一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法技术

本发明专利技术公开了一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，包括以下步骤：数据收集；计算集港车辆的概率分布；计算疏港车辆的概率分布；预测集装箱码头的集中交通量。本发明专利技术根据集装箱码头的集疏运车辆的进出港规律，通过分析集装箱码头作业诱发的道路交通流概率分布状况，以集装箱港口港区内道路交通量随码头作业而变动的规律为核心，预测时间段T内集装箱港口港区内的集中交通量。本发明专利技术是能够较高精度地反映集装箱港口生产作业形态的变化对集装箱港口港区内道路交通的影响，具有较高的可行性和有效性。高的可行性和有效性。高的可行性和有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法


[0001]本专利技术涉及一种集装箱港口道路交通管理方法，尤其是涉及一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法

技术介绍

[0002]港口大型化在服务经济，促进地域经济发展的同时，也给自身带来了诸多问题，其中的一个典型就是集装箱港口内部的道路交通问题，解决好这个问题对于疏通港口运输系统的瓶颈，提高以集装箱港口生产为首的物流系统的效率意义重大。为解决集装箱港口港区内的道路交通问题，首先，要根据集装箱港口的发展状况超前规划集装箱港口的道路交通系统；其次，要对集装箱港口港区内的道路交通实施有效的管理。以上两个层次的研究都是基于集装箱港口港区内道路交通的需求形态进行的，因此道路交通需求预测是集装箱港口港区内道路交通的关键研究内容。
[0003]目前有关港口港区内的道路交通需求预测的研究较少，已有研究基本上沿用了城市道路交通需求预测模型。然而，城市道路交通需求是基于人的出行需求发生，而集装箱港口港区内的道路交通需求是由码头的生产作业诱发的，因此集装箱港口港区内的道路交通需求特征与城市道路交通需求特征具有明显差异。具体地，在道路网方面，集装箱港口港区内道路交通简单明了且仅有机动车道，城市道路交通网络性明显且道路类别多；在交通需求源方面，集装箱港口港区内道路交通产生于货物运输，城市道路交通产生于人的出行；在交通需求特征方面，集装箱港口港区内道路交通流量大、无固定的高峰时段且不同货类的交通流特征不同，城市道路交通有固定的高峰时段和定时定向性；在出行路径的选择方面，集装箱港口港区内道路交通选择少且基本没有替代路径，城市道路交通选择多；在交通工具方面，集装箱港口港区内道路交通有货车、办公车辆和工程车，城市道路交通则多种多样；在交通拥堵方面，集装箱港口港区内道路交通易于发生且持续时间长，城市道路交通在高峰期内会出现且持续时间短。综上所述，集装箱港口港区内道路交通具有出入口单一、货类分明、交通量繁重等特征，不能简单地用“四阶段”预测等经典的城市道路交通需求预测模型。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，以合理制定集装箱港口港区内道路交通管理方案。
[0005]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：
[0006]一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，包括以下步骤：
[0007]1)数据收集
[0008]由于集装箱港口作业一般以周为单位，设定连续周数作为研究时间段T，时间段时长表示为d
T
，时间点表示为t＝1,2
…
T。然后设置观测点，收集集卡车辆数据和船舶数据。为收集车辆数据，在各集装箱码头公司的闸口设置观测点，获取集装箱卡车的平均单车载箱
量w
C
、集装箱货物的公路集运比例α
C,J
、集装箱货物的公路疏运比例α
C,S
。为收集船舶数据，在各集装箱码头岸边设置观测点，获取研究期内到达船舶总数为N，各集装箱船舶表示为i＝1,2
…
N，那么集装箱船舶i对应的出口箱量和进口箱量分别表示为和集港作业开始时间点和结束时间点分别表示为T
iJ,S
和T
iJ,E
，构成集港作业时间窗[T
iJ,S
,T
iJ,E
]，疏港作业开始时间点和结束时间点分别表示为T
iS,S
和T
iS,E
，构成疏港作业时间窗[T
iS,S
,T
iS,E
]。
[0009]2)计算集港车辆的概率分布
[0010]根据观测点的统计分析，集装箱船舶的集港时间较短且严格，诱发的道路交通流呈现出密度大且分布状况“前多后少”的趋势，集卡车辆的集港到达服从贝特分布，采用公式(1)计算集港车辆的概率分布：
[0011][0012]上式中，q
it
表示集装箱船i对应的集港车辆在时间点t到达的比例，表示集装箱船i对应的集港车辆在时间点t到达的比例，
[0013]3)计算疏港车辆的概率分布
[0014]根据观测点的统计分析，集装箱船舶的疏港时间相对较长，诱发的道路交通流呈现出密度较小且分布状况“中间高、前后低”的趋势，集卡车辆的疏港到达服从韦伯分布，采用公式(2)计算疏港车辆的概率分布：
[0015][0016]上式中，p
it
表示集装箱船舶i对应的疏港车辆在时间点t到达的比例，
[0017]4)预测集装箱码头的集中交通量
[0018]集装箱码头的集中交通量分为集港作业和疏港作业两个部分，通过公式(3)计算时间段T内集装箱码头的集中交通量：
[0019][0020]上式中，表示时间段T内集装箱码头的集中交通量；表示集装箱船舶i的集港作业时间窗[T
iJ,S
,T
iJ,E
]是否覆盖时间段T，其中[T
iJ,S
,T
iJ,E
]覆盖时间段T时否则为0；表示集装箱船舶i的集港作业时间窗[T
iS,S
,T
iS,E
]是否覆盖时间段T，其中[T
iS,S
,T
iS,E
]覆盖时间段T时否则为0。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0022]本专利技术根据集装箱码头的集疏运车辆的进出港规律，通过分析集装箱码头作业诱
发的道路交通流概率分布状况，以集装箱港口港区内道路交通量随码头作业而变动的规律为核心，提出一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，能够较高精度地反映集装箱港口生产作业形态的变化对集装箱港口港区内道路交通的影响，本专利技术具有较高的可行性和有效性。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的集卡车辆数据和集装箱船舶数据收集地点示意图；
[0024]图2为本专利技术的集装箱集港交通流的概率分布示意图；
[0025]图3为本专利技术的集装箱疏港交通流的概率分布示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0027]实施例：一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，包括以下步骤：
[0028]1)数据收集
[0029]由于集装箱港口作业一般以周为单位，设定连续周数作为研究时间段T，时间段时长表示为d
T
，时间点表示为t＝1,2
…
T。然后设置观测点，其空间分布如图1所示，收集集卡车辆数据和船舶数据。为收集车辆数据，在各集装箱码头公司的闸口设置观测点，获取集装箱卡车的平均单车载箱量w
C
、集装箱货物的公路集运比例α
C,J
、集装箱货物的公路疏运比例α
C,S...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)数据收集；2)计算集港车辆的概率分布；3)计算疏港车辆的概率分布；4)预测集装箱码头的集中交通量。2.根据权利要求1所述的一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，其特征在于：所述数据收集，其具体步骤为：由于集装箱港口作业一般以周为单位，设定连续周数作为研究时间段T，时间段时长表示为d
T
，时间点表示为t＝1,2
…
T；然后设置观测点，收集集卡车辆数据和船舶数据；为收集车辆数据，在各集装箱码头公司的闸口设置观测点，获取集装箱卡车的平均单车载箱量w
C
、集装箱货物的公路集运比例α
C,J
、集装箱货物的公路疏运比例α
C,S
；为收集船舶数据，在各集装箱码头岸边设置观测点，获取研究期内到达船舶总数为N，各集装箱船舶表示为i＝1,2
…
N，那么集装箱船舶i对应的出口箱量和进口箱量分别表示为和集港作业开始时间点和结束时间点分别表示为T
iJ,S
和T
iJ,E
，构成集港作业时间窗[T
iJ,S
,T
iJ,E
]，疏港作业开始时间点和结束时间点分别表示为T
iS,S
和T
iS,E
，构成疏港作业时间窗[T
iS,S
,T
iS,E
]。3.根据权利要求2所述的一种大型集装箱港口港区内道路交通需求预测方法，其特征在于：所述计算集港车辆的概率分布，其具体步骤为：根据观测点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨忠振，包甜甜，邬珊华，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：