一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法技术

本发明专利技术提供一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，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，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；C：对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算；D：城市交通流量网络中结构特征和流量特征参数的统计分布计算及特征量之间的相关性分析。本发明专利技术运用实证交通数据，从复杂网络的视角提供了从城市整体层面的对交通需求和交通流量的视角，理解城市居民交通出行需求特征，对于未来城市交通运行状态的调控以及城市公共交通运行的规划管理提供方法支撑。

An Analysis Method of Urban Traffic Flow Network Based on Complex Network Theory

【技术实现步骤摘要】
一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法
本专利技术提出一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，它涉及一种基于复杂网络理论的城市交通流建模及分析方法，属于网络科学与交通科学的交叉

技术介绍
城市是居民居住、工作、接受教育、休闲娱乐以及进行其他日常活动的场所，在其规划和发展过程中形成了不同的空间结构和功能区域，以满足城市居民的不同生活需求。为了满足各种出行目的，居民会在不同的时间、不同的地点产生不同的出行行为，从而产生多样的城市交通需求。城市化进程的加快和居民生活水平的提高使得我国居民的机动车保有量激增；与此同时，由于城市规模有限，城市道路建设的速度远远不及城市机动车数量增加的速度，带来了一系列城市交通问题：其中最为严重的交通拥堵已经成为从小城镇到大都市都普遍存在的典型的“城市病”，造成极大的经济损失、环境污染和安全隐患。城市道路交通问题日益突出的根本原因在于居民大量的机动车出行交通需求与城市交通系统道路资源供给能力之间的不平衡不匹配。在城市道路供应能力不能快速提升的情况下，研究城市交通需求的特性，理解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并有效缓解城市交通拥堵等问题。同时，现代通信技术的发展和智能移动设备的普及，使得多源实证交通大数据的获取得以实现：手机信令数据、手机应用端导航数据和轨迹数据、浮动车GPS轨迹数据和速度数据等；计算机技术与交通领域等多学科交叉的发展趋势使得基于数据驱动的城市交通运行系统研究分析成为可能，为研究分析反映城市交通需求的交通流量提供数据和技术支撑。城市道路交通的流量本质上体现了城市居民的出行需求。学者们最初对交通需求研究的数据来源主要有问卷调查、电话问询、交通调查等方式，这些方法的目的性和可操作性较强，但是需要消耗较大的人力、物力和财力，数据规模较小，时效性较差。具体来说，现有居民出行的交通需求研究主要集中交通OD矩阵上。城市交通的OD研究最初的手段是通过城市居民的出行OD调查，又称为起讫点调查，“O”表示居民出行的起点，“D”表示居民出行的目的地。OD调查能够体现一定时空范围内城市居民出行的整体过程及城市或地区的基本交通状况，能够帮助理解城市交通系统中交通流量和交通源之间的相互作用规律，并得到OD矩阵。OD矩阵是一项关键基础数据，能够在交通网络的规划、交通管理及交通控制等方面提供支撑，也能够作为交通仿真系统的仿真输入数据。传统的OD研究和OD矩阵获得方法是通过大量人工调查(路边停车调查、家庭问卷调查)得到的；现代道路交通传感器的普及(检测线圈、交通摄像头等)以及智能设备和定位系统的运用，使得多源和大量数据如道路检测数据、浮动车数据、手机信令数据等能够运用到城市出行交通需求的研究中。在运用手机信令数据研究城市交通OD方面，White等人分析了利用手机网络设备来获取交通定位信息，提出了基于运营商处用户信息的OD矩阵获取算法。Yoo等人基于蜂窝基站信息来提出了一种估计OD的方法，并与浮动车数据采集到的信息进行比较，分别计算OD矩阵，结果表明基于蜂窝基站和基于GPS浮动车获取的OD矩阵并没有显著区别，验证了基于手机数据获取和分析交通OD的可行性和准确性。Cacere等人基于全球移动通信系统提出了一种获取出行OD矩阵的方法。Sohn等人提出基于手机数据获取动态OD流的方法，利用手机经过蜂窝基站区中观测位置的时间以及路径选择概率，从而间接获取OD流。刘淼等人提出“personassensor”的概念，认为手机使用个体是很好的数据传感器，可以通过手机数据识别居民出行的起讫点、出行时间等居民日常出行情况。龚航等人以美国旧金山市为例，使用手机数据对城市交通大区之间的OD分布进行估计，并结合居民出行调查数据对估计结果进行了检验和比较，表明基于手机数据的出行估计有较高可靠性。杨飞等人基于手机位置区定位数据，通过数据进行运行状态、位置和时间的比较，识别用户出行的起讫点，研究了获取OD矩阵的方法。李佳等人研究了基于COO手机定位数据来获取区域动态OD的方法，结合用户小区切换数据，识别其出行轨迹和起讫点，从而得到交通OD矩阵。在运用浮动车数据研究城市交通OD方面，Veloso等人使用葡萄牙里斯本市的出租车数据，基于乘客的乘车点和下车点对其出行的OD特征进行分析，并考虑时间和空间等因素运用朴素贝叶斯方法对区域间的交通量进行预测。赵慧等人基于浮动车和路段流量数据提出一种动态OD估计模型，并以北京市西三环交通走廊为例，进行动态OD需求估计的分析，验证了模型的有效性和准确性。董敬欣等人提出浮动车与运营车辆比例随OD对动态变化的估算模型及其相应的算法，研究了用浮动车检测实时OD矩阵的方法，并在北京市进行了实例应用。李艳红等人使用出租车OD数据，构建了出租车出行特征、出行时间分布及出行空间分布的分析方法和指标体系，并对比分析了不同时间出租车的出行特征。可以看出，现有对城市交通居民出行需求及相应区域间交通流量的研究，特别是对出行起讫点(Originanddestination，以下称为OD)的研究，重点在于OD矩阵的获取或者OD矩阵的估计，主要考虑了城市中“点对点”的出行需求，较少考虑其交通流量在空间上的耦合性交互性和时间上的连续性。本专利技术结合复杂网络理论的方法，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。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，边权重为区域间交通流量的大小。运用复杂网络理论，对城市交通流量网络的拓扑性质和流量特征的特征参量进行计算；并对城市交通流量网络的特征参量进行分布统计分析和特征量之间相关性分析，研究得到流量网络的结构特征和流量特点。本专利技术基于实证交通数据，考虑居民出行需求所产生的交通流量在空间上和时间上具有连续性和耦合性，建立交通流量网络，从城市整体层面的对交通需求进行分析挖掘，理解城市居民交通出行需求特征，并为城市公共交通运行的规划管理提供参考。
技术实现思路
(一)专利技术的目的本专利技术的目的是：针对现有交通需求和流量研究较少考虑需求和交通流量在空间上的耦合性交互性和时间上的连续性的问题，本专利技术提供了一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，从城市整体层面的对交通需求的时空耦合进行分析挖掘，理解城市居民交通出行需求特征，并为城市公共交通运行的规划管理提供方法支撑。本专利技术的理论基础：城市居民出行需求及其所产生的区域间交通流量在时间上具有连续性，在空间上具有耦合性，本质上能够抽象成为一种具有权重的复杂网络模型。通过实证交通数据，挖掘和建立能够反映居民出行需求的流量网络模型，运用复杂网络的方法对其进行分析，能够深入理解城市居民出行需求及流量的相应统计特征和特性。(二)技术方案本专利技术的技术解决方案是：建立基于复杂网络理论的城市交通流量网络建模和分析方法。本专利技术首先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；将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，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多个区域，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，划分为规则的棋盘型，也能按照Voronoi diagram方法；统计区域间的交通流量并建立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，建立一条从区域i指向区域j的有向连边，，从而建立起城市交通流量网络，注意本专利技术中不考虑区域内的流量；该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，边权重为区域间交通流量的大小；步骤C：运用复杂网络分析的方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算；所建立的城市交通流量网络是一种加权网络，运用复杂网络理论及分析方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算，研究网络的度、边权重、强度、介数诸结构和流量特征参数；城市道路流量网络中节点的度是指网络中是与其直接相连的边数目，一般节点i的度用ki表示，对于由n个顶点构成的有向网络，由于网络中的边具有方向性，且不同方向的边可能对节点带来的影响不同，因此有向网络中节点的度能进一步分为入度和出度：节点i的入度是与节点i相连且方向指向节点i的边的数目，节点i的出度是指与节点i相连且方向从节点i指向其他节点的边的数目，节点i的度是其出度与入度之和，表示为...

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络理论的城市交通流量网络分析方法，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多个区域，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，划分为规则的棋盘型，也能按照Voronoidiagram方法；统计区域间的交通流量并建立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，建立一条从区域i指向区域j的有向连边，，从而建立起城市交通流量网络，注意本发明中不考虑区域内的流量；该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，边权重为区域间交通流量的大小；步骤C：运用复杂网络分析的方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算；所建立的城市交通流量网络是一种加权网络，运用复杂网络理论及分析方法，对城市交通流量网络的拓扑结构和流量特征参数进行计算，研究网络的度、边权重、强度、介数诸结构和流量特征参数；城市道路流量网络中节点的度是指网络中是与其直接相连的边数目，一般节点i的度用ki表示，对于由n个顶点构成的有向网络，由于网络中的边具有方向性，且不同方向的边可能对节点带来的影响不同，因此有向网络中节点的度能进一步分为入度和出度：节点i的入度是与节点i相连且方向指向节点i的边的数目，节点i的出度是指与节点i相连且方向从节点i指向其他节点的边的数目，节点i的度是其出度与入度之和，表示为ki＝ki-in+ki-out其中Aij是网络邻接矩阵的表示方法，当节点i和节点j之间存在连边时，该值为1，否则该值为0，下同；城市道路流量网络的边权值wij是指从节点i到节点j的出行量的大小，即这两点之间的出行轨迹数，能在网络构建的过程中统计获得，权重代表的是网络中边上流量，能够反映出网络拓扑结构之外更多的信息，对网络边权重的分布进行统计，能得到网络中流量分布的性质，例如网络中边流量的分布是均匀及异质的；城市道路流量网络中节点的强度是指与其直接相连的所有边的权重之和，一般节点i的强度用si表示，对于由n个顶点构成的有向网络，同样节点的强度能进一步分为入强度和出强度：节点i入强度是与节点i相连且方向指向节点i的边的权重之和，节点i的出强度是指与节点i相连且方向从节点i指向其他节点的边的权重之和，节点i的强度是其出强度与入强度之和，表示为si＝si-in+si-out城市流量网络中节点的介数是指网络中经过该节点的所有节点对的最短路径的数量的比例，能够描述网络中的一个节点在其他节点之间路径上的分布程度，在一定程度上能反映网络...

【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