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标题 基于大数据的节假日高速公路预测及运行分析研究
范文 韩子颖
摘 要 交通问题对社会影响日益增加，掌握高速公路运行状况特征，缓解交通拥堵已成为社会关注热点。文章以大数据为依托，从时间特征和空间特征的角度对浙江省高速公路在2018年春节期间的整体运行状况进行了节前预测和节后评价研究，为浙江省高速公路监控管理工作提供科学依据，提升路网的管理水平和服务水平。
关键词 大数据；交通拥堵；拥堵预测；运行评价；高速路网
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）216-0127-04
交通是城市社会、经济活动的纽带和动脉，对社会发展和人民生活水平的提高起着极其重要的作用[1]。伴随着国家经济的飞速发展，汽车保有量日益增加，交通供给与需求的矛盾进一步加剧，交通拥堵已是常态，交通问题成了影响城市生存和发展的重大难题，如何有效地缓解城市交通拥堵问题已经成为社会关注热点。
随着智慧城市建设的推进，政府部门采取了大量信息化手段对道路流量进行实时监测，产生了大量的数据，为掌握路网拥堵现状、分析路网拥堵特征、制定缓解拥堵政策提供了数据支撑。目前，主要的采集方法为布设交通采集硬件设备，包含环形感应线圈，微波检测器，视频检测器，RFID（射频识别）监测；此外，还有动态采集方法，例如GPS浮动车采集、手机大数据采集等。其中，利用手机大数据来分析推算动态交通状况是一种新兴的广域动态交通探测技术[2]。该技术充分利用目前现有的电信运营商移动网络资源，定位手机用户，进而获取实时交通数据，判断道路交通通行状况[3]。
2012年，全国第一次实施免收小型客车通行费，导致在高速公路节点上出现了长时间、大面积拥堵现象，这给高速公路管理部门带来了巨大的压力。因此，如何利用大数据分析技术，对高速公路在节假日的拥堵做预测，同时掌握节假日的拥堵运行特征，是当下交通大数据挖掘的重要发展方向。
1 技术路线
本研究的技术路线如图1所示。
1）将基于手机大数据的动态交通探测技术作为理论基础，并以此获取文章的分析数据源。
2）定义分析指标和分析维度，为后续研究提供分析依据。
3）从整体和个体两方面对节假日的高速公路路网进行节前运行状态预测。
4）对高速公路路网进行节后运行评价分析，掌握路网时间运行特征和空间运行特征。
5）将节后分析结果和节前预测进行对比分析，评价节前预测。
2 手机交通信息采集技术的理论基础
2.1 手机大数据
移动互联网的兴起及成熟为各通信运营商带来了海量的手机数据，这些数据包含了丰富的位置信息，在滤除了个人隐私信息后，通过对手机数据序列的分析，即可获取各个手机用户空间移动、分布规律[4]，从而得到连续的交通信息。尤其是随着3G、4G网络的成熟应用，通过手机信令数据研究个体活动规律的精度均有了很大程度的提高。因此，手机大数据呈现出以下特性：
1）时空覆盖范围广，可实现全天24小时覆盖区域所有主干道。
2）样本量大，手机普及率高，用户量巨大。
3）数据稳定性高，依托通讯网络，数据源稳定。
2.2 基于手机的交通信息采集技术基本原理
基于手机大数据的交通信息采集技术充分利用现有的移动网络资源，获取移动网络信令数据，建立移动网络小区与交通小区的匹配映射模型[4]，通过连续追踪切换发生的位置，结合路网匹配，从而获取对交通状态自动判别和交通诱导更为有用的平均行程时间、车速数据[5]。凭借手机数据在时空覆盖、样本、稳定性等方面的优势，可有效保证基于手机交通信息采集技术所提取的时间、车速等数据的完整性与可靠性。
3 基于手机大数据的高速拥堵分析方法
3.1 定义
3.1.1 分析指标定义
对于节假日，公众和管理部门更关心的是路网的拥堵，本研究的分析指标着重从拥堵出发：
1）拥堵路段：指每日拥堵时长大于1小时的路段。
2）拥堵里程比例：指在空间范围内，拥堵路段的总里程与总体评价范围的总里程之比，该比例反映了拥堵状况在空间上的影响程度。
3.1.2 分析维度定义
分析维度从时间维度和空间维度两方面出发：
1）时间维度：分析维度可从日期、时段等方面分析。
2）空间维度：分析维度可从整体路网、单条道路、单个道路路段等方面分析。
3.2 分析方法
基于手機信息采集技术获取的平均出行时间和车速数据，针对节假日的历史同期高速车速数据进行数据筛选，可有效剔除无效、异常数据，得到可进一步处理分析的原始数据。计算历史同期相同日期类型下各时间点车速均值，根据拥堵条件筛选，汇聚得到基于小时维度的路段拥堵数据表，进而完成对基于天的拥堵路段、拥堵时间分布以及拥堵空间分布的分析，如图2所示。
3.2.1 基于天的拥堵路段数据
根据已知的拥堵路段定义，可得到空间范围内拥堵路段总里程与全路网范围的总里程之比，即为分析日的拥堵里程比。依据拥堵程度，拥堵里程比可分为以下三级：
1）重度拥堵：当天总拥堵里程占路网总里程比≥15%。
2）中度拥堵：当天总拥堵里程占路网总里程比≥10%。
3）畅通：当天总拥堵里程占路网总里程比<15%。
基于以上分级，便可得到拥堵日历图。
3.2.2 拥堵时间分布
汇聚分析基于小时的拥堵数据，从而得到分析日全路网的小时拥堵比例，预测拥堵时间分布。
3.2.3 拥堵空间分布
统计各分析阶段拥堵路段的出现频率，筛选出拥堵路段出现天数占总分析天数比例≥60%的情况，汇聚得到拥堵路段集合，并生成拥堵路段的空间分布图。
4 节假日高速公路路况研究成果
4.1 节前运行状态预测
利用手机信息采集技术所获取的海量数据以及交通管理部门的历史同期数据，对2018年春节浙江省高速公路进行节前运行状态预测，为管理部门诱导公众出行、制定疏导政策提供数据支撑。
4.1.1 整体运行预测
本研究选取2018年春节，分析时间段为2月14日至2月22日共9天，其中2月16日为正月初一（见图3）。
图3的预测结果表明，春节期间重度拥堵①和中度拥堵②均仅有1天。
现将春节按时间分为3个阶段，依次为春节前期（2月14日至2月16日）、春节假期中期（2月17日至19日）、春节假期后期（2月20日至22日），预测结果如下：
1）春节前期，因返乡客流会提前启程，浙江高速将基本畅通。
2）春节中期，多为走访亲友和短期出游客流，浙江高速可保持基本畅通。
3）春节后期，初五（20日）会受到短程出游客流及集中返程客流的叠加影响，造成浙江高度的中度拥堵，该拥堵将延续至初六（21日），并进一步加剧，出现重度拥堵。22日以通勤客流为主，恢复至畅通。
4.1.2 拥堵时空预测
图4是2月20日至2月21日两天拥堵预测时段，预计2月20日将出现4个小时的拥堵，2月21日将出现10个小时的拥堵。
图5是各条高速公路在春节前、中、后3个阶段预测拥堵路段分布。
4.2 节后运行评价分析
4.2.1 时间运行特征
2018年春节期间的3个时间阶段，高速公路的运行状态呈现从畅通到拥堵程度持续增加的特征，见图6。
1）春节前期，总体交通运行状况较为畅通。
2）春节中期，受走亲访友、短期出游客流影响，拥堵程度与前期相比有所增加，平均拥堵路段里程比例上升为6.37%。
3）春节假期后期，大规模客流集中返乡，平均拥堵里程比例达到12.47%。
4.2.2 空間运行特征
浙江省各条高速公路在春节前、中、后3个阶段真实拥堵路段分布见图7。
4.3 预测评价分析
4.3.1 时间对比评价
从拥堵发生的日期来看，2018年春节假期期间浙江高速拥堵预测情况与真实运行情况差异不大，预测了2月21日为重度拥堵，真实情况为20日与21日均为中度拥堵（见图8）。
1）春节假期前期，成功预测到受返乡客流的提前离开浙江，浙江高速基本畅通。
2）春节假期中期，成功预测到受少量的走亲访友与短程出游的客流影响，拥堵程度与前期相比有所增加。
3）春节假期后期，成功预测到受大规模的集中返程客流的影响，但21日的真实拥堵程度要比预测拥堵程度更轻。
4.3.2 空间对比评价
通过对2018年春节浙江高速拥堵路段真实与预测的空间对比分析，春节预测拥堵点为29个，预测准确的拥堵点为24个，拥堵预测准确率③为83%。
1）对比可知，春节假期前期，1个拥堵位置中，准确预测的拥堵位置为1个（见图9）。
2）春节假期中期，10个拥堵位置中，准确预测的拥堵位置为10个（见图10）。
3）春节假期后期，14个拥堵位置中，预测准确的为13个（见图11），新增的拥堵点位为桐庐互通。
5 结论
利用手机信息采集技术所获取的海量数据对节假日的高速公路开展节前运行状态预测及节后运行评价分析，有助于政府管理部门掌握节假日高速公路的运行状况特征，在节前向公众发布预测信息，有效诱导车辆避开拥挤或阻塞道路；同时做好交通疏导预案，合理调控现有的交通系统，提高高速公路路网交通通行能力，缓解城市交通拥堵现状，推动城市交通运输系统良性发展。
注释
①重度拥堵：当天总拥堵路段里程占路网总里程的15%及以上（包括15%）。
②中度拥堵：当天总拥堵路段里程占路网总里程的10%以上10%以下（包括10%）。
③拥堵预测准确率=预测准确拥堵点位数 / 预测拥堵点位数.
参考文献
[1]彭军，王江锋，王娜.我国大城市交通拥堵成因及治理策略分析[J].中国科技信息，2011（16）：199-200，204.
[2]李莉.基于手机采集与车载GPS采集方式的交通状态信息融合技术[J].黑龙江科技信息，2011（9）：90-91.
[3]冉斌.手机信令数据在城市交通管理中的应用及展望[EB/OL]. http：//www.iitraffic.com/index. php？c=msg&id;=708&.
[4]关志超，胡斌，张昕，等.基于手机数据的城市交通信息采集技术研究[C]//第七届中国智能交通年会优秀论文集，2012.
[5]杨飞.基于手机切换定位的道路形成车速采集提取技术研究[M].北京：科学出版社，2013.
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更新时间：2025/2/6 0:50:59