基于OD數據的江蘇省高速公路交通量測算方案設計與實施

田富　劉婷

摘? ?要：隨著高速公路基礎建設的不斷完善，陸路實時監測的質量與深度也在不斷升級。基于GIS集成環境設計并建立了江蘇省高速公路大數據分析平臺，推算出各路段的交通流量數據。利用測算后數據進行高速公路交通流量地圖可視化，驗證GIS技術測算的OD交通量數據在高速公路局域交通網需求中的可行性。

關鍵詞：GIS技術? 高速公路? OD數據? 交通流量需求預測? 數據可視化

中圖分類號：U495? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）03（c）-0006-02

Abstract： With the continuous improvement of highway infrastructure， the quality and depth of land real-time monitoring are also upgrading. Based on GIS integrated environment， the big data analysis platform of Jiangsu Expressway is designed and established， and the traffic flow data of each section are calculated. The visualization of highway traffic flow map is carried out by using the measured data， and the feasibility of OD traffic volume data calculated by GIS technology in the demand of expressway local traffic network is verified.

Key Words： GIS technology; Expressway; OD data; Traffic flow demand forecast; Data visualization

交通流量是高速公路運行監測的重要指標，其主要由地區經濟發展水平以及交通地理區位決定。截至2018年2月末，江蘇省高速公路通車里程已達4688km。出口流量、客運量、貨運量等指標呈逐年增長狀態。使得高速公路交通運行監測方面的研究成為了近年來的熱點。

康亞男[1]改進CS算法優化PB神經網絡，對高速觀測站采集的數據車輛進行流量預測模型的建立。孫同心[2]等通過分析高速公路收費站進出車輛數據的時間變化，對交通流量進行預測。萬金鵬[3]基于數據倉庫和OLAP技術，提出了一種通過收費站車輛出入時空數據計算高速公路斷面交通流量的方法。Nale Zhao[4]等利用不同類型的收費站統計數據進行高速公路的流量分段估算，并比較了不同類型收費站的設置對流量的影響。趙鵬軍[5]探討了大數據方法對緩解交通擁堵的影響。

1? 既有設計概述

1.1 OD數據來源

數據包括空間數據及非空間數據。來源如表1所示。

本研究所有矢量數據均采用橫軸墨卡托投影，以保證地圖信息表達的準確性。其中，OD數據包含出入江蘇省車輛數據。因此選取的矢量數據范圍包含與江蘇省鄰接的上海、浙江、安徽、山東等省市。

1.2 數據規范化

數據的規范化的作用主要有兩個：去掉量綱，使得指標之間具有可比性;將數據限制到一定區間，使得運算更為便捷。本項目使用線性函數歸一化（Min-Max scaling）進行數據規范化工作。線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0，1]的范圍。計算公式如下：

1.3 實體-聯系圖

如圖1所示。

2? 設計流程概述

2.1 系統架構

研究利用江蘇省高速公路OD數據以及相關空間數據進行分析計算，得到高速路網各路段交通流量數據，并進行地圖可視化工作。江蘇省高速公路大數據分析平臺通過對相關數據的分析與展示，以網頁形式展現江蘇省高速公路運行情況。總體架構如圖2所示。

運行監測模塊功能包含總體分析、OD分析、擁堵分析3個部分。總體分析包含高速公路運行監測、總體數據展示以及交通流量與經濟發展關系分析等部分。OD分析對相關數據進行地圖可視化展示。擁堵分析通過計算分析道路服務水平對江蘇省高速公路的整體運行狀況進行展示。通過對相關空間數據的處理，保證后續空間分析結果的準確性。同時將部分不符合邏輯的錯誤數據去除，保證流量計算結果的正確性。

2.2 技術流程

將計算結果與可視化結果進行對比，檢查計算過程中產生的錯誤。同時進行技術總結。對相關數據的處理方法進行總結整理，與其他方案進行比較分析。總體技術流程如圖3所示。

3? 模型及算法說明

業主方所提供的江蘇省高速路網矢量數據不符合網絡分析的條件。使用Data Management工具箱中的Dissolve工具對江蘇省高速公路矢量數據進行融合，使其融合成為一個線要素。完成該操作后即可得到能夠進行網絡分析的線要素。

利用處理好的高速公路網絡線要素建立網絡分析數據集。網絡數據集中的連通性基于線端點、線折點和點的幾何重疊建立，并遵循設置為網絡數據集屬性的連通性規則。設置端點連通規則，則線要素將變成僅在重合端點處進行連接的邊。始終針對一個線要素創建一個邊要素，構建具有端點連通性的網絡是構建交叉式對象模型，如圖4所示。

4? 實施成果展示

OD分析頁面通過云圖和遷徙圖直接對OD數據進行地圖可視化，使流量結果數據分析頁面的客貨運流量情況以及主題展示部分的超限車輛監管分析頁面以近似于流量展示的方式進行表現，如圖5所示。

5 結語

OD數據流量分配方法是建立在空間數據處理與流量分配技術上的系統性方法。該方法具有較好的可移植性，可以適應復雜的系統性工程。對與實驗數據相近類型的數據處理結果也較為完整。因此該方法可作為處理類似問題的解決方案，以保證相關計算的效率與準確性。

參考文獻

[1] 康亞男.CS優化BP神經網絡的高速公路流量預測[J].公路，2017（5）：194-198.

[2] 孫同心，王世鯤.大數據背景下的高速公路流量預測實現——基于收費站流量數據[J].中國公共安全， 2016（17）：93-98.

[3] 萬金朋.基于高速公路收費站數據的交通流量多維分析技術研究[D].重慶大學，2012.

[4] Nale Zhao，Tongyan Qi，Lei Yu，et al. A Practical Method for Estimating Traffic Flow Characteristic Parameters of Tolled Expressway Using Toll Data[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences， 2014（138）.

[5] 趙鵬軍，李鎧.大數據方法對于緩解城市交通擁堵的作用的理論分析[J].現代城市研究，2014（10）：25-30.