摘要 文章研究旨在利用開源數(shù)據(jù)來改善路網(wǎng)規(guī)劃的效果和性能。通過收集相關(guān)的地理空間數(shù)據(jù)，建立一種綜合的路網(wǎng)規(guī)劃模型。該模型考慮了交通流量、道路容量、環(huán)境影響因素等多個方面，采用線性規(guī)劃算法進(jìn)行求解。研究結(jié)果顯示，采用開源數(shù)據(jù)方法進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃可以實(shí)現(xiàn)更高的道路容量利用率。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)評估，發(fā)現(xiàn)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(yuǎn)低于其他方法超過60 min的較長通行時間，進(jìn)一步驗(yàn)證了開源數(shù)據(jù)方法在優(yōu)化交通流動性方面的效果和優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞 開源數(shù)據(jù)；路網(wǎng)規(guī)劃；數(shù)據(jù)采集；容量利用率

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

0 引言

從傳統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計到現(xiàn)在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，開源數(shù)據(jù)在路網(wǎng)規(guī)劃中扮演著越來越重要的角色。隨著智能交通系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)的飛速發(fā)展，越來越多的路網(wǎng)數(shù)據(jù)成為開放獲取的信息資源。這些包括實(shí)時交通流量、路面狀況、車輛軌跡等一系列數(shù)據(jù)，它們?yōu)槁肪W(wǎng)規(guī)劃與優(yōu)化提供了豐富的信息基礎(chǔ)。同時，開源數(shù)據(jù)的使用也符合信息透明、共享共贏的大方向，與社會發(fā)展的要求相契合。

近年來，學(xué)者們對路網(wǎng)規(guī)劃進(jìn)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(wǎng)—野區(qū)路徑規(guī)劃方法，它通過下沉計算和決策功能至路網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時路徑規(guī)劃和優(yōu)化。該方法具有實(shí)時性和分布式?jīng)Q策的優(yōu)點(diǎn)，但也存在設(shè)備資源限制和數(shù)據(jù)更新延遲的缺點(diǎn)。李才能等^[2]提出了一種基于空間句法的城鎮(zhèn)路網(wǎng)規(guī)劃方法，它通過分析城鎮(zhèn)路網(wǎng)的空間句法關(guān)系來生成合理的規(guī)劃方案。該方法考慮了語義信息和空間約束，然而，計算復(fù)雜性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是其面臨的挑戰(zhàn)。綜合而言，這些研究方法為改進(jìn)路網(wǎng)規(guī)劃提供了有價值的思路和方法，但在實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)實(shí)際情況權(quán)衡各自的優(yōu)勢和限制，以實(shí)現(xiàn)更高效、可持續(xù)和優(yōu)化的交通系統(tǒng)。

為了解決上述方法中存在的問題，該文提出開源數(shù)據(jù)視角下的路網(wǎng)規(guī)劃研究。

1 開源數(shù)據(jù)在路網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

1.1 開源交通數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

開源交通數(shù)據(jù)具有以下幾個顯著特點(diǎn)：首先，開源交通數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分析。其次，開源交通數(shù)據(jù)具有實(shí)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(shí)時的數(shù)據(jù)，幫助研究人員更加全面地了解交通狀況。此外，開源交通數(shù)據(jù)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(nèi)的數(shù)據(jù)，為研究人員提供了豐富的研究對象和數(shù)據(jù)樣本。最后，開源交通數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)獲取的門檻，促進(jìn)了交通領(lǐng)域研究工作的開展和合作^[3]。

1.2 開源地圖數(shù)據(jù)的應(yīng)用

開源地圖數(shù)據(jù)具有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于交通規(guī)劃、地理信息系統(tǒng)、智能導(dǎo)航、城市規(guī)劃等領(lǐng)域。開源地圖數(shù)據(jù)在智能導(dǎo)航領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用，提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航信息和實(shí)時的交通狀態(tài)，為駕駛員和行人提供了便利。開源地圖數(shù)據(jù)可以支持城市規(guī)劃工作，為城市建設(shè)、土地利用、區(qū)域規(guī)劃提供空間信息基礎(chǔ)，幫助規(guī)劃者作出科學(xué)決策，對促進(jìn)城市發(fā)展、改善交通狀況以及提升居民生活質(zhì)量具有重要意義。

1.3 開源數(shù)據(jù)對路網(wǎng)規(guī)劃決策的影響

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

2 基于開源數(shù)據(jù)的路網(wǎng)規(guī)劃方法

2.1 開源數(shù)據(jù)采集

隨著數(shù)字化時代的到來，越來越多的城市和地區(qū)開始提供自己的地理信息數(shù)據(jù)，這給道路規(guī)劃提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。開源數(shù)據(jù)采集是獲取這些開源數(shù)據(jù)的過程，在進(jìn)行道路規(guī)劃時，可以使用API接口采集開源數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)包括路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、道路屬性、交通流量、道路停車位分布等，這些數(shù)據(jù)是進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃所必需的基礎(chǔ)信息。具體的API接口參數(shù)如表1所示。

通過開源數(shù)據(jù)的采集和處理，可以為城市道路規(guī)劃提供更準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而推動城市交通的發(fā)展和改善。

2.2 開源數(shù)據(jù)預(yù)處理

開源數(shù)據(jù)預(yù)處理是在數(shù)據(jù)分析和建模之前對原始開源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗和轉(zhuǎn)換的過程。這個步驟旨在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，使其適合后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘任務(wù)。在開源數(shù)據(jù)預(yù)處理中，具體的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測和處理、數(shù)據(jù)變換和歸一化。在開源數(shù)據(jù)預(yù)處理中，標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍內(nèi)，使得不同特征之間具有相似的尺度。標(biāo)準(zhǔn)化公式如式（1）所示：

x'=x?min（x）/max（x）?min（x） （1）

式中，x——原始數(shù)據(jù)；x'——經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；min（x）、max（x）——原始數(shù)據(jù)中的最小值和最大值。通過標(biāo)準(zhǔn)化，可以將數(shù)據(jù)映射到[0，1]的范圍內(nèi)，使得不同特征的取值范圍統(tǒng)一，有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模。

2.3 開源數(shù)據(jù)分析及挖掘

開源數(shù)據(jù)分析及挖掘是利用開源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模式識別和信息提取的過程。通過應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、關(guān)聯(lián)關(guān)系和趨勢，幫助作出決策和預(yù)測。

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

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

2.4 實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)規(guī)劃

假設(shè)需要在一個區(qū)域內(nèi)進(jìn)行道路網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃，目標(biāo)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(yōu)化模型，變量定義：x_ij表示道路連接點(diǎn)i和點(diǎn)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(shè)道路是雙向的，x_ij=x_ji計算最小化道路的總長度?？梢愿鶕?jù)道路連接點(diǎn)的坐標(biāo)和道路是否存在來計算總長度。d（i， j）表示道路連接點(diǎn)i和點(diǎn)j之間的距離（長度）。所以，目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

確保每個點(diǎn)有且只有一條出入道路。對于每個點(diǎn)i，有以下約束條件：其中，j表示鄰接點(diǎn)。該約束條件意味著從點(diǎn)i出去的道路數(shù)目必須等于進(jìn)入點(diǎn)i的道路數(shù)目。對于每對不同的點(diǎn)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(diǎn)i到達(dá)點(diǎn)j，可通過加入連通性約束來實(shí)現(xiàn)。

綜上所述，通過建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件來建立路網(wǎng)規(guī)劃模型，然后使用線性規(guī)劃算法求解該模型，以獲得最優(yōu)的道路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案。

通過建立線性回歸模型，對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。線性回歸模型假設(shè)自變量與因變量之間存在線性關(guān)系，可以表示為：

y=β₀+β₁×x+ε （4）

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

線性回歸的目標(biāo)是通過擬合最優(yōu)的β₀和β₁來使預(yù)測值與實(shí)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(yōu)參數(shù)。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(diǎn)的自變量和因變量；x_mean、y_mean——所有觀測點(diǎn)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(yōu)的β₀和β₁，從而建立線性回歸模型，并利用該模型進(jìn)行預(yù)測因變量的變化。當(dāng)進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃時，首先需要收集相關(guān)的地理空間數(shù)據(jù)，并通過地理信息系統(tǒng)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立。然后，根據(jù)目標(biāo)和約束條件，利用數(shù)學(xué)建模方法構(gòu)建路網(wǎng)規(guī)劃模型。接著，應(yīng)用優(yōu)化算法求解模型，以獲取最優(yōu)的路網(wǎng)規(guī)劃方案。在生成方案后，需要進(jìn)行評估與優(yōu)化，包括交通流量分析、仿真模擬等，從而不斷優(yōu)化方案。

3 案例論證

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為了驗(yàn)證該文方法的可行性，選取某市的交通路網(wǎng)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(shí)驗(yàn)指標(biāo)，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(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃，對比規(guī)劃結(jié)果。項(xiàng)目的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

3.2 結(jié)果分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證該文方法的可行性，以道路容量利用率為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，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(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃，對比規(guī)劃結(jié)果，具體規(guī)劃結(jié)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(xiàn)優(yōu)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(guī)劃和管理道路網(wǎng)絡(luò)，能夠更高效地利用現(xiàn)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(fèi)等問題，導(dǎo)致道路容量利用率較低。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證該文方法的適用性，以平均通行時間作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，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(wǎng)進(jìn)行規(guī)劃，對比規(guī)劃結(jié)果具體如表3所示。

分析表3的分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)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(yōu)化道路網(wǎng)絡(luò)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(guī)劃等問題，導(dǎo)致了較長平均通行時間的情況。

4 結(jié)論

綜上所述，該文研究展示了以開源數(shù)據(jù)視角進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃的重要性和潛力。通過對道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合建模與優(yōu)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(dǎo)。該研究為路網(wǎng)規(guī)劃領(lǐng)域的進(jìn)一步研究和實(shí)踐提供了新的思路和方向。

參考文獻(xiàn)

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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(guī)劃。