（交通信息工程及控制专业论文）基于手机信息的交通小区划分与OD预测问题研究.pdf

摘要 摘要 长期以来 社会经济的发展与交通的发展一直存在着互相促进又互相制约 的关系 如何让交通拥挤等问题不再困扰社会和经济发展是业界人士孜孜以求 的目标 加强城市交通管理对策及其相关技术的研究 对充分挖掘现有交通系 统的潜力和提高交通管理水平具有重要的意义 同时人均手机保有量的激增在 带给我们通信便利的同时还产生了大量数据 因此若能从中挖掘出交通管理所 需的信息 将极大地促进交通信息化的发展 本文基于上述背景 特别针对实时交通状态分析关键技术 交通小区划 分与o d 预测展开研究 论文首先从动态交通小区划分与o d 预测信息需求分析入手 在对移动通信 运营商调研和分析移动通信技术现状的基础上 通过对手机数据的格式 采集 频率 蜂窝小区覆盖范围等特性的定性分析 得出将手机信息应用于动态交通 小区的划分及动态o d 预测是可行的 在此基础上 本文利用a g e n t 技术 以j a v a 为开发工具 建立了包括虚拟 路网 车辆和基站等对象的实验平台 平台中的各种参数采用安德伍德指数模 型等经典的交通流模型和现实手机运营商的运作模式来进行标定 通过该平台 模拟现实世界的交通及手机运营规则 从而获得了大量模拟手机数据 这一方 法的准确性在理论上亦得到验证 随后 通过数据挖掘 从实验所得的手机数据中得出一定时间段内各基站 覆盖区的o d 量 并基于人工神经网络的方法 利用m a t l a b 7 这一工具 估 计出了各基站覆盖区内的交通状态 同时以单个基站覆盖区为最小单位 将某 一时刻地理位置上相邻的 且交通状态一致的基站覆盖区合并成面向交通管理 的动态交通小区 最后 在研究了基站覆盖区内动态o d 的产生机理 明确了动态o d 与基站 覆盖区内的路段断面上的交通量存在着一定的联系后 参考断面交通量的预测 方法 利用多步短时预测法对基站覆盖区内的动态o d 进行了预测 本文的丰要研究成果是在不改变真实手机数据表结构的前提下 结合交通 运行规则 利用a g e n t 技术研究了产生手机模拟数据的方法 构建了基于a g e n t 摘要 的模拟手机数据产生平台 结合交通需求与移动通信的数据特性 建立了基于 基站覆盖区交通状态的动态交通小区划分方法 克服以往的不足并借鉴断面交 通量预测方法 提出了简便易行的动态o d 预测方法 关键词 动态交通小区 动态o d 交通预测 a g e n t 神经网络 a b s t r a c t t h ed e v e l o p m e n to fs o c i a le c o n o m ya n dt h a to ft r a n s p o r t a t i o nh a v ea l w a y sb e e n n m t u a l l yp r o m o t i n ga n dr e s t r i c t i n g h o w t oa v o i dt r a f f i cc o n g e s t i o nb e c o m i n g 炮s t n l c to fs o c i a la n de c o n o m i cd e v e l o p m e n ti st r a n s p o r t a t i o np r o f e s s i n a l s g o a l a d v a n c i n gt h er e s e a r c ho f u r b a nt r a f f i cm a n a g e m e n tp o l i c ya n dr e l a t e dt e c h n o l o g yi s m e a n i n g f u lf o rt a k i n gg o o du s eo fp r e s e n tt r a n s p o r t a t i o n s y s t e m sa n dt m p r o v m g t r a n s p o r t a t i o nm a n a g e m e n t a tt h e s a m et i m e i n c r e a s e m e n to fm o b i l ep h o n e s n u m b e rn o to n l ym a k e so u rl i f em o r ec o n v e n i e n tb u ta l s ob r i n g sa b o u t ag r e a tn u m b e r o f 1 a t a s oi ff r o mw h i c ht h ei n f o r m a t i o nn e e d e db yt r a n s p o r t a t i o nm a n a g e m e n tc a n b en l i i l e do u t t h ed e v e l o p m e n to ft r a n s p o r t a t i o ni n f o r m a t i o n i z a t i o nw i l lb ep r o m o t e d g r e a t l y b a s e do nt h i sb a c k g r o u n d t h i sp a p e rr e s e a r c h e dt r a f f i cz o n e sd e l i m i t a t i o na n d o d p r e d i c t i o nw h i c h a r ek e yt e c h n o l o g i e sf o ra n a l y z i n gr e a l t i m et r a f f i cs t a t e f i r s t l y t h i sr e s e a r c ha n a l y z e dt h ed e m a n df o rd y n a m i c a l l yd i v i d i n gt r a f f i cz o n e a n dp r e d i c t i n go di n f o r m a t i o n b a s e do ni n v e s t i g a t i n gm o b i l eo p e r a t o ra n da n a l y z i n g t l l ep r e s e n ts t a t eo fm o b i l ec o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y t h r o u g hq u a l i t a t i v l ya n a l y z i n g t h ef o 册a to fm o b i l ei n f o r m a t i o n c o l l e c t i n gf r e q u e n c ya n dc e l l u l a r z o n e sc o v e ra r e a t h ef e a s i b i l i t yo fa p p l y i n gm o b i l ei n f o r m a t i o ni n t od y n a m i cd e l i m i t a t i o no ft r a f f i c z o n ea n do dp r e d i c t i o nw a sp r o v e d t h e n u s i n ga g e n ta n dj a v a v i r t u a lr o a dn e t w o r k v e h i c l e sa n d b a s es t a t i o n s w e r ee s t a b l i s h e d v a r i o u sr e f e r e n c e so ft h i se x p e r i m e n tn e t w o r kw e r ec a l i b r a t e db y c l a s s i c a lt r a m cf l o wm o d e ls u c ha su n d e r w o o d i n d e xm o d e la n do p e r a t i o nm o d eo f m o b i l eo p e r a t o r t h i se x p e r i e m e n tn e t w o r ks i m u l a t e dr e a lw o r l d st r a n s p o r t a t i o na n d m o b i l eo p e r a t i o nr u l e s a n dt h e ng e n e r a t e dal a r g en u m b e ro fs i m u l a t e dm o b i l e i n f o n n a t i o n t h ec o r r e c t n e s so ft h i sm e t h o dw a sp r o v e dt h e o r e t i c a l l y s e c o n d l y e a c hs 切t i o n sc o v e ra r e a so dw a sm i n e df r o mm o b i l ei n f o r m a t i o n o b t a i n e df r o me x p e r i m e n t b a s e do na r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ka n du s i n gm a t l a b7 t h e 仃a m cs t a t eo fe a c hs t a t i o na r e aw a se s t i m a t e d t h e n t h o s ea r e a sw h i c hn e a re a c h 1 1 1 a b s t r a c t o t h e ra n dh a v es i m i l a rt r a f f i cs t a t ea tt h es a m et i m ew e r ec o m b i n e da so n et r a f f i cz o n e o r i e n t e dt ot r a n l cm a n a g e m e n t f i n a l l y a f t e ra n a l y z i n gt h eg e n e r a t i n gm e c h a n i s mo fe a c hs t a t i o n s c o v e ra r e a s d y n a m i co da n dr e a l i z i n gt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nd y n a m i co d a n dt r a f f i cv o l u m e o fr o a d si nt h ea r e a b a s e do nt h em e t h o df o rp r e d i c t i n gr o a d st r a f f i cv o l u m e e a c h a r e a so dw a sp r e d i c t e db yu s i n gt h em u l t i s t e p ss h o r tt i m ep r e d i c t i n gm e t h o d t h em a i nr e s e a r c hr e s u l t so ft h i st h e s i si n c l u d i n g u n d e rt h ep r e c o n d i t i o no fn o t c h a n g i n gr e a lm o b i l ed a t af o r ms t r u c t u r e c o m b i n i n gt r a f f i cr u l e sa n du s i n ga g e n t p r o p o s e dam e t h o df o rg e n e r a t i n gs i m u l a t e dm o b i l ei n f o r m a t i o na n dc o n s t r u c t e da s i m u l a t e dn e t w o r kf o rg e n e r a t i n gs i m u l a t e dm o b i l ed a t a c o m b i n i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c o ft r a f f i cd e m a n da n dm o b i l ec o m m u n i c a t i o nd a t a a n db a s i n go ns t a t i o na r e a st r a f f i c s t a t e am e t h o dt od y n a m i c a l l yd i v i d et r a f f i cz o n ew a sp r o p o s e d i na d d i t i o n as i m p l e m e t h o df o rd y n a m i c a l l yp r e d i c t i n go dw a sg i v e nw h i c ho v e r c o m e sf o r m e rm e t h o d s d i s a d v a n t a g e sa n du s e sv o l u m ep r e d i c t i n gm e t h o df o rr e f e r e n c e k e yw o r d s d y n a m i ct r a f f i cz o n e d y n a m i co d t r a f f i cp r e d i c t i o n a g e n t n e u r a l n e t w o r k 同济大学学位论文原创性声明 本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师指导下 进行 研究工作所取得的成果 除文中已经注明引用的内容外 本学位论文 的研究成果不包含任何他人创作的 已公开发表或者没有公开发表的 作品的内容 对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集 体 均已在文中以明确方式标明 本学位论文原创性声明的法律责任 由本人承担 学位论文作者签名 研珍 年乡月沙日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解同济大学关于收集 保存 使用学位论文的规定 同意如下各项内容 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版 本 学校有权保存学位论文的印刷本和电子版 并采用影印 缩印 扫描 数字化或其它手段保存论文 学校有权提供目录检索以及提供 本学位论文全文或者部分的阅览服务 学校有权按有关规定向国家有 关部门或者机构送交论文的复印件和电子版 在不以赢利为目的的前 提下 学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动 学位论文作者签名 籀咿易 加丁徊即 第1 章绪沦 1 1 课题来源 第1 章绪论 本论文的研究基于以下研究项目及课题展开 国家高技术研究发展计划 8 6 3 计划 城市道路网络交通小区动 态智能划分技术 课题编号 2 0 0 6 a a l l z 2 0 5 中的面向管理的交通小 区动态智能划分的实验甲台 展开面向交通管理的动态交通小区划分方 法 技术研究 十一五 国家高技术研究发展计划 8 6 3 计划 目标导向型课题 城市交通状态智能预报与管理支持系统 课题编号 2 0 0 7 a a l l z 2 4 6 为本文提供了基于手机信息的交通状态预测技术研究 平台 1 2 研究背景 1 2 1 应用需求 随着城市的不断发展以及城市化进程的加速 交通拥堵日益加剧 影响城 市功能的正常发挥 根据相关统计资料显示 中国每年由于交通拥堵造成的损 失高达上千亿 1 缓解交通拥堵的方式逐步由新建道路基础设施向通过管理手段 提高设施运营潜力转变 其中建设智能交通体系是挖掘交通基础设施运营潜力 的重要方式之一 将信息技术应用于交通管理 实现对交通状态的动态监控和 交通运行质量的调控 2 j 随着电子通信技术的飞速发展以及电子 通信和计算机等高新技术在交通 运输领域的推广应用 使得以往在交通领域中认为不能够实现的技术渐渐成为 现实 利用电子通信技术所获得的交通信息在交通系统中发挥着越来越大的作 用 如图1 1 所示p j 第1 章绪论 图1 1 道路交通系统及交通信息的作用 目前国内交通数据采集的方式主要是在道路中埋设环行线圈 虽然这种方 式是目前应用最成熟的技术 但在许多方面仍存在较大的局限性h 3 其主要缺点 为 1 交通数据采集内容有限 2 线圈的损坏率较高 3 交通监控可达 区域的覆盖范围有限 4 埋设线圈会对已有的道路造成不必要的损坏等 为 了弥补线圈的缺陷 许多交通界的专家将视频技术 g p s 定位技术 w s n 技术以 及手机定位技术引用到交通信息采集领域 这种多源数据的融合方法大大提高 了交通信息采集的精度 1 2 2 理论研究需求 1 o d 矩阵在交通学科中的重要性与现有o f 获取方法局限性之间的矛盾 传统的o d 矩阵获取方法是进行居民出行调查 这种方法要求被调查者对当 天出行信息进行回想给出答案 包括出行的时间 出行目的地等 该种方法在 实际应用中存在以下问题 被调查者对出行信息往往记忆不清 或者不耐烦于这样的调查 而随意 地给出一些出行信息的答案 严重影响了交通出行调查的数据质量 2 第1 章绪论 居民出行调查的代价十分昂贵 其成本较高 需耗费大量的人力 物力 和时间 一抽样样本有限 通常间隔若干年进行一次全面的调查 仅能获得所研究 区域内时间精度为年 月或日的静态o d 矩阵 不能把握o d 信息的动态 变化特征 由于传统的居民出行调查和路边询问等调查方式存在较大局限性 在实际 应用中很难获取高质量的o d 数据 因此 传统的o d 数据调查方式不能准确地 反映出交通的实际情况 不利于交通对策的合理制定 而且在我国 由于经济 的快速增长和土地用途的频繁变更 o d 矩阵也会经常发生变化 频繁的进行大 规模的交通调查来获得o d 显然不可行 另一种获取o d 的方法是o d 反推方法 该方法通过路段交通流数据 根据 各种模型算法 反推交通o d 利用这种方法获取o d 需要检测路段流量 但路 段流量的检测会产生误差 而o d 反推方法本身也存在误差 因此容易造成结果 的双重误差 同时 传统o d 获取方法和o d 反推方法都没有路网的准确o d 存在着无 法检验o d 准确性的问题 2 动态交通小区划分在交通控制和交通诱导中的重要性与以往静态交通小区划分的 矛盾 交通小区划分是针对城市道路网络交通流供需在时间和空间分布上的不均 匀和不匹配性 为了减少交通系统控制与管理的复杂性 提高系统效能和可靠 性 及系统开发的需要而提出的 以往的交通小区划分多为静态 交通小区动 态划分是针对交通流及其状态的随机性和动态变化性 道路交通信息化与智能 化对交通流的作用及影响 以及交通控制与管理目标的多样性而提出的 因此 城市道路网络交通小区动态划分是新一代城市交通控制与管理系统的核心技术 之一 对于动态协调交通供需关系 实现多目标交通控制与管理 缓解道路交 通网络及其控制与管理系统的复杂性 开发面向交通信息化 智能化的新一代 大区域 多功能的城市道路交通控制与管理系统具有极为重要的科学意义和广 泛的应用前景与价值 在交通诱导系统中 线路诱导作为交通管理系统中的一个重要手段 通过 诱导信息的发布改变了交通管理者与出行者之间的信息不对称问题 实现了交 3 第1 章绪论 通出行者对交通出行状况的了解以及对未来较短时间内路网信息的把握 诱导 的方法决定了诱导系统的工作效率 决定了路网的均衡状况 划分交通诱导小 区的主要目的是为了降低路网复杂性 提高诱导的效率和可靠性 一方面从交 通诱导的效率和有效性考虑 交通诱导不可能对整个路网进行计算 必须对路 网进行简化和解耦 而且诱导信息只作用于一定的影响区域 另一方面从线路 诱导算法的效率考虑 交通小区可以优化传统的路径诱导算法 即以基于交通 小区的关键路径搜索算法取代基于连线和节点的各个路径搜索算法 这些方面 的原因促成了本文将研究重点放在面向交通诱导的交通小区动态划分 3 手机信息获取动态o d 的可行性与对该方法的研究少人问津之间的矛盾 最近 人工智能研究中多智能体理论以及知识工程 机器学习 决策理论 以及计算机技术中的并行分布式计算技术等现代科学理论和技术的兴起和飞速 发展 使得我们可以通过实验来获得现实中一些参数 为我们研究基于手机信 息来获得如动态o d 等重要交通参数这一方法提供了支持 通过手机信息数据 可以获得每个人的大概的位置信息 精度为基站的直 径内 该直径在市中心一般为l k m 左右 因此利用这一信息 可以间接获得某 一地区手机用户的基站间移动信息 进一步可以统计出基站间的宏观o d 信息 然后利用该信息来划分动态交通小区 为交通诱导提供依据 最后通过获得历史的o d 数据和交通状态数据 给出一种预测o d 和交通小 区状态的算法 为交通预报奠定一定基础 尽管手机信息获取动态o d 在理论上存在极大的可行性 但另一方面 拥有 手机信息的运营商出于保护用户隐私的考虑 以及受相关法律的约束 尚未向 公众开放信息的使用权 这一巨大的宝藏 在很大程度上处于 养在深闺人未识 的境地 研究人员获得手机信息数据受到限制 从而使得这一方法少人问津 1 3 研究定位与对象 研究定位 本文是一种探索性的研究 主要是提出一种方法 该方法可以概要表达为 基于移动通信运营商所能提供的手机信息数据对某区域的动态o d 进行估计和 预测 并利用估计和预测出来的动态o d 对交通小区进行动态划分 4 第1 章绪论 研究对象 本文研究的o d 为各基站覆盖区域内的动态o d 不涉及o d 矩阵的问题 即只研究某个时间段内离开以及进入某个基站覆盖区的不同手机号的个数 且 本文中统计的o d 对象为所有携带手机的人 本研究中的动态交通小区为面向交通管理层面的交通小区 不涉及面向交 通控制的动态交通小区 由于交通与通信的应用领域不同 故本研究中关于手机终端的位置登记频 率为1 0 分钟一次 而不是通信商业运营上的几小时一次 1 4 研究目的和意义 1 4 1 研究目的 本文的研究拟回答怎样利用手机信息数据对某些交通参数进行估计和预测 的问题 从而为交通预测 预报奠定一定的基础 具体包括 动态o d 估计 利用手机信息数据能否对某一区域的动态o d 进行估计 如 可行 怎样估计 交通小区动态划分 如能利用手机信息得到动态o d 数据 那么如何对某一 区域的交通小区实现动态划分 动态o d 预测 在对某一区域动态o d 形成的机理研究后 如何对动态o d 进行预测 1 4 2 研究意义 目前已有众多研究者致力于手机信息的开发再利用 成果颇丰 但在交通 领域的应用研究尚不多见 因此 开展相关研究 无论是理论意义上的创新性 还是实际应用价值上的前瞻性 都是广泛而深远的 1 理论意义 论文系统地梳理了动态交通小区划分以及o d 预测中的信息需求 并与移 动运营商处数据表结构结合 有助于指导交通信息的数据挖掘和基于手 机信息的动态交通小区划分和动态o d 预测系统的设计 第1 章绪论 探索手机信息在交通领域应用的可行性与适用性 并以动态交通小区划 分以及o d 预测为例建立实验平台 研究实现方案 从而指导基于手机信 息的动态o d 预测及动态交通小区划分方法 一提出了基于手机信息的动态交通小区划分与o d 预测方法 弥补了以往方 法的不足 推动了交通信息采集理论创新与技术创新 在实验过程中验证了a g e n t o r a c l e g i s 神经网络等技术融合应用 的可行性 为日后相关研究提供技术手段等方面的参考和依据 2 实际应用价值 挖掘了手机信息在交通层面的应用 拓宽了手机信息的应用范围 指导类似的实际工程应用中硬件架构和软件编制以及数据库表结构的设 计 作为小区划分以及o d 预测的一种新手段 手机数据可以弥补g p s 或线 圈等采集方式的缺点 为交通规划 交通管理 交通控制等提供一种新 的方法 通过动态o d 数据产牛的动态交通小区为各种交通管理措施的实施提供 依据 为交通预测预报奠定了一定基础 1 5 研究内容 技术路线与章节安排 1 5 1 研究内容 基于研究目的 本论文的研究内容主要包括以下几方面 研究综述 第二章 交通小区划分技术 动态o d 获取及预测技术和基于手机的交通信息采集技 术三个方面构成了本课题研究的重点 其中 基于手机的交通信息采集技术为 基础 动态o d 获取及预测技术为手段 交通小区划分技术为目的 上述三个技 术阶段 亦是本文需要实现的三个技术目标 为了完成目标 在查阅国内外大 量的专业文献资料 经过大量的筛选以及对大量理论基础以及技术实现方法的 研究之后 从中汲取了相关知识和理论 最终 论证了实现本课题的理论和技 术可行性 6 第1 章绪论 基于手机信息的交通小区划分与o d 预测可行性研究 第三章 在这一部分中 作者先从动态交通小区划分与o d 预测信息需求入手 详细 分析了研究所需的信息内容 然后完成了对移动通信目前技术的研究以及对移 动通信运营商的调研工作 得出能够将手机信息应用于动态交通小区的划分及 动态o d 预测的结论 最后对a g e n t 技术应用于模拟手机数据的产生的可行性进 行了具体的分析 基于a g e n t 的模拟手机数据产生方法研究 第四章 研究如何利用a g e n t 技术搭建与现实世界相近的模型 来模拟现实世界的交 通及手机基站的方法 本文以j a v a 为开发工具 建立虚拟的路网 车辆 基站 等对象 用经典的交通流理论和现实手机运营商的运作模式来标定实验平台中 的各种参数 使得实验结果即模拟的手机信息数据更接近现实 然后将实验结 果存入o r a c l e 数据库中 等待进一步的处理 基于手机信息的基站覆盖区动态o d 获取 o d 数据与基站覆盖区交通状态 间关系及基于交通管理的动态交通小区形成方法研究 第四章 利用实验所得的手机信息数据经过一定的处理方法 统计出一定时间段内 各基站覆盖区的o d 量 然后寻找各基站覆盖区内的o d 量与对应基站覆盖区内 的交通状态间的关系 最后将基站覆盖区总体交通状态相同的区域合并 形成 面向交通管理的动态交通小区 动态o d 预测的方法研究 第五章 利用神经网络中的p b f 方法及模糊控制中的理论和m a t l a b 7 这一工具 对历史的基站覆盖区内o d 进行研究分析 最后给出一种预测动态o d 的方法 结论与展望 第六章 对本文的研究做了一个总结 归纳了本文的主要研究成果和创新点 最后 指出了本研究中的几点不足 并对今后的研究工作做出了展望 研究内容与研究目的间的对应关系见图1 2 7 第1 章绪论 图1 2 研究内容与研究目的间的关系图 图中虚线框中的圆角矩形为本文的研究日的 尖角矩形为论文中主要章节 方形框为 交通管理中最为重要的目的之一 1 5 2 技术路线 本文从阅读并总结国内外动态交通小区划分与o d 预测以及移动通信相关 领域的研究资料入手 提出将手机信息应用于交通领域的构想 作为特例 着 重研究在动态交通小区划分与o d 预测的应用 作为关键技术 研究了基于a g e n t 的模拟手机数据产生 实时o d 获取 交通状态估计等技术 并利用神经网络 o r a c l e 等手段实现基于手机信息的动态小区划分 动态o d 预测方法 并最终利 用g i s 展示了研究成果 详细的技术路线见图1 3 8 第1 章绪论 将对席路段叠加至翠站 图层 通过g p s 数据得出 对应时段内各路段的交 通状态 盖区o d 量和该基站内 路段的交通状态 并将结 果保存 形成历史数据库 1 5 3 论文结构 图1 3 论文技术路线 9 第1 章绪论 第一章 34 u v 第四章 逆 第五章 v 第六章 国内外该领域相关研究 l 交通小区划分的国内外研i 基于手机的交通信息采集 究综述方式研究综述 o d 获取及预测研究综述一本文研究方向 基于手机信息的交通小区划分蜘d 预测的可行性分析 l 交通小区划分与o d 预测信息手机运营商手机信息内容 需求分析 与精度分析 i 手机信息运用于动态小区划 基十a g e n t 的模拟手机信息 1 分与o d 预测的可行性分析用于本研究的可行性分析 基于手机信息的动态交通小区划分方法及关键技术研究 l 基于a g e n t 的模拟手机信息数 基站覆盖区内实时动态o d 据产生平台构建 获取方法 l 基于基站覆盖区的动态交通小基于动态o d 的基站区域交 区划分方法通状态估计方法 基于手机信息的动态o d 预测方法 基站覆盖区内li 基丁手机信 o d 最的时间序h 息的o d 预 列数据特征提取ll 测总体流程 基站覆盖区内动态o d 长期趋势预测方法 基站覆盖区内动态o d 中期趋势预测方法 基站覆盖区内动态o d 现势预测方法 图1 4 论文结构图 1 0 第1 章绪论 1 6 本章小结 本章对研究的课题来源 研究目的和意义进行了阐述 并介绍了主要研究 内容 技术路线和章节安排 第2 章研究综述 2 1 引言 第2 章研究综述 交通小区划分是交通规划 交通控制的基础 而o d 数据的预测则是动态交 通小区划分的基础 但o d 数据只有积累到一定程度才能据此作出预测 再往底 层追溯 o d 数据则可表现为各交通信息的函数 本章将遵循这一顺序 逐一综 述并总结小区划分 o d 获取 以及基于手机的交通信息采集的已有研究成果 并在此基础上得出本文的研究方向 2 2 交通小区划分研究综述 交通小区划分是针对城市道路网络交通流供需在时间和空间分布上的不均 匀和不匹配性 为了减少交通系统控制与管理的复杂性 提高系统效能和可靠 性 及系统开发的需要而提出的 交通小区的划分方法根据其作用及层面不同 分为交通小区静态划分和交通小区动态划分 而在交通小区动态划分中根据面 向对象的不同又细分为面向控制的交通小区划分和面向管理的交通小区划分 早期的交通小区划分一般为静态 主要依据网络的物理特征进行划分 其丰要 应用于交通规划领域 静态的交通小区属于宏观层面 而面向交通控制的交通 小区划分技术已被一些学者如j f b a r r i e r e 和f d o n a t i 分别于1 9 8 6 和1 9 8 4 年 提出 与规划中交通小区概念不同的是 城市交通控制中的交通小区划分是为 了将整个路网解耦为多个交通小区 以交通小区的效益最大为系统的子目标 各小区间相互协调从而达到系统最优的目标 面向交通控制的交通小区属于微 观层面 面向交通管理的交通小区动态划分方法是为了便于进行交通管理措施 的实施 简化路网规模和数据处理的复杂性和便于交通信息的合理发布而提出 的 面向交通管理的交通小区主要偏向于中宏观层面 本节将针对交通小区划 分的不同方法 分别对国内外的研究进行综述 第2 章研究综述 2 2 1 面向交通规划的交通小区划分 1 国外研究概况 1 9 5 3 年 美国大都市圈底特律首先开始进行交通调查 1 9 6 2 年发表了高速 公路规划报告书 名为 t r a f f i cs t u d y 的底特律都市圈交通规划 其核心是高 速道路规划 而继此之后 称为 c h i c a g oa r e at r a n s p o r t a t i o ns t u d y 的芝加哥 都市圈交通规划则对包括交通方式划分在内的大运量交通方式进行了综合考 虑 开发了包括交通方式在内的四阶段交通需求预测法 开了城市综合交通规 划之先河 因此 关于城市综合交通规划的理论研究和规划实施在全美广泛地 开展起来 至此 t r a f f i cp l a n n i n g 也由于范围不断扩大而改称为 t r a n s p o r t a t i o n p l a n n i n g 在英国 1 9 6 3 年发表了著名的布凯南报告书 在此前后 己经开始了制定 城市综合交通规划所必需的城市交通调查 1 9 6 4 年雷塞士特进行的综合城市交 通规划是英国定量进行城市综合交通规划的先驱 在日本 运用科学分析规划手段制定城市交通规划始于2 0 世纪6 0 年代后 期 以居民出行调查为基础进行城市综合交通规划 日本于1 9 5 2 年在东京进行 了第一次关于城市机动车出行的o d 调查 到1 9 5 8 年 在全国主要城市都开展 了机动车o d 调查 并决定此后定期进行此项调查 为定量的交通需求预测打下 了基础 广岛都市圈首先进行了大规模的居民出行调查 居民出行调查可以捕捉能 够体现 人流活动 的居民出行活动 即人们利用汽车 轨道交通及公共汽车 的情况 开创了对城市内全部交通方式进行系统分析的先河 广岛调查进行后 以东京 京阪神 名古屋等大都市圈为首 日本在全国主要都市圈都开展了居 民出行调查 由交通发生 交通分布 不同交通方式分担 交通分配所构成的 四阶段交通需求预测法也固定下来 另外 对于城市交通的另一重要构成要素 物质流通 则在居民出行调查外补充了物资流动调查 1 9 7 1 年广岛首先开展 以大都市圈为中心 二者共同推动了综合城市交通规划的发展 5 1 2 国内研究概况 在我国 城市交通规划作为专门的应用学科已有近2 0 年的时间 发展过程 大致可以分为如下三个阶段 1 4 第2 章研究综述 2 0 世纪7 0 年代末到8 0 年代初 城市经济复苏 自行车数量迅速增长 城 市交通出现全面紧张的局面 这种情况使国内规划界的许多专家开始认识到 采用5 0 年代从功能分区到道路干道的纯定性的规划方法已不能适应今天的城市 发展 需要引进交通规划新理论和高新技术 在这一时期 引进了发达国家的 交通规划理论 计算机技术 开始探讨我国综合交通规划的理论与方法 与此 同时 国内几十个大城市开展了大规模的交通调查 利用计算机技术进行调查 数据的统计和交通特征分析 交通规划迈开了定量化的第一步 8 0 年代中到9 0 年代初 城市改革开放的步伐加快 现有的交通矛盾尚未解 决 又迎来了规划建设的高潮 结合这一时期的规划特点 交通规划在交通调 查的基础上 对交通特征进行研究分析 将交通规划的 四阶段 理论与方法 交通预测技术应用到实际的道路运输规划中 交通规划开始了定量与定性相结 合的第一步 9 0 年代初到现在 随着经济的发展 城市交通的机动化发展速度加快 城 市交通问题的复杂性和改善的难度加大 交通需求不断增加 各级政府对交通 规划的认识逐渐加强 在这一时期 由于计算机技术的普及 交通规划人才索 质的提高 市场需求加大 城市交通规划的基本原理 定量化预测技术等在各 种类型的规划实践中得到了广泛的应用 研究的重点侧重于运用定量的科学技 术进行规划方案的分析 指导设计 城市交通的现代技术开始同规划紧密结合 与此同时 国内交通规划在调查方法 数据分析 模型精度 预测技术 战略 研究 规划的层次划分 交通设计方面进行了广泛的探索研究 在与城市规划 市政工程设计 运输规划 交通管理的结合方面有了良好的开端 57 2 2 2 面向交通控制的交通小区动态划分 1 国外相关控制系统及部分研究 交通控制领域交通小区的概念提出之后 一系列基于分级递阶的交通控制 系统应运而生 如著名的s c o o t 6 7 1 s c a t s 8 和r h o d e s 9 系统等 s c o o t 系统通常将所要控制的整个区域划分为若干相互独立的子区 s u b a r e a 同一子区内的交叉路口采用相同的信号周期或是双周期的 周期优 化的目标是将子区内负荷最高的 关键 路口的饱和度控制在9 0 各个子区 的调整是独立的 不考虑与其他子区的关联性 子区内交通流量小的交叉路口采 第2 章研究综述 用双周期 s c o o t 系统的子区是固定不变的 不能够随着交通状况的变化而变 化 并且子区的划分依靠人的经验 系统不能够进行自动划分 s c a t s 系统是以子系统 s u b s y s t e m 形式作为最小协调单元进行自适应控制 的 子系统可由一个或若干个路口组成 划分原则是按这些路口的地理条件和 交通状况及它们之间的相关性来决定的 s c a t s 系统子区之间可以结合 由 合 并指数 表示 周期或流量特性一致时 需要形成较大协调区域而谋取更佳整 体效益 当交通从低峰向高峰过渡的时候 子系统往往会逐渐结合起来 那些 结合起来的子系统就形成了该地区控制中的一个系统 一个地区控制范围内可 由一个或若干个大小不一的 系统 组成 子系统之间又可以重新分离 当子 系统之间出现周期或流量的一定差异 如果再以同一系统运行会降低整体效益 时 就需要以较小系统或子系统来运行 这时该系统会自动地将子系统按需逐 个分离 形成适合当时交通状况的新的较小系统或子系统 近年来 随着交通控制理论与技术的发展与完善 新一代的实时自适应交 通控制系统 r h o d e s t 9 1 o p a c 1 0 等 不断被开发出 从现有的文献介绍来看 这些系统也还仍然包含基于交通小区的控制方法 例如在r h o d e s 控制系统采 用了3 层的递阶控制结构 中间网络控制层的就是对大规模路网中的子路网中 的车队的行驶情况进行预测 从而为网络中的各个路口建立协调约束 2 国外交通小区划分原则与模型相关研究 除了诸多的城市交通控制系统 许多国内外专家对于交通小区的划分原则 基本考虑和模型进行了研究 早期的交通小区划分一般为人为手动进行 子区 域在很长一段时间内都是相对固定的 依靠交通工程师根据路口流量调查情况 和经验进行局部的修改 随着交通控制相关技术的进步和对交通控制认知程度 的提升 越来越多的学者发现这种静态或准静态的交通小区划分方法已经不适 应交通控制系统发展的需要 一些学者开始从小区的动态划分角度进行研究 m p a p a g e o r g i o u 儿1 2 m va e r d e 和s y a g a r 等着重就城市交通走廊的集 成即实现城市交通信号管理系统与快车道及城区铁路在内的城市交通网络一体 化管理控制进行了研究 m p a p a g e o r g i o u 把最小化公共性能指标 如交通路网总延迟 作为控制目 标 基于存储转发式建模方法构造了包括急弯陡坡路段限速 交通信号控制 快车道间控制 交通路线导引 可变信息显示等诸多交通管理和控制操作在内 1 6 第2 章研究综述 的线性优化控制问题的方程 以实现城市交通走廊的集成化控制 m va e r d e0 3 和s y a g a r 根据城市信号化路网交通与快车道交通及不同交 通控制之间的相互影响作用在交通高峰时期特别明显的现实情况 在仔细研究 集成网络构建需求及集成开发标准后 通过提出i n t e g r a t i o n 建模方法来反 映有关影响和作用 统一协调管理各个子网的控制策略 从而可使各种交通控 制以合作代替对抗 进而缓解子网阻塞 3 国内交通小区划分原则与模型相关研究 王学堂 1 4 给出了城市交通信号优化理论的新概念 介绍了实现交通信号整 体优化的基本方法 随后给出了城市交通信号整体优化的方法 即把区域系统 分解成线控系统 把复杂系统分解成简单系统 分别建立各系统的线性方程 并归纳成线性规划问题 沈国江 孙优贤 1 5 提出了面向控制应用的城市交通网 络宏观动态离散模型 基于大系统分解协调理论 把整个城市道路大交通网络 分为城市区域 城市快速公路 城市区域 城市快速公路3 个子系统 分别 建立了它们的宏观动态模型 并分析了这3 个子系统模型之间的相互关系 段青 1 6 在区域自适应协调控制模式的基础上 通过增加自学习和自组织功 能 实现了一种人工智能化的控制模式 该模式根据历史流量和实时检测到的 交通数据进行自我学习并利用专家系统 数据挖掘技术 交通仿真分析和交通 预测模型对未来交通流的发展进行预测 在此基础上得到更适合的子区域划分 并自组织实现周期 绿信比 相位差的自适应调节 莫汉康 1 7 等探讨了区域自适应交通控制系统 s c a t s 或s c o o t 与路线诱 导系统利用数据共享的问题 实现区域交通控制中心在诱导条件下交通控制子 区的自动划分 李振龙 1 8 主要讨论了交通分区的相关问题 首先阐述了交通分 区的必要性和三层交通分区体系 提出了关键路口和集散路口的概念 然后讨 论了动态分区的组织形式和组织原则 在此基础上 研究了动态分区的过程 为交通诱导与控制的实用性研究提供了一些有益的方法 李润梅 宫晓燕 19 提出了城市道路网络的动态可分配性概念 以衡量对特 定城市道路网络实施动态分配研究的有效性 并将这个概念用于面向动态交通 分配的城市道路网络子区划分 考虑了道路网络的动态变化特性 不仅在空间 上 也在时间上对道路网络进行了分区研究 该研究可为动态交通分配的建模 研究提供合理的背景和对象 1 7 第2 章研究综述 同济大学杨晓光教授提出的交叉口群协调控制理论与方法中 对于交叉口 群的划分方法进行了相关研究 把交叉口间关联性 2 0 2 1 作为划分交叉口群的依 据 在划分交叉口群时主要考虑以下两个原则 路径关联原则 考查交通流o d 分布与路径选择行为 在关键交通流必经 途径上的交叉口 应划分在同一个交叉口群内 特别地 如果有公共汽 车优先信号的要求 应将公共汽车的通行路径作为强关联路径来考虑 物理关联原则 在道路路段长度较长的路段上 车队在路段上行驶过程 中会发生离散现象 并且随着行驶距离的增大 车流的离散程度趋于严 重 交通关联度也随之变小 同时 由于道路沿线支路交叉口及单位车 辆出入口驶入驶出车流的影响 带来下游停车线车辆的到达已呈现随机 的状态 将影响交通关联程度 因此 在划分交叉口群范围时 必须考 虑由于道路网络特性与交通流运动特性而形成的关联性 2 2 3 面向交通管理的交通小区动态划分 在国家高技术研究发展计划 8 6 3 计划 城市道路网络交通小区动态 智能划分技术 中提n 面向交通控制的交通小区 简称交通控制小区 和面 向动态交通诱导管理的交通小区 简称交通管理小区 其本质是一致的 都是 为解决城市道路网络和交通系统的复杂性 但是其物理表现形式是不同的 其 划分参数 依据 范围和周期都是不一样的 表2 1 是对交通控