基于地点车速的路段交通拥堵指数计算方法_宋志洪

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1、总第99期现代工业经济和信息化Totalof992015年第15期ModernIndustrialEconomyandInformationizationNo.152015DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2015.15.24工程技术基于地点车速的路段交通拥堵指数计算方法1,21,21,21,2宋志洪，江金凤，尹少东，梁子君（1.城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室，安徽合肥230088；2.安徽科力信息产业有限责任公司，安徽合肥230088）摘要：利用固定检测器提供的地点车速等参数，选用聚类分析方法建立固

2、定检测设备的交通状态判别算法模型，不同类的交通指数对应不同的计算方法，为城市交通拥堵指数准确计算、交通决策、交通诱导等提供依据，有利于缓解城市道路交通拥堵现状。关键词：地点车速；聚类分析；交通状态判别；交通拥堵指数中图分类号：U491.23文献标识码：A文章编号：2095-0748(2015)15-0064-04引言同城市、地区等拥堵的判定条件也不一。根据拥堵随着我国各大中小城市汽车保有量的持续增的规律性划分，交通拥堵可分为周期性拥堵长，与有限的道路资源之间的矛盾不断激化，道路（recurrentcongestion，也叫常发性拥堵）和非

3、周期交通拥堵现象日渐频繁，城市道路交通管理者不得性拥堵（noIlrecllrentcongestion，也叫偶发性拥不利用各种渠道来缓解交通拥堵问题。其中，通过堵）。周期性拥堵，是指一定时间内反复出现的拥现有的交通参数获取资源或者新增一些检测设备，堵，具有特定的规律性，如最常见的早晚上下班高获取道路交通拥堵状态，进而有规划有目的地向驾峰期拥堵。长期的道路施工、市政设施施工、地驶员发布道路交通运行状态，诱导驾驶员出行，达铁、大型建筑施工、节假日旅游出行等引起的拥堵到缓解道路交通拥堵的目的。地点车速是城市道路也可看作周期性拥堵。非周期性拥堵，

4、是指随机出路段交通实时拥堵状态的重要评价指标。但速度值现的拥堵，例如，交通事故、违法行驶、突发事的大小无法给决策者和出行者带来直观的拥堵感件、突发恶劣气候环境等意外原因引起的拥堵。一受，因此需要计算一个拥堵指数来对现行路段拥堵些不具备规律性的特殊事件，如VIP车队、短期的大情况进行分级评价。现有的拥堵指数计算方法在分型活动等引起的拥堵，也可看作非周期性拥堵。级策略上主观意识较强，无法从定量的角度做到精不同城市对于交通拥堵的范围界定不同，计算确分级；另外，计算模型的参数太少，无法适应不方法各有差异，不同地区计算出的交通指数意义不同城市交通运

5、行的实际状况，可移植性不强。同。目前沿用较多的是参照北京《城市道路交通运行评价指标体系（DB11/T785—2011）》，将道路1交通拥堵类别及评价指标交通拥堵划为5个级别，取值区间为[0,10]，对应拥目前国内对于交通拥堵的定义尚未有定论，不堵状态级别如下表1所示。该地方标准中拥堵评价指收稿日期：2015-07-15标如表2所示。国家科技支撑项目课题：基于数据驱动的城市交通智能联网联表1交通拥堵分级控关键技术与示范（编号2014BAG03B02）道路交通运行指数[0,2][2,4][4,6][6,8][8,10]第一作者简介：宋志洪（1

6、984—），男，湖北安陆人，硕士研究生，毕业于长安大学公路学院交通工程专业，工程师，研究方向：交通运输规划与管理。道路网拥堵等级非常畅通畅通轻度拥堵中度拥堵重度拥堵现代工业经济和信息化xdgyjjxxhx@163.com·65·第5卷表2北京市《城市道路交通运行评价指标体系》度、占有率和排队长度，微观参数包括车头时距拥堵评价指标和车头间距。指标名称说明固定检测器都是按照一定的时间间隔采集数据道路交通运行指数综合反映道路网交通运行状况的，但是在实际情况中，交通检测器扫描频率不固道路交通拥堵率综合反映特定时段内的交通拥堵程度定、传输线路出现故

7、障、车辆过度密集造成交通检从空间分布的角度反应道路网交通拥堵测器无法正确检测车辆等多种原因都会使采集到的拥堵里程比例的影响范围交通数据无法严格地按照指定的时间间隔上传，经从时间分布的角度反应道路网拥堵状况拥堵持续时间和变化趋势常会出现某个时段或连续几个时段内数据丢失的现常发拥堵路段数反应交通拥堵发生的聚集性、潮汐性象。所以可对一定时间段采集的数据进行扫描和判断，如果在该时段内没有获得数据或获得多组数行程时间可靠性指数反应道路网交通运行的波动性据，则说明数据丢失，进行修复处理。不同地区、区域交通拥堵级别根据需求采用不错误数据的数值通常表现为

8、0，或者是超过可能同的评价指标，采用的方法主要由交通量组成、不出现的最大值ymax，所以数值不在（0，ymax）之间的同出行方式组成比例、道路条件、交通组织等因素数据被认为是错误数据。对于每一