关联路网拓扑特性的车辆出行行为画像分析研究

基于交通时空大数据的微观出行行为分析可以为精细化、个性化的交通管控措施制定提供支持,车牌识别数据作为一种精度高、准确性高、采样率全的时空大数据,近年来受到广泛关注。但是现有基于车牌识别数据的出行行为分析文献在进行行为分析的过程中较少考虑路网特征,即没有将出行者的行为与路网特性结合起来分析,这导致挖掘得到的出行模式与路网本身的关联不高。本文首先对车牌识别数据和路网拓扑数据进行数据融合,基于此融合数据,根据机动化出行者的出行行为特性使用聚类算法进行车辆画像,将路网上的车辆划分为临时办事车辆、频繁过境车辆、家庭不常用车辆、通勤车辆、网约出租车辆五类车辆。同时,结合复杂网络方法和聚类算法对交叉口进行画像分析,挖掘出交通管理者需要重点关注的交叉口。在此基础上,结合车辆出行行为和路网拓扑信息深入挖掘出行车辆的出行模式,构建车辆画像-交叉口画像-过车频次矩阵、车辆画像-交叉口画像-过车占比矩阵,进而对车辆出行时空特性进行深入挖掘,为交通管控措施的制定提供支持。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加,高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生,特别是在重大节假日期间.目前,解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施,而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析,掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据,借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆,进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度,挖掘城市通勤快速出行廊道分布,研究高速公路网与城市道路网络的关系,对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

基于高速公路流水数据的通勤车辆特征研究

随着居民利用高速公路进行通勤出行车辆的增加，高速公路缓行和交通拥堵等问题时有发生，特别是在重大节假日期间.目前，解决上述交通问题的主要方法是交通需求管理措施，而实现有针对性的交通需求管理需要对高速公路收费流水数据进行精确的挖掘分析，掌握车辆在高速公路上的运行状态与时空分布特征.本文基于高速公路收费流水数据，借助 K-means++聚类方法识别使用高速公路日常通勤的车辆，进一步分析通勤车辆的出行时空分布特征.从通勤出行的角度，挖掘城市通勤快速出行廊道分布，研究高速公路网与城市道路网络的关系，对提高交通系统效率和缓解交通问题具有重要的意义.     

基于活动识别的公交出行行为重构与分析

摸清城市居民的公交通勤出行规律特征，可以更好的为公交运营管理提供支撑.通过挖掘IC卡数据获取公交出行信息是出行行为分析的新手段.根据以活动为基础的出行分析理论，提出以活动区域属性判别为核心的公交出行重构分析方法.通过对公交出行的起讫站点进行空间聚类分析，获取居民的主要活动区域；基于居民多日出行信息及相应出行特征指标，分别对居民的居住和工作区域进行识别；根据出行目的地区域的活动属性，对公交出行链进行重构.以广州市为例，对居民公交出行特征规律进行实证分析.     

基于时空轨迹数据的出行特征挖掘方法

在车联网应用发展的背景下,许多城市的私家车和出租车上安装了配备GPS 设备的智能终端, 产生着大量的时空轨迹数据.为挖掘这些数据蕴含的驾驶员出行特征, 本文以北京市出租车时空轨迹数据为例,基于时空GIS 的视角提出并实现了驾驶员居住 地挖掘方法和作息规律性分析方法. 样本实验结果一方面展示了驾驶员居住地空间分 布,另一方面表明作息规律性总相似度在0.6–1之间的驾驶员数量较多,占到了总数的 73.75%.通过本文方法挖掘的信息可为出租车的管理提供辅助决策,方法同样适用私家 车时空轨迹数据的挖掘,对私家车出行规律的研究和掌握更有意义.     

基于车牌照数据的通勤特征车辆识别研究

近几年来,交通拥堵日益成为大中城市最严重的交通问题之一,而由通勤行为 引起的早晚高峰交通拥堵最为突出,严重影响了城市居民的出行和交通系统的运行.因 此,本文从车辆的角度出发,采用上海快速路牌照识别系统采集数据,通过k-means 聚类 数据挖掘方法,提取路网中的通勤特征车辆,并分析了通勤特征车辆在路网中的出行时 空分布.分析得出,在上海快速路网中,占全部检测车辆2.8%的通勤特征车辆在早晚高峰 时提供了高达36%的交通量.在早高峰时段,识别出的通勤特征车辆主要分布路段为中环 外圈、陆家嘴方向、逸仙高架和沪闵高架;晚高峰时段,基本集中在与早高峰的相反方向. 研究结果表明,本文基于车牌照数据的数据挖掘方法,可以有效地提取通勤特征车辆并 研究其出行行为的时空特征,能够为城市交通拥堵问题的缓解和交通需求管理政策的提 出提供辅助决策信息.     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

基于手机GPS定位轨迹的出行信息采集技术

针对居民出行调查主要依靠传统纸质问卷形式获取居民出行信息、调查数据很难准确反映实际交通需求特征的问题,提出运用手机GPS技术获取个体出行轨迹信息,挖掘分析不同交通方式的轨迹特征,并运用支持向量机算法对出行方式进行识别。结合实例分析表明:提出的算法对步行-自行车-步行、步行-公交车-步行、步行-小汽车-步行3种组合的出行方式识别正确率均较高,为以后城市居民出行调查提供一种新型的调查方法。     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

总需求固定时出行网络结构的优化

考虑到出行网络结构优化是缓解城市道路交通拥堵的有效措施,构建了提高出行网络和道路网络匹配程度的出行网络优化算法．针对城市道路交通双层网络特性,提出了双层网络的匹配程度指标．考虑匹配程度指标,构建了基于边删除法的出行网络优化算法．分析结果表明：本算法能优化出行网络结构、有效缓解城市道路的交通拥堵．     

通化市居民出行特征分析及交通发展对策研究

分析通化市城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行时间分布、出行空间分布等一系列指标,总结归纳通化市城市居民出行的特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对通化市城市交通发展提出优化道路网络、优先发展公交、建设快速交通系统及合理配置停车设施等建议,对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

考虑出行者行为的多重网络拥堵风险传播模型

城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...     

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为了计算城市道路网络的交通容量,结合现实中交通分布特征规律分析,考虑对过于迂回路线的限制与避免,并考虑道路通行能力的约束,建立了较能符合实际交通特征的城市道路交通网络容量计算方法. 该方法在已知各起迄点对（OD对）间交通分布比例前提下,主要通过增量加载的方式来求算道路网络总容量. 介绍了分析求解的具体步骤,并根据求解方法特点采用了多路径—增量加载分配方法来进行其中交通量的分配. 算例表明,该计算方法用于求解城市道路交通网络容量是合理可行的. 该方法可用于城市道路交通网络容量的评估及现状适应性的评价.     

Quantitative Analysis of impact of Bicycles on Vehicles in Urban Mixed Traffic

Bicycles create obvious impact on motor vehicles' behavior on urban road especially in China with mixed traffic. These influences can be divided into two states: friction and block interference. Based on the data of interference of bicycles on vehicles' driving in typical road section in Beijing, this paper quantitatively analyzes the velocity changing tendency of vehicles under different interference, velocity distribution frequency, and critical transformation of different interference state. The friction and block interference coefficients are also worked out, which are useful to compare interference degrees under different road conditions. As a result, the research based on sample data shows that the velocity distribution of vehicles has different characteristics under different interference state, and vehicles driving velocities are significantly different under the friction interference and block interference.     

城市交通排放高分辨率分析方法研究 ——北京实证

交通污染减排政策呈现多样化、精细化和差别化发展趋势,传统交通排放模型在评价范围、评价尺度上的分辨率存在局限性.本文基于实时监测数据的交通流仿真模型、视频检测方法的车队结构分析和本地化工况的速度排放因子修正关系,提出了城市交通排放高分辨率分析方法,时空分辨率达到小时和路段级别,排放源可区分不同交通方式和本地外地.并以北京市机动车 NOx排放为例,对路网交通排放时空分布特征进行实证分析.北京市高峰时段路网交通排放量占全天排放的31.2%;高速路、快速路排放分别占路网排放总量的37.9%和38.8%;五环~六环间排放量占六环内排放总量的38.32%;货运车辆排放占路网排放比例达到47%.本文提出的城市交通排放高分辨率分析方法对精准定位交通污染治理时间、空间和对象,提升精细化决策水平具有一定意义.     

公路货运动态配货优化模型研究

基于实时的城市路网交通流信息预测公路货运车辆的行程时间,据此可以获取公路货运场站实时的车辆信息,并依据实时检测的场站货源信息,对实时动态地到达货运站的车辆进行配货.