基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法技术

本发明专利技术属于数据挖掘技术和交通状态判别领域，具体的说是一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法。该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；步骤二、快速路卡口数据预处理；步骤三、提取卡口对通行车辆记录；步骤四、计算路段单车行程速度；步骤五、计算路段区间平均速度；步骤六、区间平均速度短期预测；步骤七、计算快速路实时交通指数；步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。本发明专利技术具有实时性好、适用性强、准确性高的优点，利用卡口数据计算快速路实时交通指数，方便出行者和交通管理部门对当前交通运行状态进行科学而高效的判别。

Calculation method of real-time traffic index for Urban Expressway Based on bayonet data

The invention belongs to the field of data mining and traffic state discrimination, and is specifically a method of calculating the real time traffic index of Urban Expressway Based on the card port data. The method includes the following steps: Step 1, obtaining the fast track card data, step two, fast track card data preprocessing, step three, extracting the record of the traffic vehicle, step four, calculating the single travel speed of the road section; step five, calculating the average speed of the section interval; step six, interval average speed short-term prediction. Step seven, calculate the real-time traffic index of freeway; step eight, divide the congestion level according to the real-time traffic index of expressway. The invention has the advantages of good real-time, strong applicability and high accuracy. It is convenient for travelers and traffic management departments to discriminate the current traffic state scientifically and efficiently by using the card port data to calculate the real time traffic index of express road.

【技术实现步骤摘要】
基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法
本专利技术属于数据挖掘技术和交通状态判别领域，具体的说是一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法。
技术介绍
近年来，我国城市快速路交通需求迅速增长，与此同时，城市道路建设步伐却较为缓慢，导致一些路段交通拥堵频发，车辆运输效率显著下降，给人们的日常出行带来了不便和影响。为了便于交通管理者全面把握交通运行状态，合理引导社会公众出行，缓解城市快速路的交通压力，对城市快速路开展交通运行状态实时评价，构建并发布科学、客观的快速路交通指数显得尤为重要。交通指数，也称交通拥堵指数TCI(TrafficCongestionIndex)，是一种在统计间隔内，能够对道路网交通运行状况进行定量化评估，综合反映交通拥堵程度的概念性指数值。目前，交通指数在国内外已经有很多成功的应用经验：欧洲大多数国家以路段速度为核心计算交通拥堵指标，并每月统计发布一次；我国上海、北京、深圳等国内城市也研究了不同定义、不同算法的交通指数；需要说明的是，现有交通指数是根据各自所在城市的实际特点进行定义和计算的，不同城市的交通指数间不具有可比性，且参数换算指标的过程均较为复杂，不便于公众理解。这些城市大多通过获取出租车GPS数据来计算路网交通流指标。但由于出租车与社会车辆在驾驶习惯、行驶路线等方面存在一定的差异，可能造成计算误差。例如：快速路上出租车样本量不足，往往使得计算和评估结果与实际情况存在偏差，或因无样本而不能计算指数。此外，现有交通指数的实时性较差，用于计算的数据统计时段距离指数发布的时间存在时间差。
技术实现思路
本专利技术提供了一种实时性较强、灵活性良好、便于理解的基于卡口数据的城市快速路交通指数计算方法，克服了已有交通指数实时性较弱、适用性较差、难以理解等不足。本专利技术技术方案结合附图说明如下：一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；步骤二、快速路卡口数据预处理；步骤三、提取卡口对通行车辆记录；步骤四、计算路段单车行程速度；步骤五、计算路段区间平均速度；步骤六、区间平均速度短期预测；步骤七、计算快速路实时交通指数；步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。所述的步骤一的具体方法如下：从数据库中获取快速路卡口数据；所述的快速路卡口数据包括快速路卡口位置信息和车辆通过记录，均存在卡口编号即KKBH字段；其中所述的卡口位置信息包括：卡口编号、监控方向、所属道路、位置坐标；车辆通过记录包括：车牌号码、过车时间、行驶方向、卡口编号。所述的步骤二的具体方法如下：根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据；由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口系统允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤也需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除，将车辆通过记录先后按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据所述的步骤三的具体方法如下：按照行驶方向将快速路的通过车辆分为上行和下行，定义向北或向东行驶为上行，向南或向西行驶为下行；根据监控方向和位置坐标将相邻卡口两两配对，构建不同方向上的卡口对位置序列：和卡口对表示车辆在上行方向上先经过卡口再经过卡口卡口对表示车辆在下行方向上先经过卡口再经过卡口以5分钟为统计周期，提取在当前时段t内先后经过两个相邻卡口的所有车辆记录。所述的步骤四的具体方法如下：按照卡口对序列查找当前时段t内每一个卡口对的通过车辆记录总数当时，路段上没有车辆通过；当时，设车辆i经过卡口对中卡口的时刻为经过卡口的时刻为则该辆车在卡口对的行程时间为：路段的长度为：式中R＝6371.004km，(Xa,Ya)、(Xb,Yb)分别为卡口和的经纬度坐标；计算路段单车行程速度为:所述的步骤五的具体方法如下：当卡口对的通过车辆数时，路段的区间平均速度为自由流下的速度或发生交通阻塞时的速度判别依据为历史数据库中上一周相同天相同时段相同路段的速度选择；其中，历史数据库中的初始区间平均速度为实地调查交通状态验证得到；当时，将路段单车行程速度按照数值大小进行排序，筛除异常数据后计算所有车辆行程速度的调和平均值，即为路段的区间平均速度，计算公式如下：式中：为单车行程速度；所述的步骤六的具体方法如下：利用非参数回归法选取当前时段以及前3个时段的路段流量和区间平均速度作状态向量，与历史数据库中相应时刻的区间平均速度计算欧式距离，进行相似度匹配，根据预测结果得到下两个时段的区间平均速度：所述的步骤七的具体方法如下：对3个相邻时段的区间平均速度进行加权计算，得到具有实时性的区间平均速度：式中α,β,γ为权数；快速路实时交通指数TCI计算公式：所述的步骤八的具体方法如下：根据步骤七得出的快速路实时交通指数TCI，结合城市快速路交通运行特点，为城市快速路交通拥堵状态划分等级，拥堵等级分为严重拥堵、拥堵、缓行、基本畅通和畅通。本专利技术的有益效果为：1、精确性高：本专利技术通过获取快速路的卡口数据实时计算交通指数，卡口设备系统可以采集到全部类型的车辆，相比出租车GPS数据更加完整而精确。2、适用性强：本方法仅需通过快速路卡口数据构建历史数据库，计算并预测路段区间平均速度即可实现交通指数的计算，对于安装了卡口监控系统的城市均可具有可行性。3、实时性好：本专利技术通过实时的快速路卡口数据计算路段当前时段的区间平均速度，并对未来两个时段进行预测，加权平均后得出指数发布时刻的区间平均速度，更具有实时性。4、便于理解：相对现有的计算过程复杂、指标换算关系不易理解，且实时性较差的指数计算方法而言，本专利技术仅在区间平均速度参数的基础上构建而成，方法过程简单，易于计算和理解。附图说明图1为本专利技术提供的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法的总体流程图。具体实施方式参阅图1，一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；从数据库中获取快速路卡口位置信息以及2017年12月的快速路车辆通过记录，卡口位置信息包括以下字段：卡口编号KKBH、监控方向JKCX、所属道路SSDL、位置坐标X,Y等；车辆通过记录包括：车牌号码CPHM、过车时间GCSJ、行驶方向XSFX、卡口编号KKBH等。步骤二、快速路卡口数据预处理；由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口系统允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除。可将车辆通过记录按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据。根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，例如表1，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据。表1CPHMGCSJXSFXKKBHSSDL吉A*****2017-12-2007:08:50.0004500011010000东部快速路吉A*****2017-12-2007:12:57.0004500011012000东部快速路吉A*****2017-12本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；步骤二、快速路卡口数据预处理；步骤三、提取卡口对通行车辆记录；步骤四、计算路段单车行程速度；步骤五、计算路段区间平均速度；步骤六、区间平均速度短期预测；步骤七、计算快速路实时交通指数；步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。

【技术特征摘要】
1.一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获取快速路卡口数据；步骤二、快速路卡口数据预处理；步骤三、提取卡口对通行车辆记录；步骤四、计算路段单车行程速度；步骤五、计算路段区间平均速度；步骤六、区间平均速度短期预测；步骤七、计算快速路实时交通指数；步骤八、根据快速路实时交通指数划分拥堵等级。2.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤一的具体方法如下：从数据库中获取快速路卡口数据；所述的快速路卡口数据包括快速路卡口位置信息和车辆通过记录，均存在卡口编号即KKBH字段；其中所述的卡口位置信息包括：卡口编号、监控方向、所属道路、位置坐标；车辆通过记录包括：车牌号码、过车时间、行驶方向、卡口编号。3.根据权利要求2所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤二的具体方法如下：根据卡口编号对车辆通过记录和卡口位置信息进行有效的匹配，将卡口位置信息中的所属道路字段添加到车辆通过记录中，并删除错误上传的车辆行驶数据；由于卡口监控设备会受到外界一些因素的干扰导致车辆牌照不能被准确识别，从而产生无效数据；卡口系统允许摄像头一次性拍摄多张照片，因此造成同一车辆的多条重复记录，此步骤也需要将这些无效数据与冗余数据从数据库中删除，将车辆通过记录先后按照车牌号码和过车时间进行排序，删除无效数据。4.根据权利要求1所述的一种基于卡口数据的城市快速路实时交通指数计算方法，其特征在于，所述的步骤三的具体方法如下：按照行驶方向将快速路的通过车辆分为上行和下行，定义向北或向东行驶为上行，向南或向西行驶为下行；根据监控方向和位置坐标将相邻卡口两两配对，构建不同方向上的卡口对位置序列：和卡口对表示车辆在上行方向上先经过卡口再经过卡口卡口对表示车辆在下行方向上先经过卡口再经过卡口以5分钟为统计周期，提取在当前时段t内先后经过两个相邻卡口的所有车辆记录。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲昭伟，王鑫，宋现敏，李志慧，陈永恒，陶鹏飞，白乔文，袁咪莉，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22