过饱和状态下路网在运车辆数计算方法与流程

本发明涉及一种过饱和状态下路网在运车辆数计算方法，用于城市路网的交通管理和政策决策支持，属于智能交通领域。

背景技术：

随着机动车保有量的持续增加，城市交通拥堵日益严重，在早晚高峰时段问题尤其突出，这给交通管理带来极大的挑战。目前不少城市采取小汽车限购，高峰时段限行等措施来缓解高峰时段的拥堵。但目前对限号时段和限号数量的政策决策缺少定量化依据，例如每天限几个号能实现路网在期望的状态下运行，高峰时段限多长时间能实现期望的削峰效果等，并且现有研究没有文献(系统)实现对路网车辆数的计算(监控)。

目前各地的交通监控系统例如道路交通运行指数系统和互联网地图服务商提供的道路交通状态数据均实现了对路网速度的监控和对路网状态的描述，这为我们进行路网评价提供了有力的数据支撑。

因此很有必要在现有数据的基础上提出过饱和状态下路网在运车辆数计算方法，利用已有的交通速度数据，给出不同路网状态下的路网在运车辆数，实现交通状态和路网车辆数的协调监控，为科学管理决策提供科学定量化依据。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种过饱和状态下路网在运车辆数计算方法。该方法针对早晚高峰过饱和状态的路网，对于给定的路网状态，综合运用交通流理论和数理统计方法，计算得到对应该状态下的路网在运车辆数。为实现上述目标，本发明提出的过饱和状态下路网在运车辆数计算方法包括：采集路网静态交通数据，采集路网动态交通数据，计算路段的车辆率和计算路网在运车辆数。

本发明的基本步骤如下：

S1：采集路网静态交通数据，包括路段长度，路段车道数；

S2：采集路网动态交通数据，标定路段自由流速度、路段临界密度和路段阻塞密度；

S3：计算路段的车辆率；

S4：计算路网在运车辆数。

步骤S1的过程包括：

S11：将路网以交叉口为节点将道路划分为不同的路段，双向道路按两个路段计算，测量各路段的长度l_i单位千米(km)。

S12：进行交通调查，采集各路段的车道数n_i。

步骤S2的过程包括：

S21：采集单位时间内路段交通流量和速度，标定路段自由流速度v_f和最佳密度k_m

针对路段i，在某固定时间间隔下采集该路段连续一天的速度及流量数据。

将速度数据从小到大排序，得到序列v_i¹，v_i²,…v_i^k,取单侧第五百分位的速度数据作为该路段的自由流速度v_if，即

P(V＞v_if)＝0.05,V∈{v_i¹，v_i²,…v_i^k} (1)

将流量数据从大到小排序，得到序列q_i¹，q_i²,…q_i^k,取单侧前五个百分位的流量数据及其对应的速度值，则路段i的最佳密度k_mi可如下标定：

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}---\left(2\right)$

其中：交通流中k代表路段的交通流密度；k_m代表路段的最佳密度，即路段流量达到最大时的交通流密度；k_j代表路段的阻塞密度，即路段交通流完全阻塞时的交通流密度。三者单位均为veh/km。

S22：路段阻塞密度k_j的标定

针对路段i，在高峰时段选取车辆排队时的队尾道停车线的距离L和排队车辆数p，则路段i的阻塞密度k_ji标定为

$k_{ji}=\frac{p}{L}---\left(3\right)$

S24：采集过饱和状态下第m个时段的速度v_i^m

对于过饱和状态下路段i的第m个时段的速度v_i^m可通过路网交通运行指数监控平台获取，也可通过浮动车GPS数据匹配得到。过饱和状态指的是路段下游交叉口排队车辆无法一次放完需要二次排队的交通状态。

步骤S3的过程包括：

针对路段i及其第m个时段的速度v_i^m，其车辆率由以下公式计算得出：

${\mathrm{\α}}_i^m=\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{ji}}---\left(4\right)$

步骤S4的过程包括：

对于给定的路网和某时段路网中各个路段的交通状态，其在运车辆数由以下公式计算得出：

$N^m=\underset{i}{\Σ}\frac{n_i\·l_i}{{\mathrm{\α}}_i^m+1/k_{ji}}---\left(5\right)$

由于采用以上技术方案，本发明的具有以下有益效果：

1、结合很多城市已有的路网运行指数平台数据，实现过饱和状态下路网车辆数的计算和监控。

2、将路网交通状态和路网在运车辆数联系起来，能够提供给定状态的路网车辆数，为交通管理与控制的方案制定提供决策支持。

附图说明

图1本发明方案的整体流程图。

图2路网示意图。

图3自由流速度选取示意图。

图4路网车辆数计算结果。

具体实施方式

以下结合附图1对本发明作进一步说明

本发明的基本步骤如下：

S1：采集路网静态交通数据，包括路段长度，路段车道数；

S2：采集路网动态交通数据，标定路段自由流速度、路段临界密度和路段阻塞密度；

S3：计算路段的车辆率；

S4：计算路网在运车辆数。

步骤S1的过程包括：

S11：将路网以交叉口为节点将道路划分为不同的路段，双向道路按两个路段计算，测量各路段的长度l_i单位千米(km)，如图2。

S12：进行交通调查，采集各路段的车道数n_i。

步骤S2的过程包括：

S21：采集单位时间内路段交通流量和速度，标定路段自由流速度和最佳密度

针对路段i，在某固定时间间隔下采集该路段连续一天的速度及流量数据。

将速度数据从小到大排序，得到序列v_i¹，v_i²,…v_i^k,取单侧第五百分位的速度数据作为该路段的自由流速度v_if，见图3，即

P(V＞v_if)＝0.05,V∈{v_i¹，v_i²,…v_i^k} (1)

将流量数据从大到小排序，得到序列q_i¹，q_i²,…q_i^k,取单侧前五个百分位的流量数据及其对应的速度值，则路段最佳密度k_mi可如下标定：

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{0.05k}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}---\left(2\right)$

S22：路段阻塞密度的标定

针对路段i，在高峰时段选取车辆排队时的队尾道停车线的距离L和排队车辆数p，则该路段的阻塞密度k_ji标定为

$k_{ji}=\frac{p}{L}---\left(3\right)$

S24：采集过饱和状态下第m个时段的速度v_i^m

对于过饱和状态下路段i的第m个时段的速度v_i^m可通过路网交通运行指数监控平台获取，也可通过浮动车GPS数据匹配得到。过饱和状态指的是路段下游交叉口排队车辆无法一次放完需要二次排队的交通状态。

步骤S3的过程包括：

针对路段i及其第m个时段的速度v_i^m，其车辆率由以下公式计算得出：

${\mathrm{\α}}_i^m=\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^m}{v_{fi}\·k_{ji}}---\left(4\right)$

步骤S4的过程包括：

对于给定的路网和某时段路网中各个路段的交通状态，其在运车辆数由以下公式计算得出：

$N^m=\underset{i}{\Σ}\frac{n_i\·l_i}{{\mathrm{\α}}_i^m+1/k_{ji}}---\left(5\right)$

以某城市交通路网数据为实例，应用本发明对过饱和状态下路网在运车辆数进行计算，对本发明作进一步的说明。

具体过程如下：

1、选取研究区域，采集路网静态交通数据；

本案例选取某城市中心城区次干路及以上等级道路，按照交叉口为节点划分共计2292个不同路段(双向路段按2个不同方向路段计算)，记作

l₁,l₂,l₃,…l₂₂₉₂

对应的路段车道数分别记作

n₁,n₂,n₃,…n₂₂₉₂

2、采集路网动态交通数据，标定路段自由流速度，路段临界密度，路段阻塞密度；

(1)采集路网动态交通数据，以5min为时间间隔，获取该路段连续一天的速度及流量数据，每个路段共计288个流量数据和288个速度数据。

(2)标定路段自由流速度：对每个路段的速度数据分别从大到小排序，第i个路段排序如下：v_i0¹,v_i0²,…v_i0²⁸⁸，取第15个数据(第五百分位)作为第i路段的自由流速度，即v_if＝v_i0¹⁵。

(3)标定各路段最佳密度：对每个路段的流量数据分别从大到小排序为：q_i¹,q_i²,…q_i²⁸⁸，取前15个数据(前五个百分位数据)及其对应的速度v_i¹,v_i²,…v_i¹⁵，计算路段i的最佳密度为

$k_{mi}=\frac{\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{15}{\Σ}}{q_i}^{\mathrm{\γ}}}{n_i\·\underset{\mathrm{\γ}=1}{\overset{15}{\Σ}}{v_i}^{\mathrm{\γ}}}$

(3)标定路段阻塞密度：在高峰时段选取车辆排队时的队尾道停车线的距离L和排队车辆数p，则路段i的阻塞密度为

$k_{ji}=\frac{p}{L}$

根据调查，各路段的阻塞密度基本在120veh/km，为简便计算，取k_j＝120veh/km。

3、计算过饱和状态下路段的车辆率；

(1)采集过饱和状态下路段速度：通过路网交通运行监控平台获取过饱和状态下的速度。以早高峰8：00～8：05时间段(m＝97)为例，路段i的第97个时段的速度v_i⁹⁷。

(2)计算时间段97路段i的车辆率：

${\mathrm{\α}}_i^{97}=\frac{v_i^{97}}{v_{fi}\·k_{mi}}-\frac{v_i^{97}}{v_{fi}\·k_{ji}}$

4、计算区域路网在运车辆数：

某城市中心城区次干路及以上等级道路早高峰8：00～8：05时间段在运车辆数为：

同理，可以计算早高峰时段区域路网在运车辆数，结果如图4所示。

上述的对公式和实例的描述仅为一般案例说明，是为了便于该技术领域的技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域的技术人员显然可以容易地对公式进行修改使用而不必进行创造性劳动，因此凡是依照本发明专利范围内所做的不脱离本发明范畴的修改和改进都应该在本发明的保护范围之内。