[发明专利]一种基于局部异常因子的城市交通拥堵路段检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及城市智能交通领域，尤其涉及一种基于局部异常因子的城市交通拥堵路段检测方法。

背景技术

随着城市交通的高速发展，如何有效调节交通拥堵情况，优化道路使用率，提高人们出行效率，成为了城市智能交通领域的研究重点。而这其中一个关键的技术就是检测出城市交通异常拥堵的道路，即通过一定技术方法检测出城市交通中出现异常拥堵的路段。公交路线一般可以覆盖整个城市路网比较主要的路线，并且公交车行驶的路线不会因道路情况而改变，因而公交车运行的GPS数据可以反映出城市交通的真实情况。本发明利用从公交车GPS数据中提取出恰当的特征值来计算路段的局部异常因子，进而检测出城市交通中的异常路段，这些检测出的异常路段可以为城市规划提供重要的信息。但现有的技术中，没有利用局部异常因子的方法来检测异常拥堵的交通路段，也缺乏利用海量的公交GPS数据来进行交通异常拥堵路段的检测方法，因而不利于提供交通信息服务。

发明内容

本发明的目的主要针对上述现有研究的一些不足之处，提出一种基于局部异常因子的城市交通拥堵路段检测方法，通过对公交车GPS数据处理，提取出能够反映路段交通情况的特征值，计算出路段的局部异常因子，进而检测出城市中异常的交通路段，为城市交通规划提供有效信息。

本发明是通过以下技术方案达到上述目的：一种基于局部异常因子的城市交通拥堵路段检测方法，其包括如下步骤：

1)划分时空段，得到了m*n个时空段；

2)对公交车GPS数据进行预处理，提取出能够代表交通特征的特征值，每个时空段可表示为

3)计算每个时空段的局部异常因子，每个时空段可表示为：

4)提取异常时空段；

5)依据4)中的异常时空段，计算每个路段的异常指数；

6)根据5)中路段异常指数进行排序，得到前T个异常路段，T为预先设置的阈值；

7)输出前T个异常路段。

步骤1)具体包含如下步骤：

1.1)划分路段：利用城市公交线路数据将城市路网划分为m个路段，将公交线路的两个站点及中间的线路作为一个路段；

1.2)划分时段：依据城市公交运行时间表，将一天划分为n个有效时间段。

步骤2)中的提取特征值步骤包括:

2.1)计算每个时空段公交运行的平均速度

2.2)计算每个时空段在两个站点停留时间的平均值

步骤2.1)中计算时空段的平均速度公式：

其中s是由经纬度计算得到的两个相邻站点之间的距离，t为公交车在两段之间运行时间，v_i为一辆公交车的行驶速度，为所有车在该时空段的平均速度，d为公交车在该时空段行驶的总数量。

步骤2.2)中的停留时间公式：

其中st_1i和st_2i为时空段中两个相邻站点的停留时间，和为所有车在该时空段的平均停留时间，为公交车在时空段的两个站点平均停留时间，d为公交车在该时空段行驶的总数量。

步骤3)计算每个时空段的局部异常因子包括以下步骤：

3.1)对输入的m*n个时空段TS，将每条线路每个时间段的时空段划分为一组数据D，计算对象p的k距离，表示为distance_k(p)，并得到对象p的第k距离邻域N_k(p)；

3.2)计算D中两个对象的可达距离，公式如下：

reachdis_k(p，o)＝max{distance_k(o)，d(p，o)}

3.3)计算对象p的局部可达密度，公式如下：

其中，|N_k(p)|表示对象p的第k距离邻域的对象个数；

3.4)计算对象p的局部异常因子LOF，公式如下：

3.5)重复步骤3.1)-3.5)，直到计算出所有时空段的局部异常因子；

步骤3.1)中计算数据D中对象的k邻域方法步骤为；

3.1.1)计算数据D中每两个对象的欧式距离，表示为dist(p，o)；

3.1.2)将对象p与其他对象的欧式距离排序，第k个最小距离即为k距离，表示为distance_k(p)；

3.1.3)得到对象p的k邻域，公式为：