[发明专利]一种区间分析交通指数系统

说明书

本发明公开一种区间分析交通指数系统，包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块。本发明提供的一种区间分析交通指数系统，根据路网结构和设备的分布情况，并运用大数据构建交通指数算法的模型，并计算不同区域范围的交通指数，计算的交通指数具有准确性高的特点，能够真实反映各道路的实际交通状况，为人们出行提供可靠的参考依据。

技术领域

本发明属于道路交通分析技术领域，涉及到一种区间分析交通指数系统。

背景技术

交通指数是交通拥堵指数或交通运行指数(Traffic Performance Index，即“TPI”)的简称，是综合反映道路网畅通或拥堵的概念性指数值。相当于把拥堵情况数字化。交通指数取值范围为0～5，分为五级。其中0～1、1～2、2～3、3～4、4～5分别对应“畅通”、“基本畅通”、“缓行”、“较拥堵”和“拥堵”五个级别，数值越高表明交通拥堵状况越严重。

交通指数能够帮助居民判断出行时间消耗，比如在畅通状况下，从一个地点到另一个地点的时间为30分钟，那么当路网处于中度拥堵的时候，就要多预留出大约30分钟的时间提前出门以免迟到。

交通指数是集交通拥堵空间范围、持续时间、严重程度的为一体的综合性数值，交通管理者及交通参与者可以通过交通指数，得到全路网或者区域路网的交通状态，以便及时采取有效措施，减少拥堵的发生。

交通指数的算法核心指标是平均速度和交通流量。平均速度有两种计算方式：1)互联网数据提供2)根据相邻卡口过车数据计算，无论是那种方式都存在一定的缺陷。现有互联网数据是来源于用户定位导航的数据，当样本数量很少时，往往并不能反映出真实的路况，例如，当一段道路上只有很少的车辆在行驶，而恰好有些是新手司机，驾驶速度慢，导航的数据平均速度低，导致计算出这条道路的交通指数偏大。而根据相邻卡口过车数据计算的误差更大，因为计算的依据是同一辆车经过相邻卡口的时间差，但是由于某些特殊原因，车辆在路面上可能会有一些停靠或者耽搁，通过这段路程的时间变长，平均速度变低，导致计算出来的交通指数不准确，不能够反映出真实的路况。

发明内容

本发明的目的在于提供的一种区间分析交通指数系统，解决了现有技术中交通指数统计的准确性差的问题，无法反映道路的真实的交通状况。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种区间分析交通指数系统，包括大数据检索分析引擎、区间自动匹配生成模块、Oracle数据库、路况接入服务模块、区间路况分析模块、互联网路况分析模块、web服务端和交通指数分析模块；

所述大数据检索分析引擎与区间自动匹配生成模块连接，区间自动生成模块与Oracle数据库连接，区间路况分析模块分别与大数据检索分析引擎和Oracle数据库连接，Oracle数据库分别与互联网路况分析模块连接，web服务端分别与区间路况分析模块、互联网路况分析模块和交通指数分析模块连接，所述交通指数分析模块与Oracle数据库连接，所述互联网路况分析模块与路况接入服务模块连接；

所述大数据检索分析引擎用于存储整个高速路网的过车数据，并实时接收存储、过车数据中匹配区间的关键属性；

所述区间自动匹配生成模块用于根据道路和方向定时提取当前日期的前3天的过车数据，按照号牌号码分组，按过车时间顺序，查询每辆车在同一道路同一方向上的行车轨迹数据P1,P2,P3,...,Pm，并遍历轨迹数据，分析每两条过车信息,按照起、止点位代码生成待筛选区域信息；

所述Oracle数据库用于存储筛选的区间信息，并存储Arcgis地图服务根据区间的终点与起点的经纬度，结合道路矢量数据生成区间的空间信息，并存储各区间内的区间限速值以及区间的里程数；