本發(fā)明涉及智能交通控制技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀評價方法。

背景技術(shù)：

浮動車數(shù)據(jù)(FCD)是進行道路交通擁擠狀態(tài)評價的重要依據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以得到道路的運行速度。但是由于道路等級的差別，無法通過道路的運行速度判斷道路的擁擠程度，因此需要將道路的運行速度轉(zhuǎn)化為道路交通的擁堵指數(shù)，才能好實現(xiàn)對道路擁擠狀態(tài)的直觀判斷。

對于交通擁堵指數(shù)，國內(nèi)外的技術(shù)人員也進行了大量的研究，得出的計算方法是通過計算模型計算出道路擁堵指數(shù)，然后將擁堵指數(shù)與預(yù)先劃分的擁堵等級進行匹配，確定道路的交通狀態(tài)。但是現(xiàn)有的這種計算方法仍然存在著明顯的缺陷：一是，交通擁堵指數(shù)在對擁堵等級的劃分上偏于主觀，擁堵等級的劃分與道路實際運行狀況差距較大，導(dǎo)致對道路的交通狀態(tài)的判斷不準確。二是，現(xiàn)有的計算模型中參數(shù)較多，導(dǎo)致參數(shù)的標(biāo)定非常困難，計算模型的可移植性較差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法，已解決現(xiàn)有對交通狀態(tài)評價不準確的問題。

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：提供一種基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法，該方法包括：

實時獲取浮動車數(shù)據(jù)，并基于浮動車數(shù)據(jù)計算道路的實時運行速度；

根據(jù)所述道路的實時運行速度，基于預(yù)設(shè)的擁堵指數(shù)計算模型，計算道路的擁堵指數(shù)；

將道路的擁堵指數(shù)與預(yù)設(shè)的交通運行狀態(tài)等級劃分表進行匹配，評價道路的交通狀態(tài)；

其中，所述的擁堵指數(shù)計算模型為：

式中，TPI為擁堵指數(shù)，a為擁堵指數(shù)計算參數(shù)，v_高為道路的限高速值，v_低為道路的限低速值。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明存在以下技術(shù)效果：通過對道路歷史運行速度數(shù)據(jù)進行分析，得到道路的限高速值和限低速值，將道路的限高速值作為車輛暢通行駛的速度，將道路的限低速值作為道路擁堵時的速度，減少了道路自由流狀態(tài)下的速度和擁堵狀態(tài)下的速度確定的主觀性，提高了道路的擁堵指數(shù)計算的準確性和科學(xué)性，進一步提高了道路交通運行狀態(tài)評價結(jié)果的準確性和客觀性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一實施例中基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明一實施例中基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法的整體流程示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合圖1至圖2所示，對本發(fā)明做進一步詳細敘述。

如圖1所示，本實施例公開了一種基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法，包括如下步驟S1至S3：

S1、實時獲取浮動車數(shù)據(jù)，并基于浮動車數(shù)據(jù)計算道路的實時運行速度；

S2、根據(jù)所述道路的實時運行速度，基于預(yù)設(shè)的擁堵指數(shù)計算模型，計算道路的擁堵指數(shù)；

S3、將道路的擁堵指數(shù)與預(yù)設(shè)的交通運行狀態(tài)等級劃分表進行匹配，評價道路的交通狀態(tài)；

其中，所述的擁堵指數(shù)計算模型為：

式中，TPI為擁堵指數(shù)，a為擁堵指數(shù)計算參數(shù)，v_高為道路的限高速值，v_低為道路的限低速值。

需要說明的是，該處的交通運行狀態(tài)等級劃分表如表1所示：

表1

具體地，步驟S3中擁堵指數(shù)a的確定過程如下：

根據(jù)所述交通運行狀態(tài)等級劃分表中的擁堵指數(shù)的臨界值對擁堵指數(shù)a進行標(biāo)定。以上述表1為例，即以擁堵指數(shù)的臨界值0、2、4、6、8、10對擁堵指數(shù)a進行標(biāo)定。

下面舉例說明對擁堵指數(shù)a進行標(biāo)定的過程：選取一條城市道路，對道路速度的歷史數(shù)據(jù)進行聚類分析，得出擁堵程度的五個類別即表1中的五個類別，確定出道路不同擁堵等級對應(yīng)下的分界速度，將分界速度代入擁堵指數(shù)計算模型如下，從而標(biāo)定出不同擁堵等級狀態(tài)下所對應(yīng)的a值：

式中：V_i為第i個分界速度，V_i+1為第i+1個分界速度，即與V_i相鄰的分界速度，TPI_i為與V_i對應(yīng)的擁堵等級分界值。

具體地，步驟S3中道路的限高速值v_高為道路的第85％位車速，道路的限低速值v_低為道路的第15％位車速。這里是通過對道路的歷史統(tǒng)計車速數(shù)據(jù)進行分析，確定道路的第85％位車速值以及道路的第15％位車速值，使得到的道路的限高速值和限低速值具有客觀性和科學(xué)性，進而提高交通狀態(tài)評價結(jié)果的客觀性和準確性。

具體地，在步驟S1后還包括：

對歷史統(tǒng)計的浮動車數(shù)據(jù)進行分析，確定評價同一交通運行狀態(tài)的最小時間間隔T；

相應(yīng)地，步驟S2還具體為：

根據(jù)所述道路的實時運行速度和時間間隔T，基于預(yù)設(shè)的擁堵指數(shù)計算模型，計算道路的擁堵指數(shù)。

需要說明的是，評價同一交通運行狀態(tài)的最小時間間隔T是計算擁堵指數(shù)TPI的最小時間間隔。該最小時間間隔計算的過程是：通過對道路的歷史統(tǒng)計車速數(shù)據(jù)進行分析，得到當(dāng)前道路交通運行狀態(tài)維持同一擁堵等級的持續(xù)時間以及持續(xù)時間的兩端值確定。在計算擁堵指數(shù)TPI的最小時間間隔的選取中，如果該最小時間間隔值過大，則計算得到的擁堵指數(shù)TPI不能實時反映出道路交通擁堵狀態(tài)的效果，如果該最小時間間隔值過小，則會導(dǎo)致系統(tǒng)資源的浪費。而本實施例中得到最小時間間隔具有科學(xué)的合理性，在保證合理利用系統(tǒng)資源的同時確保計算得到的擁堵指數(shù)TPI能實時反映出道路交通擁堵狀態(tài)的效果。

具體地，如圖2所示，本實施例中公開的基于浮動車數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)評價方法在上述實施例公開的內(nèi)容的基礎(chǔ)上還包括：

判斷擁堵指數(shù)計算參數(shù)a是否需要修正；

具體地，判斷擁堵指數(shù)計算參數(shù)a是否需要修正的過程為：將標(biāo)定完成的擁堵指數(shù)計算模型應(yīng)用于城市道路交通狀態(tài)的判別，將本模型判斷的道路運行狀態(tài)與道路的實際運行狀況進行對比，若與實際運行狀況一致，則不修正；反之則修正。

如果擁堵指數(shù)計算參數(shù)a需要修正，則根據(jù)道路交通的實際運行情況以及用戶出行滿意度對擁堵指數(shù)計算參數(shù)a進行修正；

如果擁堵指數(shù)計算參數(shù)a不需要修正，則將當(dāng)前擁堵指數(shù)計算出參數(shù)a作為所述擁堵指數(shù)計算模型中的擁堵指數(shù)計算參數(shù)。

需要說明的是，這里的用戶出行滿意度是對一定數(shù)量的用戶的出行感受進行調(diào)查得到的一個對擁堵指數(shù)計算參數(shù)a進行評價的調(diào)查值。這里的道路交通運行實際情況可以根據(jù)浮動車數(shù)據(jù)得到。本實施例中通過根據(jù)道路交通運行的實際情況以及用戶的出行感受對計算參數(shù)a進行修正，可以使得計算得到的擁堵指數(shù)TPI更加符合不同城市額道路運行狀況以及不同路段的交通特征。