結(jié)合空間相關(guān)性的城市熱點路段提取方法

劉家良，孫立雙(沈陽建筑大學(xué)交通工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110168)

城市熱點路段是指交通流量密集且車輛頻繁經(jīng)過的交通路段[1]。為了緩解城市交通壓力，需要對城市熱點路段進(jìn)行提取。近年來國內(nèi)外學(xué)者從兩個研究角度對其進(jìn)行了深入研究。一方面是利用出租車的運行速度與運行時間對熱點路段進(jìn)行挖掘。Xu L基于時間-空間相關(guān)關(guān)系概括得到出行速度和交通量等信息，利用數(shù)據(jù)立方體定義交通擁堵事件，進(jìn)而識別出熱點路段[2]。B S Westgate引入了貝葉斯模型，通過估算車輛在每個路段的行駛時間，進(jìn)而對熱點路徑進(jìn)行分析[3]。Duan Y使用浮動車的數(shù)據(jù)，利用樣本評估法評估各路段的出行速度，從中識別出頻繁擁堵的路段[4]。另一方面是基于路網(wǎng)的交通量密度對熱點路段進(jìn)行研究。Kharrata采用了一種基于移動物體軌跡的聚類方法獲取熱點路徑。該方法通過計算網(wǎng)絡(luò)中的密集路徑，對與密集路徑相似的子軌跡進(jìn)行聚類，最后根據(jù)聚類結(jié)果獲得熱點路徑[5]。溫海平利用路段交叉點和車輛停留點對軌跡進(jìn)行聚類，結(jié)合軌跡數(shù)據(jù)的語義挖掘，對居民出行的熱點路徑進(jìn)行提取[6]。段煉基于DBSCAN聚類算法提出了城市熱點路徑的搜尋算法[7]。

現(xiàn)有的相關(guān)研究大多是利用聚類的方式對城市交通熱點路段進(jìn)行提取，但是對熱點路段的提取算法和提取結(jié)果驗證方面的研究還很少。本文選取大連市2015年3月21日的出租車軌跡數(shù)據(jù)，對城市道路交通量的全局相關(guān)性進(jìn)行分析，同時基于局部相關(guān)統(tǒng)計量對城市熱點路段進(jìn)行提取；采用VISSIM軟件對待驗證熱點路段的交通狀態(tài)進(jìn)行仿真模擬；利用行程時間監(jiān)視器、數(shù)據(jù)采集器、排隊時間計數(shù)器采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建熱點路段判別矩陣，采用專家調(diào)查法得到3種評價指標(biāo)的權(quán)重矩陣，利用模糊分析法進(jìn)行熱點路段判別；最終得到待驗證路段的熱點路段隸屬程度，從而對熱點路段的提取算法和提取結(jié)果進(jìn)行驗證[8]。

1 城市熱點路段的提取

1.1 道路交通量的全局相關(guān)性分析

(1)

在給定的顯著性水平下，若Moran’s Ⅰ的值大于0，則研究區(qū)域內(nèi)路段間的空間相關(guān)性為正。若Moran’s Ⅰ的值小于0，研究區(qū)域內(nèi)路段間的空間相關(guān)性為負(fù)，研究區(qū)域整體呈現(xiàn)出分散模式[11]。通過構(gòu)造服從正態(tài)分布的統(tǒng)計量Z對研究區(qū)域內(nèi)的n個路段間空間相關(guān)性的顯著性進(jìn)行檢驗[12]。其中，顯著性檢驗值Z的表達(dá)式為

(2)

選取2015年3月21日大連市中心城區(qū)作為研究區(qū)域，根據(jù)研究范圍內(nèi)的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)及預(yù)處理后的出租車軌跡數(shù)據(jù)，對城市道路交通量的全局相關(guān)性進(jìn)行計算，得到各個時段的道路交通量的全局Moran’s Ⅰ和全局Z檢驗值如圖1所示。

圖1中各時段的全局Moran’s Ⅰ值均大于0.5，表明研究對象呈現(xiàn)正相關(guān)聚集分布。對各個時段的Moran’s Ⅰ統(tǒng)計量進(jìn)行顯著性檢驗，得到各個時段路段的全局Z檢驗值均大于正態(tài)分布函數(shù)在5%顯著性水平下的臨界值1.96。因此，研究區(qū)域內(nèi)路段的交通量在空間上呈現(xiàn)顯著性較強的正相關(guān)。

1.2 基于局部相關(guān)統(tǒng)計量的熱點路段提取

為了對研究區(qū)域內(nèi)的熱點路段進(jìn)行提取，首先要計算每條道路的局部Moran’s I值。其計算公式為

(3)

選取大連市的中心城區(qū)2015年3月21日的道路網(wǎng)數(shù)據(jù)及各路段的交通量數(shù)據(jù)進(jìn)行熱點路段的提取。分別選取8:00—9:00、12:00—13:00、18:00—19:00 3個時段，根據(jù)式(3)計算研究區(qū)域內(nèi)所有路段的局部Moran’s Ⅰ值，并進(jìn)行顯著性檢驗，最終得到5%顯著性水平下2015年3月21日不同時段的熱點路段分布圖，如圖2所示。

圖2 3月21日的熱點路段分布

通過分析可以發(fā)現(xiàn)熱點路段的數(shù)量隨時段的不同而不同，且主要分布在如中山路、疏港路、東聯(lián)路、虹港路等城市主干道路上；同時城市的熱點路段在同一時間段內(nèi)的分布有較大的相似性。

2 熱點路段的提取算法驗證

選取2015年3月21日8:00—9:00的熱點路段——大連市黃河路作為驗證對象，采用VISSIM軟件對驗證對象的交通狀態(tài)進(jìn)行仿真模擬。即首先對路段進(jìn)行設(shè)置，熱點路段的驗證對象為東西向的大連市黃河路(雙向6車道)，在該試驗路段的南北方向上有蓋州街(雙向單車道)、升平街(單向雙車道)和廣平街(單向雙車道)3條支路段。圖3為大連市黃河路的示意圖，圖中的編號表示交通量輸入輸出位置的點號，箭頭表示車輛的行駛方向，A、B、C表示信號燈編號，a、b、c表示數(shù)據(jù)采集點編號。

圖3 大連市黃河路的路段示意圖

然后對數(shù)據(jù)采集點進(jìn)行設(shè)置。在斷面a、b、c處分別對路網(wǎng)添加行程時間監(jiān)視器、數(shù)據(jù)采集器和排隊時間計時器。在3600 s仿真時間內(nèi)，以10 s為間隔采集通過斷面的車輛數(shù)。同時對Oracle數(shù)據(jù)庫中的路段交通量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，得到2015年3月21日8:00—9:00大連市黃河路的各個出入口的交通量輸入情況見表1。

表1 各路口在不同速度條件下的交通量 輛

最后對交通信號燈進(jìn)行設(shè)置，在斷面A、B、C處分別添加信號燈。模擬路段中的交叉口共有3個，分別為黃河路-蓋州街交叉口、黃河路-升平街交叉口、黃河路-廣平街交叉口，其中黃河路-蓋州街交叉口的配時方案見表2。

結(jié)合以上建模參數(shù)，得到2015年3月21日8:00—9:00的大連黃河路的VISSIM交通仿真后狀況如圖4所示。

由于狀態(tài)屬性與評價指標(biāo)之間存在模糊關(guān)系，因此根據(jù)2012年我國《城市道路交通管理評價指標(biāo)體系》中A級城市主干路段的分級標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定各個指標(biāo)隸屬度函數(shù)的各級閾值的范圍。選取交叉口的時間延誤、路段行駛時間和浮動車行駛速度作為判別模型的評價指標(biāo)。將熱點路段的程度劃分為熱點路段、次熱點路段和非熱點路段[15]。構(gòu)造出各個指標(biāo)的隸屬度函數(shù)如圖5所示。

表2 黃河路-蓋州街交叉口信號配時方案 s

圖4 大連黃河路VISSIM交通狀態(tài)仿真狀況

圖5 交叉口的時間延誤、路段行駛時間延誤及車輛行駛速度的隸屬度函數(shù)

將浮動車平均行駛速度、路段的平均行程延誤和交叉口平均行程時間延誤分別代入各自的評價集隸屬函數(shù)中，得到浮動車平均行駛速度判別結(jié)果R1=[μA(V)μB(V)μC(V)]、路段的平均行程延誤判別結(jié)果R2=[μA(V)μB(V)μC(V)]、交叉口平均行程時間延誤結(jié)果R3=[μA(V)μB(V)μC(V)]。本文采用專家調(diào)查法對各評價指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行評價賦值，得到3種指標(biāo)的權(quán)重矩陣A=[a1a2a3]。其中a1為路段行駛速度的權(quán)重系數(shù)，a2為路段的平均行程延誤的權(quán)重系數(shù)，a3為交叉口平均行程時間延誤的權(quán)重系數(shù)。通過對3種指標(biāo)的權(quán)重矩陣A和判別矩陣R進(jìn)行模糊判斷，得到熱點路段的判別結(jié)果為[16]

[b1b2b3]

(4)

式中，b1為熱點路段的隸屬程度；b2為次熱點路段的隸屬程度；b3為非熱點路段的隸屬程度。經(jīng)過VISSIM對待驗證路段交通狀態(tài)進(jìn)行仿真，可以得到2015年3月21日8:00—9:00的大連市黃河路路段行駛時間延誤為85(s/km)，浮動車平均行駛速度為20(km/h)，交叉口平均行駛時間延誤為76.5 s。

最后，根據(jù)熱點路段的判別模型，將黃河路路段參數(shù)指標(biāo)值代入模型中，通過對判別矩陣和權(quán)重矩陣進(jìn)行模糊判斷，得到待驗證路段的非熱點區(qū)域隸屬程度為0.276，次熱點區(qū)域隸屬程度為0.212，熱點區(qū)域隸屬程度為0.512，依據(jù)最大隸屬重要度原則，把隸屬度最大值所對應(yīng)的熱點路段的狀態(tài)屬性作為判別目標(biāo)的最終判別結(jié)果。由此可以判別出2015年3月21日8:00—9:00的大連市黃河路為熱點路段。

3 結(jié) 語

(1) 本文采用空間相關(guān)性分析的方法實現(xiàn)了對大連市2015年3月21日交通熱點路段的提取，得到了一天中3個特征時段的熱點路段空間分布圖。通過分析可以發(fā)現(xiàn)：研究區(qū)域內(nèi)路段的交通量在空間上呈現(xiàn)顯著性較強的空間正相關(guān)性。不同特征時段內(nèi)交通熱點路段主要分布在城市的主干道路上，其聚集程度隨時段的變化而不斷變化，且高度聚集的交通熱點路段在同一時段內(nèi)的分布存在較大的相似性。

(2) 選取了2015年3月21日8:00—9:00的熱點路段大連市黃河路作為驗證對象，采用VISSIM軟件對該路段的交通狀態(tài)進(jìn)行仿真模擬。最終得到該路段的熱點路段隸屬程度為0.512，判定該路段為熱點路段。表明基于空間相關(guān)性的城市熱點路段提取算法合理有效。

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