本發(fā)明涉及一種過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)在運車輛數(shù)計算方法，用于城市路網(wǎng)的交通管理和政策決策支持，屬于智能交通領域。

背景技術：

隨著機動車保有量的持續(xù)增加，城市交通擁堵日益嚴重，在早晚高峰時段問題尤其突出，這給交通管理帶來極大的挑戰(zhàn)。目前不少城市采取小汽車限購，高峰時段限行等措施來緩解高峰時段的擁堵。但目前對限號時段和限號數(shù)量的政策決策缺少定量化依據(jù)，例如每天限幾個號能實現(xiàn)路網(wǎng)在期望的狀態(tài)下運行，高峰時段限多長時間能實現(xiàn)期望的削峰效果等，并且現(xiàn)有研究沒有文獻(系統(tǒng))實現(xiàn)對路網(wǎng)車輛數(shù)的計算(監(jiān)控)。

目前各地的交通監(jiān)控系統(tǒng)例如道路交通運行指數(shù)系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)地圖服務商提供的道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)均實現(xiàn)了對路網(wǎng)速度的監(jiān)控和對路網(wǎng)狀態(tài)的描述，這為我們進行路網(wǎng)評價提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

因此很有必要在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上提出過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)在運車輛數(shù)計算方法，利用已有的交通速度數(shù)據(jù)，給出不同路網(wǎng)狀態(tài)下的路網(wǎng)在運車輛數(shù)，實現(xiàn)交通狀態(tài)和路網(wǎng)車輛數(shù)的協(xié)調(diào)監(jiān)控，為科學管理決策提供科學定量化依據(jù)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)在運車輛數(shù)計算方法。該方法針對早晚高峰過飽和狀態(tài)的路網(wǎng)，對于給定的路網(wǎng)狀態(tài)，綜合運用交通流理論和數(shù)理統(tǒng)計方法，計算得到對應該狀態(tài)下的路網(wǎng)在運車輛數(shù)。為實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明提出的過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)在運車輛數(shù)計算方法包括：采集路網(wǎng)靜態(tài)交通數(shù)據(jù)，采集路網(wǎng)動態(tài)交通數(shù)據(jù)，計算路段的車輛率和計算路網(wǎng)在運車輛數(shù)。

本發(fā)明的基本步驟如下：

S1：采集路網(wǎng)靜態(tài)交通數(shù)據(jù)，包括路段長度，路段車道數(shù)；

S2：采集路網(wǎng)動態(tài)交通數(shù)據(jù)，標定路段自由流速度、路段臨界密度和路段阻塞密度；

S3：計算路段的車輛率；

S4：計算路網(wǎng)在運車輛數(shù)。

步驟S1的過程包括：

S11：將路網(wǎng)以交叉口為節(jié)點將道路劃分為不同的路段，雙向道路按兩個路段計算，測量各路段的長度l_i單位千米(km)。

S12：進行交通調(diào)查，采集各路段的車道數(shù)n_i。

步驟S2的過程包括：

S21：采集單位時間內(nèi)路段交通流量和速度，標定路段自由流速度v_f和最佳密度k_m

針對路段i，在某固定時間間隔下采集該路段連續(xù)一天的速度及流量數(shù)據(jù)。

將速度數(shù)據(jù)從小到大排序，得到序列v_i¹，v_i²,…v_i^k,取單側(cè)第五百分位的速度數(shù)據(jù)作為該路段的自由流速度v_if，即

P(V＞v_if)＝0.05,V∈{v_i¹，v_i²,…v_i^k} (1)

將流量數(shù)據(jù)從大到小排序，得到序列q_i¹，q_i²,…q_i^k,取單側(cè)前五個百分位的流量數(shù)據(jù)及其對應的速度值，則路段i的最佳密度k_mi可如下標定：

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}---\left(2\right)$

其中：交通流中k代表路段的交通流密度；k_m代表路段的最佳密度，即路段流量達到最大時的交通流密度；k_j代表路段的阻塞密度，即路段交通流完全阻塞時的交通流密度。三者單位均為veh/km。

S22：路段阻塞密度k_j的標定

針對路段i，在高峰時段選取車輛排隊時的隊尾道停車線的距離L和排隊車輛數(shù)p，則路段i的阻塞密度k_ji標定為

$k_{ji}=\frac{p}{L}---\left(3\right)$

S24：采集過飽和狀態(tài)下第m個時段的速度v_i^m

對于過飽和狀態(tài)下路段i的第m個時段的速度v_i^m可通過路網(wǎng)交通運行指數(shù)監(jiān)控平臺獲取，也可通過浮動車GPS數(shù)據(jù)匹配得到。過飽和狀態(tài)指的是路段下游交叉口排隊車輛無法一次放完需要二次排隊的交通狀態(tài)。

步驟S3的過程包括：

針對路段i及其第m個時段的速度v_i^m，其車輛率由以下公式計算得出：

${\mathrm{\α}}_i^m=\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{ji}}---\left(4\right)$

步驟S4的過程包括：

對于給定的路網(wǎng)和某時段路網(wǎng)中各個路段的交通狀態(tài)，其在運車輛數(shù)由以下公式計算得出：

$N^m=\underset{i}{\Σ}\frac{n_i\·l_i}{{\mathrm{\α}}_i^m+1/k_{ji}}---\left(5\right)$

由于采用以上技術方案，本發(fā)明的具有以下有益效果：

1、結(jié)合很多城市已有的路網(wǎng)運行指數(shù)平臺數(shù)據(jù)，實現(xiàn)過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)車輛數(shù)的計算和監(jiān)控。

2、將路網(wǎng)交通狀態(tài)和路網(wǎng)在運車輛數(shù)聯(lián)系起來，能夠提供給定狀態(tài)的路網(wǎng)車輛數(shù)，為交通管理與控制的方案制定提供決策支持。

附圖說明

圖1本發(fā)明方案的整體流程圖。

圖2路網(wǎng)示意圖。

圖3自由流速度選取示意圖。

圖4路網(wǎng)車輛數(shù)計算結(jié)果。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖1對本發(fā)明作進一步說明

本發(fā)明的基本步驟如下：

S1：采集路網(wǎng)靜態(tài)交通數(shù)據(jù)，包括路段長度，路段車道數(shù)；

S2：采集路網(wǎng)動態(tài)交通數(shù)據(jù)，標定路段自由流速度、路段臨界密度和路段阻塞密度；

S3：計算路段的車輛率；

S4：計算路網(wǎng)在運車輛數(shù)。

步驟S1的過程包括：

S11：將路網(wǎng)以交叉口為節(jié)點將道路劃分為不同的路段，雙向道路按兩個路段計算，測量各路段的長度l_i單位千米(km)，如圖2。

S12：進行交通調(diào)查，采集各路段的車道數(shù)n_i。

步驟S2的過程包括：

S21：采集單位時間內(nèi)路段交通流量和速度，標定路段自由流速度和最佳密度

針對路段i，在某固定時間間隔下采集該路段連續(xù)一天的速度及流量數(shù)據(jù)。

將速度數(shù)據(jù)從小到大排序，得到序列v_i¹，v_i²,…v_i^k,取單側(cè)第五百分位的速度數(shù)據(jù)作為該路段的自由流速度v_if，見圖3，即

P(V＞v_if)＝0.05,V∈{v_i¹，v_i²,…v_i^k} (1)

將流量數(shù)據(jù)從大到小排序，得到序列q_i¹，q_i²,…q_i^k,取單側(cè)前五個百分位的流量數(shù)據(jù)及其對應的速度值，則路段最佳密度k_mi可如下標定：

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}---\left(2\right)$

S22：路段阻塞密度的標定

針對路段i，在高峰時段選取車輛排隊時的隊尾道停車線的距離L和排隊車輛數(shù)p，則該路段的阻塞密度k_ji標定為

$k_{ji}=\frac{p}{L}---\left(3\right)$

S24：采集過飽和狀態(tài)下第m個時段的速度v_i^m

對于過飽和狀態(tài)下路段i的第m個時段的速度v_i^m可通過路網(wǎng)交通運行指數(shù)監(jiān)控平臺獲取，也可通過浮動車GPS數(shù)據(jù)匹配得到。過飽和狀態(tài)指的是路段下游交叉口排隊車輛無法一次放完需要二次排隊的交通狀態(tài)。

步驟S3的過程包括：

針對路段i及其第m個時段的速度v_i^m，其車輛率由以下公式計算得出：

${\mathrm{\α}}_i^m=\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{ji}}---\left(4\right)$

步驟S4的過程包括：

對于給定的路網(wǎng)和某時段路網(wǎng)中各個路段的交通狀態(tài)，其在運車輛數(shù)由以下公式計算得出：

$N^m=\underset{i}{\Σ}\frac{n_i\·l_i}{{\mathrm{\α}}_i^m+1/k_{ji}}---\left(5\right)$

以某城市交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)為實例，應用本發(fā)明對過飽和狀態(tài)下路網(wǎng)在運車輛數(shù)進行計算，對本發(fā)明作進一步的說明。

具體過程如下：

1、選取研究區(qū)域，采集路網(wǎng)靜態(tài)交通數(shù)據(jù)；

本案例選取某城市中心城區(qū)次干路及以上等級道路，按照交叉口為節(jié)點劃分共計2292個不同路段(雙向路段按2個不同方向路段計算)，記作

l₁,l₂,l₃,…l₂₂₉₂

對應的路段車道數(shù)分別記作

n₁,n₂,n₃,…n₂₂₉₂

2、采集路網(wǎng)動態(tài)交通數(shù)據(jù)，標定路段自由流速度，路段臨界密度，路段阻塞密度；

(1)采集路網(wǎng)動態(tài)交通數(shù)據(jù)，以5min為時間間隔，獲取該路段連續(xù)一天的速度及流量數(shù)據(jù)，每個路段共計288個流量數(shù)據(jù)和288個速度數(shù)據(jù)。

(2)標定路段自由流速度：對每個路段的速度數(shù)據(jù)分別從大到小排序，第i個路段排序如下：v_i0¹,v_i0²,…v_i0²⁸⁸，取第15個數(shù)據(jù)(第五百分位)作為第i路段的自由流速度，即v_if＝v_i0¹⁵。

(3)標定各路段最佳密度：對每個路段的流量數(shù)據(jù)分別從大到小排序為：q_i¹,q_i²,…q_i²⁸⁸，取前15個數(shù)據(jù)(前五個百分位數(shù)據(jù))及其對應的速度v_i¹,v_i²,…v_i¹⁵，計算路段i的最佳密度為

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{15}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{15}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}$

(3)標定路段阻塞密度：在高峰時段選取車輛排隊時的隊尾道停車線的距離L和排隊車輛數(shù)p，則路段i的阻塞密度為

$k_{ji}=\frac{p}{L}$

根據(jù)調(diào)查，各路段的阻塞密度基本在120veh/km，為簡便計算，取k_j＝120veh/km。

3、計算過飽和狀態(tài)下路段的車輛率；

(1)采集過飽和狀態(tài)下路段速度：通過路網(wǎng)交通運行監(jiān)控平臺獲取過飽和狀態(tài)下的速度。以早高峰8：00～8：05時間段(m＝97)為例，路段i的第97個時段的速度v_i⁹⁷。

(2)計算時間段97路段i的車輛率：

${\mathrm{\α}}_i^{97}=\frac{v_i^{97}}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^{97}}{v_{fi}\·k_{ji}}$

4、計算區(qū)域路網(wǎng)在運車輛數(shù)：

某城市中心城區(qū)次干路及以上等級道路早高峰8：00～8：05時間段在運車輛數(shù)為：

同理，可以計算早高峰時段區(qū)域路網(wǎng)在運車輛數(shù)，結(jié)果如圖4所示。

上述的對公式和實例的描述僅為一般案例說明，是為了便于該技術領域的技術人員能理解和應用本發(fā)明。熟悉本領域的技術人員顯然可以容易地對公式進行修改使用而不必進行創(chuàng)造性勞動，因此凡是依照本發(fā)明專利范圍內(nèi)所做的不脫離本發(fā)明范疇的修改和改進都應該在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。