信息環境下城市快速路交通瓶頸識別技術?

羅小東,徐昕遠

(長沙理工大學交通運輸工程學院,湖南長沙 410004)

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信息環境下城市快速路交通瓶頸識別技術?

羅小東,徐昕遠

(長沙理工大學交通運輸工程學院,湖南長沙 410004)

摘要:在交通系統中,交通擁堵最易發生的位置即為交通瓶頸,識別交通瓶頸是解決交通擁堵問題的關鍵。隨著交通信息化技術的發展,高等級道路上布置了大量檢測線圈,用于識別道路交通狀態、道路擁堵或暢通路段及道路擁堵起始路段。文中利用檢測數據實現交通瓶頸的自動識別,設計以檢測數據為輸入、交通瓶頸的擁擠持續時長和擁堵蔓延范圍為輸出的識別算法,通過編程實現上述算法,并應用于實際交通管理中。

關鍵詞:城市交通;快速路;檢測數據;交通瓶頸;自動識別

交通瓶頸系統識別的主要目的有兩個:一是實現交通瓶頸定位,掌握瓶頸擁擠開始時間與結束時間;二是實現交通瓶頸蔓延范圍識別,得到隨時間變化的擁擠影響范圍。根據交通瓶頸識別時間和交通瓶頸擁擠發生時間的前后關系,交通瓶頸系統識別方法可劃分為擁擠發生前實時判別和擁擠發生后系統辨識兩種。擁擠發生前的實時判別主要用于擁擠預報和預測,擁擠發生后的系統辨識主要用于交通運行性能評價。

國內外學者對于道路網絡交通瓶頸識別方面的研究很多。在國外,Zhang和Levinson在流速的基礎上引入容量方法,認為控制匝道可減緩瓶頸激活并促進車流流速。Chao Chen、Alexander Skabardonis等用瓶頸復發頻率和影響延遲幅度來評價瓶頸擁堵等級,應用每5 min循環一次的檢測器的檢測數據,使用速度差作為瓶頸暢通度的指標。在國內,方志耕等通過路網可靠性實現對交通瓶頸的識別,采用模糊聚類分析法、故障樹方法的邏輯思想與圖論的割集理論,研究了在一定時間范圍內路段模糊流量條件可靠性評價,并進行了實證分析;戢曉峰確定了路網瓶頸路段識別的主要影響因子,提出了基于粗糙集的路網瓶頸路段識別方法,通過規則提取識別路網瓶頸路段;姜桂艷等以SCOOT系統感應線圈檢測器采集的交通數據為基礎,設計了一種基于模糊聚類的城市道路交通狀態實時判別算法及其評價方法,并提出了交通狀態判別時間間隔的確定方法。整體上來看,國內外學者對于交通瓶頸識別的方法有很多,主要是結合相關經典學說或經典分析模型進行研究。

該文主要研究交通瓶頸的自動識別方法,以感應線圈檢測得到的流量、密度、速度等數據為基礎,將流量標準化處理后,應用SPSS軟件對3項數據進行聚類分析,得到交通斷面狀態分類;然后相鄰斷面構成路段,通過上下游兩斷面交通狀態判斷該路段的交通狀態,基于路段交通狀態和交通瓶頸特征設計交通瓶頸判別方法;最后編程實現交通瓶頸的自動識別。

1 路段交通狀態判別

將感應線圈檢測器獲取的交通流量、占有率、速度3項交通數據,采用交通擁堵閾值法、聚類分析法進行對比分類,將10個檢測器代表的交通斷面的交通狀態分為擁堵、暢通兩類。所用數據來源于10個每5 min循環一次的感應線圈檢測器所測13 h(早上6:00—下午18:55)路段交通數據,路段斷面檢測器標號及對應距離如圖1所示。

1.1 交通閾值法

交通閾值法是目前國內外用于判斷交通狀態的方法,國際上通常把車流速度作為閾值。國內對交通狀態臨界速度的定義如下:1)暢通。城市主干路上機動車的平均行程速度不低于30 km/h。2)輕度擁擠。城市主干路上機動車的平均行程速度低于30 km/h,但高于20 km/h。3)擁擠。城市主干路上機動車的平均行程速度低于20 km/h,但高于10km/h。4)嚴重擁擠。城市主干路上機動車的平均行程速度低于10 km/h。

圖1 路段感應線圈分布(單位:m)

利用交通閾值法,采用交通車流量和速度數據進行二次線性擬合,計算得到適合所選道路的交通臨界速度。再將每個交通斷面的車速與計算所得交通臨界速度進行對比,如果斷面速度小于臨界速度,則該斷面處于擁堵狀態;如果斷面速度大于臨界速度,則該斷面處于暢通狀態。

1.2 聚類分析法

采用SPSS中的K均值聚類分析進行交通斷面狀態分析。該方法以各個聚類子集內的所有數據樣本的均值作為該聚類的代表點,通過迭代把數據集劃分為不同類別,使評價聚類性能的準則函數達到最優。這一算法不適合處理離散型屬性,但對于連續型屬性具有較好的聚類效果。算法步驟如下:

(1)從n個數據對象中任意選擇k個對象作為初始聚類中心。

(2)根據每個聚類對象的均值,計算每個對象與這些中心對象的距離,并根據最小距離重新對相應對象進行劃分。

(3)重新計算每個有變化聚類的均值。

(4)循環第2～3步,直到每個聚類不再發生變化為止。

采用流量、速度、占有率3項數據作為K均值聚類分析法的對象。在進行聚類分析之前,采用最小-最大標準化方法對流量進行標準化處理,使流量值在所選區間有較好的分布。公式如下:

由于速度和占有率的取值范圍較小,不需對速度和占有率作數據轉換。

交通斷面狀態聚類分析就是根據交通流數據之間的關聯度將其自動分成2個交通流數據群組,在這個過程中,聚類使得同一群組內的數據具有相似交通狀態特性,而屬于不同群組的數據相異。

1.3 路段交通特性定性判別

交通瓶頸可分為突發瓶頸和固定瓶頸。突發瓶頸多源于交通突發事故導致的交通擁堵;固定瓶頸則是固定存在于道路某一段,它會在某一特定的時間段處于激活狀態。通過之前獲得的各斷面交通狀態判別交通路段狀態,將交通路段狀態分為4類:1)如果上、下游斷面的交通狀態都為暢通,則認為該路段處于第一類交通狀態,Excel數據表格中用“1”代表該狀態;2)如果上、下游斷面的交通狀態都為擁堵,則認為該路段處于第二類交通狀態,Excel數據表格中用“2”代表該狀態;3)如果上游斷面的交通狀態為擁堵,下游斷面的交通狀態為暢通,則認為該路段處于第三類交通狀態,Excel數據表格中用“3”代表該狀態;4)如果上游斷面的交通狀態為暢通,下游斷面的交通狀態為擁堵,則認為該路段處于第四類交通狀態,Excel數據表格中用“4”代表該狀態(如圖2所示)。

圖2 四類交通狀態示意圖

綜上所述,采用交通擁堵閾值法和K均值聚類分析法判別交通斷面的擁堵狀態,分別得到兩種交通斷面狀態分類。經分析,K均值判別狀態比臨界速度判別狀態更接近于實際交通狀態,所得結果如表1所示。

2 交通瓶頸識別

2.1 交通瓶頸的識別特征

瓶頸擁擠特征表現為:1)當某次瓶頸擁擠開始時,下游路段處于暢通狀態,上游路段處于排隊擁堵狀態;2)瓶頸擁擠的結束標志為擁堵排隊結束或更下游的排隊蔓延到瓶頸擁擠發生位置。

表1 最終交通斷面狀態

結合上文對路段交通狀態的劃分,當下游某路段(假設為A路段)處于第三類交通狀態,并且同時刻該路段上游某路段(假設為B路段)處于第四類交通狀態時,可認為A路段為瓶頸擁擠開始位置、B路段為瓶頸擁擠結束位置,AB之間的長度即為排隊長度;從A路段擁堵開始到結束的時間即為此次瓶頸擁擠的持續時間,最大的AB路段長度即為此次瓶頸擁擠的蔓延范圍。

2.2 交通瓶頸算法

該文的研究重點是根據已有交通路段狀態數據,通過編程實現交通瓶頸的自動識別。采用Excel內置的VBA語言進行宏編程,用于處理路段交通狀態數據。

2.2.1 算法說明

交通狀態在數據表中是一個矩陣,該矩陣的橫坐標對應時間,縱坐標對應距離。假設從下游向上游線圈編號依次減小。

條件1(必須滿足):從最下游開始向上游尋找,若路段交通定性狀態矩陣中值等于“3”,且“3”的個數不少于2個,則找到了瓶頸的起始位置,系統自動為該瓶頸編號r。

需要輸出:1)自動為所尋瓶頸編號r;2)“3”行中第一個“3”和最后一個“3”所對應橫坐標相對時間,持續時間=“3”的個數×5 min。如表2所示,瓶頸r的起始時間為7:45,結束時間為8:00,持續時間為20 min;起始位置為DX08—DX09路段。

表2 瓶頸對應矩陣示例

條件2:1)如果“3”對應行以下的行中“3”所對應列中都有“4”,則說明所檢測到的瓶頸的影響范圍沒有超出數據表,這里可得出瓶頸的影響范圍;找出“3”與“4”之間距離最長的一對,分別記錄下這一對“3”與“4”對應的縱坐標號,所尋縱坐標號即對應瓶頸的起始位置和結束位置,兩位置對應的距離之差即為瓶頸的影響范圍。需輸出:瓶頸r的起始位置為DX08-DX09路段,結束位置為DX04-DX05路段;影響范圍為3 407-1 724=1 683 m。2)如果“3”所對應列下中有一列或多列沒有“4”,則說明瓶頸的影響范圍超出已有數據,這里無法檢測到瓶頸的結束位置,因為無法檢測到瓶頸的影響范圍。這種情況需要輸出:“3”對應的縱坐標號,即瓶頸的起始位置。如表3所示,需要輸出:瓶頸r的起始位置為DX05—DX06路段。

表3 不可測影響范圍的瓶頸對應的起始位置

最后所有輸出的數據將按瓶頸編號r、起始時間、結束時間、持續時間、起始位置、結束位置、影響范圍的順序輸出到另一張新表上。

2.2.2 算法設計

(1)讀取Excel數據,得到交通路段狀態數據,確定數據所在范圍maxrow、maxcolumn;令i、j分別對應表格單元格的橫縱值,r為瓶頸編號,p、q分別為交通瓶頸的開始、結束時間,x、y分別為瓶頸的起點和終點位置。初始化,令i=3、j=2、r=0、p =0、q=0、x=0、y=0。

(2)以i=i+1進行循環,在j=2行中找到value(i,j)=3且value(i+1,j)=3的單元格(i,j),令p=i、r=1;如果直至j=2行的尾端始終沒有找到要求的單元格(i,j),則令j=j+1,在j+1行中尋找所求單元格;如果歷遍所有單元格都找不到所求單元格,則輸出“沒有瓶頸”。

(3)找到所求單元格(i,j)后進行如下處理:1)令m=i,以value(m,j)=3作為條件,以m=m+1作循環。當value(m,j)不為3時停止,令q=m-1。輸出:瓶頸r的起始時間value(p,1)、結束時間value(q,1)、持續時間(q-p)×5 min。2)步驟a: 令x=j、o=i、n=j,以n=n+1進行循環,找到value(o,n)=4,如果直至數據最后一行都沒有滿足的數據,則結束該步;如果value(o,n)=4,令y= n,結束n循環。輸出:瓶頸r的起始位置(1,x)。步驟b:令o=o+1、n=j,繼續以n=n+1作循環,如果直至數據最后一行都沒有滿足的數據,則結束該步;如果value(o,n)=4,當n＞y時,令y=n,同時結束n循環;否則,結束n循環。步驟c:重復步驟b直至i=q。輸出:瓶頸r的結束位置(1,y),瓶頸影響范圍value(2,y)-value(2,x)。

(4)重復第2、3步,直至程序歷遍所有數據。最后,所有輸出數據按瓶頸編號r、起始時間、結束時間、持續時間、起始位置、結束位置、影響范圍的順序輸出到另一張新表上。

3 實例分析

3.1 瓶頸分析

利用Excel宏程序對某地城市快速路上10個感應線圈檢測器所測13 h(早上6:00—下午18:55)5 min交通數據進行自動分析判別,所得交通瓶頸如表4所示。

表4 所測交通瓶頸

續表4

由表4可知:

(1)DX01—DX10路段(0～3 892 m)的瓶頸多激發于中午12點之前,集中于7:30—10:30,多數瓶頸持續時間較長、影響范圍較大,由此判斷該路段的瓶頸多源于上班高峰期交通流量過大而引起不同范圍的交通擁堵。

(2)DX08—DX09段(2 996～3 407 m)所誘發瓶頸較多。從早晨7:45—下午16:10,產生了8個持續時間、影響范圍都不相同的交通瓶頸。下午17:00之前,該路段幾乎每小時都有瓶頸激活,其中9:25所激發的瓶頸持續時間最長、影響范圍最大。由于瓶頸誘發時間段分布較廣,判斷該處是一個固定的瓶頸路段。該路段可能存在道路設計問題或涉及到車道數變化,導致交通流量過大時平均車速在這里快速下降而引起車輛排隊,誘發瓶頸激活。與道路實際情況對比,發現DX08—DX09段只有兩車道,而其上游路段有四車道,有研究表明車道變換行為發生率較高時將導致行車速度較小,這無疑將導致車輛排隊、誘發瓶頸激活。

(3)DX07—DX08段(2 591～2 996 m)、DX06—DX07段(2 149～2 591 m)和DX05—DX06 段(1 724～2 149 m)有少量持續時間不等、影響范圍較大的瓶頸激活,其激發時間大多分布于早上8:00—11:00。該瓶頸的誘因來源于DX08—DX09段的瓶頸,受下游路段排隊影響該段出現瓶頸。由于該段道路為四車道,DX08—DX09段擁堵引發的排隊在DX06—DX08(2 149～2 996 m)段很快就消散了,所以該段瓶頸持續時間較短。盡管持續時間較短,但其影響范圍還是延伸到了上游路段。

(4)DX04—DX05(1 290～1 724 m)段沒有瓶頸激活,根據道路實際情況,該段雖然有車道數變換,但車道數是增加的,所以對車速影響不大,沒有引起排隊。路段交通狀態表顯示該段仍然受下游路段瓶頸排隊影響。

(5)DX03—DX04(844～1 290 m)段也沒有瓶頸激活,路段交通狀態表顯示該段主要受下游路段瓶頸排隊影響。

(6)DX02—DX03段(422～844 m)誘發了4次瓶頸,誘發時間多分布于早上7:00—9:00,且該段時間內誘發的瓶頸持續時間較長、影響范圍較大。同樣可以判斷該處是一個固定的瓶頸路段。該路段涉及到車道數變化,導致交通流量過大時平均車速在這里快速下降,從而引起車輛排隊,誘發瓶頸激活。另外,由于該段的車道數比DX08—DX09多,該段瓶頸持續時間和影響范圍比DX08—DX09段小。由此可以推斷DX01斷面上游有一個車道變換的路段,且該路段的車道數是減少的。

3.2 瓶頸排序

根據表4,按瓶頸影響范圍進行排序,結果如表5所示。

由表5可知:1)影響范圍最廣的瓶頸(DX08—DX09路段～DX01—DX02路段)影響范圍為2 985 m,激活次數1次,持續時間達到20 min,其激活時間在14:00前后,可以判斷該瓶頸主要源于下午上班高峰造成的大范圍車輛排隊。2)激活次數最多的瓶頸(DX08—DX09路段～DX04—DX05路段)在一天內激活3次,其影響范圍達到1 683 m,平均持續時間為18.33 min。其激活時間分布在早上,但不僅局限于上班高峰期。DX04—DX05路段～DX08—DX09路段車道數由四車道變為二車道,該瓶頸的誘發原因主要源于車道數的減少所導致的車速下降。3)平均持續時間最長的瓶頸(DX07—DX08路段～DX01—DX02路段)持續時間為35 min,其影響范圍為2 574 m。瓶頸激活時間在8:45前后,可以判斷該瓶頸主要源于上午上班高峰造成的大范圍車輛排隊。

表5 瓶頸排序

綜上所述,所測道路(DX10—DX01路段)所誘發的瓶頸持續時間較長、影響范圍較廣,其誘因主要是上班高峰期交通流量過大所引起的車輛排隊。DX08—DX09路段車道數減少,所測瓶頸起始位置多在此處。因此,要改善交通擁堵狀況,需在車流量過大的高峰期利用其他道路為該快速路分擔車流量或在該快速路上制定限制車牌尾號等相關措施。

4 結論

該文首先通過擁堵閾值法和聚類分析法根據已有檢測數據進行交通狀態分類,并選用聚類分析法將交通狀態分為4種模式;然后根據斷面交通狀態判斷路段交通狀態,根據路段交通狀態數據設計自動識別瓶頸算法,通過Excel內置的VBA語言進行宏編程實現算法,用于處理交通路段狀態數據;最后運用該算法分析了某城市快速路上10個感應線圈檢測器所測13 h路段5 min交通數據,得出DX01斷面上游有一個車道變換的路段,且該路段的車道數是減少的,同時得出影響范圍最廣的瓶頸是DX08—DX09路段～DX01—DX02路段、激活次數最多的瓶頸是DX08—DX09路段～DX04—DX05路段、平均持續時間最長的瓶頸是DX07—DX08路段～DX01—DX02路段。

后續可進一步研究能自動通過基礎交通數據分析交通瓶頸各項指標來進行交通瓶頸識別的程序,該程序可與環形感應線圈配套使用,當線圈測得交通數據后,自動識別交通瓶頸的程序即可分析得出結果,從而真正實現交通瓶頸的實時自動識別。這樣不僅節省人力、物力,且有利于交通管理部門及時解決交通擁堵問題。

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收稿日期:2015-10-17

基金項目:?江西省交通運輸廳科技項目(2013C0008)

中圖分類號:U491.2

文獻標志碼:A

文章編號:1671-2668(2016)02-0050-06