基于交通大数据的移动模式分析综述

交通大数据可为揭示交通主体显性出行行为背后的深层规律（即移动模式）提供重要基础。精确掌握大数据驱动下交通主体的移动模式，可为需求预测、客流组织、土地利用、事件管理等应用提供理论依据。交通大数据主体繁多、时空多态、关联性复杂的特性迫使小数据时代下的移动模式分析方法转型和升级，但仍可能遇到移动模式一致性表达难、异常类型检测难、复杂关联性表达难、时空多态性建模难、一体可视化分析难等普遍问题。针对这些问题，利用科学知识图谱，对2010~2020年期间3 747篇文献的热点关键词分布、发表趋势分布、出版刊物分布等特点进行归纳总结，结合常见的移动模式分析数据集，系统综述现有研究在移动模式常态分析、非常态分析、关联分析、预测分析和可视化分析方向上的阶段性进展。其中，移动模式常态分析综述了个体活动特性分析、出行类别划分、特定群体分析等应用的研究进展。移动模式非常态分析综述了基于模板匹配和数据驱动的非常态事件检测方法的发展脉络。移动模式关联分析综述了面向不同数据源的关联特性检测方法的发展近况。移动模式预测分析综述了基于数理统计和数据驱动的交通属性预测方法的发展状况。移动模式可视化分析综述了用户交互设计、移动模式宏观可视化、微观可视化和整体可视化的发展近况。最后，系统总结各个分支方向面临的主要问题与挑战，并从数据整合、模型创新、机制变革等角度提炼移动模式分析研究的未来发展趋势，期望为后续研究采用新理论技术开展移动模式分析提供参考。     

许可相位下饱和流率修正系数研究

为了分析信号相位设置对交叉口交通设计的影响,揭示许可相位条件下交通流的运行规律,以许可相位条件下左转车流对饱和流率的修正系数为研究对象,将许可相位条件下的车道分为3类:左转专用车道、直左共用车道和一般直行车道。采用微观交通仿真软件为研究工具,对各种交通条件下的交通运行特征进行了仿真分析,在大量仿真实验数据的基础上,采用回归分析的方法,得到了许可相位条件下左转车流对饱和流率的修正系数的计算模型。该模型无需事先输入信号配时参数,适宜于交通设计阶段进行信号配时时饱和流率的估算。最后通过若干组数据验证了该模型的有效性。。     

降雪天气对乌鲁木齐市快速路交通运行影响特征分析

为缓解降雪天气对乌鲁木齐市快速路交通运行产生的不利影响,以控制冬季灾害天气下的交通管理局面,采集乌鲁木齐市河滩快速路的交通数据,基于交通构成、交通量、车速、车头时距等交通特征参数,分析乌鲁木齐市降雪和正常天气下快速路机动车运行规律。分析结果表明:降雪对城市快速路交通量车型构成的影响不大,但对交通量时空分布有较为明显的影响;降雪致使车速与车头时距的分布区间变小。基于研究数据,提出除雪、信息控制与紧急事件管理等改善对策。     

基于可视化技术的交叉口短时交通流预测研究

为通过视觉图形实现交通流时序特征可视化,精准掌握交通大数据驱动下交叉口交通主体的移动趋势,构建交叉口短时交通流可视化预测系统。通过Python中的Matplotlib实现交叉口交通流时序可视化,利用ARIMA模型进行短时交通流预测,并以OpenITS合肥市示范区黄山路-科学大道交叉口数据进行实例验证。结果表明,该系统可实时、在线实现不同时段交通流分布规律可视化,并能有效提取交通流时序特征,ARIMA(1,1,0)模型的3个评价指标的预测误差均小于10%,具有较高的预测精度。     

基于卡口数据的交通参数提取方法研究

针对交通参数提取繁琐及流程混乱问题,提出了数据预处理-指标提取-可视化一体的交通卡口数据挖掘流程.针对传统断面数据无法获取过饱和状态交通参数的缺陷,通过深入挖掘卡口数据蕴含的时间关联信息,并结合路网空间逻辑关系,基于Pandas和NumPy工具包构建了行程时间、平均车速和车辆延误提取模型,进而利用时空轨迹图研究了过饱和状态下的最大排队长度测算方法,该方法使用延误、流量、车速参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取;以淄博市实际道路卡口数据为例验证了模型的有效性,结果显示,排队长度的准确率达85%以上;基于Python可视化库和Echarts对数据分析结果进行可视化处理,实现了交通需求及状态数据的动静态展现,能够为智能交通管控的决策提供支撑.      

城市道路交通态势演化研究现状及展望

针对现有城市道路交通态势演化规律对交通管控研究中的数据空间单一、影响要素维度少、趋势特征粒度粗、多层次融合效果差等问题,从交通态势表征及辨识、交通态势演化分析和交通态势影响评估3个方面对国内外研究现状进行总结和分析.研究发现:交通态势表征及辨识分析仍局限于交通状态本身的表征和辨识上,鲜有涉及交通运行状态变化趋势特征的刻画;交通态势演化多基于单一空间进行分析,难以深入挖掘多元空间多交通要素作用下的交通态势演化关联协同机理;多数交通态势影响评估建立在宏观层面基础上,缺乏对同一交通状态不同变化趋势的差异分析,难以实现对交通态势影响的全面评估.基于此提出了城市道路交通态势演化领域未来可能的研究内容.     

路网运行管理系统的数据协同与应用研究

互联网+、大数据、云计算、移动互联和人工智能等新技术的发展及应用,加快了我国交通信息化的发展。本文基于贵州省交通云的路网运行管理系统,研究了路网运行中跨部门、跨行业和跨区域数据的协同与应用,构建了以多源数据采集、数据汇聚共享、数据建模应用为核心的整体策略,重点研究基础指标分析、事件生成和事件评估处理的三级数据建模体系架构,并以路段拥堵模型为例对本文数据协同与应用的实现作了分析。     

高速公路隧道群行车特性及安全性分析

在建立隧道群定义的基础上,通过对大量数据的研究分析,得出隧道群段车辆的运行规律,并根据其行车特性分析了隧道群段的安全性.分析结论可用以指导交通工程设施、监控设施的布设,可为建立安全运营管理对策提供理论依据.     

重要节假日期间重庆高速公路交通出行特征与预测分析

为掌握重要节假日期间高速公路对外交通出行特征,利用历年高速公路收费数据,研究了五一、国庆、春运等重要节假日期间高速公路交通运行的特征规律,采用指数平滑法对春运期间高速公路的出行总量进行了预测。研究表明不同节假日期间高速公路出行差异较大、节前第1天和节前当天为出行高峰,春运期间高速公路出行总量趋于平稳、旅客逐渐选择错峰出行。     

城市快速路施工区通行能力研究

在实测数据的基础上,对快速路施工区交通运行特性进行了分析,研究了施工区交通组成、饱和流率、车头时距、运行速度等交通参数分布特性,得到了城市快速路施工区通行能力值介于1500veh/h/ln～1700veh/h/ln之间。应用计算机仿真技术,给出了双向8车道快速路单向不同车道关闭形式下的施工区通行能力值。最后分析了施工区的速度、流量和密度之间的关系,给出了拥挤排队状态下速度与流量之间的函数关系式。     

基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.     

基于大数据的出租车与普通小汽车行驶速度差异研究

利用出租车车载GPS数据分析城市道路交通运行情况已被北京、广州、深圳等城市广泛采用,但是出租车能否代表普通小汽车的运行特征是必须回答的问题。利用大数据技术,通过分析重庆市主城区出租车和一定数量普通小汽车连续一个月的车载GPS数据,研究重庆主城区出租汽车和普通小汽车在同样道路交通环境下的行驶速度差异性,并拟合出不同速度等级下两者的偏差曲线。研究表明,直接利用出租车行驶速度来表征城市道路交通运行情况存在一定的误差,但可以通过速度偏差曲线进行校正,从而使评估分析的结果更能代表道路使用主体的交通运行特征,提高实时信息系统的准确性和可信度。     

基于数据可视化的短时小数值交通事故的描述及成因推理

交通事故是小概率随机事件.在特定时间空间内某些类型的交通事故指标通常是相对较小的数字.应用传统的针对连续变量的方法(例如广义线性模型)对其进行分析和预测,通常由于数值小,随机性及起伏波动大而无法获得统计显著的结果;而采用传统的针对离散变量的方法(例如罗基模型)进行分析和预测,则又由于其分类数值太多而难以实现.本论文探讨以数据可视化方法来解决这种短时、小数值交通事故数据的描述及推理分析的问题.基于加拿大某城市的交通事故与天气数据,本论文探索使用一系列的"数据可视化"方法,例如数据分解、彩色散点矩阵图、三维散点图等,描述事故相关要素及其互动规律.在此基础上,进一步应用图形模型作为成因推理的手段,以完成推理性的数据可视化分析,藉此分析造成交通事故的成因要素、各要素的关系结构以及要素对事故的数量化影响程度.这一研究解决了在短时、小数值背景下对于交通安全状况进行精确描述及成因分析的问题,其成果可直接应用于交通安全管理、交通执法、道路养护等多个领域中的实时安全管控、安全治理措施的预案制订与效果评估等实际工作之中.     

机非混行平面交叉口交通设计理论研究

对机动车与非机动车混行条件下平面交叉口的交通设计进行深入、系统地研究。在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行分析,建立自行车交通流的相关模型;在理论分析和实践的基础上,形成机非混行平面交叉口交通设计理论与方法。这些理论与方法的建立将为解决城市混合交通问题奠定基础。     

团块状单中心大城市的出行距离分布规律研究

城市出行距离分布是交通需求研究的基础.以紧凑布局的团块状单中心大城市为研究对象,在充分分析居民出行调查数据的基础上,对短距离、中距离、长距离3种长度进行了划分,并探讨了居民出行总量在这3种不同长度下的分布规律.     

2021年西安全运会交通规划研究

为给西安2021年全运会的交通筹备工作提供依据,并为后续相关大型活动交通规划提供借鉴,在2021年全运会战略目标的指引下,提出了全运会交通规划四大关键点:准确找出片区现状交通的核心问题、全面摸清全运会交通特征、经济平抑全运会期间的客流冲击、高效组织全运会疏散交通。运用海量数据、多种场景模拟、动态模型和压力测试4种前沿方法对此进行了研究。通过交通模拟和交通测算发现,全运会高峰时间奥体中心周边道路运行良好,路网、地铁、公交等各个交通系统能够正常运行。     

基于GIS的交通网络可视化编辑平台的开发

交通网络的可视化编辑、交通专题地图的输出是国内现有交通分析软件不足之处，却是通用GUS软件的长处，因此可借助GIS软件开发交通网络的可视化编辑平台，拓展交通分析软件的功能。分析交通网络信息在GIS中的表示形式，设计可视化编辑平台的功能，在此基础上以MapInfo为GIS环境，以TranStar为交通分析软件，实现可视化编辑平台的开发。软件的应用提高了交通规划和交通管理的工作效率，其开发思路对于同类软件的研制具有借鉴作用。     

基于Python的重型自卸车工况分析

基于车联网的重型自卸车运行大数据信息,计算某区域典型自卸车用户车辆运行轨迹、车速、档位及综合油耗等情况,利用python软件编程实现数据分类整理及分布可视化处理,对比分析不同区域、不同工况下的车辆综合使用情况及用户驾驶行为分析。     

中心城区与周边组团联系的交通策略和交通模式研究——以兰州市白道坪片区为例

兰州市是典型的多中心组团城市,道路网呈混合式发展,城市道路拥堵特征显著.选取兰州市白道坪片区作为研究案例,针对多中心组团城市的交通拥堵问题进行分析和探讨.结合白道坪片区与中心城区交通联系存在的问题,建立了交通可达性模型,通过PyCharm工具,编写了矢量路网和POI(兴趣点)数据爬取程序,然后利用ArcGIS软件完成了数据计算和可视化.根据交通可达性的分析结果,提出了白道坪片区交通发展策略和优化方案.     

吉林市交通和居民出行季节性差异特征分析

本文以吉林市为例,在对比夏季和冬季综合交通调查数据的基础上,深入分析了不同气候影响下的交通运行特征,对出行强度、出行方式结构、出行时间分布、出行空间分布等季节差异性进行对比分析,对于探索寒地城市交通需求特征,开展综合交通规划和制定合理的交通政策具有重要的参考价值。