基于浮动车数据统计的成都市茶店子东街交通状况分析

时间:2022-07-09 01:14:28

基于浮动车数据统计的成都市茶店子东街交通状况分析

摘要:本文中的数据收集是以出租车为浮动车而采集到的。通过对浮动车所收集到的数据进行分析,对特定区域内,某路段早高峰时期浮动车数量和浮动车速统计。从时间段上,得出路段拥堵的变化情况,给交通的参与者以向导,向他们提供本路段的畅通和拥堵时间,便于他们选择出行时间。

关键词:浮动车数据;数据分析;通行能力

Abstract: In this paper ,the data are collected by a taxi for the floating vehicle. Based on the analysis of the floating car data collected, we do the statistics of a road early peak period floating car number and floating speed in the specific area,. From the time period, we get the road congestion change condition , guide the traffic participants, provide them with the sections flow and congestion time, so that they can choose the travel time.

Key words: floating car data; data analysis; traffic capacity

中图分类号:TU7 文献标识码: A文章编号:2095-2104(2012)

0 引言

浮动车技术,是近年来所兴起的获取道路佳通信息的先进技术。它主要在国际智能交通系统中广泛的使用,其基本原理是:根据装备车载全球定位系统,在浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置,方向等,通过经纬度的变化,计算出车辆行驶的车速和行驶的时间【1】。根据研究表明,德国、日本等国近年来都先后建立了基于浮动车数据的交通信息服务系统,而我国国内的许多大型城市为了满足车辆调度的需求,也兴起了对浮动车数据采集的研究【2】。

1 浮动车数据收集的相关说明

论文中所使用的数据是以成都市出租车为浮动车收集到的。采集到的浮动车数据中包含了ID、车机号、区域编码、区域子编码、角度、空重车标记、时间、排队长、排队时间、平均速度、行驶时间、速度均方根等信息。下表1即为本次收集到的数据举例,其中只列出了本次研究所需要的条目,包括:车机号、区域编码、区域子编码、平均速度和记录时间。

表1 浮动车数据收集表

①车机号:对作为浮动车的出租车人为给定的编号,并不是车租车自身的车牌号。

②区域编码和区域子编码:为了方便数据记录,我们将成都各个街道以“区域编码”命名,一个区域编码即为一条街道;而区域子编码则为预留编码,目前尚未使用。

③记录时间:记录浮动车数据,并上传服务器的时间。

④平均速度:浮动车从数据记录到上传,这一个10秒内的平均速度。

2 基于浮动车收集的数据分析

浮动车作为交通参与者,它收集到的数据信息反应了此刻道路上的交通状态。通过对其收集到的数据进行分析,我们就能够把这些数字化的语言转化成我们对交通状况的认识,从宏观上了解一个路段上的行车速度。

由于收集到的数据过于庞大,研究时我们只选取同一个区域编码内浮动车采集到的数据来进行分析。本次论文分析的是区域编码为6032 (茶店子东街)内的浮动车所收集到的数据。而为了使得研究更具有向导性,我们选取27日(星期二)早高峰时段(6:30~9:00)作为研究时间,其中的可用数据为125条。然后,我们将所得到的数据,以10分钟划分为一个时间段,计算其平均速度,并将计算出的结果利用EXCEL绘图,以此来对比随着时间的推移,浮动车在道路上行驶平均速度的变化,如图1。

图1 浮动车平均速度随时间变化图

由上图我们可以看出,在6:30到9:00的早高峰时段中,浮动车在道路上行驶的平均速度随着时间推移逐渐降低,然后又慢慢升高,整体呈一个“凹”的的趋势。这刚好也与人们出行规律吻合:当时间较早时,上班的人流比较稀疏,而随着上班时间临近,越来越多的人流开始出行,于是便造成道路车辆变多,而对于通行能力一定的道路,车辆的行驶速度就会降低。

为了验证平均速度变化规律,笔者又将浮动车在道路上平均行驶时间绘了点图,如下:

图2浮动车行驶时间随时间变化图

我们都知道,速度和车辆行驶的时间是成一个反比关系。由行驶时间变化的这个图中,我们可以看出,其变化正好和平均速度相反,整体呈现一个“凸”的变化趋势。

3 结论

通过对成都市茶店子东街早高峰时段的研究,证明了浮动车数据是具有可参考性的。我们可以看出,成都市茶店子东街在7:30和8:00前后道路拥堵较为严重,平均通行速度较低,而其他时段则处于相对畅通状态。希望需要在7:30和8:00前后通过此路段的车辆选择绕行,节省时间。

参考文献:

【1】唐克双,姚恩建,日本ITS开发和运用的实例——名古屋基于出租车信息的P-DRGS简介[J],城市交通,2006,4(3):74- 76

【2】辛飞飞,陈小鸿,林航飞,基于样本容量的浮动车数据路网覆盖能力研究,公路交通科技,2009,8(8):140-144

注:文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。

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