一種基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法與流程
2023-05-27 11:10:56
本發明涉及城市路網交通擁堵甄別領域，尤其是指一種基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法。
背景技術：
隨著城市交通網絡規模的不斷擴大和交通流量的日益增加，交通擁堵成為各大城市的通病。如何快速有效地甄別路網交通擁堵狀態是緩解交通擁堵的關鍵問題，對出行者來說，實時的道路交通狀況信息，可為出行者的出行決策提供參考依據；對交通管理者來說，路網狀態甄別有利於快速準確地找到擁堵發生源，從而及時採取管理措施以防止擁堵在時間和空間上進一步擴散。傳統的交通狀態識別方法主要是採用一些如加州系列算法、McMaster算法、標準偏差(SND)算法、貝葉斯(Bayes)算法和雙指數平滑(DES)算法等相關算法來計算所需的交通數據，並通過比較這些數值與事先確定的閾值的大小關係來判斷路段擁堵的狀態；巫威眺等根據交通流的複雜性，提出了一種基於BP神經網絡的道路交通狀態判別方法；於榮等構建了城市道路交通單車道流量、平均速度、佔有率的三維參數體系，並根據該指標將道路交通劃分為堵塞流、擁擠流、平穩流和順暢流，在MATLAB平臺下進行SVM算法實驗分析，實現了道路交通狀態分類識別；張曉燕等從常發性擁堵的時空特性角度出發，建立擁堵閾值、時段擁堵時長比和常發頻度3級判別指標，並運用GIS技術，結合指標體系設計了常發性擁堵時空分布的篩選平臺，實現了對常發性擁堵路段進行識別；江龍暉等利用行程速度變化率對交通運行狀態的不同等級設定閾值，通過比較實際行程速度變化率與閾值來確定道路路段的運行狀態；李佳等提出一種基於圖形圖像的方法來實現對交通擁堵狀態的識別，對圖像進行一系列交通流圖像實施的處理操作，並進行了基於權值的交通流佔有率和交通流量統計得的綜合評價，因此可以在能夠迅速抓拍下實時數據圖像的條件下進行實時的路段車輛擁堵狀態的識別；葉卿提出了一種基於樸素貝葉斯決策的信號控制交叉口擁堵識別方法，將交通流量、佔有率和排隊長度比作為判別參數，通過學習在暢通、擁擠和擁堵三種狀態下的歷史數據，生成貝葉斯分類器，然後利用分類器對實時採集到的數據進行分類，從而識別交叉口的交通狀態。
由上所述，目前的交通擁堵狀態識別技術存在以下幾點不足：第一，目前的交通擁堵狀態判斷主要是針對交叉口或者道路路段，反應的是交叉口或者路段的擁堵情況，不足以代表整個路網的交通狀況；第二，交通狀態等級的劃分缺乏系統性，僅僅作了簡單的統計和平均，難以反映各個交叉口、路段之間的關聯性和整體性；第三，目前擁堵狀態評價指標大多採用速度、佔有率、飽和度等需要經過計算處理的指標，其獲取過程複雜，不能達到快速甄別的效果且可靠性降低。
宏觀基本圖是道路網絡的基本屬性，能夠直觀、準確地反映交通流變化規律，並且任意規模的路網都擁有自己的較為穩定的宏觀基本圖。本發明使用的宏觀基本圖只涉及流出網絡的車輛數和網絡內的車輛數這兩個參數指標，而這兩個參數是經檢測器獲得的最原始的數據，其可信度更高，並且它的可直接檢測的性質也保證了它的可實用性。基於此，提出一種基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法，本發明彌補了過去交通狀態判別法在路網方面應用的局限性，同時加快了擁堵甄別的速度，達到了交通狀態判別的實時性。
技術實現要素：
本發明的目的在於克服過去交通狀態判別法在路網交通擁堵判別方面的不足，提供一種基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法，該方法可以加快路網交通擁堵甄別的速度，快速有效地甄別出路網交通擁堵現狀，為交通發展提供參考，對交通管理和擁堵防控提供支持，適用不同範圍大小的區域，既可以甄別網絡整體的擁堵狀態，也可以輸出各個小區的交通擁堵狀態；可通過小區合併和拆分獲得不同範圍的交通擁堵情況，在交通管理和控制方面應用範圍較廣。
為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：一種基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法，包括以下步驟：
1)對路網進行交通小區劃分；
2)繪製各交通小區的宏觀基本圖；
3)在宏觀基本圖上界定擁堵等級臨界點，定義交通擁堵狀態；
4)判斷各交通小區的擁堵等級；
5)擁堵狀態輸出。
所述步驟1)包括以下內容：
1.1)確定交通小區基本特徵邊界值：包括小區面積的最大值與最小值、小區內交叉口數目等。
1.2)交通小區劃分：可以由專業技術人員根據交通小區特徵要求和經驗進行劃分，也可以應用其他軟體進行輔助劃分。但為了進一步與交通管理和控制銜接，交通小區需具備以下特徵：①小區內部交叉口應該互為連通；②小區外形應為凸，不應出現內嵌的情況；③小區內交叉口應具有較大的交通關聯性。
所述步驟2)包括以下內容：
2.1)收集數據：在各交通小區的進出口處布設交通檢測器，能夠實時記錄駛入小區和駛出小區的車輛數；
2.2)繪製宏觀基本圖：該圖為路網內車輛數與駛出路網的車輛數的關係圖，圖中橫坐標表示路網內車輛數，縱坐標表示駛出路網的車輛數，此關係圖會呈現較為明顯的三段變化趨勢，當路網內車輛數較少，隨著駛入路網車輛數的增加，駛出路網的車輛數隨之增加，呈現上升趨勢；當駛入路網的車輛數增加到一定值，駛出路網的車輛數在小範圍內維持在最大值上，呈現水平趨勢；當駛入路網車輛數繼續增加到一定值，駛出路網的車輛數開始逐漸減少，呈現下降趨勢；如果實地檢測器數據無法覆蓋宏觀基本圖的三段變化趨勢，可以通過路網交通仿真補充相應數據。
所述步驟3)包括以下內容：
3.1)通過步驟2)獲得的各交通小區的宏觀基本圖散點圖進行分段線性擬合，分別為：上升段、持續段和下降段。
3.2)定義上升段和持續段擬合直線交點為B，其對應的橫坐標(路網內車輛數)為b；
3.3)定義持續段和下降段擬合直線交點為C，其對應的橫坐標(路網內車輛數)為c；
3.4)定義宏觀基本圖中上升段(A-B)，即路網內車輛數在0到b之間(包括0)為交通暢行狀態；
3.5)定義宏觀基本圖中持續段(B-C)，即路網內車輛數在b到c之間(包括b)為交通輕微擁堵狀態；
3.6)定義宏觀基本圖中下降段(C-D)，即路網內車輛數大於等於c為交通嚴重擁堵狀態，；
所述步驟4)包括以下內容：
4.1)通過各交通小區進出口處檢測器測定車輛數，計算得到t時段路網內車輛數nt；
其中，nt—表示t時段檢測區域內車輛數；nt-1—表示t-1時段檢測區域內車輛數；—表示t時段進入檢測區域的總車輛數；—表示t時段駛出檢測區域的總車輛數，包括已到達目的地的車輛數；—表示t時段檢測區域第i個進口道處檢測器檢測到車輛數；—表示t時段檢測區域第i個出口道處檢測器檢測到的車輛數；m—表示檢測區域進/出口道的個數；
4.2)根據路網內車輛數nt，結合其對應的宏觀基本圖，判定交通擁堵等級L。當路網內車輛數滿足0≤n＜b，則交通處於暢行狀態；當路網內車輛數滿足b≤n＜c，則交通處於輕微擁堵狀態；當路網內車輛數滿足n≥c，則交通處於嚴重擁堵狀態，即：
所述步驟5)包括以下內容：
5.1)用不同顏色定義交通暢行狀態、輕微擁堵狀態、嚴重擁堵狀態；
5.2)在整個路網圖中輸出各交通小區的擁堵狀態；
5.3)當研究範圍變大或縮小，通過對路網內的交通小區適當進行合併與分離組建新的交通小區，根據已有的檢測數據，重新繪製新的交通小區的宏觀基本圖，採用同樣的方法進行擁堵狀態判別，對於研究區域總的擁堵狀態判別可將整個研究區域內各交通小區合併成一個交通小區進行分析判斷。
本發明與現有技術相比，具有如下優點與有益效果：
1.本發明提出了應用檢測數據，根據宏觀基本圖判斷交通狀態的方法，提出了基於不同研究範圍的交通擁堵狀態輸出模式。本發明僅需利用小區邊界車流量檢測數據，數據採集量小，易於實現；
2.本發明可利用檢測數據直接判斷路網的運行狀態，數據處理簡單，判斷速度快；
3.本發明既可以甄別網絡整體的擁堵狀態，也可以輸出各個小區的交通擁堵狀態；
4.本方法可通過小區合併和拆分獲得不同範圍的交通擁堵情況，在交通管理和控制方面應用範圍較廣。
附圖說明
圖1為本發明方法流程圖。
圖2為路網宏觀基本圖變化趨勢圖。
圖3為實施例路網分布圖。
圖4為交通小區劃分。
圖5為各個交通小區和總路網的宏觀基本圖。
圖6為各個交通小區和總路網的擁堵等級臨界點。
圖7為第一組數據下各交通小區和總路網的擁堵狀態輸出。
圖8為第二組數據下各交通小區和總路網的擁堵狀態輸出。
圖9為第三組數據下各交通小區和總路網的擁堵狀態輸出。
具體實施方式
下面結合具體實施例對本發明作進一步說明。
如圖1所示，本實施例所述的基於宏觀基本圖的路網交通擁堵甄別方法，其具體情況如下：
1)對路網進行交通小區劃分；
2)繪製各交通小區的宏觀基本圖；
3)在宏觀基本圖上界定擁堵等級臨界點，定義交通擁堵狀態；
4)判斷各交通小區的擁堵等級；
5)擁堵狀態輸出。
所述步驟1)包括以下內容：
1.1)確定交通小區基本特徵邊界值：包括小區面積的最大值與最小值、小區內交叉口數目等。
1.2)交通小區劃分：可以由專業技術人員根據交通小區特徵要求和經驗進行劃分，也可以應用其他軟體進行輔助劃分。但為了進一步與交通管理和控制銜接，交通小區需具備以下特徵：①小區內部交叉口應該互為連通；②小區外形應為凸，不應出現內嵌的情況；③小區內交叉口應具有較大的交通關聯性。
所述步驟2)包括以下內容：
2.1)收集數據：在各交通小區的進出口處布設交通檢測器，能夠實時記錄駛入小區和駛出小區的車輛數；
2.2)繪製宏觀基本圖：該圖為路網內車輛數與駛出路網的車輛數的關係圖，圖中橫坐標表示路網內車輛數，縱坐標表示駛出路網的車輛數，此關係圖會呈現較為明顯的三段變化趨勢，當路網內車輛數較少，隨著駛入路網車輛數的增加，駛出路網的車輛數隨之增加，呈現上升趨勢；當駛入路網的車輛數增加到一定值，駛出路網的車輛數在小範圍內維持在最大值上，呈現水平趨勢；當駛入路網車輛數繼續增加到一定值，駛出路網的車輛數開始逐漸減少，呈現下降趨勢；如果實地檢測器數據無法覆蓋宏觀基本圖的三段變化趨勢，可以通過路網交通仿真補充相應數據。
所述步驟3)包括以下內容：
3.1)通過步驟2)獲得的各交通小區的宏觀基本圖散點圖進行分段線性擬合，分別為：上升段、持續段和下降段，如圖2所示。
3.2)定義上升段和持續段擬合直線交點為B，其對應的橫坐標(路網內車輛數)為b；
3.3)定義持續段和下降段擬合直線交點為C，其對應的橫坐標(路網內車輛數)為c；
3.4)定義宏觀基本圖中上升段(A-B)，即路網內車輛數在0到b之間(包括0)為交通暢行狀態；
3.5)定義宏觀基本圖中持續段(B-C)，即路網內車輛數在b到c之間(包括b)為交通輕微擁堵狀態；
3.6)定義宏觀基本圖中下降段(C-D)，即路網內車輛數大於等於c為交通嚴重擁堵狀態，；
所述步驟4)包括以下內容：
4.1)通過各交通小區進出口處檢測器測定車輛數，計算得到t時段路網內車輛數nt；
其中，nt—表示t時段檢測區域內車輛數；nt-1—表示t-1時段檢測區域內車輛數；—表示t時段進入檢測區域的總車輛數；—表示t時段駛出檢測區域的總車輛數，包括已到達目的地的車輛數；—表示t時段檢測區域第i個進口道處檢測器檢測到車輛數；—表示t時段檢測區域第i個出口道處檢測器檢測到的車輛數；m—表示檢測區域進/出口道的個數；
4.2)根據路網內車輛數nt，結合其對應的宏觀基本圖，判定交通擁堵等級L。當路網內車輛數滿足0≤n＜b，則交通處於暢行狀態；當路網內車輛數滿足b≤n＜c，則交通處於輕微擁堵狀態；當路網內車輛數滿足n≥c，則交通處於嚴重擁堵狀態，即：
所述步驟5)包括以下內容：
5.1)通過不同顏色定義交通暢行狀態(通常用綠色表示)、輕微擁堵狀態(通常用黃色表示)、嚴重擁堵狀態(通常用紅色表示)；
5.2)在整個路網圖中輸出各交通小區的擁堵狀態；
5.3)當研究範圍變大或縮小，通過對路網內的交通小區適當進行合併與分離組建新的交通小區，根據已有的檢測數據，重新繪製新的交通小區的宏觀基本圖，採用同樣的方法進行擁堵狀態判別，對於研究區域總的擁堵狀態判別可將整個研究區域內各交通小區合併成一個交通小區進行分析判斷。
以圖3所示路網為例，該路網東西向長度3000餘米，南北向長度2000餘米，共有十字交叉口16個，丁字交叉口2個，五路交叉口2個。路段為單向兩車道，交叉口拓寬為3車道。
(1)對路網進行交通小區劃分
路網共包含交叉口20個，劃分成4個交通小區，每個交通小區包含交叉口個數為4-6個，根據該路網的路徑選擇、交叉口及路段的物理關聯性大小，採用手動劃分的方式得到各交通小區情況如下表所示：
表1交通小區劃分情況
根據交通小區的特徵：(1)小區內部交叉口應該互為連通；(2)小區外形應為凸，不應出現內嵌的情況；(3)小區內交叉口應具有較大的交通關聯性。劃分後的交通小區圖如圖4所示。
(2)繪製各交通小區的宏觀基本圖
利用VISSIM仿真軟體建立圖3所示路網，十字交叉口為四相位控制，丁字交叉口為三相位控制，五路交叉口為五相位控制。並在各路段設置出入口，車輛通過出入口進入網絡或到達終點，在各進出口道設置檢測器，記錄t時段駛入各交通小區以及駛出各交通小區的車輛數nt，仿真時長為12000s，每60s記錄一次數據，
運用以上公式獲得單位時間駛出各小區的車輛數以及各小區內車輛數，繪製小區內車輛數與駛出小區車輛數的關係圖，圖中橫坐標表示小區內車輛數，縱坐標表示駛出小區的車輛數，從而得4個交通小區的宏觀基本圖，將4個交通小區合併後，利用現有數據可以得到總路網的宏觀基本圖，各交通小區及總路網的宏觀基本圖如圖5所示。
(3)在宏觀基本圖上界定擁堵等級臨界點，定義交通擁堵狀態
通過步驟(2)獲得的各交通小區的宏觀基本圖散點圖進行分段線性擬合，分別為：上升段、持續段和下降段，如圖6所示。
根據圖6得到各個交通小區及總路網的擁堵等級臨界點，再依據小區內車輛數定義交通擁堵狀態。各個交通小區及總路網的擁堵等級臨界點及擁堵狀態定義如下。
對於小區1：擁堵等級臨界值為b1＝630vel，c1＝3200vel，故當0≤小區內車輛數＜630vel，為暢行狀態；當630vel≤小區內車輛數＜3200vel，為輕微擁堵狀態；當小區內車輛數≥3200vel，為嚴重擁堵狀態；
對於小區2：擁堵等級臨界值為b2＝500vel，c2＝2900vel，故當0≤小區內車輛數＜500vel，為暢行狀態；當500vel≤小區內車輛數＜2900vel，為輕微擁堵狀態；當小區內車輛數≥2900vel，為嚴重擁堵狀態；
對於小區3：擁堵等級臨界值為b3＝400vel；c3＝1600vel，故當0≤小區內車輛數＜400vel，為暢行狀態；當400vel≤小區內車輛數＜1600vel，為輕微擁堵狀態；當小區內車輛數≥1600vel，為嚴重擁堵狀態；
對於小區4：擁堵等級臨界值為b4＝450vel，c4＝3200vel，故當0≤路網內車輛數＜450vel，為暢行狀態；當450vel≤路網內車輛數＜3200vel，為輕微擁堵狀態；當路網內車輛數≥3200vel，為嚴重擁堵狀態；
對於總路網：擁堵等級臨界值為b4＝2400vel，c4＝11000vel，故當0≤小區內車輛數＜2400vel，為暢行狀態；當2400vel≤小區內車輛數＜11000vel，為輕微擁堵狀態；當小區內車輛數≥11000vel，為嚴重擁堵狀態；
(4)判斷各交通小區及總路網的擁堵等級
根據各交通小區內剩餘車輛數n，結合其對應的宏觀基本圖，可確定交通擁堵等級L，
對於小區1：
對於小區2：
對於小區3：
對於小區4：
對於總路網：
5)擁堵狀態輸出
測得三組不同時刻的各交通小區內車輛數和路網內車輛數數據如下表所示，對擁堵狀態進行判斷分別如圖7、圖8和圖9所示。
從圖中可以快速甄別各交通小區和總路網的擁堵狀態，第一組數據中，各交通小區和總路網均為暢行狀態，第二組數據中，各交通小區和總路網均為輕微擁堵狀態，第三組數據中，小區1和小區3為嚴重擁堵狀態，小區2和小區4為輕微擁堵狀態，總路網為輕微擁堵狀態。
以上所述之實施例子只為本發明之較佳實施例，並非以此限制本發明的實施範圍，故凡依本發明之形狀、原理所作的變化，均應涵蓋在本發明的保護範圍內。