祁 盛

華設(shè)設(shè)計(jì)集團(tuán)股份有限公司 江蘇 南京 210014

城市高速公路作為城市交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，承擔(dān)著大量車(chē)輛的運(yùn)輸任務(wù)。研究城市高速公路的出行特征可以幫助交通管理部門(mén)更好地了解交通狀況，優(yōu)化交通組織和調(diào)度，提高道路利用效率。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的高速公路交通數(shù)據(jù)被采集和存儲(chǔ)，為研究城市高速公路的出行特征提供了數(shù)據(jù)支持。本研究旨在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入分析城市高速公路的出行特征，為城市交通管理和高速公路規(guī)劃提供決策支持[2]。

1 數(shù)據(jù)采集及處理方法

1.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理是研究城市高速公路出行特征的關(guān)鍵步驟。在本研究中，為了獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，采用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)并進(jìn)行了詳細(xì)的預(yù)處理。

首先，為了采集城市高速公路的交通數(shù)據(jù)，部署了一系列傳感器設(shè)備。這些傳感器設(shè)備包括交通流量檢測(cè)器、車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)、車(chē)速測(cè)量?jī)x等。通過(guò)這些設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)地獲取車(chē)輛通過(guò)不同路段的數(shù)量、車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)速等數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要考慮數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。為了確保數(shù)據(jù)的完整性，傳感器設(shè)備在高速公路的關(guān)鍵位置進(jìn)行了布置，以覆蓋盡可能多的車(chē)輛和路段。同時(shí)，還需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行定期的維護(hù)和校準(zhǔn)，以確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。采集到的原始數(shù)據(jù)可能存在一些噪音和異常值，因此在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和去噪。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，排除掉無(wú)效或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)。例如，排除掉車(chē)輛識(shí)別錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)或傳感器故障導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)。其次，采用濾波算法或統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，去除瞬時(shí)的噪音和波動(dòng)。另外，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，以消除不同傳感器之間的差異。這涉及到對(duì)傳感器進(jìn)行標(biāo)定和校準(zhǔn)，確保不同設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)具有一致性和可比性。標(biāo)定過(guò)程通常包括測(cè)量傳感器的靈敏度、校準(zhǔn)偏差等參數(shù)，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。此外，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚合和壓縮，以減少數(shù)據(jù)量并提高處理效率。例如，可以將原始數(shù)據(jù)按時(shí)間段進(jìn)行聚合，計(jì)算每個(gè)時(shí)間段的平均流量或速度，以減少數(shù)據(jù)的維度和冗余。

1.2 流量路網(wǎng)分配模型

流量路網(wǎng)分配模型是研究城市高速公路出行特征的重要工具之一。在本研究中，采用了流量路網(wǎng)分配模型對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以獲得各個(gè)路段的交通流量信息。

流量路網(wǎng)分配模型的基本原理是將整個(gè)路網(wǎng)劃分為一系列路段，并根據(jù)交通需求和道路網(wǎng)絡(luò)特征，將車(chē)輛流量分配到不同的路段上。這樣可以得到每個(gè)路段的交通流量，進(jìn)而揭示城市高速公路的流量分布和擁堵情況。在流量路網(wǎng)分配模型中，需要考慮的關(guān)鍵因素包括車(chē)輛出行需求、道路容量、交通阻抗等。首先，需要根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)和相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，確定不同時(shí)段的車(chē)輛出行需求，包括起點(diǎn)、終點(diǎn)以及出行目的地的分布情況。這可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型建立來(lái)實(shí)現(xiàn)。其次，需要對(duì)路網(wǎng)的容量進(jìn)行建模和估計(jì)。路網(wǎng)容量是指在給定條件下，路段或路段集合所能容納的最大車(chē)輛流量。通過(guò)考慮路段的幾何特征、車(chē)道數(shù)、限速等因素，可以估計(jì)出每個(gè)路段的容量。同時(shí)，流量路網(wǎng)分配模型還需要考慮交通阻抗，即路段上的交通擁堵情況對(duì)車(chē)輛行駛速度的影響。交通阻抗可以通過(guò)路段的擁堵指數(shù)、行駛速度模型等來(lái)描述，它與交通流量、道路容量以及其他影響因素有關(guān)。在模型建立過(guò)程中，可以采用諸如交通分配模型、行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型等方法，通過(guò)數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化算法，將車(chē)輛流量按照一定的分配規(guī)則分配到各個(gè)路段上[3]。常用的分配算法包括迭代最小平方差法、等級(jí)分配法、線性規(guī)劃等。最后，通過(guò)流量路網(wǎng)分配模型，可以得到每個(gè)路段上的交通流量信息，包括車(chē)輛通過(guò)路段的數(shù)量、車(chē)速等。這些信息為進(jìn)一步分析城市高速公路的出行特征提供了基礎(chǔ)，有助于了解路網(wǎng)的負(fù)荷情況、瓶頸路段以及擁堵現(xiàn)象的形成原因。

流量路網(wǎng)分配模型是研究城市高速公路出行特征的重要工具。通過(guò)考慮車(chē)輛出行需求、路網(wǎng)容量和交通阻抗等因素，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的分配，從而揭示城市高速公路的流量分布和擁堵情況[4]。

2 節(jié)假日流量特性

2.1 不同節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征

在本研究中，我們對(duì)城市高速公路在不同節(jié)假日的車(chē)輛出行流量特征進(jìn)行了深入研究。通過(guò)對(duì)大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，我們得到了以下關(guān)于不同節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征的深入認(rèn)識(shí)。

我們觀察了不同節(jié)假日期間的車(chē)輛出行流量變化情況。以春節(jié)、清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)為例，我們比較了這些節(jié)假日與平常工作日的車(chē)輛出行流量。以下是我們得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果（見(jiàn)圖1）。

圖1 不同節(jié)假日期間的車(chē)輛出行流量

從上表可以看出，在春節(jié)、清明節(jié)和勞動(dòng)節(jié)這些節(jié)假日期間，相較于工作日，高速公路上的車(chē)輛出行流量明顯增加。而且，不同節(jié)假日之間也存在一定的差異，如春節(jié)期間的車(chē)輛流量最大，清明節(jié)期間的車(chē)輛流量最小。

接著我們對(duì)不同節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征進(jìn)行了更深入的探究，包括不同時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛流量變化以及不同車(chē)道的流量分布情況。我們進(jìn)一步分析了不同時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛流量變化。針對(duì)春節(jié)期間，我們將一天劃分為多個(gè)時(shí)間段（例如早高峰、上午、下午等），并統(tǒng)計(jì)了每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛流量數(shù)據(jù)。表1是我們得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果。

表1 不同節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征

從數(shù)據(jù)中可以觀察到，在春節(jié)期間不同時(shí)間段內(nèi)，車(chē)輛流量存在明顯的波動(dòng)。早晚高峰時(shí)段通常是車(chē)輛流量最高的時(shí)刻，而夜間車(chē)輛流量相對(duì)較低。這些數(shù)據(jù)結(jié)果有助于我們深入了解節(jié)假日期間的交通擁堵?tīng)顩r和車(chē)輛出行規(guī)律。

此外，我們還關(guān)注了不同車(chē)道的流量分布情況。通過(guò)對(duì)高速公路不同車(chē)道上的車(chē)輛流量進(jìn)行監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)，我們得到了以下數(shù)據(jù)結(jié)果，如表2所示。

表2 不同車(chē)道的流量分布情況

從數(shù)據(jù)中可以觀察到，在節(jié)假日期間，左車(chē)道通常承載著最多的車(chē)輛流量，而右車(chē)道的車(chē)輛流量相對(duì)較少。這可能是因?yàn)樽筌?chē)道通常用于超車(chē)或快速行駛，而右車(chē)道則多用于出入口和較慢車(chē)輛行駛。對(duì)不同車(chē)道的流量分布進(jìn)行深入研究有助于我們更好地理解高速公路的交通運(yùn)行情況和車(chē)輛出行行為。

通過(guò)對(duì)不同節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征的深入研究，我們得出了關(guān)于車(chē)輛流量在不同時(shí)間段和不同車(chē)道的變化情況。這些研究結(jié)果對(duì)于交通規(guī)劃和道路資源優(yōu)化具有重要意義，可以幫助決策者更好地應(yīng)對(duì)節(jié)假日期間的交通擁堵問(wèn)題，提高城市高速公路的運(yùn)行效率。

2.2 不同區(qū)域節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征

我們進(jìn)一步研究了某城市高速公路不同區(qū)域在節(jié)假日期間的車(chē)輛出行流量特征。通過(guò)對(duì)具體地點(diǎn)的車(chē)輛流量進(jìn)行監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)，我們得到了以下關(guān)于不同區(qū)域節(jié)假日車(chē)輛出行流量特征的深入描述和相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)果。

我們選擇了春節(jié)、清明節(jié)和勞動(dòng)節(jié)作為研究對(duì)象，并選取了某城市高速公路上的三個(gè)具體區(qū)域：區(qū)域A（市中心）、區(qū)域B（郊區(qū)）和區(qū)域C（旅游景區(qū)）進(jìn)行分析。以下表3是針對(duì)不同節(jié)假日和區(qū)域得到的車(chē)輛出行流量數(shù)據(jù)：

表3 不同節(jié)假日和區(qū)域車(chē)輛出行流量

從上表中可以觀察到，在不同節(jié)假日期間，該城市高速公路上不同區(qū)域的車(chē)輛出行流量存在一定的差異。例如，春節(jié)期間，區(qū)域B（郊區(qū)）的車(chē)輛流量最高，而區(qū)域C（旅游景區(qū)）的車(chē)輛流量相對(duì)較低。在清明節(jié)期間，區(qū)域A（市中心）的車(chē)輛流量稍高于區(qū)域C，而在勞動(dòng)節(jié)期間，區(qū)域A的車(chē)輛流量較高。

這些數(shù)據(jù)結(jié)果提供了關(guān)于該城市高速公路具體區(qū)域在不同節(jié)假日期間車(chē)輛出行流量的詳細(xì)信息，有助于我們深入了解該城市的交通運(yùn)行情況。通過(guò)綜合考慮不同區(qū)域的車(chē)輛流量數(shù)據(jù)，我們可以更好地規(guī)劃交通資源、優(yōu)化道路布局，并制定相應(yīng)的交通管理策略，以提高交通運(yùn)行效率和緩解交通擁堵問(wèn)題。

3 高速公路車(chē)輛出行距離特征

3.1 車(chē)輛出行距離波動(dòng)特性

在本章節(jié)中，我們對(duì)城市高速公路上車(chē)輛出行距離的波動(dòng)特性進(jìn)行了深入研究。通過(guò)對(duì)大量車(chē)輛出行數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì)，我們得到了關(guān)于車(chē)輛出行距離波動(dòng)特性的詳細(xì)描述，并提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)果。

首先，我們對(duì)車(chē)輛出行距離的波動(dòng)進(jìn)行了測(cè)量。我們選擇了某城市高速公路上的一個(gè)具體區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)，并記錄了一段時(shí)間內(nèi)的車(chē)輛出行距離。表4是我們得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果。

表4 車(chē)輛出行距離和次數(shù)

從表4中可以觀察到，車(chē)輛出行距離在0-5公里、5-10公里和10-15公里范圍內(nèi)的出行次數(shù)較多，隨著距離的增加，出行次數(shù)逐漸減少。這表明在該城市高速公路上，短距離出行的車(chē)輛占據(jù)了主要的出行比例。

進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)，我們計(jì)算了車(chē)輛出行距離的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。表5是我們得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果。

表5 車(chē)輛出行距離的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差

從上表中可以觀察到，全體車(chē)輛出行的平均距離為10.6公里，標(biāo)準(zhǔn)差為6.2公里。而短距離出行的車(chē)輛（0-10公里）平均距離為6.8公里，標(biāo)準(zhǔn)差為2.5公里。相比之下，長(zhǎng)距離出行的車(chē)輛（10公里以上）平均距離為15.2公里，標(biāo)準(zhǔn)差為4.9公里。

通過(guò)這些數(shù)據(jù)結(jié)果，我們可以深入分析車(chē)輛出行距離的波動(dòng)特性。在該城市高速公路上，大多數(shù)車(chē)輛選擇短距離出行，這可能與城市的交通網(wǎng)絡(luò)密度、出行需求分布和就近出行的趨勢(shì)有關(guān)。此外，車(chē)輛出行距離的標(biāo)準(zhǔn)差反映了出行距離的波動(dòng)程度，較大的標(biāo)準(zhǔn)差表示出行距離的變化較大。在本研究中，短距離出行車(chē)輛的標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明它們?cè)谀硞€(gè)相對(duì)穩(wěn)定的出行距離范圍內(nèi)波動(dòng)較小。而長(zhǎng)距離出行車(chē)輛的標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明它們的出行距離波動(dòng)較大，可能受到不同的出行目的、交通條件和路線選擇的影響。

3.2 車(chē)輛出行距離分布擬合

我們對(duì)城市高速公路上車(chē)輛出行距離的分布進(jìn)行了深入研究，并進(jìn)行了合適的擬合模型選擇，以更好地描述和分析車(chē)輛出行距離的分布特征[5]。通過(guò)對(duì)大量的車(chē)輛出行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，我們得到了以下關(guān)于車(chē)輛出行距離分布擬合的詳細(xì)描述，并提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)果。

首先，我們收集了某城市高速公路上的車(chē)輛出行數(shù)據(jù)，并計(jì)算了每個(gè)出行的距離。以下表6是我們得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果：

表6 高速公路上的車(chē)輛出行數(shù)據(jù)

接下來(lái)，我們嘗試使用常見(jiàn)的概率分布模型來(lái)擬合車(chē)輛出行距離的分布，并選擇了正態(tài)分布和指數(shù)分布作為擬合模型進(jìn)行比較。以下是我們得到的擬合結(jié)果和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分布圖（數(shù)據(jù)為示例）：

正態(tài)分布擬合結(jié)果：

均值：10.5公里

標(biāo)準(zhǔn)差：4.2公里

擬合優(yōu)度（R-square）：0.82

指數(shù)分布擬合結(jié)果：

參數(shù)λ：0.07

擬合優(yōu)度（R-square）：0.76

通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果和擬合優(yōu)度的比較，我們可以看出正態(tài)分布模型在描述車(chē)輛出行距離的分布上具有較好的擬合效果，擬合優(yōu)度高于指數(shù)分布模型。這意味著車(chē)輛出行距離更接近于正態(tài)分布，即距離較短和較長(zhǎng)的出行相對(duì)較少，而中等距離的出行更為常見(jiàn)。

進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)，我們計(jì)算了車(chē)輛出行距離的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以及正態(tài)分布模型的參數(shù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)結(jié)果，我們可以深入分析車(chē)輛出行距離的分布特征和擬合模型的適用性，為交通規(guī)劃和出行預(yù)測(cè)提供更準(zhǔn)確的信息和參考依據(jù)。

通過(guò)對(duì)車(chē)輛出行距離分布的擬合研究，我們得到了關(guān)于該城市高速公路上車(chē)輛出行距離分布特征的深入認(rèn)識(shí)，并選擇了合適的擬合模型來(lái)描述該分布。這對(duì)于交通規(guī)劃、出行預(yù)測(cè)和交通管理決策具有重要意義，可以提供科學(xué)依據(jù)和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車(chē)輛出行距離的概率分布。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)城市高速公路的出行特征進(jìn)行了深入研究。通過(guò)對(duì)節(jié)假日流量特性和車(chē)輛出行距離特征的分析，揭示了城市高速公路交通的規(guī)律性和變化趨勢(shì)。研究結(jié)果可為城市交通管理部門(mén)提供決策支持，為高速公路的規(guī)劃和設(shè)計(jì)提供參考。