基于 FCD 的城市路網(wǎng)常發(fā)性擁堵路段識(shí)別方法研究-論文.pdf

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1、基于FCD的城市路網(wǎng)常發(fā)性擁堵路段識(shí)別方法研究——張曉燕宋國華朱琳何巍楠孫建平于雷5基于FCD的城市路網(wǎng)常發(fā)性擁堵路段識(shí)別方法研究張曉燕宋國華朱琳何巍楠。孫建平于雷(1．北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院北京100044；2．北京交通發(fā)展研究中心北京100173)摘要常發(fā)性擁堵嚴(yán)重影響了城市路網(wǎng)運(yùn)行效率，準(zhǔn)確識(shí)別常發(fā)性擁堵是交通部門解決交通擁堵問題的重要任務(wù)。研究選取浮動(dòng)車數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，確定了數(shù)據(jù)分析的時(shí)間粒度，從常發(fā)性擁堵的時(shí)空特性角度出發(fā)，建立擁堵閾值、時(shí)段擁堵時(shí)長比和常發(fā)頻度3級(jí)判別指標(biāo)，并運(yùn)用GIS技術(shù)

2、，結(jié)合指標(biāo)體系設(shè)計(jì)了常發(fā)性擁堵時(shí)空分布的篩選平臺(tái)。以北京為例，針對(duì)早高峰常發(fā)性擁堵路段進(jìn)行識(shí)別。通過對(duì)識(shí)別結(jié)果的分析和相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)比，成果可反映常發(fā)擁堵的特征，以及北京近年來的緩堵工作效果。關(guān)鍵詞常發(fā)性擁堵；識(shí)別方法；時(shí)空分布；浮動(dòng)車數(shù)據(jù)中圖分類號(hào)：U491．13文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Adoi：10．3963issnl674—4861．2014．01．002擁堵評(píng)價(jià)方法，基于交通流基本理論，采用HCM0引言中對(duì)于不同設(shè)施的速度一流量曲線、自由流速度和隨著機(jī)動(dòng)車保有量的持續(xù)增長，交通擁堵這通行能力來計(jì)算擁堵導(dǎo)致的延

3、誤。姜桂艷等采一頑疾在中國的大城市乃至中小城市愈演愈用相鄰檢測站間排隊(duì)車輛數(shù)和排隊(duì)長度作為量化烈，嚴(yán)重影響了居民的工作效率與生活質(zhì)量。指標(biāo)，對(duì)常發(fā)性擁堵的擴(kuò)散規(guī)律進(jìn)行了分析及驗(yàn)根據(jù)產(chǎn)生原因的不同，交通擁堵可分為常發(fā)性證。郝媛等l_7]基于實(shí)測數(shù)據(jù)，運(yùn)用流量一占有率關(guān)和偶發(fā)性2類。與偶發(fā)性擁堵的隨機(jī)性不同，系圖作為直觀評(píng)價(jià)方法，揭示了常發(fā)性擁堵的形常發(fā)性擁堵由交通需求超出道路設(shè)施正常容量成過程。劉夢涵¨8針對(duì)中國特大城市的交通擁所致，一般發(fā)生在高峰時(shí)間，具有可預(yù)測性。所堵，將交通擁堵四維特征概括為擁堵強(qiáng)

4、度、擁堵時(shí)以，常發(fā)性擁堵的識(shí)別成為我國交通管理工作間、擁堵空間和擁堵點(diǎn)段，從不同層面對(duì)常發(fā)性交的重中之重。通擁堵特性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。科學(xué)的交通擁堵評(píng)價(jià)是交通擁堵識(shí)別的前近年來，隨著交通信息采集與處理技術(shù)的進(jìn)提。目前，各國對(duì)交通擁堵的定量描述尚無統(tǒng)一步，交通擁堵識(shí)別有了長足的發(fā)展。李碩l_g]提出標(biāo)準(zhǔn)，美國、歐洲、日本、中國等都建立了適應(yīng)各自基于平均車速判定擁堵路段的模型，采用FREE國情的交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這些擁堵評(píng)價(jià)指臨界車速和BREAK臨界車速對(duì)高速公路常發(fā)性標(biāo)覆蓋了路網(wǎng)、路段和車道等不同的評(píng)價(jià)層

5、次，但擁堵進(jìn)行自動(dòng)判別，克服了傳統(tǒng)模型采用點(diǎn)車速多關(guān)注于擁堵程度和強(qiáng)度，不能全面地、有針對(duì)性的局限。馬世勇等l_】0]提出了采用模擬人類神經(jīng)地反映常發(fā)性擁堵特性。以往對(duì)于常發(fā)性擁堵的系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)(LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對(duì)交通擁堵評(píng)價(jià)多是對(duì)擁堵時(shí)間和空間進(jìn)行簡要融合或單維進(jìn)行自動(dòng)判別。陳陽舟等nll_將改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。Cottrell和Thurgood1]提出了面向高速結(jié)構(gòu)與自適應(yīng)的梯度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，針對(duì)快速公路常發(fā)性擁堵的時(shí)空分布綜合性指標(biāo)lane—路常發(fā)性和偶發(fā)性擁堵進(jìn)行分類識(shí)別。姜桂艷mile

6、sdurationindex(LMDI)和freewayconges—等_1設(shè)計(jì)了基于車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的單車行程速度tionindex(FCI)。Abbasil3定義了常發(fā)性擁堵發(fā)及區(qū)間平均行程速度采集方法，提高了交通擁堵生概率和嚴(yán)重程度概率指標(biāo)，用于評(píng)價(jià)高速公路識(shí)別的精確度。張一鳴等口提出用于擁堵識(shí)別相應(yīng)的交通延誤。Dowling提出了新的常發(fā)性的模糊推理算法，并利用GPS數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其準(zhǔn)確收稿日期：2013-0927修回日期：2Ol3—12O4*國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：2011

7、AA110302)、北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：Z121100000312019)資助第一作者簡介：張曉燕(1989一)，碩士研究生．研究方向：城市交通規(guī)劃與管理．E—mail：zhangxiaoyan一0711@163．corn6交通信息與安全2014年1期第32卷總181期性。魯小、r等通過定義時(shí)空關(guān)聯(lián)，運(yùn)用DB空上連續(xù)分布的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)。而GIS作為存SCAN(density—basedspatialclusteringofappli—儲(chǔ)、分析和管理地理空間數(shù)據(jù)的重要工具，能夠?qū)一【I．cat

8、ionswithnoise)算法實(shí)現(xiàn)了嚴(yán)重?fù)矶侣范蔚膿矶侣范蔚臅r(shí)空分布準(zhǔn)確直觀地展示出來。因876識(shí)別。劉軍等[“]基于樣本量比率和交通流速度此，本章節(jié)通過確定合適的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)，構(gòu)建突出變化、速度差3個(gè)指標(biāo)，結(jié)合ArcGIS程序算法對(duì)常發(fā)性擁堵特性的判別指標(biāo)，設(shè)計(jì)基于GIS的常積水交通擁堵點(diǎn)段進(jìn)行了識(shí)別。發(fā)性擁堵判別與篩選系統(tǒng)，進(jìn)而建立常發(fā)性擁堵綜上所述，國內(nèi)外在交通擁堵評(píng)價(jià)和交通擁的識(shí)別方法。堵識(shí)別領(lǐng)域均已開展了許多研究和實(shí)際應(yīng)用工1．1浮動(dòng)車數(shù)據(jù)選取