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.     

基于高速公路收费数据的车辆分类研究——以重庆市为例

为细化分析高速公路车辆出行特征,提升高速公路管控效率及精细化服务水平,提出"先定义后聚类"的高速公路出行车辆群体分类模型。基于重庆市某高速公路特定通道收费数据,以小客车为研究对象,首先,在分析车辆整体特征的基础上,提取并定义研究时段内单次出行或仅在周末出行的车辆;然后,以自然周为周期,从出行强度、出行时间维度、出行空间维度3方面构建剩余车辆出行量化指标;最后,利用K-means++算法对车辆聚类,综合地域实际背景将出行车辆分为6类,其中70%为"单次出行"或"零星出行"车辆,"通勤"及"营运"车辆只占车辆总数的0.82%,且"通勤"车辆多在20km以内的OD上出行。研究表明,所提出的模型能将高速公路出行车辆有效分类,且各类群体的出行时空分布存在较明显差异,可为针对性的交通需求管理提供合理依据。     

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.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

基于电子收费数据的高速公路交通流特性分析

利用电子收费数据进行统计和数据挖掘,可对其所呈现出的交通特性进行深度分析并有效应用.基于我国西部某高速公路的电子收费数据,利用数据管理平台,构建交通主题数据仓库,统计高速公路交通流量的时变、日变、周变规律,以及分车型、节假日及工作日流量变化规律;并对电子收费用户的出行特征进行分析,计算了各路段交通流量,统计各收费站OD交通发生吸引量及收费站间的交通分布量,也分析了车辆的行程速度及分布规律,从而了解了该高速公路的交通流特性,为高速公路电子收费数据的统计分析提供了借鉴方法.     

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。     

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

基于多源数据的南昌市岗位类型与出行特征研究

就业岗位是交通需求建模的基础数据,包括不同类型岗位的空间分布及其出行特征.将手机信令大数据与"三调"用地数据、交通模型、"七普"数据、年鉴数据等进行融合分析,实现信令大数据中职住数据、出行数据的精细化扩样及其与地块性质的关联,并进一步对各类就业岗位的出行特征进行研究,包括岗位密度、交通吸引率、通勤距离、通勤速度、交通强...     

2008北京奥运会期间赛场周边车辆停放对策研究

与日常出行车辆停放不同，奥运会期间的车辆停放具有一定的特殊性．本文对北京奥运会的车辆特征、时空分布特征、目的和路径选择、停车信息服务等特点进行了分析，同时指出其实质就是临时性、突发性、大量停车需求与有限的停车泊位供应之间的矛盾．针对这种矛盾，具体从停车收费、停车需求管理(PDM)、停车信息服务方面提出了解决停车交通的对策，并提出了需要进一步调查和分析的问题．本研究对组织好2008奥运会期问的车辆停放具有一定的参考价值．     

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随着北京市机动车辆的增加，高速会路交通流量的不断增长，现有的收费站口通行能力低，收费方式、管理手段单一，已不能满足高速公路的车辆快速通行要求。为了迎接2008年奥运会，探讨北京市高速公路发展不停车电子收费系统(ETC)的必要性与紧迫性显得尤为重要。     

公路路网货物运输量月度波动系数推算方法

公路运输量波动系数反映了运输需求与运输供给在时空上的不均衡状态.本文首先分析了车辆货物运输量月度波动系数的统计方法和其在统计调查中存在的问题;接着依托高速公路联网收费系统、交通量自动观测点与交通量调查信息系统等平台,建立了公路路网货物运输量月度波动系数推算模型,把车货质量、收费总额、交通量、车道数、通车里程等参数引入到模型中来,并对公路路网货物运输量非基数月度波动系数提出了量化处理、权重赋予的方法;最后,通过实例验证了模型和算法的可行性.研究成果可为公路路网货物运输量统计调查、区域内公路路网规划和综合运输体系优化提供切实的参考.     

基于ETC电子收费数据的信息提取技术研究

电子不停车收费系统是智能交通应用系统中取得较大发展的子系统. 系统能实时记录车辆的进、出口收费站的时间、地点等数据. 本文以电子不停车收费的交易数据为基础,通过对原始交易数据的分析,确定了数据的处理流程,在此基础上,提出了路段行程速度计算模型,交通流量分布规律分析方法和高速公路站点OD分布、车型比例分布等指标获取方法. 研究以北京市高速公路电子收费数据为例,进行了案例分析. 结果表明,本研究中提出的数据处理和提取技术能较为准确地获取高速公路运营管理中所需的信息,这些信息为高速公路出行者信息服务、高速公路交通运营和规划等提供有效的信息支撑.     

我国城市轨道交通网络运营盈利能力的实证分析

为从财务可持续性角度探讨城市轨道交通网络盈亏平衡问题，本文建立了以票款净收入和运营成本为基础的网络运营盈亏平衡模型，定量分析票价率、客运强度、票价优惠策略等要素对运营企业盈利能力的影响。实证研究表明：我国不同城市票价率水平差异较大，多数城市体验了初期线网扩张带来的网络化运营红利；但随着网络进一步扩大到市区边缘或郊区，多数城市网络总规模超过300 km后，全网平均客流强度呈下降态势，企业盈利能力有所下降，政府补贴压力增加。由于城市轨道交通在解决通勤出行中的公益性定位，以及不同城市居民人均可支配收入水平和城市政府财政收入的差异，应进一步研究不同城市经济发展水平下票价水平、线网规模及技术制式、不同线路功能定位的关系，以提高轨道交通网络运营盈利能力，促进我国城市轨道交通行业的可持续发展。     

基于车牌识别的城市年票自动管理系统

年票制是提高公路通行效率的行之有效的办法,但由于年票征管部门监管不力,导致车辆恶意逃费所致的通行费流失严重,针对我国城市年票监管实际情况,提出一种基于车牌识别的城市年票自动管理系统.首先介绍了该系统的架构以及年票收费站管理和委托站次票监管两个子系统的工作原理,接着重点论述实现该系统的三项关键技术：车牌识别技术、数据同步技术、IC卡防伪技术.该系统已在广东省中山市投入使用,运行稳定可靠,受到客户的好评.     

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电子不停车收费系统是智能交通应用系统中取得较大发展的子系统. 系统能实时记录车辆的进、出口收费站的时间、地点等数据. 本文以电子不停车收费的交易数据为基础,通过对原始交易数据的分析,确定了数据的处理流程,在此基础上,提出了路段行程速度计算模型,交通流量分布规律分析方法和高速公路站点OD分布、车型比例分布等指标获取方法. 研究以北京市高速公路电子收费数据为例,进行了案例分析. 结果表明,本研究中提出的数据处理和提取技术能较为准确地获取高速公路运营管理中所需的信息,这些信息为高速公路出行者信息服务、高速公路交通运营和规划等提供有效的信息支撑.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

天津市校车开行的必要性分析及建议

学生通学出行是居民出行的重要构成部分.通学出行时间与工作日的早晚高峰基本重合.随着城市机动化进程的加快,利用私家车接送孩子的模式加重了城市路网的交通负荷,学校周边交通拥堵问题显著.鉴于此,在天津市第四次综合交通调查的基础上,采用人工计数法和问卷调查法选取四所小学进行交通出行调查.根据调查结果,从缓解交通堵塞、调整居民出行方式结构两方面对天津市实施校车开行的必要性进行分析.最后,从交通管理、法律保障、宣传教育等方面,提出实施校车开行的相关建议.     

珠三角实行区域年票制面临的主要难题及解决方案

鉴于珠三角区域公路收费年票制存在诸多问题和困难,针对年票制债务、收费标准、站点设置、高速公路代收路费及经营性公路回购等问题,对珠三角实行区域年票制的影响逐一分析,并提出了解决问题的方案。