[发明专利]一种基于速度采样数据的区域交通拥堵评价方法

说明书

本发明提出一种基于速度采样数据的区域交通拥堵评价方法，借助车载GPS或其他装置获取包含瞬时速度及对应地理位置的车辆行驶数据；将对应城市的地理空间划分为不同的区域，并将采集到的数据按时间段投影到地图的对应区域；对于每一时段上落在各区域中的所有数据，计算这一时段该区域的平均交通速度；对于每一有效区域，以其在所有时段上交通速度的最小值、最大值和平均值为基准，将任意时段该区域的交通速度转化为一个代表拥堵严重程度的指数，测算出区域拥堵程度，便于不同时间和区域之间的比较分析。

技术领域

本发明涉及一种评价方法，尤其涉及一种基于速度采样数据的区域交通拥堵评价方法。

背景技术

近几年，随着城市人口的扩张和汽车保有量的增加，许多大城市的交通拥堵问题日渐严重。多地政府积极寻求治理拥堵的对策，由城市规模扩大引发的一系列社会问题也成为研究热点。随着信息技术和智能设备的不断发展，车载设备、智能传感设备和监控设施的技术升级和全面覆盖提供了更大量、更直接、更多元的数据支撑。各类城市交通数据和数据挖掘技术有望为解决城市拥堵问题提供新的思路。基于城市的速度时空分布数据构建交通拥堵指数，有利于更好地掌握城市交通状况、分析拥堵特征、探讨拥堵成因并制定相应的对策。然而现有技术中，缺乏通用的、可进行时空细粒度分析的量化指标评价方法。

发明内容

本发明提出一种基于速度采样数据的区域交通拥堵评价方法，既能考虑各级道路在等级和容量上的差异，也能将不同时间和空间上的交通拥堵程度统一到统一区间内，方便进行不同时段及不同区域之间的对比分析。具体包括以下步骤：

步骤1、借助车载GPS装置、智能手机传感器或其他道路信息采集装置采集包含瞬时速度及对应时刻地理位置等信息的车辆道路行驶数据，以提供城市的速度时空分布数据基础；

步骤2、针对获取的城市速度时空分布数据，按一定时间粒度(该粒度可自定义)将所有数据划分为不同的时间段，针对该数据对应的城市地理范围，将其按照一定空间粒度(该粒度可自定义)划分为若干小区域；针对不同时间段的所有道路交通数据，将其按照地理位置信息投影到某一特定区域；

步骤3、对于每一时段上落在有效区域中的所有数据，可取均值来近似得到这一时段该区域的交通速度vi；

步骤4、对于任意有效区域，计算其在所有时段上的交通速度最小值、最大值，以及平均值，某区域在一天所有时段上的最大交通速度为v_max，最小交通速度为v_min，平均交通速度为v_avg；

步骤5、对于选定区域某一时段上的速度v_i，通过计算交通拥堵指数v′来反映交通拥堵程度：

该指数数值范围在[-1,1]之间，该数值为0则说明该区域在此时刻的交通速度处于平均状态，该值大于0说明该时刻该地区与全天平均交通状态相比较拥堵，该指数越大说明该区域在此时刻越拥堵，该值小于0说明该时刻该地区与全天平均交通状态相比较畅通，数值越小说明该区域在此时刻越畅通。

步骤6、为更符合日常认知习惯，对v′进行线性变化，将其映射至0-100之间，最终的拥堵指数θ如下：

θ＝(v′+1)*50

θ与拥堵程度成正比，θ＝0表示完全畅通，θ＝50表示速度处于全天平均水平，θ＝100则表示极端拥堵。

本发明的有益效果在于：

1.由于本发明的评价方法是数据驱动型，在智能设备快速发展的背景下，数据收集方便、灵活、及时，基于车辆速度采集的拥堵指数可以做到实时计算，且时空粒度均可调。