[发明专利]基于大规模浮动车数据的城市快速道路车速离散辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于大规模浮动车数据的城市快速道路车速离散辨识方法，步骤10)获取快速路附近的浮动车数据；步骤20)划分速度计算单位；步骤30)区分快速路和辅路数据；步骤40)计算快速路速度离散性；步骤50)建模分析道路设施特征对速度离散空间分布特征的影响；步骤60)提出基于速度离散性的路网交通安全服务水平评价方法。该城市快速道路车速离散辨识方法探索道路设施特征中影响速度离散特征的因素，并结合平均速度和速度离散性，提出快速路交通安全服务水平评价方法。

主权项

1.一种基于大规模浮动车数据的城市快速道路车速离散辨识方法，其特征在于，该城市快速道路车速离散辨识方法包括以下步骤：步骤10)获取快速路附近的浮动车数据：将快速路划分为多个路段，划分原则为各路段性质相近且所属长度区间为[x1,x2]米；取得所述快速路所在地区的浮动车数据，与划分后的快速路路段数据导入同一GIS图中；建立快速路路段缓冲区，将空间上落于缓冲区范围内的浮动车数据判定为在快速路附近行驶的车辆产生的GPS点，按路段分别存储筛选出的浮动车数据，以备后续计算；步骤20)划分速度计算单位：在每一路段上，以GPS点的车辆ID这一属性来判断该点所属的车辆，同时，以相邻轨迹点间相隔t分钟为临界时间，将同一车辆轨迹划分为多条轨迹链，以消除同一车辆多次驶入同一路段却只判定为一次出行的可能；步骤30)区分快速路和辅路数据：由于交通流在高峰与平峰时期呈现不同的特征，将研究时间段分为3个部分，分别是早高峰7:00‑9:00，晚高峰16:30‑19:30和平峰12:00‑14:00；计算各条轨迹链的平均速度，即所有相邻点间隔的速度和除以间隔数量，将该平均速度赋予该轨迹链中的每一个轨迹点，以此为依据统计出轨迹点速度的高峰和平峰分布图；理论上快速路和辅路的速度分布均呈单峰状的正态分布，那么所述速度分布图应呈“双峰”的形态，双峰的低谷便是两者速度交汇的临界位置，选取此作为区分快速路和辅路数据的临界速度，得到结果后同样按路段进行存储；步骤40)计算快速路速度离散性：所述速度离散性分以路段为单位和以车辆为单位两种，以路段为单位的指标采用标准差，以车辆为单位的采用“加速噪声”；步骤50)建模分析道路设施特征对速度离散空间分布特征的影响：进行实地调查或参照电子地图，统计各路段的道路设施特征；对因变量——速度离散性的成因进行解释；所述的两种速度离散性指标中，“加速噪声”的取值积压在0附近，需要对其取对数，展开可进一步利用的信息；路段车速标准差则直接采用，不作进一步处理；分别建立线性模型和对数‑线性模型，在两者中选取出较优模型，进而分析快速路速度离散性的影响因素；步骤60)提出基于速度离散性的快速路交通安全服务水平评价方法：速度离散性可以反映车辆间的速度差异或同一车辆行驶过程中的速度变化，提供关于快速路安全水平的关键信息，选取其与平均车速作为服务水平评价指标，采用二维K‑means聚类实现服务水平评价，根据聚类结果中平均速度和速度离散性的相对取值，将路段交通安全服务水平划分为n级。