[发明专利]一种考虑路段关键度的城市区域路网运行状态评价方法

说明书

本专利公开了一种考虑路段关键度的城市区域路网运行状态评价方法方法，包括，步骤一：获取浮动车GPS数据及固定检测器数据并预处理；步骤二：城市路网重要路段识别；步骤三：城市路网薄弱路段识别；步骤四：城市路网关键路段识别及分层；步骤五：城市路网运行状态指数构建。本专利通过考虑衡量路段重要程度的交通流量和衡量路段薄弱程度的平均速度变异系数，对路段的关键度进行了聚类划分，对路网的拥堵评价更贴合实际，且更敏感。

技术领域

本发明涉及城市道路交通中的运行状态评价领域，具体涉及一种从城市区域路网交通指标参数中提取信息，并运用聚类的方法对路段的关键度进行划分，从而对区域路网的运行状态进行评价的方法。

背景技术

随着城市化的发展和机动化进程的加快，我国的机动车保有量迅速增长，城市道路交通网络所面临的拥堵问题日益严重。通过对城市路网拥堵状态进行评价，有助于从总体上把握交通拥堵程度及拥堵的影响范围和发展蔓延的趋势，为交通管理部门分析和研究拥堵现象提供理论依据；也有助于交通管理部门合理引导公众的交通需求，提高关键路段的通行能力，并制定有效的拥堵缓解应急措施，从而缓解交通拥挤程度，改善道路服务水平，减少出行延误，降低环境污染。

浮动车技术(Floating Car Data,FCD)的发展，为识别和评价路网交通拥堵状况，进而缓解道路交通拥堵问题提供了极大的便利。利用浮动车技术，可以实时采集车辆的位置、速度、加速度、转向角等信息，从而对车辆的轨迹进行重构，并计算得到每条路段的实时平均速度等信息。而固定检测器技术作为检测交通数据的一种传统技术，通过安装在路网横断面的检测器装置可以获取通过截面车辆的数据信息。将浮动车和固定检测器采集的交通信息进行数据融合，可以在一定程度上减少单一检测手段存在的误差，从而提高采集信息的准确度和可靠性。

在以往的研究中，重点考虑的是路段或路口的时空特征，采用路段平均行程速度、交叉口延误、平均行程时间延误等参数，运用模糊评价的方法对路段或路网的运行状况进行评价。这种方法对城市道路的拓扑特征和结构特征考虑不足，且参数的权重和隶属度函数的选取依赖于专家经验，具有很强的主观性，容易造成与实际不符的现象。例如，北京、广州的拥堵指数采用车公里数为权重对拥堵里程比例进行加权计算得到，该方法易于计算和理解，但在计算时仅考虑了最拥堵等级的路段，忽略了其他等级路段的影响。另外，基于机器学习和神经网络对交通拥堵进行判别的方法，其实时性和稳定性不能得到保证，在模型的训练过程中容易陷入局部最优。

考虑到道路交通的随机性、动态性和复杂性，即使是道路等级相同的路段，不同的节点或路段受路网结构和交通流分布的影响，在路网中的作用并不相同。

因此，现有技术中需要一种能够考虑不同路段对于路网拥堵程度的影响不同，而更加贴近实际交通运行状况的拥挤评价方法。

发明内容

本发明正是基于现有技术的上述需求而提出的，本发明要解决的技术问题是克服现有技术主观性较强、未考虑道路特性及实时性较差的缺点，充分利用道路交通信息，提出一种贴近实际交通运行状况的交通拥挤评价方法。

为了解决上述问题，本发明提供的技术方案包括：

一种考虑路段关键度的城市区域路网运行状态评价方法方法，所述方法包括如下步骤：

步骤一：获取浮动车GPS数据及固定检测器数据并预处理

在本步骤中，所述浮动车GPS数据通过浮动车上设置的GPS模块来获取；所述固定检测器数据通过设置在路段上的固定检测器来获取；获取原始数据后，对原始数据进行预处理，所述预处理包括修复丢失的数据；

步骤二：城市路网重要路段识别

要应用路段交通流量来衡量路段的重要程度，即某时段某路段的流量越高，便认为该路段在路网中的作用越重要；ID路段在t时段的流量q_ID,t由固定检测器直接采集；