1 East-west

    圖2 南北向Fig.2 North-south

    2)然而在實際情況中,不是所有的道路都是東西或南北走向的,因此用平行四邊形框來識別道路,通過存儲4個頂點的經(jīng)緯度來確定平行四邊形框。如圖3,直線的函數(shù)表達式分別為

    假設車輛發(fā)出的GPS數(shù)據(jù)信息是(jd,wd),如果該點落入圖3的平行四邊形框,則該點在直線L1的下方,在直線L2的上方,并且minjd<jd<maxjd。

    圖3 其他方向Fig.3 Other directions

    通過以上2種方法就可以快速地識別道路的信息,并保留了路段本身的形狀信息,因此具有實時性和準確性。

    1.3.2 計算一輛出租車通過某路段的平均速度第j輛出租車通過第i條路段的平均速度為

    式中:t1為出租車進入目標路段的第一個GPS數(shù)據(jù)信息中的時間;t2為出租車離開目標路段前的最后一個GPS數(shù)據(jù)信息 中的時間。l為該路段的長度,記路段的經(jīng)度范圍為jd∈[α1,α2],wd∈[β1,β2],地球半徑為R地,則I的計算公式如下。

    1.3.3 計算某路段平均行程速度

    1.3.4 擁堵狀態(tài)判別

    2 應用實例(以深圳市的局部地區(qū)道路為例)

    2.1 確定區(qū)域內(nèi)所有路段和路段長度

    對選定區(qū)域內(nèi)的出租車GPS數(shù)據(jù)進行奇異數(shù)據(jù)剔除之后,采用邊界矩形法選取了選定區(qū)域內(nèi)的88條路段(road1-road88)進行擁堵判別。由于傾斜道路的識別和判斷在程序中實現(xiàn)需要的時間很長,為了節(jié)省計算機運行時間,僅僅取南北和東西走向的道路作為實例。路段劃選取效果如圖4中矩形框選出的路段:

    圖4 路段選取Fig.4 The selection of roads

    2.2 計算24 h內(nèi)通過88條路段所需的平均時間

    通過Matlab編程計算通過24 h內(nèi)通過88條路段所需的平均時間,具體算法如下:

    圖5 平均速度計算算法Fig.5 Algorithm for calculating average speed

    在以上程序流程圖中i=1,2,3,…,88表示88條路,j=1,2,3,,…,n表示經(jīng)過第i某條路的車輛數(shù),s表示車輛在某路段上行駛的距離,l為路段的長度則表示第j輛車經(jīng)過第i條路時的平均速度表示所有經(jīng)過第i條路的車輛的平均速度。

    2.3 擁堵判別結果

    利用上述算法,計算88條路段分別在24 h內(nèi)的平均行程速度,以road1為例,計算結果如表3:

    由表3得出road1的擁堵時段為03:00-04:00時、04:00-05:00時、07:00-08:00時。同樣,可以得到所有88條道路的擁堵狀態(tài)和擁堵時段。

    表3 每條道路的擁堵狀態(tài)Tab.3 The congestion state of each road

    將篩選出的擁堵路段及路口在散點圖中畫出,見圖6,加粗矩形框中的路段為擁堵路段,圈出的路口即為擁堵路口。

    圖6 判別結果Fig.6 Discriminant result

    3 結 論

    3.1 模型優(yōu)點

    1)模型中利用出租車GPS數(shù)據(jù)中的0,1狀態(tài)變化剔除奇異數(shù)據(jù),并針對出租車GPS數(shù)據(jù)信息具有準確性和實時性的特點,利用分區(qū)搜索和邊界矩形法相結合的方法較好地識別出不同的路段和路口。

    2)模型考慮到不同路段由于路況等不同,對不同路段設定了不同的擁堵標準。

    3.2 模型結果分析

    1)對擁堵路段路口的分析。該模型篩選出的一些擁堵的路段和路口與深圳市電子地圖匹配后,發(fā)現(xiàn)某些路段的確在日常交通中經(jīng)常出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象,如梅林路、中康路、紅荔路、華富路。

    2)對擁堵時段的分析。該模型篩選出的擁堵時段不是很理想。導致這種結果的原因可能是選取的路段長度太短,這樣出租車通過這條路段所花時間很短,以致沒有出租車在這段路上行駛時的GPS信息,從而影響了最終的篩選結果。

    3.3 模型不足之處及改進方向

    1)因為不同級別的道路設計速度、道路速限、可容納車流量等因素有所不同,所以應將城市快速路、主干路、次干路和支路的道路功能劃分與路段劃分結合起來。

    2)在對城市交通狀態(tài)進行指標設定時,由于出租車GPS數(shù)據(jù)的限制,只考慮了出租車的行程速度,這樣考慮不夠全面。若給出道路的通行能力和紅綠燈等信息,則應結合道路的飽和度、排隊長度及出租車的運行延誤、時間占有率、二次停車率等指標對道路的擁堵狀況進行更全面的分析。

    [1] Meyer,Michael.Alternative methods for measuring congestion levels[R].Symposium on Curbing Gridlock-peak-period Fees to Relieve-Traffic Congestion,Washington D C:Transportation Research Board,1993.

    [2] Lindley,Jeffrey.Urban freeway congestion:quantification of the problem and effectiveness of potential solutions[J].ITE Journal,1987,57(1):27-32.

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    [4] 鄧 衛(wèi),李峻利.高速公路常發(fā)性與偶發(fā)性交通擁堵的判別[J].東南大學學報.1994,24(2):60-65.

    [5] 佟炳勛.交通擁堵與道路服務水平[J].道路交通與安全,2004(4):10-14.

    [6] 劉夢涵,于 雷,張雪蓮,等.基于累計Logistic回歸道路交通擁堵強度評價模型[J].北京交通大學學報,2008,32(6):53-56.

    [7] 蔣金亮,宋 瑞,李 晉,等.基于DEA的城市道路交通擁堵評價[J].交通信息與安全,2011,29(3):10-14.

    [8] 王 曦,祝付玲.基于高斯混合分布的交通擁堵評價模型[J].公路交通科技,2011,28(2):127-132.

    [9] 夏 雪,鄧 衛(wèi),胡啟洲.城市道路路段交通擁擠的模糊評價及對策[J].科技與經(jīng)濟,2007,9(4):117-119.

    [10] Francois,Mi,Willis,Dev Ren Qiliang.Research on H-fuzzy evaluation method for traffic congestion of city road-network[C]∥Information Management and Industrial Engineering,Taipei:ICIII,2008.

    [11] 龍小強,譚云龍.基于模糊綜合評價的城市道路交通擁堵評價研究[J].交通工程與安全.2011(11):114-116.

    [12] 張一鳴,尹春橋,王 鵬.基于模糊推理的交通擁堵判別方法[J].交通工程,2012(2):64-69.

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