一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

An Evaluation Method of Urban Traffic Imbalance Based on Flow Tree Analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法
本专利技术提出一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法，它涉及一种基于流量树分析的城市交通流量网络建模以及对流量不平衡区域的流量贡献评价方法，属于网络科学与交通科学的交叉

技术介绍
现代城市的快速发展和规模不断扩张，使得城市已经具有了较为明显的城市功能分区，例如居民区、工作区、学校以及商业圈等，通常各种功能区之间的分布有空间上的差异，尤其是大城市居民区域工作区域存在距离相对较远的“职住分离”现象，由此产生了大量通勤交通需求，这种通勤需求与居民其他活动产生的各种交通需求一起，构成了城市交通需求。现代大城市日益严重的交通拥堵问题，从根本上来说，是城市交通供给能力与城市居民交通需求严重失衡导致的。仅增加城市道路等基础设施建设难以满足快速增长的机动车保有量和随之而来迅速增长的居民出行需求，因此，缓解城市交通拥堵问题，需要从城市交通供给能力和城市交通需求两端同时出发：一方面，优化公共交通基础设施和服务，使得多种公共交通方式真正发挥其作用；另一方面，研究城市居民出行交通需求的特性，挖掘能够反映居民出行需求的城市交通流量分布，从而支撑制定具有针对性的交通诱导政策、采取加强引导和管控等措施，充分、合理利用现有城市道路资源。现有的计算机通信技术及智能设备的发展及其在交通领域的应用产生了海量的交通大数据，使得对城市居民出行的交通需求及相应的交通流量研究和分析成为了可能。城市交通需求的研究重点之一是研究城市不同区域的交通需求量大小并进行预测，即研究不同区域间OD出行量的估计及其相关影响因素，学者们建立了多种模型对城市不同区域间OD量的预测进行研究和仿真分析。Zipf首先提出了重力模型(gravitymodel)框架来研究城市居民的出行需求分布，该模型需要从实际交通数据中对模型中的关键参数进行拟合。JungWS运用重力模型对韩国的高速公路进行了研究分析。KringsG运用重力模型对城市间的电话通讯量进行了研究。GohS对重力模型进行了修正，并应用修正后的重力模型研究了城市轨道交通系统。StoufferSA提出介入机会模型(interveningopportunitymodel)，研究了人们出行行为与出行距离的关系。DomencichT提出了随机效用模型(randomutilitymodel)，研究了城市出行需求与人们行为之间的关系。SiminiF等人提出了辐射模型(radiationmodel)，作为研究人类出行行为的普适模型，在该模型中，运用随机过程来模拟人们的出行决策，且模型的参数仅仅依赖于人口的分布情况，模型的仿真结果与实证数据得到的结果能够很好地吻合。XiaoyongY等人提出了基于人口权重的机会模型(population-weightedopportunitiesmodel)，能够很好地解释城市内的居民出行距离、出行距离范围限制和出行量等从实证数据中得到的结果，且该模型不需要任何需要调整的参数，从而对城市区域间的交通需求进行建模分析和研究。可以看出，现有对城市居民交通需求及相应实证分析的研究，重点在于考虑城市中“点对点”的两个区域之内交通需求量建模和仿真的研究，较少考虑到城市整体层面上居民的交通需求实际上是不同区域间的交通需求在时间和空间上形成具有连续性的流量网络，较少考虑不同区域间交通需求的相互作用和更为复杂的流量耦合所形成的城市交通流量不平衡的关键区域的影响。本专利技术运用实证交通大数据，对采集到的车辆出行导航轨迹数据进行预处理，提取轨迹的ID、时间戳、起点O和终点D等信息。将城市空间进行区域划分，基于交通出行需求的OD关系和由此产生的交通流量，建立城市交通流量网络模型。网络中节点为城市中划分出的区域，连边为区域间的交通流量，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，边权重为区域间交通流量的大小。基于所建立的城市交通流量网络，挖掘城市中关键的交通流量不平衡区域及其形成特点。针对选定的关键流量不平衡区域，基于城市交通流量网络模型，挖掘该区域的主要流量来源区域，形成具有层次结构的关键区域的流量树。基于对该关键区域的流量树的分析，提出不同层次区域节点对关键区域的流量贡献评价方法，得到对该区域产生重要交通流量影响的源头区域。本专利技术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参考，从而帮助缓解城市交通拥堵问题。
技术实现思路
(一)专利技术的目的本专利技术的目的是：锁定流量不平衡区域，从源头进行诱导调控是解决城市交通拥堵的基本路径之一，本专利技术提供了一种基于流量树分析的城市交通不平衡评价方法，从城市区域间的交通需求角度出发，建立城市流量网络，挖掘城市关键交通流量不平衡区域，建立关键区域流量树结构模型，分析其流量来源及汇聚过程，评价不同层次区域对关键区域的流量贡献，支持从源头进行交通流量诱导调控，为城市交通拥堵问题的解决提供方法支撑。本专利技术的理论基础：城市居民在城市不同区域间出行的交通需求形成了区域之间的交通流，从城市层面来看，不同区域间的交通流在时间上和空间上具有连续性和耦合性，运用网络科学的视角和方法，能够抽象得到一种具有权重的复杂网络模型。通过实证交通数据，建立城市交通流量网络，挖掘关键区域的流量树结构模型，研究城市区域交通流量的来源及汇聚过程，并对其进行量化分析。(二)技术方案本专利技术的技术解决方案是：建立基于流量树分析的城市交通流量网络，进而挖掘不平衡区域的流量来源特点并进行定量评价分析。本专利技术首先对采集到的城市交通数据和车辆出行导航轨迹数据进行预处理，提取轨迹的ID、时间戳、起点O和终点D等信息；将城市空间进行区域划分，基于交通出行需求的OD关系和由此产生的交通流量，建立城市交通流量网络；挖掘城市中关键的交通流量不平衡区域；针对选定的关键交通流量不平衡区域，分析该区域不同层次下的流量来源，建立流量树结构模型；基于流量树分析，提出不同层次节点代表的区域对关键区域的流量贡献评价方法，对主要流量贡献区域进行挖掘。本专利技术是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：步骤A：对城市交通数据及车辆轨迹数据预处理；本专利技术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、路段的起止点)，城市路口信息(包括路口编号、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(即数据时间信息的表示，下同)，若数据源为出租车则还应包含车辆的营运状态信息(空车/载客)；现实采集到的数据往往是有缺失或是有错误的，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(出租车轨迹数据、社会车辆数据、网约车数据、车载导航数据等本文档来自技高网...

【技术保护点】
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；本专利技术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，在本专利技术中，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si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...

【技术特征摘要】
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si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...

【专利技术属性】
技术研发人员：李大庆，王紫尧，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11