基于高速公路收費數(shù)據(jù)的交通流量分析

韓大千

(山西省交通科學(xué)研究院,山西 太原 030006)

基于高速公路收費數(shù)據(jù)的交通流量分析

韓大千

(山西省交通科學(xué)研究院,山西 太原 030006)

為了研究高速公路某斷面的交通流量,通過對聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫的出(人)口刷卡時間、車型數(shù)據(jù)及收費站地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,提出了一種基于收費數(shù)據(jù)的道路斷面交通流量的計算方法。該方法能準(zhǔn)確、有效地計算出高速公路任意斷面的交通流量,應(yīng)用于交通規(guī)劃、設(shè)計、管理、維修養(yǎng)護(hù)以及經(jīng)濟(jì)評價等方面。

交通流量;數(shù)據(jù)庫;高速公路

交通流量是體現(xiàn)高速公路交通運行狀態(tài)的重要參數(shù),通過采集得到的交通流量數(shù)據(jù)不僅是高速公路規(guī)劃、設(shè)計、管理、維修及養(yǎng)護(hù)的重要參考資料,也是衡量地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的科學(xué)依據(jù)[1]。

目前,關(guān)于斷面交通流量的數(shù)據(jù)采集方法有人工采集、監(jiān)測設(shè)備采集和OD推算法[2—3]。人工采集是通過在采集點安排人工計數(shù),以獲取高速公路某斷面交通流量的方法。該方法的數(shù)據(jù)整理極為繁雜,且數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高[4]。監(jiān)測設(shè)備采集是在公路周圍設(shè)置交通流量的檢測儀器(如微波檢測儀),以獲取數(shù)據(jù)的方法。但該數(shù)據(jù)只能體現(xiàn)某點的交通流量,且儀器的成本高昂[5]。OD推算法是將高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、計算,得到斷面交通流量的方法。但在實際中,該方法受到了路網(wǎng)的局限,計算過程極其復(fù)雜[6]。由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集的方法存在諸多不足,因此,作者擬通過對高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫的出(人)口刷卡時間、車型數(shù)據(jù)及收費站地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,采用基于聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的計算方法,準(zhǔn)確計算出高速公路斷面的車流量。

1 數(shù)據(jù)的獲取

數(shù)據(jù)的獲取是將研究所需的數(shù)據(jù)從高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫中提取,并記錄于數(shù)據(jù)分析服務(wù)器中。由于長時間在聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù),會對其造成過重的負(fù)載。為了確保高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫的正常運行,應(yīng)采用定時觸發(fā)的方式進(jìn)行提取所需的數(shù)據(jù)。然后,在指定時間內(nèi),將所需的數(shù)據(jù)運用高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的斷面交通流量估算方法進(jìn)行轉(zhuǎn)化和處理,并記錄在交通流量專用的數(shù)據(jù)分析服務(wù)器中。

1.1 數(shù)據(jù)采集

將時間點設(shè)置為整點處,提取1 h內(nèi)聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),同時將分析交通流量無關(guān)的數(shù)據(jù)通過SQL Server語句服務(wù)器進(jìn)行過濾處理,以提高采集的效率。此外,首次采集應(yīng)從聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫中將收費站的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息記錄在數(shù)據(jù)分析服務(wù)器上,如收費站的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫發(fā)生改變,需及時反映到SQL中,并依據(jù)采集器的要求,繼續(xù)采集。

1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換上,采用觸發(fā)器(Trigger)和Data Transformation Service(簡稱為DTS),將交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化和處理。DTS是一種轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)源的服務(wù)工具,能夠?qū)?shù)據(jù)源和文本在驅(qū)動程序ODBC、OLE DB與SQL Server之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)人、導(dǎo)出和傳輸,而且能將多個不同的數(shù)據(jù)源導(dǎo)人數(shù)據(jù)分析服務(wù)器中[7—8]。觸發(fā)器為一種自動識別數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的程序,設(shè)置圖和表的插人、更新及刪除等命令后,程序?qū)⒆詣油綀?zhí)行命令[9]。

1.3 數(shù)據(jù)采集流程

數(shù)據(jù)的采集過程(如圖1所示)為:編寫計算交通流量中所需的DTS程序;將DTS任務(wù)導(dǎo)人SQL Server服務(wù)器中,并在預(yù)定的時間內(nèi)運行;將聯(lián)網(wǎng)收費基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫采集的數(shù)據(jù)記錄于SQL Server數(shù)據(jù)分析服務(wù)器內(nèi)。此外,如聯(lián)網(wǎng)收費基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)發(fā)生突變,觸發(fā)器應(yīng)自動執(zhí)行命令,同時將SQL Server變動的數(shù)據(jù)更新,以確保采集的數(shù)據(jù)與分析交通流量規(guī)律所需數(shù)據(jù)一致。

圖1 數(shù)據(jù)的采集過程Fig.1 The process of the data acquisition

2 建立模型和計算方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)如圖2所示。提取數(shù)據(jù)前,需對庫內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,數(shù)據(jù)的預(yù)處理是將研究所需的數(shù)據(jù)從海量的聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行提取。為了保證采集數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性,數(shù)據(jù)預(yù)處理要進(jìn)行數(shù)據(jù)清除處理、數(shù)據(jù)集成處理和數(shù)據(jù)篩選處理[10—11]。

圖2 高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)Fig.2 The main data of highway toll system database

1)數(shù)據(jù)清除處理:清除高速公路中收費卡丟失、人口調(diào)頭、強(qiáng)行沖關(guān)、機(jī)器故障、收費卡損壞及收費人員操作失誤等異常數(shù)據(jù)。

2)數(shù)據(jù)集成處理:將圖2中的數(shù)據(jù)集成于新表格中。

3)數(shù)據(jù)篩選處理:篩選出新表格中出(人)口的站名、時間、車型及車輛數(shù)量數(shù)據(jù)。

2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)研

根據(jù)調(diào)查和研究,分別得出某高速公路需檢測的斷面與上(下)游收費站之間的距離。收費站與檢測數(shù)據(jù)面位置如圖3所示。

從圖3中可以看出,高速公路的收費站分別位于A,B,C和D處,車輛由左往右行駛,上游收費站則為A和B處,其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為:上游收費站點編號x、監(jiān)測斷面編號y、下游收費站點編號z、上游收費站點與檢測斷面的間距dxy(km)及上(下)游收費站點間距dxz(km)。

圖3 收費站與檢測斷面位置示意Fig.3 Schematic diagram of the charging station and the position detection section

2.3 計算的方法

將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理計算,得出了高速公路某斷面的交通流量,其計算過程為:

1)計算車輛通過收費站的平均速度。上(下)游收費站點間距為dxz,且通過所需的時間為△t1=tx—tz=txz,則車輛通過收費站的平均速度為v=dxz/txz。

2)計算車輛通過人口與檢測斷面之間的距離所用的時間。根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),上游收費站與檢測斷面的間距為dxy,且平均速度為v,則通過所需時間為△t2=txy=dxy/v。

3)計算車輛到達(dá)檢測斷面的時刻并記錄信息。設(shè)車輛通過人口的時刻為tx,行駛至檢測斷面所需的時間為txy,則車輛到達(dá)檢測斷面的時刻為ty=txy+tx。

4)統(tǒng)計某段時間內(nèi)經(jīng)過監(jiān)測斷面的車流量。將所有通過檢測斷面的車輛時間信息記錄并保存,根據(jù)計算方法的需要,統(tǒng)計不同單位時間內(nèi)的車流量。

3 實驗和驗證

3.1 實驗環(huán)境

選擇某高速公路中微波檢測器所在的位置,將其設(shè)定為檢測斷面。分別對檢測斷面的交通流量進(jìn)行微波檢測和數(shù)據(jù)計算,其周圍環(huán)境見表1。

通過微波檢測,經(jīng)過該隧道口斷面的車流量見表2。

3.2 對比驗證

將經(jīng)過檢測斷面所有車輛的出(人)收費站名(距離)、出(人)時間及數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,計算該檢測斷面處某時刻的車流量,并與微波檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。

表1 某隧道口檢測斷面的周圍環(huán)境Table 1 The surrounding environment of the tunnel test section

表2 微波檢測某隧道口1 h內(nèi)的車流量Table 2 Microwave detection of a tunnel in one hour traffic

對1 h內(nèi)每5 min斷面車流量進(jìn)行計算和檢測,計算車流量與實際車流量的對比如圖4所示。從圖4中可以看出,計算所得的車流量與實際檢測的流量接近,其平均相對誤差為3.4%,最大相對誤差為68%。

圖4 1 h內(nèi)數(shù)據(jù)計算的車流量曲線Fig.4 Comparison curve of traffic flow in one hour

3 d內(nèi)檢測斷面每天各小時車流量分布情況分別如圖5所示。從圖5中可以看出,收費數(shù)據(jù)計算所得的車流量與實際檢測的車流量相同。此外,通過收費數(shù)據(jù)計算得出圖5的平均相對誤差分別為0.5%,0.3%和0.4%,最大相對誤差分別為0.9%,1.1%和1.2%。

15 d內(nèi)檢測斷面每天的車流量分布情況如圖6所示。從圖6中可以看出,由收費數(shù)據(jù)計算得出其平均相對誤差為0.08%,最大相對誤差為0.31%。這表明基于收費數(shù)據(jù)計算得出的交通流量和實際檢測的交通流量一致。此外,通過對各時間段交通流量的對比發(fā)現(xiàn),時間段越長,其計算所得的車流量越接近實際檢測數(shù)據(jù)。

圖5 3 d內(nèi)車流量對比曲線Fig.5 Comparison curve of traffic flow in 3 days

圖6 15 d內(nèi)車流量的對比曲線Fig.6 Comparison curve of traffic flow in 15 days

數(shù)據(jù)計算在不同單位時間內(nèi)平均相對誤差的變化如圖7所示。A,B和C點分別表示單位時間5 min,1 h和1 d內(nèi)車流量的收費數(shù)據(jù)計算與實際檢測的平均相對誤差的數(shù)值。從圖7中可以看出,不同單位時間所通過收費數(shù)據(jù)計算的交通流量的平均相對誤差不同,平均相對誤差隨著單位時間的增加而逐步減小。

圖7 不同單位時間內(nèi)平均相對誤差的變化Fig.7 The changes on averaged relative error in different periods

3.3 結(jié)果分析

在圖4中,將車流量計算結(jié)果與實際檢測結(jié)果進(jìn)行對比,其準(zhǔn)確率較低。其原因是實驗時間較短,采取的數(shù)據(jù)量較少,外界影響因素較大,其中在35 min時平均相對誤差突增,達(dá)到最大值68%。從高速服務(wù)中心得知,此刻由于某轎車超速,導(dǎo)致交通事故發(fā)生。由于圖5～7的試驗時間增加,采取的數(shù)據(jù)也隨著增多,外界對其誤差的影響大大減小,因此,收費數(shù)據(jù)計算所得的車流量與實際微波檢測的車流量相同。在圖9中,影響平均相對誤差的主要因素為單位時間段的長短,其單位時間段越長,平均相對誤差則越小。

4 結(jié)論

本研究提出了基于高速公路出(人)收費站的時間、地理位置及車型數(shù)據(jù)進(jìn)行斷面車流量計算的方法,其計算過程簡單,實用性強(qiáng),能準(zhǔn)確而有效地得出高速公路任意斷面的交通流量,為高速公路新建、改擴(kuò)建道路設(shè)施及道路規(guī)劃提供參考,為交通運輸管理部門提供決策技術(shù)支持,同時也為高速高路交通設(shè)計、維修養(yǎng)護(hù)及經(jīng)濟(jì)評價等方面提供參考。

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Analysis of the traffic flow based on the toll data of the highway

HAN Da-qian
(Shanxi Transportation Research Institute,Taiyuan 410008,China)

In order to the study traffic flow of the highway section,the network toll database import and export credit card time,data models and toll station location data is collected,a method of traffic flow of road section based on the data of the charges is put forward.This method can be effectively obtained the traffic flow with arbitrary cross section of highway.It can be applicatied in the transportation planning,the design,the management,the maintenance and the economic evaluation,and so on.

traffic flow;database;highway

U412.36+6.1

A

1674—599X(2015)04—0096—05

2015—05—26

韓大千(1978—),男,陜西省交通科學(xué)研究院高級工程師,碩士。