基于ArcMap進(jìn)行速度提取生成循環(huán)工況的方法研究

李浩然 郭叢搖 崔凱平 楊恩華

摘 要：現(xiàn)行國際上的一些循環(huán)工況難以滿足具體城市或特定駕駛情況下的要求，很難反映車輛實(shí)際的運(yùn)行狀況，選擇合適的循環(huán)工況對節(jié)能減排有重要意義，于是制定新循環(huán)工況的方法是值得研究的。本文通過成都滴滴車原始運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過ArcMap軟件先進(jìn)行地圖匹配，采集數(shù)據(jù)，得到適合的數(shù)據(jù)樣本集，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和整合，得到其循環(huán)工況。通過誤差分析表明本文建立循環(huán)工況的方法可以真實(shí)的反映實(shí)際的運(yùn)行狀況，得到的循環(huán)工況可以應(yīng)用于其他仿真驗(yàn)證中，且建立循環(huán)工況的方法具有普適性。

關(guān)鍵詞：ArcMap;循環(huán)工況;數(shù)據(jù)處理

1 引言

循環(huán)工況指的是車輛在一些特定的工況下速度與時(shí)間的關(guān)系曲線，它是通過大量的調(diào)查和數(shù)據(jù)處理得到的，其可以反映車輛實(shí)際道路運(yùn)行狀況的速度、時(shí)間等信息[1]。不同的地區(qū)和工況的實(shí)際運(yùn)行工況是不同的，所以應(yīng)該根據(jù)不同的地域或運(yùn)用場景制定不同的循環(huán)工況。本文以成都滴滴車實(shí)際的交通數(shù)據(jù)為例，介紹了一種用ArcMap軟件采集數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況的方法。滴滴車的路線和停車地點(diǎn)不固定，具有一定的特殊性。數(shù)據(jù)處理的方法具有一定的普適性，運(yùn)用軟件采集的數(shù)據(jù)可以預(yù)測速度。循環(huán)工況建立之后，可以應(yīng)用于其它的仿真驗(yàn)證。

2 介紹

循環(huán)工況可以反映車輛實(shí)際的運(yùn)行情況，最直觀的信息是車輛速度和時(shí)間的信息[2]。這些信息為車輛經(jīng)濟(jì)性能參數(shù)匹配及經(jīng)濟(jì)性測試提供理論依據(jù);可以為汽車控制策略優(yōu)化與開發(fā)等提供理論支撐;可以為某類車輛在特定地區(qū)的排放水平提供檢測依據(jù);可以為汽車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配設(shè)計(jì)提供理論參考[3]。

本文用ArcMap軟件先進(jìn)行數(shù)據(jù)地圖匹配，然后采集數(shù)據(jù)，之后對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合，得到循環(huán)工況，并對其進(jìn)行誤差分析。技術(shù)路線如圖1：

3 相關(guān)研究

在文獻(xiàn)[2]中，對西安市的部分城市客車運(yùn)行數(shù)據(jù)短行程劃分，利用主成分分析法和聚類分析法，建立了西安市城市客車瞬態(tài)循環(huán)工況;在文獻(xiàn)[4]中，通過大量能反映公交車市區(qū)行駛特性的數(shù)據(jù)，利用多元統(tǒng)計(jì)理論的解析方法，建立了城市公交循環(huán)工況;在文獻(xiàn)[5]中，建立了農(nóng)用車循環(huán)工況，為農(nóng)用車試驗(yàn)臺提供數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)支撐。在文獻(xiàn)[6]中，提出了一種構(gòu)建電動(dòng)汽車城市行駛工況，以西安市為研究對象構(gòu)建了西安市電動(dòng)汽車城市循環(huán)工況。

本文以成都市滴滴車數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立滴滴車的循環(huán)工況，以此來介紹一種用ArcMap軟件采集數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況的方法。

4 建立方法

4.1 原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的數(shù)據(jù)是成都滴滴車的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件格式是txt，我們用WPS表格打開文件（WPS表格可以顯示100萬行數(shù)據(jù)，而Excel只能顯示6萬行數(shù)據(jù)，由于我們數(shù)據(jù)龐大，所以選擇WPS表格），對數(shù)據(jù)進(jìn)行分列處理，并添加表頭，然后另存為xlsx數(shù)據(jù)文件。預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1：

表中的司機(jī)ID和訂單ID已經(jīng)進(jìn)行了不可逆加密。時(shí)間戳是從格林威治時(shí)間1970年01月01日00時(shí)00分00秒起至現(xiàn)在的總秒數(shù)，是一種廣泛應(yīng)用的表示時(shí)間的方法，可以通過公式轉(zhuǎn)換為北京時(shí)間。經(jīng)度和維度是基于WGS1984坐標(biāo)系，數(shù)據(jù)精確到了小數(shù)點(diǎn)后五位。

4.2 地圖匹配和選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)

地圖匹配就是將經(jīng)緯度映射到相對應(yīng)的電子地圖中，本文采用ArcMap進(jìn)行匹配和選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)。

①添加底圖，選擇中國底圖彩色版;

②添加預(yù)處理后的xlsx數(shù)據(jù)文件。由于ArcMap版本問題，有些版本可能無法直接添加xlsx文件，若添加xls文件則會(huì)丟失大量數(shù)據(jù)。所以可以在ArcToolbox中的轉(zhuǎn)換工具>Excel>Excel轉(zhuǎn)表，進(jìn)行添加數(shù)據(jù);

③更改坐標(biāo)系。右擊列表中的數(shù)據(jù)，選擇“顯示XY數(shù)據(jù)”，X字段選擇經(jīng)度，Y字段選擇緯度，點(diǎn)擊“編輯”選擇地理坐標(biāo)系>world>WGS 1984>確認(rèn);

④第一次導(dǎo)出數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)可選點(diǎn)。右擊事件，選擇導(dǎo)出，導(dǎo)出格式為Shapefile格式，點(diǎn)擊保存，并確定，開始導(dǎo)出數(shù)據(jù);

⑤選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)。選擇的路段包括市中心和郊區(qū)，路段長度為10公里。為了方便取點(diǎn)，將路段劃分成30段，平均每段330米左右，如下左圖所示。在地圖上按多邊形選擇路段上的點(diǎn)，右圖中青色為我們選擇的1號路段的數(shù)據(jù)點(diǎn)，打開屬性表，導(dǎo)出選定數(shù)據(jù)為txt格式，導(dǎo)出選定數(shù)據(jù)為txt格式。同理將1-30段路一個(gè)月內(nèi)所有工作日的數(shù)據(jù)提取出來，見圖2。

4.3 數(shù)據(jù)的處理、整合和統(tǒng)計(jì)

第一步數(shù)據(jù)處理。將導(dǎo)出的txt數(shù)據(jù)文件另存為xlsx格式，然后打開xlsx文件，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分列處理。然后利用函數(shù)求得時(shí)間、距離、速度、加速度、時(shí)間差和時(shí)段。函數(shù)如下，見表2：

利用公式求得的數(shù)據(jù)要重新粘貼為數(shù)值，避免刪除異常數(shù)據(jù)時(shí)結(jié)果隨之改變。判斷異常的依據(jù)是時(shí)間差，正常相鄰兩個(gè)樣本點(diǎn)是同一車具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)，在計(jì)算中這些相關(guān)的數(shù)據(jù)不會(huì)異常。如果相鄰兩個(gè)樣本不是同一車的數(shù)據(jù)，那么按照上述函數(shù)計(jì)算必定會(huì)產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的時(shí)間差是異常大的或者是負(fù)值，那么我們進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，將這些異常數(shù)據(jù)刪掉。第一步數(shù)據(jù)處理的結(jié)果如圖3：

第二步數(shù)據(jù)整合。我們將1-15段路的全時(shí)段數(shù)據(jù)放在同一表格中，將16-30段路的全時(shí)段數(shù)據(jù)放在另一個(gè)表格中。這樣做的原因僅僅因?yàn)?0段路的數(shù)據(jù)過于龐大，一個(gè)上限為100萬行的WPS表格無法儲(chǔ)存。整合后的數(shù)據(jù)為了之后進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)做準(zhǔn)備。

第三步數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。利用數(shù)據(jù)透視表對數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)。行標(biāo)簽選為時(shí)段，列標(biāo)簽選為路段，值選為平均速度。圖4節(jié)選自生成的透視表中11月22日19點(diǎn)全路段的平均速度信息。本文就以這一時(shí)段的數(shù)據(jù)建立循環(huán)工況。

另一方面，還需要統(tǒng)計(jì)這一時(shí)段1-30每段路上的車輛，然后篩選出每段都出現(xiàn)的車輛（相對于某一條目標(biāo)路段）。每段都出現(xiàn)同一輛車說明該車沿我們所選路段在行駛，我們選擇該車，數(shù)據(jù)更具連續(xù)性。這樣的車輛其實(shí)不在少數(shù)，所以我們需要從中選擇更接近平均速度的車輛，作為這段時(shí)間的工況。篩選同一車輛的操作為：目標(biāo)路段選為第一列，其他路段與第一段路對照，則選中第一列和第二列>條件格式>突出顯示單元格規(guī)則>重復(fù)項(xiàng)>確定。篩選結(jié)果如圖5，例如圖中車輛：jupjviyl3zjtbpmy0iporokrtzp8Juu出現(xiàn)在了1-10段路中，說明該車沿著我們所選的1-10號路行駛，可以考慮該車的速度信息作為該段路上的工況。

所選路段很長，很難找到有一輛車完全按照我們所選路段行駛，所以我們選擇多輛較長沿著所選路段的車輛拼接起來，形成整段路的循環(huán)工況。最終我們建立的循環(huán)工況如圖6所示。長時(shí)間速度為0的點(diǎn)可能通過路口，也可能在等在乘客。

5 誤差分析

建立循環(huán)工況之后，計(jì)算得到循環(huán)工況與同時(shí)間段所有車輛的速度平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和加速度平均值，通過對比，平均值誤差為12.29%，標(biāo)準(zhǔn)差的誤差為1.47%，加速度誤差為1.08%。對比結(jié)果如表3所示。

6 結(jié)論

本文首先利用ArcMap軟件對成都滴滴車的原始運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和采集，得到合適的數(shù)據(jù)樣本集，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合，得到循環(huán)工況。誤差分析表明，本文建立循環(huán)工況的方法能真實(shí)反映實(shí)際運(yùn)行情況，得到的循環(huán)工況可應(yīng)用于其它仿真驗(yàn)證，循環(huán)工況的建立方法具有一定的普適性。

參考文獻(xiàn)：

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