開源數據視角下的路網規劃研究

摘要 文章研究旨在利用開源數據來改善路網規劃的效果和性能。通過收集相關的地理空間數據，建立一種綜合的路網規劃模型。該模型考慮了交通流量、道路容量、環境影響因素等多個方面，采用線性規劃算法進行求解。研究結果顯示，采用開源數據方法進行路網規劃可以實現更高的道路容量利用率。經過實驗評估，發現道路容量利用率均保持在95%以上，平均通行時間僅為15 min，遠低于其他方法超過60 min的較長通行時間，進一步驗證了開源數據方法在優化交通流動性方面的效果和優越性。

關鍵詞 開源數據；路網規劃；數據采集；容量利用率

中圖分類號 U412.1 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）04-0047-03

0 引言

從傳統的規劃和設計到現在基于數據驅動的決策，開源數據在路網規劃中扮演著越來越重要的角色。隨著智能交通系統和地理信息系統的飛速發展，越來越多的路網數據成為開放獲取的信息資源。這些包括實時交通流量、路面狀況、車輛軌跡等一系列數據，它們為路網規劃與優化提供了豐富的信息基礎。同時，開源數據的使用也符合信息透明、共享共贏的大方向，與社會發展的要求相契合。

近年來，學者們對路網規劃進行了廣泛研究。例如，王礫等^[1]提出了一種基于霧計算的路網—野區路徑規劃方法，它通過下沉計算和決策功能至路網設備，實現了實時路徑規劃和優化。該方法具有實時性和分布式決策的優點，但也存在設備資源限制和數據更新延遲的缺點。李才能等^[2]提出了一種基于空間句法的城鎮路網規劃方法，它通過分析城鎮路網的空間句法關系來生成合理的規劃方案。該方法考慮了語義信息和空間約束，然而，計算復雜性和數據準確性是其面臨的挑戰。綜合而言，這些研究方法為改進路網規劃提供了有價值的思路和方法，但在實際應用中需根據實際情況權衡各自的優勢和限制，以實現更高效、可持續和優化的交通系統。

為了解決上述方法中存在的問題，該文提出開源數據視角下的路網規劃研究。

1 開源數據在路網規劃中的應用

1.1 開源交通數據的特點

開源交通數據具有以下幾個顯著特點：首先，開源交通數據具有開放性和透明度，這意味著它們是公開獲取和使用的，任何人都可以獲取并利用這些數據進行研究和分析。其次，開源交通數據具有實時性和全面性，涵蓋了交通流量、速度、車輛軌跡等多方面信息，且能夠提供最新的、實時的數據，幫助研究人員更加全面地了解交通狀況。此外，開源交通數據具有豐富性和多樣性，包括不同類型的交通方式（如汽車、公交、自行車等）以及不同時間段和地域范圍內的數據，為研究人員提供了豐富的研究對象和數據樣本。最后，開源交通數據具有共享性和易獲取性，這使得研究者可以更加便捷地獲取所需的數據，降低了數據獲取的門檻，促進了交通領域研究工作的開展和合作^[3]。

1.2 開源地圖數據的應用

開源地圖數據具有廣泛的應用，包括但不限于交通規劃、地理信息系統、智能導航、城市規劃等領域。開源地圖數據在智能導航領域也發揮著重要作用，提供準確的導航信息和實時的交通狀態，為駕駛員和行人提供了便利。開源地圖數據可以支持城市規劃工作，為城市建設、土地利用、區域規劃提供空間信息基礎，幫助規劃者作出科學決策，對促進城市發展、改善交通狀況以及提升居民生活質量具有重要意義。

1.3 開源數據對路網規劃決策的影響

開源數據的使用降低了數據獲取和處理的成本，為規劃者節約了大量時間和資源，使得規劃決策工作更加高效。開源數據還能夠促進規劃決策工作的透明度和公正性，使更多的利益相關者參與到規劃過程中，確保決策的公開和民主。開源數據還為規劃決策帶來更大的創新空間，促進跨領域、跨部門的合作，為規劃決策注入更多元化的思路和方法。最重要的是，開源數據的應用還可以體現政府部門的責任和公共服務意識，為城市發展和居民福祉著想，從而推動規劃決策朝著更加符合社會需求的方向發展。

2 基于開源數據的路網規劃方法

2.1 開源數據采集

隨著數字化時代的到來，越來越多的城市和地區開始提供自己的地理信息數據，這給道路規劃提供了豐富的數據資源。開源數據采集是獲取這些開源數據的過程，在進行道路規劃時，可以使用API接口采集開源數據。采集到的數據包括路網結構、道路屬性、交通流量、道路停車位分布等，這些數據是進行路網規劃所必需的基礎信息。具體的API接口參數如表1所示。

通過開源數據的采集和處理，可以為城市道路規劃提供更準確、可靠的數據基礎，從而推動城市交通的發展和改善。

2.2 開源數據預處理

開源數據預處理是在數據分析和建模之前對原始開源數據進行處理、清洗和轉換的過程。這個步驟旨在準備數據，使其適合后續的數據分析和挖掘任務。在開源數據預處理中，具體的步驟包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測和處理、數據變換和歸一化。在開源數據預處理中，標準化可以將數據縮放到特定范圍內，使得不同特征之間具有相似的尺度。標準化公式如式（1）所示：

x'=x?min（x）/max（x）?min（x） （1）

式中，x——原始數據；x'——經過標準化后的數據；min（x）、max（x）——原始數據中的最小值和最大值。通過標準化，可以將數據映射到[0，1]的范圍內，使得不同特征的取值范圍統一，有利于后續的數據分析和建模。

2.3 開源數據分析及挖掘

開源數據分析及挖掘是利用開源數據進行數據分析、模式識別和信息提取的過程。通過應用統計學、機器學習和數據挖掘等技術，可以從海量數據中發現隱藏的模式、關聯關系和趨勢，幫助作出決策和預測。

（1）探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：通過統計圖表、描述統計和可視化等手段來探索數據的分布、互相關系和異常情況，以獲得對數據集的基本了解。

（2）相關性分析：用來評估不同變量之間的相關性強度或方向。皮爾遜相關系數的計算公式如式（2）：

2.4 實現路網規劃

假設需要在一個區域內進行道路網絡的規劃，目標是使得道路的總長度最小化。可以將該問題建模為一個最小化總長度的優化模型，變量定義：x_ij表示道路連接點i和點j之間是否存在一條道路。如果存在，取值為1；否則，取值為0。這里假設道路是雙向的，x_ij=x_ji計算最小化道路的總長度。可以根據道路連接點的坐標和道路是否存在來計算總長度。d（i， j）表示道路連接點i和點j之間的距離（長度）。所以，目標函數可以表示為：

確保每個點有且只有一條出入道路。對于每個點i，有以下約束條件：其中，j表示鄰接點。該約束條件意味著從點i出去的道路數目必須等于進入點i的道路數目。對于每對不同的點i和j，如果它們之間存在一條道路，則至少存在一條路徑可以從點i到達點j，可通過加入連通性約束來實現。

綜上所述，通過建立目標函數和約束條件來建立路網規劃模型，然后使用線性規劃算法求解該模型，以獲得最優的道路網絡規劃方案。

通過建立線性回歸模型，對未知數據進行預測和分類。線性回歸模型假設自變量與因變量之間存在線性關系，可以表示為：

y=β₀+β₁×x+ε （4）

式中，y——因變量（要預測/解釋的變量）；x——自變量（用來預測/解釋因變量的變量）；β₀——截距項，表示當自變量x為0時，因變量y的預測值；β₁——斜率項，表示自變量x每增加一個單位時，因變量y的預測值的變化量ε是誤差項，表示模型不能完全解釋的因變量的部分。

線性回歸的目標是通過擬合最優的β₀和β₁來使預測值與實際觀測值之間的誤差最小化。通過最小化殘差平方和來求解最優參數。最小二乘估計的公式如式（5）、（6）：

β₀=y_mean?β₁×x_mean（6）

式中，x_i、y_i——第i個樣本觀測點的自變量和因變量；x_mean、y_mean——所有觀測點的自變量和因變量的平均值。

使用最小二乘估計可以得到最優的β₀和β₁，從而建立線性回歸模型，并利用該模型進行預測因變量的變化。當進行路網規劃時，首先需要收集相關的地理空間數據，并通過地理信息系統分析進行數據處理和拓撲結構建立。然后，根據目標和約束條件，利用數學建模方法構建路網規劃模型。接著，應用優化算法求解模型，以獲取最優的路網規劃方案。在生成方案后，需要進行評估與優化，包括交通流量分析、仿真模擬等，從而不斷優化方案。

3 案例論證

3.1 實驗準備

為了驗證該文方法的可行性，選取某市的交通路網作為研究對象，以道路容量利用率以及平均通行時間作為實驗指標，分別使用該文方法、王礫等研究方法、李才能等研究方法對該市的交通路網進行規劃，對比規劃結果。項目的參數設置如表2所示。

3.2 結果分析

為了進一步驗證該文方法的可行性，以道路容量利用率為實驗指標，分別使用該文方法、王礫等研究方法、李才能等研究方法對該市的交通路網進行規劃，對比規劃結果，具體規劃結果如圖1所示。

分析圖1可知，該文所提出的方法在道路容量利用率方面表現優異，均高于95%。與其他兩種方法相比，它們的道路容量利用率都低于80%。這意味著該文方法通過有效地規劃和管理道路網絡，能夠更高效地利用現有道路容量。相比之下，其他兩種方法可能存在道路擁堵或資源浪費等問題，導致道路容量利用率較低。

為了進一步驗證該文方法的適用性，以平均通行時間作為實驗指標，分別使用該文方法、王礫等研究方法、李才能等研究方法對該市的交通路網進行規劃，對比規劃結果具體如表3所示。

分析表3的分析結果，可以發現該文所提出的方法在平均通行時間方面取得了顯著的改善效果。平均通行時間僅為15 min，明顯低于其他兩種方法超過60 min的較長通行時間。這表明該文方法能夠有效優化道路網絡流動性，減少交通擁堵，提高車輛通行效率。相比之下，其他兩種方法可能存在交通阻塞、道路瓶頸或不合理的路徑規劃等問題，導致了較長平均通行時間的情況。

4 結論

綜上所述，該文研究展示了以開源數據視角進行路網規劃的重要性和潛力。通過對道路網絡進行綜合建模與優化算法求解，能夠有效改善道路容量利用率，減少通行時間，為提供更便捷高效的出行方式提供了有益的指導。該研究為路網規劃領域的進一步研究和實踐提供了新的思路和方向。

參考文獻

[1]王礫， 岳東峰， 劉嚴巖， 等. 基于霧計算的路網-野區路徑規劃研究[J]. 火力與指揮控制， 2021（6）： 121-126.

[2]李才能， 王琳. 基于空間句法的城鎮路網規劃研究——以靈璧縣黃灣鎮為例 [J]. 青島理工大學學報， 2022（2）： 91-96.

[3]盧順達， 朱闖. 國土空間規劃背景下中山市干線路網規劃研究[J]. 交通與運輸， 2022（S1）： 14-19.

收稿日期：2023-12-12

作者簡介：王若愚（1991—），男，本科，工程師，研究方向：綜合交通規劃。