[发明专利]基于浮动车数据的宏观路网交通状态评价方法

摘要

基于浮动车数据的宏观路网交通状态评价方法，涉及宏观交通流领域。本发明应用安装有全球卫星定位系统(GPS)设备的浮动车系统进行行程时间数据的采集，再利用地理信息系统技术进行数据处理，获得测度各项交通状态评价指标，然后分别依次构造评价目标函数、指标向量、理想区间向量，确定评价指标权重值模，最后利用投影寻踪方法确定宏观路网交通状态的评价等级。本发明所使用的评价指标为4个，分别是：最小平均行程时间Tm、路网运行阻尼系数η、路网拥堵指数C和主干道交通状态参量S。本发明实现了针对城市路网运行状态的宏观评价，为交通管理、交通规划和决策提供了有效的分析工具，使得城市宏观路网交通状态评价更加完整、可靠。

主权项

1.基于浮动车数据的宏观路网交通状态评价方法，其特征在于，应用安装有全球卫星定位系统(GPS)设备的浮动车系统进行行程时间数据的采集，再利用地理信息系统技术进行数据处理，获得测度各项交通状态评价指标，然后利用宏观路网交通状态评价模块进行评价，其中宏观路网交通状态评价模块包括：目标函数构造模块(1)、指标向量构造模块(2)、理想区间向量构造模块(3)、评价指标权重值确定模块(4)、评价等级确定模块(5)；利用前述所构建的评价模块进行宏观路网交通状态评价，基于浮动车数据的宏观路网交通状态评价方法的具体步骤如下：1)数据获取，以交通网格为单位将城市路网划分为若干个区域，应用安装有全球卫星定位系统(GPS)设备的浮动车系统采集行程时间数据，在地理信息系统(GIS)技术支持下，运用宏观交通流理论计算各评价指标；2)构造评价目标函数，选用评价标准所控制的n个指标来综合评价城市路网交通状态，由此构造模型的目标函数，即：F(x)＝[f₁(x)，f₂(x)，...f_j(x)，...，f_n(x)]^T                          (1)式中：F(x)为目标函数，f_j(x)为第j个指标，j＝1，2，...，n；3)构造指标向量，即代表评价区域的各项评价指标值：F_k＝[f_1，k，f_2，k，...f_j，k，...，f_n，k]^T                            (2)式中：F_k为评价区域指标向量，k表示第k个评价区域，k＝1，2，...，u，u为评价区域个数；4)构造理想区间向量，利用每一等级各评价指标阈值构成理想区间向量，确定宏观路网交通状态评价等级划分标准，即：式中：F_i^*为理想区间向量，i＝1，2，...，m，m为等级个数，f_j，i^*表示第i个等级第j个标准指标所对应指标变化区间，a_j，i，b_j，i分别为第i个等级第j个标准指标所对应指标变化区间的下限值和上限值；5)确定评价投影方向，在各标准等级理想区间内，利用均匀随机数产生若干个样本值，并对各指标进行无量纲化处理，利用投影寻踪法确定其一维投影值z(i)；然后，用实数编码加速遗传算法(RAGA)推求最佳投影方向a^*；用到的公式如下：式中：z(i)为一维投影值，{x(i，j)|i＝1，2，...，m；j＝1，2，...n}为利用均匀随机数产生若干个样本值，a＝(a(1)，a(2)，...，a(n))为投影方向；6)建立基于Logistic曲线的等级评价模型，确定评价区域的交通状态评价等级；根据最佳投影方向的估计值a^*推求第i个样本的投影值z^*(i)；按公式(5)求解等级计算值y^*(i)，对y^*(i)取整数，即得到该评价区域交通状态宏观评价的等级；根据z^*(i)和样本对应的标准等级y(i)的散点图建立基于Logistic曲线的等级评价模型；其中y^*(i)的计算公式如下：式中：y^*(i)为第i个评级区域的等级计算值；最高等级N为该曲线的上限值；z^*(i)为第i个样本的投影值；α、β为待定参数，其数值可由公式(6)确定。