一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法

1.本发明涉及一种交通需求分析与预测方法领域，尤其涉及一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法。


背景技术：

2.道路网络是城市形态的骨架，也是服务城市居民出行的重要基础设施。预估新增路段上的交通车流，有助于有关部门制定路网规划方案。手机信令数据能记录个体的移动轨迹、驻留或流动的时空特征，利用手机信令数据并结合行为和属性分析，开展空间布局、迁徙分析等的定量分析，可以实现对人口及活动的动态监测，发现分布和流动规律。
3.预估新增路段上的车流，传统的做法是采用调查统计等形式生成交通需求，在道路网络上模拟流量分配。该方法只适用于小范围内的交通需求分析统计，对于大规模的交通需求分析，需要找寻固定的模式。
4.本发明提出一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法，通过手机信令数据分析得到居民居住地和上班地两个地点的分布信息，采用交通模拟算法计算通勤车流发生的改变，预估新增路段的通勤车流。职住出行通常持续在早高峰、晚高峰两个特定的时段，可以解决不同出行需求的非同时性问题。


技术实现要素：

5.本发明通过提供一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法，解决了现有技术中缺乏利用大规模交通需求来预估新增路段通勤车流的问题。
6.本发明提供一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法，包括如下步骤：
7.步骤1、道路网络矢量数据的预处理；
8.步骤2、根据规划路网和现状路网数据提取潜在新增路段；
9.步骤3、根据手机信令数据估算机动车职住通勤出行od；
10.步骤4、将手机信令数据汇总出行od起讫点与路网节点匹配；
11.步骤5、模拟现状路网中添加特定新增路段后，路网中流量分配达到的平衡状态；
12.步骤6、统计新增路段上的通勤车流；
13.步骤7、重复步骤5-6对下一组新增路段进行处理，直到预估所有新增路段的通勤车流。
14.而且，所述步骤1中的实现方法包括如下子步骤，
15.步骤1.1，排除拓扑错误、确保路网矢量数据与真实路网连通状态一致；
16.步骤1.2，路网转化成网络，将交叉口转化为节点，交叉口分隔的路段转化为边。
17.进一步地，所述步骤2的实现方式包括如下子步骤，
18.步骤2.1，计算现状道路网络中节点的节点度，节点度d的计算如下，
[0019][0020]
其中，i,j为节点集v中的节点，d
ij
是表示邻接关系的逻辑值，邻接为1，不邻接为0，d为邻接矩阵，deg
node
为节点node的度。
[0021]
步骤2.2，找出悬挂点对应的路段，步骤2.2，计算悬挂节点对应的路段与规划路网中路段的sm_hd距离，sm_hd距离计算如下，
[0022][0023]
其中，road1为较短道路；road2为较长道路；v1为road1的结点；v2为road2的结点；smhd
(road1，road2)
表示：road2的结点里找出与road1中各结点最近的点并计算最近距离，sm_hd距离就是所有最近距离组成的数列的中值；
[0024]
步骤2.3，设置sm_hd距离阈值，将sm_hd距离在所述设定阈值以内的的规划路段视为新增路段进行记录；
[0025]
步骤2.4，遍历所有的悬挂点对应的路段，重复步骤2.2-2.3，构建新增路段集合。
[0026]
进一步地，所述步骤3的实现方式包括如下子步骤，
[0027]
步骤3.1，将手机用户信令驻留居住地编号id和工作地编号id与带有地理位置信息的信令网格进行匹配，将居住地与工作地编号对视为单个出行od，汇总od相同的职住分布；
[0028]
步骤3.2，按照手机通信运营商市场占有率对手机信令汇总的职住od进行扩增如下，
[0029][0030]
其中，od
mobile
表示单一手机通信运营商的手机信令汇总的出行od，ω
market
为手机通信运营商市场占有率，od
people
表示扩张至全体人口的出行od；
[0031]
步骤3.3，按照机动车保有率对机动车出行职住通勤od进行估算如下，
[0032][0033]
其中，od
people
表示全体人口的出行od，ω
vehicle
为机动车保有率，od
vehicle
表示估算的机动车出行职住通勤od。
[0034]
进一步地，所述步骤4中，选择手机信令网格的中心位置与路网节点的位置远近进行匹配，每个手机信令网格对应最近的路网节点，使用泰森多边形计算原理如下，
[0035][0036]
其中，k表示道路节点总数，i表示任意节点编号，(xi,yi)表示道路节点，(x,y)表示特定手机信令网格的中心位置，(xs,ys)表示中心位置为(x,y)的手机信令网格最近的编号s道路节点。
[0037]
进一步地，所述步骤5的实现方式包括如下子步骤，
[0038]
步骤5.1，对匹配到道路节点上的职住通勤od进行处理，去除起讫点相同且两者距离小于一定阈值的od；
[0039]
步骤5.2，向现状路网数据中，增加新增路段；
[0040]
步骤5.3，根据步骤5.1的职住通勤od，使用frank-wolfe求解算法对模拟交通流量
在路网中的分配，满足数学模型如下，
[0041][0042]
其中r表示起点，s表示终点；q
rs
表示r到s的交通需求量，xa表示边a上的交通流量；ta表示边a的阻抗，表示r到s的路径k上的流量；表示边a是否在r到s的路径k上，是取值为1，否则为0；表示r到s的路径k上的交通通行成本。
[0043]
步骤5.4，输出道路网在流量分配后达到出行时间最优解时，路网中每段路段上的交通信息。
[0044]
进一步地，步骤5.2中，新增路段为潜在交叉口打断的多条路段，新增路段时仅需按照头尾节点编号添加连边，无须增加节点，便于算法的批处理实现。
[0045]
进一步地，步骤5.3中，以整体出行时间最小化作为约束条件，gap函数精度值预设阈值作为算法迭代收敛条件，对新增路段的路网中的职住通勤交通流量进行分配。
[0046]
进一步地，所述步骤6统计新增路段上的车流采用公式如下，
[0047][0048]
其中，sn,en表示新增路段newroad的头尾节点，path为车流flow通过的路径中节点构成的集合，flow
newroad
表示新增路段上的通勤车流。
[0049]
与现有技术相比，本发明的优点：
[0050]
(1)本发明利用手机信令数据来模拟交通出行场景，与社区调查问卷、交通监测工具得到的出行信息相比，具有更大的统计规模和出行需求体量。
[0051]
(2)基于手机信令数据实现的交通分配，具有普遍适用性，可适用于任意区域的交通过程模拟。
[0052]
(3)本发明通过泰森多边形原理，将道路节点与手机信令空间网格进行匹配，实现了手机信令数据到交通出行数据的映射。
[0053]
本发明根据拓扑规则在现状路网中筛选断头路段，引入sm_hd距离，将现状路网与规划路网进行匹配，构建新增路段候选集。使用手机信令数据对居住地和工作地分布进行分析，采用道路节点构建泰森多边形汇总职住通行od，使用交通分配算法模拟职住通勤交通车流，能够估算路段的畅通程度和车流变化情况。应用本发明能够有效合理地估算新增路段上的通勤车流，在交通道路网智能优化技术领域具有创新性和实际应用价值。
附图说明
[0054]
为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0055]
图1为本发明实施例的流程图。
[0056]
图2为本发明实施例将路网处理成网络抽象示意图。
[0057]
图3为本发明实施例手机信令数据格网示意图。
[0058]
图4为本发明实施例基于道路节点生成泰森多边形示意图。
[0059]
图5为本发明实施例预估新增路段通勤车流抽象示意图。
具体实施方式
[0060]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]
需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0062]
此外，术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
[0063]
在本技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
[0064]
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
[0065]
如图1所示，本发明实施例提供了一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法，解决了现有技术中缺乏利用大规模交通需求来预估新增路段通勤车流的问题，包括以下步骤：
[0066]
步骤1、道路网络矢量数据的预处理，道路网络矢量数据的预处理按照以下步骤进行：
[0067]
第一步，检查路网数据中的自相交、重叠等拓扑错误，对出现拓扑错误的路段进行几何修复，确保路网矢量数据与真实路网连通状态一致。
[0068]
第二步，本实施例中，如图2所示，将路网转化为节点和边的表达形式，将路段用唯一值标识的头尾节点表示，边存储路段通行容量、路段长度、路段等级和路段限速等信息。
[0069]
步骤2、根据规划路网和现状路网数据提取潜在新增路段，根据规划路网和现状路网数据提取潜在新增路段按照以下步骤进行：
[0070]
第一步，计算现状道路网络中节点的节点度，如果节点度为1则该节点悬挂，筛选
出悬挂节点对应的路段边，按照下面的公式进行处理：
[0071][0072]
其中，i,j为节点集v中的节点，d
ij
是表示邻接关系的逻辑值，邻接为1，不邻接为0，d为邻接矩阵，deg
node
为节点node的度。
[0073]
第二步，计算第一步筛选得到的路段与规划路网中路段的sm_hd距离，按照下面的公式进行处理：
[0074][0075]
其中，road1为较短道路；road2为较长道路；v1为road1的结点；v2为road2的结点。smhd
(road1，road2)
表示：road2的结点里找出与road1中各结点最近的点并计算最近距离，sm_hd距离就是所有最近距离组成的数列的中值。
[0076]
优选地，设置sm_hd距离阈值为5m。具体实施时，距离阈值可由用户根据具体情况预先设定。
[0077]
本实施例中，设置sm_hd距离阈值为5m，如果有一个悬挂点的特征边沿按照规划延伸得到新增路段，5m以内则认为是有潜在新增路段，否则无。
[0078]
第三步，将满足sm_hd距离阈值的规划路段，记录为新增路段，同时记录与现状路网衔接的头尾节点，方便后续操作。
[0079]
第四步，遍历所有悬挂节点对应的路段边，重复第二—三步。
[0080]
步骤3、根据手机信令数据估算机动车职住通勤出行od，本实施例中，如图3所示，手机信令格网为250m
×
250m的空间单元，每个格网有唯一值编号，估算机动车职住通勤出行od按照以下步骤进行：
[0081]
第一步，将手机信令驻留居住地和工作地编号id表格属性列赋值到带有空间位置信息的信令网格，，汇总具有相同的职住分布od；
[0082]
第二步，按照手机通信运营商市场占有率对手机信令汇总的职住od进行扩增，按照下面的公式进行处理：
[0083][0084]
其中，od
mobile
表示单一手机通信运营商的手机信令汇总的出行od，ω
market
为手机通信运营商市场占有率，od
people
表示扩张至全体人口的出行od；
[0085]
本实施例中，手机通信运营商为北京市联通公司，联通公司北京市场占有率为27.66％，设置ω
market
为27.66％。
[0086]
第三步，按照机动车保有率对机动车出行职住通勤od进行估算，按照下面的公式进行处理：
[0087][0088]
其中，od
people
表示全体人口的出行od，ω
vehicle
为机动车保有率，od
vehicle
表示估算的机动车出行职住通勤od。
[0089]
本实施例中，北京市机动车保有率为31.307％，设置ω
vehicle
为31.307％。
[0090]
步骤4、将手机信令数据汇总出行od起讫点与路网节点匹配，本实施例中，如图4所
示，生成道路节点的泰森多边形，计算手机信令格网中心所在泰森多边形进行匹配。按照下面的公式进行处理：
[0091][0092]
其中，k表示道路节点总数，i表示任意节点编号，(xi,yi)表示道路节点，(x,y)表示特定手机信令网格的中心位置，(xs,ys)表示中心位置为(x,y)的手机信令网格最近的编号s道路节点。
[0093]
步骤5、模拟现状路网中添加特定新增路段后，路网中流量分配达到的平衡状态，模拟流量分配按照以下步骤进行：
[0094]
第一步，对匹配到道路节点上的职住通勤od进行处理，去除起讫点为相同，且两者距离小于一定阈值的od；
[0095]
本实施例中，出行距离阈值设定为2km。
[0096]
第二步，向现状路网数据中，增加特定新增路段，通过读取新增路段的头尾节点，在路网中增加节点间的连边实现。
[0097]
第三步，根据第一步的职住通勤od，使用frank-wolfe求解算法对模拟交通流量在路网中的分配，满足数学模型如下，
[0098][0099]
其中r表示起点，s表示终点；q
rs
表示r到s的交通需求量，xa表示边a上的交通流量x；ta表示边a的阻抗，表示r到s的路径k上的流量；表示边a是否在r到s的路径k上，是取值为1，否则为0；表示r到s的路径k上的交通通行成本。
[0100]
进一步的，在本实施例中，第三步的具体实现方式如下，
[0101]
1)首先构造ta的函数表达式，如下：
[0102][0103]
中，τa表示通过边a的自由通行时间，ca表示边a的通行能力，单位为pcu(车当量单位),β为函数的参数之一，本实施例中取值0.15,γ为函数的参数之一，本实施例中取值为4。
[0104]
2)采用梯度下降法求解交通分配，确定梯度下降为搜索方向
[0105]
3)根据最优步长更新路段流量，令
[0106][0107]
其中，为迭代次数s时通过边a的基础交通流量，为迭代次数s时通过边a的扰动交通流量,据此更新交通流
[0108]
4)构造精度计算函数，如下：
[0109][0110]
其中，r表示起点，s表示终点，任意边a属于路网边集合a，q
rs
表示r到s的交通需求量，xa表示边a上的交通流量；ta表示边a的阻抗，πw(x)表示流量x下od对w间的最小出行费用。
[0111]
本实施例中，计算精度值是否小于1％，如果是则算法收敛终止，否则转到3)。
[0112]
第四步，输出第三步模拟得到的到每段路段上的交通信息。
[0113]
步骤6、根据步骤5的计算结果，统计新增路段上的车流采用公式如下，
[0114][0115]
其中，sn,en表示新增路段newroad的头尾节点，path为车流flow通过的路径中节点构成的集合，flow
newroad
表示新增路段上的通勤车流。
[0116]
本实施例中，如图5所示，利用本发明方法进行实验，预估新增路段上的通勤车流为1000pcu。
[0117]
步骤7、重复步骤5-6对下一组新增路段进行处理，每次迭代中都独立计算对应的新增路段，直到计算所有的新增路段，预估所有新增路段的通勤车流。
[0118]
具体实施时，本发明技术方案提出的方法可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程，实现方法的系统装置例如存储本发明技术方案相应计算机程序的计算机可读存储介质以及包括运行相应计算机程序的计算机设备，也应当在本发明的保护范围内。
[0119]
在一些可能的实施例中，提供一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估系统，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如上所述的一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法。
[0120]
在一些可能的实施例中，提供一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估系统，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如上所述的一种利用手机信令数据的路网新增路段通勤车流预估方法。
[0121]
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。