[发明专利]一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法

摘要

本发明提供一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法，其步骤如下：A：对城市交通数据及车辆轨迹数据预处理；B:将城市进行区域划分，统计区域间的交通流量，构建城市交通流量网络；C：挖掘城市关键交通流量不平衡区域；D：对城市关键交通流量不平衡区域的交通流量溯源，挖掘关键区域的流量树结构；E：提出区域流量贡献评价方法，对相应区域的流量贡献进行评价，衡量不同层次的不同节点对目标关键节点的流量贡献。本发明能够有助于理解城市交通流量的组织和汇聚过程，为城市交通管理和调控提供一定的评价方法，能够定位城市交通流量疏解的关键区域，为城市交通拥堵问题的解决和城市道路交通的疏解决策提供方法支撑。

主权项

1.一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法，其特征在于：其步骤如下：步骤A：对城市交通数据及车辆轨迹数据预处理；本发明基于满足以下要求的各个测定时刻的城市交通数据及车辆轨迹数据：(a)城市交通网络拓扑结构数据，包括城市区域的经纬度坐标，城市道路信息，包括路段编号、路段长度、路段车道数和路段的起止点，城市路口信息，包括路口编号和路口经纬度坐标；(b)车辆轨迹数据，包括车辆ID信息，车辆在不同时刻采集到的位置经纬度信息及相应的时间戳，若数据源为出租车则还应包含车辆的营运状态信息，如空车/载客；现实采集到的数据往往是有缺失及有错误的，这时候需要运用数据补偿、数据筛选方法对数据进行预处理，保证每个轨迹及其相应的位置和时间信息的正确性和完整性；根据研究的实际需要设定相应的时间窗口进行数据筛选，选出满足时间窗口要求的车辆轨迹数据；步骤B：将城市进行区域划分，抽取车辆轨迹的起始点O和终止点D，统计区域间的交通流量，从而构建城市交通流量网络；针对筛选出的满足时间窗口要求的车辆轨迹数据，提取轨迹的起始点O点和终止点D点，O点和D点的提取方法根据数据源如出租车轨迹数据、社会车辆数据、网约车数据和车载导航数据有所不同，提取的数据应包括轨迹数据ID、起始点O的经纬度坐标及时间戳、终止点D的经纬度坐标及时间戳；将城市进行区域划分，分为互不重叠且能够完全覆盖整个城市面积的复数个区域，每个区域有其经纬度坐标范围和相应的区域编号，该区域编号是唯一的；区域划分的具体方法根据具体问题有所不同，能划分为规则的棋盘型，也能按照Voronoi图方法；网络中节点为城市中划分出的区域，连边为区域间由交通需求形成的交通流量，连边为有向边，其方向从起点O所在的区域指向终点D所在的区域，连边的权值为区域间交通流量的大小；统计区域间的交通流量并不断更新相应的城市交通流量网络，例如对于一条轨迹，其起始点为O₁，终止点为D₁，起点O₁的经纬度坐标在区域i中，终点D₁的经纬度坐标在区域j中，区域i和j为不同区域，则表示存在一人次从区域i指向区域j的流量，以区域i和区域j作为顶点的边权值加1；步骤C：挖掘城市关键交通流量不平衡区域；针对所建立的城市交通流量网络，分析网络中节点的流量特点，根据不同的交通流量管控需求和交通管理应用场景，例如交通管制、交通拥堵缓解，挖掘出流量网络中相应的关键流量不平衡节点，即城市的关键交通流量不平衡区域，在本发明中，将城市关键交通流量不平衡区域考虑为三种类型的区域：交通流量集中区域、交通流量汇聚区域和交通流量异质区域；交通流量集中区域是指交通流量相对较大的区域，这些区域的特点是区域的总体交通流量，包括到达区域的交通流量和离开区域的交通流量比较大，可能在城市中属于枢纽区域，承担着流量交互的重要城市功能，在所建立的城市交通流量网络模型中，用网络中节点的强度s来衡量交通流量的大小，节点的强度是指与其直接相连的所有边，不区分连边的方向的边权之和，一般节点i的强度用s_i表示，通过比较流量网络中节点强度的大小，能确定强度较大的节点，例如能选取节点强度最大的前5个节点，这些节点所对应的区域即为交通流量集中区域；交通流量汇聚区域是指到达区域的交通流量相对大的区域，这些区域的特点是对交通流量具有强的吸引特性，在交通流量聚积时可能形成交通拥堵诸交通问题，需要加强交通流量的管理和控制，在所建立的城市交通流量网络模型中，用网络中节点的入强度来衡量到达区域交通流量的大小，节点的入强度是指与节点相连且方向指向该节点的边的权重之和，一般节点i的入强度用表示，通过比较流量网络中节点入强度的大小，能确定入强度较大的节点，例如能选取节点入强度最大的前5个节点)，这些节点所对应的区域即为交通流量汇聚区域；交通流量异质区域是指到达与离开区域的交通流量之差相对大的区域，这些区域的特点是流入和流出区域的交通流量在数量上具有大的差异，具有强的不平衡特点，在所建立的城市交通流量网络模型中，用网络中节点的入强度和出强度之差来衡量区域交通流量异质的程度，节点的入强度与上述一致，节点的出强度是指与节点相连且方向不指向该节点的边的权重之和，一般节点i的出强度用表示，通过比较流量网络中节点入强度与出强度差值的大小，能确定异质程度大的节点，例如能选取节点入强度与出强度之差最大的前5个节点，这些节点所对应的区域即为交通流量异质区域；此外，还能运用该步骤,结合城市交通的路况数据，识别指交通拥堵程度为严重的区域，比如道路拥堵指数高的区域诸瓶颈区域，对拥堵严峻区域进行挖掘；步骤D：运用城市交通流量网络，对城市关键交通流量不平衡区域的交通流量溯源，挖掘关键区域的流量树结构；在所建立的城市交通流量网络中，由于网络中不同区域的流量具有时间和空间的连续性和耦合性，不同区域间的居民可能在流量网络中进行移动，使得不同区域间的交通流量产生变化，因此研究网络中关键流量不平衡区域的流量来源，并评价和估计网络中不同节点对此不平衡区域的流量贡献；针对上述挖掘出的城市关键交通流量不平衡区域，运用网络分析的方法，结合所建立的城市交通流量网络，对关键交通流量不平衡区域的流量需求进行溯源：在城市交通流量网络中，与关键交通流量不平衡区域所对应的节点为关键节点，将距关键节点的跳数即hop为1的节点定义为第1层次节点，将距关键节点的跳数为2的节点定义为第2层次节点，将距关键节点的跳数为3的节点定义为第3层次节点，以此类推，能根据不同城市交通流量网络的实际特点选取分析的层数；每一层次所包含的节点数量也能根据研究的需要进行挖掘，一般情况下每一层次应包含与上一层次直接相连，跳数之差为1的所有节点，由于城市流量网络规模庞大和流量复杂性，使得在实际处理中包含所有节点在实现时具有高的复杂度，因此，对于每一层次的所有节点，依据节点的实际入流量大小进行排序，设置每一层次节点数量的阈值，选取该阈值内的数量的节点作为该层次的节点，从而得到关键区域的流量树结构；步骤E：基于上述流量树结构，提出区域流量贡献评价方法，对相应区域的流量贡献进行评价，衡量不同层次的不同节点对目标关键节点的流量贡献；对于城市交通流量网络中的节点k_i，节点的入流量是指从其他节点流入不平衡区域的流量总和，即为节点的入强度sⁱⁿ(k_i)，节点的出流量是指从该节点流向其他节点的流量总和，即为节点的出强度s^out(k_i)；假设关键流量不平衡区域所对应的目标关键节点为k₀，通过上述方法进行交通流量溯源，得到该节点对应的流量树结构，对于其中的第l层次，该层中的节点集合为p为该层中节点的数量，取正整数，则该层次中相应节点的入流量集合为出流量集合为不同层次间节点的连边表示层次间交通流量的连接，例如从第l+1层次中第m个节点指向第l层次中第i个节点的连边表示为其相应的交通流量大小即为该边的边权，记为在上述的流量树结构中，假设存在从第n层次中第j个节点层层连接至目标关键节点k₀的一条路径该路径中节点集合为其中下标j，h，p，q，r分别为相应层次中的节点编号，不同层次节点之间连边的流量的集合为则对于该路径中的第l层次中节点和第l‑1层次中的节点定义从节点向节点的流量的传递比例为：式中，为连接节点和节点的连边的流量，为节点的出流量，该式表示节点的流量传递到节点的可能比例；在该路径中，从节点到节点k₀的流量传递比例为该路径节点集中不同层节点之间流量传递比例的累积，即：因此，在本发明中，定义从第n层次的节点的交通流量沿着路径通过各个层次节点的传递，对目标关键节点k₀的流量贡献为：实际上，从第n层次的节点通过各个层次节点的连边到达目标关键节点k₀的路径往往不止一条，节点沿着每一条路径都能对目标节点形成相应的流量贡献，因此节点对目标节点k₀的流量贡献应为通过所有路径的流量贡献总和，假设从节点通过各个层次节点的连边到达目标关键节点k₀的路径共有P条，则节点对目标节点N₀的流量贡献为：对于上述流量树结构的每一层次，理论上该层次中的所有节点对目标关键节点的流量贡献之和应为100％，但是在实际应用中由于复杂程度诸限制，只能在每一层次中选取一预定数量的相对重要的节点，将这些节点作为该层次中的节点；由于距离目标关键节点的跳数不同以及节点流量的大小差异，每一层次的节点对于目标关键节点的流量贡献大小有所不同，在应用流量树结构进行流量溯源和调控时，需要明确每一层次中的节点对于目标节点的流量贡献大小，从而确定目标节点的流量树结构分析范围；因此，定义在上述流量树结构第m层次节点对于目标关键节点k₀的流量贡献为C(m)，假设该层次中的节点集为L(m)，则第m层次节点的流量为该层次中所有节点分别对目标关键节点k₀的流量贡献的总和，即：评价和确定城市交通流量网络关键节点的流量树结构中不同层次节点对于目标关键节点的流量贡献，能挖掘和发现不同层次节点中对目标关键节点流量贡献最大的节点及其相应的区域，同时，能将不同层次间对于目标关键节点流量贡献程度进行比较，研究得到目标关键区域交通流量的影响范围，有助于理解城市交通流量的组织和汇聚过程，能够定位城市交通流量疏解的关键区域，为城市交通拥堵问题的解决和城市道路交通的疏解决策提供方法支撑。