專(zhuān)利名稱(chēng)：基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，尤指一種主要用于分析城市道路狀況、統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)出行起訖點(diǎn)矩陣的交通分析方法。
背景技術(shù)：
國(guó)際上利用移動(dòng)車(chē)輛進(jìn)行交通分析已有不少的研究，主要研究領(lǐng)域在于利用浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)(Flating Car Date，簡(jiǎn)稱(chēng)FCD)進(jìn)行道路車(chē)速方面與出行起訖點(diǎn)(Origination-Destination簡(jiǎn)稱(chēng)OD)的分析，國(guó)際方面主要有東京大學(xué)、德國(guó)宇航中心、美國(guó)加里弗尼亞大學(xué)交通研究所等，在國(guó)內(nèi)也有了部分應(yīng)用，如寧波道路車(chē)速分析系統(tǒng)就是利用德國(guó)宇航中心的技術(shù)成果。
(1)基于FCD的道路行程車(chē)速分析技術(shù)日本、德國(guó)對(duì)利用出租車(chē)(Global Position System，簡(jiǎn)稱(chēng)GPS)數(shù)據(jù)進(jìn)行道路車(chē)速分析進(jìn)行了具體的研究工作，并進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用。本發(fā)明方法完全為自主創(chuàng)新、獨(dú)立開(kāi)發(fā)，從技術(shù)細(xì)節(jié)上來(lái)看，與國(guó)外同類(lèi)技術(shù)有較大的區(qū)別。主要表現(xiàn)在參數(shù)設(shè)置、過(guò)濾條件與方法、數(shù)據(jù)融合手段等方面，日本東京大學(xué)的車(chē)速分析使用的排除法，對(duì)一切不確定的回報(bào)信息都采取刪除的方法，回將出租車(chē)回報(bào)間隔大于15分鐘、車(chē)速大于60公里/小時(shí)、車(chē)速小于前一回報(bào)間隔的75％、停車(chē)時(shí)間超過(guò)100秒等信息一律加以刪除，這樣做雖然簡(jiǎn)單，但明顯的后果是往往把現(xiàn)實(shí)道路中真實(shí)有用的信息也一起去掉了，最后的結(jié)果是道路運(yùn)行情況始終保持穩(wěn)定的狀態(tài)，而不能充分反映全面真實(shí)的道路交通狀況。
(2)基于FCD的出租車(chē)出行特征分析技術(shù)國(guó)內(nèi)外浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)分析主要用于道路車(chē)速分析及出行起訖點(diǎn)OD分析等，車(chē)輛出行指標(biāo)分析領(lǐng)域中的應(yīng)用研究尚屬空白。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述不足之處，本發(fā)明的主要目的旨在提供一種通過(guò)浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊、OD矩陣分析模塊、出租車(chē)出行指標(biāo)分析模塊及數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)與各種過(guò)濾條件、參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況進(jìn)行交通分析，達(dá)到靈活高效的對(duì)道路車(chē)速進(jìn)行分析的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法。
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是主要解決如何通過(guò)緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)問(wèn)題；要解決如何進(jìn)行各種過(guò)濾條件、參數(shù)設(shè)置的組合分析等有關(guān)技術(shù)問(wèn)題。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是該發(fā)明為一種基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，該方法是通過(guò)對(duì)道路車(chē)速分析、出行起訖點(diǎn)OD分析及車(chē)輛出行指標(biāo)分析，利用了緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)、進(jìn)行參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況，統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)OD矩陣，形成專(zhuān)業(yè)化的交通分析系統(tǒng)，其主要包括浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊、出行起訖點(diǎn)OD分析模塊及出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊，其中浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊是利用浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)與交通地理信息系統(tǒng)相結(jié)合，對(duì)道路車(chē)速狀況進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)模塊的輸入輸出信號(hào)分別與數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊的輸出輸入信號(hào)相連接；步驟2.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊的輸出信號(hào)分別與預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸入信號(hào)相連接；浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理完整性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后存入預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟3.預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸出信號(hào)與地理信息匹配(106)模塊的輸入信號(hào)相連接；具體為a)、預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合，進(jìn)行地理屬性匹配；
b)、用緩沖區(qū)法、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角判別技術(shù)先用緩沖區(qū)法，以道路中心線(xiàn)建立緩沖區(qū)；緩沖區(qū)取值為單向道路寬度加上全球定位系統(tǒng)GPS精度范圍，為5-10米；再利用緩沖區(qū)判斷浮動(dòng)車(chē)回報(bào)點(diǎn)大致與哪些路段相關(guān)；c)、判斷接著使用關(guān)聯(lián)校驗(yàn)方法判斷出同一車(chē)輛前后兩回報(bào)點(diǎn)都與同一路段相關(guān)的情況，利用趨勢(shì)夾角判別方法對(duì)前后兩點(diǎn)分屬不同路段的情況進(jìn)行判別和分析；d)、歸并當(dāng)前后兩回報(bào)點(diǎn)屬于同一路段時(shí)，將其歸并到該路段；當(dāng)前后兩點(diǎn)分屬不同路段時(shí)，分為兩路段有交點(diǎn)和無(wú)交點(diǎn)兩種情況，有交點(diǎn)的情況，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)按權(quán)重分配到相關(guān)的兩條路段上；無(wú)交點(diǎn)的，找出其可能經(jīng)過(guò)的路段，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)賦予相關(guān)路段；步驟4.中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)地理信息匹配模塊的輸出信號(hào)與中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸入信號(hào)相連接；在進(jìn)行路段匹配處理后，在數(shù)據(jù)庫(kù)中添加路段的屬性表，包括其所屬行政區(qū)、交通地帶、交通分區(qū)、路段名稱(chēng)、起訖路名、道路等級(jí)、道路類(lèi)型、所屬交通走廊信息，形成中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟5.查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸出信號(hào)與查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇模塊的輸入信號(hào)相連接；
中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行最終統(tǒng)計(jì)查詢(xún)過(guò)程中，首先進(jìn)行的是查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇，數(shù)據(jù)源選擇模塊功能有以下幾項(xiàng)a)、數(shù)據(jù)來(lái)源公司選擇可選擇一家公司或幾家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；b)、日期選擇可選擇查詢(xún)?nèi)掌诜秶?；c)、星期幾選擇在日期選擇的基礎(chǔ)上，可按星期幾進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分，可進(jìn)行工作日與休息日、周初和周末的比較分析，也可進(jìn)行一周變化趨勢(shì)的分析；d)、時(shí)段選擇可選擇查詢(xún)數(shù)據(jù)的時(shí)間段；可進(jìn)行晝夜、早晚高峰、特殊時(shí)段時(shí)間區(qū)間的分析比較；e)、空、重車(chē)選擇為有無(wú)載客的數(shù)據(jù)選擇，可分析空車(chē)、重車(chē)不同的出行特征、規(guī)律；f)、組合查詢(xún)以上5類(lèi)選項(xiàng)為交叉組合查詢(xún)；步驟6.數(shù)據(jù)過(guò)濾選擇了查詢(xún)數(shù)據(jù)源后，將進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾，過(guò)濾模塊包括以下五項(xiàng)a)、時(shí)間間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的時(shí)間差，當(dāng)時(shí)間間隔過(guò)大時(shí)回報(bào)數(shù)據(jù)將無(wú)法準(zhǔn)確反映道路交通運(yùn)行的實(shí)際狀況，所以需要對(duì)可用的最大時(shí)間間隔進(jìn)行限制；
b)、距離間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的距離差，當(dāng)距離間隔過(guò)大時(shí)，前后兩點(diǎn)跨越路段過(guò)多，不能準(zhǔn)確反映道路交通狀況，所以可用最大距離間隔過(guò)濾；c)、停車(chē)時(shí)間間隔指車(chē)輛速度為0狀態(tài)持續(xù)的時(shí)間；停車(chē)分兩種情況第一種是被動(dòng)停車(chē)，車(chē)輛遇到交叉口紅燈、擁堵、事故情況發(fā)生的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要包含這種停車(chē)行為；第二種是主動(dòng)停車(chē)，指駕駛員有目的的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要排除這種停車(chē)行為；所以就需要使用可調(diào)整的停車(chē)時(shí)間間隔來(lái)區(qū)分這兩種停車(chē)行為，取值為至少大于300秒；d)、停車(chē)位移判別民用的全球定位系統(tǒng)GPS存在精度誤差為5-10米，在車(chē)輛靜止時(shí)還是會(huì)產(chǎn)生回報(bào)位置漂移的現(xiàn)象，也就是說(shuō)沒(méi)有絕對(duì)車(chē)速為0的狀態(tài)；浮動(dòng)車(chē)最小的回報(bào)間隔是20秒，將車(chē)速小于1.8公里/小時(shí)的數(shù)據(jù)都認(rèn)為處于停車(chē)狀態(tài)；則進(jìn)一步判別是主/被動(dòng)停車(chē)就可以參考停車(chē)時(shí)間間隔范圍內(nèi)車(chē)輛移動(dòng)的距離；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離在全球定位系統(tǒng)GPS飄移范圍之內(nèi)，就可以判斷基本屬于主動(dòng)停車(chē)；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離超出了全球定位系統(tǒng)GPS的飄移范圍，就要謹(jǐn)慎的加以判斷，很可能是處于交通擁堵、交通事故所引起的被動(dòng)停車(chē)狀態(tài)；e)、速度所有的道路都有車(chē)速上限的限制，當(dāng)出現(xiàn)浮動(dòng)車(chē)速度遠(yuǎn)超過(guò)道路車(chē)速上限的情況，就可能是全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)出現(xiàn)大范圍的漂移；具體進(jìn)行道路車(chē)速狀況分析的時(shí)候，就需要過(guò)濾掉這樣大范圍漂移的數(shù)據(jù)；考慮到事實(shí)上可能出現(xiàn)的短暫超速現(xiàn)象，原則上速度過(guò)濾值取道路車(chē)速上限再乘上一個(gè)浮動(dòng)系數(shù)；步驟7.統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇數(shù)據(jù)過(guò)濾模塊的輸出信號(hào)分別與道路類(lèi)型選擇、區(qū)域選擇及交通走廊選擇模塊的輸入信號(hào)相連接；數(shù)據(jù)過(guò)濾后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇道路類(lèi)型選擇分為快速路、主干路、次干路、橋梁隧道，可選擇不同等級(jí)和類(lèi)型的道路進(jìn)行組合查詢(xún)；區(qū)域選擇可按不同地帶、交通分區(qū)的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域選擇，可進(jìn)行區(qū)域交通狀況的整體分析和不同區(qū)域之間交通狀況的對(duì)比分析；交通走廊選擇可按不同交通走廊，交通通道，進(jìn)行特殊交通走廊的交通狀況分析，可對(duì)重點(diǎn)路段進(jìn)行更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)分析；步驟8.道路交通狀況分析結(jié)果根據(jù)查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇、過(guò)濾條件選擇、查詢(xún)條件選擇，系統(tǒng)計(jì)算出最終的道路狀況分析結(jié)果，其表達(dá)形式有電子地圖、電子報(bào)表兩種形式。
所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法的出行起訖點(diǎn)OD分析模塊是將浮動(dòng)車(chē)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變成按交通分區(qū)統(tǒng)計(jì)的出行起訖點(diǎn)信息，該模塊流程的具體工作步驟是
步驟1.浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)先從浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.判斷是否同一車(chē)輛浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸出信號(hào)與是否同一車(chē)輛模塊的輸入信號(hào)相連接；判斷數(shù)據(jù)是否同一車(chē)輛？如果是同一車(chē)輛，則進(jìn)入是否一次出行模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，為進(jìn)入原始數(shù)據(jù)庫(kù)重新讀?。徊襟E3.判斷是否一次出行是否同一車(chē)輛模塊的輸出信號(hào)與是否一次出行模塊的輸入信號(hào)相連接；車(chē)輛歸類(lèi)后，按車(chē)輛狀況可判斷數(shù)據(jù)是否同一次出行？如果是屬于同一次出行，則進(jìn)入生成出行起訖點(diǎn)信息模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)模塊；步驟4.生成出行起訖點(diǎn)信息是否同一次出行模塊的輸出信號(hào)與生成出行起訖點(diǎn)信息模塊的輸入信號(hào)相連接；在得到同一車(chē)輛同次出行的數(shù)據(jù)后，則可得到該車(chē)輛該次出行的出發(fā)時(shí)間、起點(diǎn)位置、到達(dá)時(shí)間、終點(diǎn)位置生成出行起訖點(diǎn)信息；步驟5.生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)生成出行起訖點(diǎn)信息模塊的輸出信號(hào)與生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)模塊的輸入信號(hào)相連接；根據(jù)出行起訖點(diǎn)信息并對(duì)應(yīng)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)庫(kù)的回報(bào)記錄，可生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)；步驟6.出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)模塊的輸出信號(hào)與出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表模塊的輸入信號(hào)相連接；將所有出行起訖點(diǎn)及特征數(shù)據(jù)匯總后，可生成出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表。
所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法的出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊建立在浮動(dòng)車(chē)出行起訖點(diǎn)OD出行分析模塊基礎(chǔ)上，在出行起訖點(diǎn)OD分析模塊得到了浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)后，設(shè)置過(guò)濾條件過(guò)濾掉可能出現(xiàn)的假空駛和假重駛現(xiàn)象，再計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)先從浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.設(shè)置過(guò)濾條件浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的輸出信號(hào)與設(shè)置過(guò)濾條件模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟3.計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)設(shè)置過(guò)濾條件模塊的輸出信號(hào)與計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟4.出行原始指標(biāo)計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)模塊的輸出信號(hào)分別與出行原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)、總車(chē)次、重車(chē)總車(chē)次、空車(chē)總車(chē)次、總車(chē)公里數(shù)、重車(chē)公里數(shù)、空車(chē)公里數(shù)、總出行時(shí)間、重車(chē)出行時(shí)間及空車(chē)出行時(shí)間模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟5.出行衍生指標(biāo)原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)、重車(chē)總車(chē)次、總車(chē)公里數(shù)、重車(chē)公里數(shù)、空車(chē)公里數(shù)、總出行時(shí)間及重車(chē)出行時(shí)間模塊的輸出信號(hào)分別與相應(yīng)的出行衍生指標(biāo)界面的各模塊里程利用率、時(shí)間利用率、平均每車(chē)的服務(wù)車(chē)次、平均每車(chē)的行駛里程、平均每車(chē)載客行駛里程、平均乘距、平均每次載客出行時(shí)間、平均每車(chē)工作時(shí)間及平均每車(chē)載客工作時(shí)間模塊的輸入信號(hào)相連接；其界面設(shè)置及各模塊流程的具體工作步驟是a)、總車(chē)公里數(shù)和重車(chē)公里數(shù)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/總車(chē)公里數(shù)組合模塊后傳輸?shù)嚼锍汤寐誓K；b)、空車(chē)公里數(shù)、總出行時(shí)間和重車(chē)出行時(shí)間模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/總出行時(shí)間組合模塊后傳輸?shù)綍r(shí)間利用率模塊；c)、工作車(chē)輛總數(shù)和重車(chē)總車(chē)次模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由載重總車(chē)次/工作車(chē)輛總組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的服務(wù)車(chē)次模塊；d)、工作車(chē)輛總數(shù)和總車(chē)公里數(shù)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間模塊，另一路經(jīng)由總車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的行駛里程模塊；e)、工作車(chē)輛總數(shù)和重車(chē)公里數(shù)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客行駛里程模塊；f)、重車(chē)總車(chē)次和重車(chē)公里數(shù)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)距離/重車(chē)次數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄司嗄K；
g)、重車(chē)總車(chē)次和重車(chē)出行時(shí)間模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/重車(chē)次數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄看屋d客出行時(shí)間模塊；h)、工作車(chē)輛總數(shù)和總出行時(shí)間模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由總出行時(shí)間/工作車(chē)輛總組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)工作時(shí)間模塊；i)、工作車(chē)輛總數(shù)和重車(chē)出行時(shí)間模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間模塊。
本發(fā)明的有益效果是該方法包括出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對(duì)包括出租車(chē)平均行駛里程，平均行駛時(shí)間，平均出行次數(shù)，平均載客次數(shù)，空載率等二十多項(xiàng)原始指標(biāo)及衍生指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，極大的拓展了浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)FCD的應(yīng)用范圍；同時(shí)，本發(fā)明又對(duì)出租車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行了車(chē)輛狀況的真實(shí)性、有效性判別后，計(jì)算了出租車(chē)全樣本的出行起訖點(diǎn)OD矩陣，這在傳統(tǒng)交通調(diào)查中是幾乎不可能實(shí)現(xiàn)的，本方法具有全新的車(chē)輛出行起訖點(diǎn)OD分析手段等優(yōu)點(diǎn)。


下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。
附圖1為本發(fā)明硬件環(huán)境示意圖；附圖2為本發(fā)明硬件環(huán)境總模塊結(jié)構(gòu)示意圖；附圖3為本發(fā)明浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊程序流程圖；附圖4為本發(fā)明出行起訖點(diǎn)OD分析模塊程序流程圖；附圖5為本發(fā)明出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊程序流程圖；
附圖中標(biāo)號(hào)說(shuō)明1-浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊；101-浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)；2-OD矩陣分析模塊；102-數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)；3-出租車(chē)出行指標(biāo)分析模塊；103-數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)；4-道路交通狀況分析結(jié)果； 104-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；5-OD矩陣分布圖表；105-預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)；6-出租車(chē)綜合指標(biāo)結(jié)果；106-地理信息匹配；21-浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)； 107-中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)；22-是否同一車(chē)輛； 108-查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇；23-是否一次出行； 109-數(shù)據(jù)過(guò)濾；24-生成出行起訖點(diǎn)信息； 110-道路類(lèi)型選擇；25-生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)；51-衛(wèi)星； 111-區(qū)域選擇；52-浮動(dòng)車(chē)； 112-交通走廊選擇；53-移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)； 321-54-通訊處理服務(wù)器； 322-55-查詢(xún)應(yīng)用終端； 323-里程利用率；301-浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)； 324-時(shí)間利用率；302-設(shè)置過(guò)濾條件；325-平均每車(chē)的服務(wù)車(chē)次；303-計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)；326-平均每車(chē)行駛里程；304-工作車(chē)輛總數(shù)；327-平均每車(chē)載客行駛里程；305-總車(chē)次； 328-平均乘距；
306-重車(chē)總車(chē)次； 329-平均每次載客出行時(shí)間；307-空車(chē)總車(chē)次； 330-平均每車(chē)工作時(shí)間；308-總車(chē)公里數(shù)； 331-平均每車(chē)載客工作時(shí)間；309-重車(chē)公里數(shù)；310-空車(chē)公里數(shù)；311-總出行時(shí)間；312-重車(chē)出行時(shí)間；313-空車(chē)出行時(shí)間；314-重車(chē)公里數(shù)/總車(chē)公里數(shù)；315-重車(chē)出行時(shí)間/總出行時(shí)間；316-載重總車(chē)次/工作車(chē)輛總；317-總車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總；318-重車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總；319-重車(chē)距離/重車(chē)次數(shù)；320-重車(chē)出行時(shí)間/重車(chē)次數(shù)具體實(shí)施方式
請(qǐng)參閱附圖1、2所示，本發(fā)明為一種基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析硬件環(huán)境，包括衛(wèi)星信號(hào)系統(tǒng)，全球定位系統(tǒng)GPS，無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)，車(chē)輛、服務(wù)器、電腦應(yīng)用終端、互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)通信網(wǎng)硬件環(huán)境，其還包括衛(wèi)星(51)模塊、浮動(dòng)車(chē)(52)模塊、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(53)模塊、通訊處理服務(wù)器(54)及查詢(xún)應(yīng)用終端(55)，其中
衛(wèi)星(51)模塊的輸入輸出信號(hào)與浮動(dòng)車(chē)(52)模塊的輸出輸入信號(hào)之間通過(guò)衛(wèi)星訊號(hào)進(jìn)行通訊聯(lián)系；浮動(dòng)車(chē)(52)模塊的輸入輸出信號(hào)與移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(53)模塊的輸出輸入信號(hào)之間通過(guò)通用分組無(wú)線(xiàn)業(yè)務(wù)GPRS方式進(jìn)行實(shí)時(shí)信息傳輸；移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(53)模塊的輸入輸出信號(hào)與通訊處理服務(wù)器(54)模塊的輸出輸入信號(hào)之間通過(guò)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)/非對(duì)稱(chēng)數(shù)字用戶(hù)線(xiàn)DDN/ADSL進(jìn)行通訊聯(lián)系，其間均為無(wú)線(xiàn)通信/移動(dòng)通信傳輸方式；通訊處理服務(wù)器(54)模塊的輸入輸出信號(hào)與查詢(xún)應(yīng)用終端(55)模塊的輸出輸入信號(hào)之間通過(guò)局域網(wǎng)LAN進(jìn)行通訊聯(lián)系。
所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析硬件環(huán)境的通訊處理服務(wù)器(54)模塊包括浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊(1)、出行起訖點(diǎn)OD矩陣分析模塊(2)、出租車(chē)出行指標(biāo)分析模塊(3)、道路交通狀況分析結(jié)果(4)、出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)及出租車(chē)綜合指標(biāo)結(jié)果(6)模塊，其中浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊(1)的輸出信號(hào)一路傳遞到出行起訖點(diǎn)OD矩陣分析模塊(2)，另一路傳遞到道路交通狀況分析結(jié)果(4)模塊；出行起訖點(diǎn)OD矩陣分析模塊(2)的輸出信號(hào)一路傳遞到出租車(chē)出行指標(biāo)分析模塊(3)，另一路傳遞到出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)模塊；出租車(chē)綜合指標(biāo)結(jié)果(6)模塊的輸出信號(hào)傳遞到出租車(chē)綜合指標(biāo)結(jié)果(6)模塊。
請(qǐng)參閱附圖3、4、5所示，本發(fā)明為一種基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法是通過(guò)對(duì)道路車(chē)速分析、出行起訖點(diǎn)OD分析及車(chē)輛出行指標(biāo)分析，利用了緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)、進(jìn)行參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況，統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)OD矩陣，形成專(zhuān)業(yè)化的交通分析系統(tǒng)，其主要包括浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊、出行起訖點(diǎn)OD分析模塊及出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊，其中浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊是利用浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)與交通地理信息系統(tǒng)相結(jié)合，對(duì)道路車(chē)速狀況進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)模塊的輸入輸出信號(hào)分別與數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、標(biāo)準(zhǔn)化處理(104)模塊的輸出輸入信號(hào)相連接；步驟2.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(104)模塊的輸出信號(hào)分別與預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)模塊的輸入信號(hào)相連接；浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(104)之后存入預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)；步驟3.預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)模塊的輸出信號(hào)與地理信息匹配(106)模塊的輸入信號(hào)相連接；具體為a)、預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合，進(jìn)行地理屬性匹配；b)、用緩沖區(qū)法、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角判別技術(shù)先用緩沖區(qū)法，以道路中心線(xiàn)建立緩沖區(qū)；緩沖區(qū)取值為單向道路寬度加上全球定位系統(tǒng)GPS精度范圍，為5-10米；再利用緩沖區(qū)判斷浮動(dòng)車(chē)回報(bào)點(diǎn)大致與哪些路段相關(guān)；c)、判斷接著使用關(guān)聯(lián)校驗(yàn)方法判斷出同一車(chē)輛前后兩回報(bào)點(diǎn)都與同一路段相關(guān)的情況，利用趨勢(shì)夾角判別方法對(duì)前后兩點(diǎn)分屬不同路段的情況進(jìn)行判別和分析；d)、歸并當(dāng)前后兩回報(bào)點(diǎn)屬于同一路段時(shí)，將其歸并到該路段；當(dāng)前后兩點(diǎn)分屬不同路段時(shí)，分為兩路段有交點(diǎn)和無(wú)交點(diǎn)兩種情況，有交點(diǎn)的情況，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)按權(quán)重分配到相關(guān)的兩條路段上；無(wú)交點(diǎn)的，找出其可能經(jīng)過(guò)的路段，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)賦予相關(guān)路段；步驟4.中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)地理信息匹配(106)模塊的輸出信號(hào)與中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)模塊的輸入信號(hào)相連接；在進(jìn)行路段匹配處理后，在數(shù)據(jù)庫(kù)中添加路段的屬性表，包括其所屬行政區(qū)、交通地帶、交通分區(qū)、路段名稱(chēng)、起訖路名、道路等級(jí)、道路類(lèi)型、所屬交通走廊信息，形成中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)；步驟5.查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)模塊的輸出信號(hào)與查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)模塊的輸入信號(hào)相連接；中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行最終統(tǒng)計(jì)查詢(xún)過(guò)程中，首先進(jìn)行的是查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)，數(shù)據(jù)源選擇模塊功能有以下幾項(xiàng)
a)、數(shù)據(jù)來(lái)源公司選擇可選擇一家公司或幾家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；b)、日期選擇可選擇查詢(xún)?nèi)掌诜秶?；c)、星期幾選擇在日期選擇的基礎(chǔ)上，可按星期幾進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分，可進(jìn)行工作日與休息日、周初和周末的比較分析，也可進(jìn)行一周變化趨勢(shì)的分析；d)、時(shí)段選擇可選擇查詢(xún)數(shù)據(jù)的時(shí)間段；可進(jìn)行晝夜、早晚高峰、特殊時(shí)段時(shí)間區(qū)間的分析比較；e)、空、重車(chē)選擇為有無(wú)載客的數(shù)據(jù)選擇，可分析空車(chē)、重車(chē)不同的出行特征、規(guī)律；f)、組合查詢(xún)以上5類(lèi)選項(xiàng)為交叉組合查詢(xún)；步驟6.數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)選擇了查詢(xún)數(shù)據(jù)源后，將進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)，過(guò)濾模塊包括以下五項(xiàng)a)、時(shí)間間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的時(shí)間差，當(dāng)時(shí)間間隔過(guò)大時(shí)回報(bào)數(shù)據(jù)將無(wú)法準(zhǔn)確反映道路交通運(yùn)行的實(shí)際狀況，所以需要對(duì)可用的最大時(shí)間間隔進(jìn)行限制；b)、距離間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的距離差，當(dāng)距離間隔過(guò)大時(shí)，前后兩點(diǎn)跨越路段過(guò)多，不能準(zhǔn)確反映道路交通狀況，所以可用最大距離間隔過(guò)濾；c)、停車(chē)時(shí)間間隔指車(chē)輛速度為0狀態(tài)持續(xù)的時(shí)間；停車(chē)分兩種情況第一種是被動(dòng)停車(chē)，車(chē)輛遇到交叉口紅燈、擁堵、事故情況發(fā)生的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要包含這種停車(chē)行為；第二種是主動(dòng)停車(chē)，指駕駛員有目的的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要排除這種停車(chē)行為；所以就需要使用可調(diào)整的停車(chē)時(shí)間間隔來(lái)區(qū)分這兩種停車(chē)行為，取值為至少大于300秒；d)、停車(chē)位移判別民用的全球定位系統(tǒng)GPS存在精度誤差為5-10米，在車(chē)輛靜止時(shí)還是會(huì)產(chǎn)生回報(bào)位置漂移的現(xiàn)象，也就是說(shuō)沒(méi)有絕對(duì)車(chē)速為0的狀態(tài)；浮動(dòng)車(chē)最小的回報(bào)間隔是20秒，將車(chē)速小于1.8公里/小時(shí)的數(shù)據(jù)都認(rèn)為處于停車(chē)狀態(tài)；則進(jìn)一步判別是主/被動(dòng)停車(chē)就可以參考停車(chē)時(shí)間間隔范圍內(nèi)車(chē)輛移動(dòng)的距離；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離在全球定位系統(tǒng)GPS飄移范圍之內(nèi)，就可以判斷基本屬于主動(dòng)停車(chē)；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離超出了全球定位系統(tǒng)GPS的飄移范圍，就要謹(jǐn)慎的加以判斷，很可能是處于交通擁堵、交通事故所引起的被動(dòng)停車(chē)狀態(tài)；e)、速度所有的道路都有車(chē)速上限的限制，當(dāng)出現(xiàn)浮動(dòng)車(chē)速度遠(yuǎn)超過(guò)道路車(chē)速上限的情況，就可能是全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)出現(xiàn)大范圍的漂移；具體進(jìn)行道路車(chē)速狀況分析的時(shí)候，就需要過(guò)濾掉這樣大范圍漂移的數(shù)據(jù)；考慮到事實(shí)上可能出現(xiàn)的短暫超速現(xiàn)象，原則上速度過(guò)濾值取道路車(chē)速上限再乘上一個(gè)浮動(dòng)系數(shù)；步驟7.統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)模塊的輸出信號(hào)分別與道路類(lèi)型選擇(110)、區(qū)域選擇(111)及交通走廊選擇(112)模塊的輸入信號(hào)相連接；數(shù)據(jù)過(guò)濾后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇道路類(lèi)型選擇(110)分為快速路、主干路、次干路、橋梁隧道，可選擇不同等級(jí)和類(lèi)型的道路進(jìn)行組合查詢(xún)；區(qū)域選擇(111)可按不同地帶、交通分區(qū)的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域選擇，可進(jìn)行區(qū)域交通狀況的整體分析和不同區(qū)域之間交通狀況的對(duì)比分析；交通走廊選擇(112)可按不同交通走廊，交通通道，進(jìn)行特殊交通走廊的交通狀況分析，可對(duì)重點(diǎn)路段進(jìn)行更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)分析；步驟8.道路交通狀況分析結(jié)果(4)根據(jù)查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇、過(guò)濾條件選擇、查詢(xún)條件選擇，系統(tǒng)計(jì)算出最終的道路狀況分析結(jié)果(4)，其表達(dá)形式有電子地圖、電子報(bào)表兩種形式。
請(qǐng)參閱附圖4所示，所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，其特征在于所述的出行起訖點(diǎn)OD分析模塊是將浮動(dòng)車(chē)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變成按交通分區(qū)統(tǒng)計(jì)的出行起訖點(diǎn)信息，該模塊流程的具體工作步驟是
步驟1.浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)先從浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.判斷是否同一車(chē)輛浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)模塊的輸出信號(hào)與是否同一車(chē)輛(22)模塊的輸入信號(hào)相連接；判斷數(shù)據(jù)是否同一車(chē)輛(22)？如果是同一車(chē)輛，則進(jìn)入是否一次出行(23)模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)，為進(jìn)入原始數(shù)據(jù)庫(kù)重新讀取；步驟3.判斷是否一次出行是否同一車(chē)輛(22)模塊的輸出信號(hào)與是否一次出行(23)模塊的輸入信號(hào)相連接；車(chē)輛歸類(lèi)后，按車(chē)輛狀況可判斷數(shù)據(jù)是否同一次出行(23)？如果是屬于同一次出行，則進(jìn)入生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)模塊；步驟4.生成出行起訖點(diǎn)信息(24)是否同一次出行(23)模塊的輸出信號(hào)與生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊的輸入信號(hào)相連接；在得到同一車(chē)輛同次出行的數(shù)據(jù)后，則可得到該車(chē)輛該次出行的出發(fā)時(shí)間、起點(diǎn)位置、到達(dá)時(shí)間、終點(diǎn)位置生成出行起訖點(diǎn)信息(24)；步驟5.生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊的輸出信號(hào)與生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)模塊的輸入信號(hào)相連接；
根據(jù)出行起訖點(diǎn)信息并對(duì)應(yīng)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)庫(kù)的回報(bào)記錄，可生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)；步驟6.出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)模塊的輸出信號(hào)與出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)模塊的輸入信號(hào)相連接；將所有出行起訖點(diǎn)及特征數(shù)據(jù)匯總后，可生成出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)。
請(qǐng)參閱附圖5所示，所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，其特征在于所述的出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊建立在浮動(dòng)車(chē)出行起訖點(diǎn)OD出行分析模塊基礎(chǔ)上，在出行起訖點(diǎn)OD分析模塊得到了浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)后，設(shè)置過(guò)濾條件(302)過(guò)濾掉可能出現(xiàn)的假空駛和假重駛現(xiàn)象，再計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)先從浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.設(shè)置過(guò)濾條件(302)浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)模塊的輸出信號(hào)與設(shè)置過(guò)濾條件(302)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟3.計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)設(shè)置過(guò)濾條件(302)模塊的輸出信號(hào)與計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟4.出行原始指標(biāo)計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)模塊的輸出信號(hào)分別與出行原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)(304)、總車(chē)次(305)、重車(chē)總車(chē)次(306)、空車(chē)總車(chē)次(307)、總車(chē)公里數(shù)(308)、重車(chē)公里數(shù)(309)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)、重車(chē)出行時(shí)間(312)及空車(chē)出行時(shí)間(313)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟5.出行衍生指標(biāo)原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)(304)、重車(chē)總車(chē)次(306)、總車(chē)公里數(shù)(308)、重車(chē)公里數(shù)(309)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)及重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)分別與相應(yīng)的出行衍生指標(biāo)界面的各模塊里程利用率(323)、時(shí)間利用率(324)、平均每車(chē)的服務(wù)車(chē)次(325)、平均每車(chē)行駛里程(326)、平均每車(chē)載客行駛里程(327)、平均乘距(328)、平均每次載客出行時(shí)間(329)、平均每車(chē)工作時(shí)間(330)及平均每車(chē)載客工作時(shí)間(331)模塊的輸入信號(hào)相連接；其界面設(shè)置及各模塊流程的具體工作步驟是a)、總車(chē)公里數(shù)(308)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/總車(chē)公里數(shù)(314)組合模塊后傳輸?shù)嚼锍汤寐?323)模塊；b)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/總出行時(shí)間(315)組合模塊后傳輸?shù)綍r(shí)間利用率(324)模塊；c)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)總車(chē)次(306)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由載重總車(chē)次/工作車(chē)輛總(316)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的服務(wù)車(chē)次(325)模塊；d)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和總車(chē)公里數(shù)(308)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由總車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總(317)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的行駛里程(326)模塊；e)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總(318)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客行駛里程(327)模塊；f)、重車(chē)總車(chē)次(306)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)距離/重車(chē)次數(shù)(319)組合模塊后傳輸?shù)狡骄司?328)模塊；g)、重車(chē)總車(chē)次(306)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/重車(chē)次數(shù)(320)組合模塊后傳輸?shù)狡骄看屋d客出行時(shí)間(329)模塊；h)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和總出行時(shí)間(311)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由總出行時(shí)間/工作車(chē)輛總(321)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)工作時(shí)間(330)模塊；i)工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊。
本發(fā)明的有關(guān)技術(shù)方案及使用方法為基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法主要用于分析城市道路狀況、統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)OD矩陣。
在本發(fā)明方法研究中，我們充分考慮了GPS的回報(bào)精度誤差，回報(bào)間隔誤差、停車(chē)回報(bào)誤差、信號(hào)漂移誤差，制定了詳細(xì)的應(yīng)對(duì)方法，利用了緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)與各種過(guò)濾條件、參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況，建立了靈活高效的道路車(chē)速分析系統(tǒng)。
本發(fā)明方法包括出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對(duì)包括出租車(chē)平均行駛里程，平均行駛時(shí)間，平均出行次數(shù)，平均載客次數(shù)，空載率等二十多項(xiàng)原始指標(biāo)及衍生指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，極大的拓展了FCD的應(yīng)用范圍。
本發(fā)明對(duì)出租車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行了車(chē)輛狀況的真實(shí)性、有效性判別后，計(jì)算了出租車(chē)全樣本的出行OD矩陣，這在傳統(tǒng)交通調(diào)查中是幾乎不可能實(shí)現(xiàn)的，本方法開(kāi)創(chuàng)了全新的車(chē)輛OD分析手段。
該發(fā)明方法的硬件環(huán)境包括以下幾個(gè)部分一、安裝有GPS定位系統(tǒng)設(shè)施的車(chē)輛(浮動(dòng)車(chē))；也就是數(shù)據(jù)采集源，浮動(dòng)車(chē)為整個(gè)系統(tǒng)提供自身的時(shí)間、位置、車(chē)輛狀態(tài)等信息。
二、全球定位系統(tǒng)(GPS)；浮動(dòng)車(chē)通過(guò)接受衛(wèi)星反饋信息實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的定位功能。
三、無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)；本發(fā)明中浮動(dòng)車(chē)的信息利用中國(guó)移動(dòng)的無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)通用分組無(wú)線(xiàn)業(yè)務(wù)(General Packet Radio Service，簡(jiǎn)稱(chēng)GPRS)方式進(jìn)行實(shí)時(shí)信息傳輸。
四、通訊與處理服務(wù)器；通訊與處理服務(wù)器將浮動(dòng)車(chē)發(fā)送的信息接受下來(lái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)及過(guò)濾，并存放進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)。處理服務(wù)器中利用了本發(fā)明開(kāi)發(fā)的一系列軟件工具進(jìn)行最終的數(shù)據(jù)分析處理。查詢(xún)應(yīng)用終端提供最終用戶(hù)查詢(xún)顯示的功能。
本發(fā)明的總模塊分為三部分浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊、OD矩陣分析模塊、出租車(chē)出行指標(biāo)分析模塊。這三個(gè)模塊既有關(guān)聯(lián)性，同時(shí)本身也可以直接輸出統(tǒng)計(jì)結(jié)果，具體如總模塊結(jié)果圖2所示。
如圖3所示，本模塊的功能是利用浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)與交通地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System-Transportation，簡(jiǎn)稱(chēng)GIS-T)相結(jié)合，對(duì)道路車(chē)速狀況進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)處理流程為浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、標(biāo)準(zhǔn)化處理(104)之后存入預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)。
預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與GIS-T信息相結(jié)合，進(jìn)行地理屬性匹配(106)，使用的方法有緩沖區(qū)法、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角判別技術(shù)等。首先使用緩沖區(qū)法，以道路中心線(xiàn)建立緩沖區(qū)。緩沖區(qū)取值為單向道路寬度加上GPS精度范圍(約為5-10米)，利用緩沖區(qū)判斷浮動(dòng)車(chē)回報(bào)點(diǎn)大致與哪些路段相關(guān)。接著使用關(guān)聯(lián)校驗(yàn)方法判斷出同一車(chē)輛前后兩回報(bào)點(diǎn)都與同一路段相關(guān)的情況，利用趨勢(shì)夾角判別方法對(duì)前后兩點(diǎn)分屬不同路段的情況進(jìn)行判別和分析。
簡(jiǎn)而言之，當(dāng)前后兩回報(bào)點(diǎn)屬于同一路段時(shí)，將其歸并到該路段。當(dāng)前后兩點(diǎn)分屬不同路段時(shí)，分為兩路段有交點(diǎn)和無(wú)交點(diǎn)兩種情況，有交點(diǎn)的情況，將GPS回報(bào)數(shù)據(jù)按權(quán)重分配到相關(guān)的兩條路段上。無(wú)交點(diǎn)的，找出其可能經(jīng)過(guò)的路段，將GPS回報(bào)數(shù)據(jù)賦予相關(guān)路段。
在進(jìn)行路段匹配處理后，在數(shù)據(jù)庫(kù)中添加路段的屬性表，包括其所屬行政區(qū)、交通地帶、交通分區(qū)、路段名稱(chēng)、起訖路名、道路等級(jí)、道路類(lèi)型、所屬交通走廊等信息。形成中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)。
中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行最終統(tǒng)計(jì)查詢(xún)過(guò)程中，首先進(jìn)行的是查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)，數(shù)據(jù)源選擇模塊功能有以下幾項(xiàng)。
1)數(shù)據(jù)來(lái)源公司選擇；可選擇一家公司或幾家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如可只選擇強(qiáng)生公司數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)分析，也可選擇強(qiáng)生、海博數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。
2)日期選擇；可選擇查詢(xún)?nèi)掌诜秶?，例如?005年8月1日至2006年8月1日，此功能可進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，如年度分析、季度分析、月度分析、周分析等。
3)星期幾選擇；在日期選擇的基礎(chǔ)上，可按星期幾進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分。此功能可進(jìn)行工作日與休息日、周初和周末的比較分析，也可進(jìn)行一周變化趨勢(shì)的分析。
4)時(shí)段選擇；可選擇查詢(xún)數(shù)據(jù)的時(shí)間段；例如可選擇8點(diǎn)至9點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，也可選擇16點(diǎn)32分至17點(diǎn)45分30秒的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。此功能可進(jìn)行晝夜、早晚高峰、特殊時(shí)段等時(shí)間區(qū)間的分析比較。
5)空、重車(chē)選擇；也就是有無(wú)載客的數(shù)據(jù)選擇。此功能可分析空車(chē)、重車(chē)不同的出行特征、規(guī)律等。
6)以上5類(lèi)選項(xiàng)也進(jìn)行交叉組合查詢(xún)，從而保證方便靈活的進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化的道路交通狀況分析。
選擇了查詢(xún)數(shù)據(jù)源后，將進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)。過(guò)濾模塊分為以下五項(xiàng)。
1)時(shí)間間隔；指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的時(shí)間差。當(dāng)時(shí)間間隔過(guò)大時(shí)回報(bào)數(shù)據(jù)將無(wú)法準(zhǔn)確反映道路交通運(yùn)行的實(shí)際狀況，所以需要對(duì)可用的最大時(shí)間間隔進(jìn)行限制。該值可以視具體情況進(jìn)行調(diào)整。
2)距離間隔；指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的距離差，當(dāng)距離間隔過(guò)大時(shí)，前后兩點(diǎn)跨越路段過(guò)多，不能準(zhǔn)確反映道路交通狀況，所以也進(jìn)行了可用最大距離間隔過(guò)濾。
3)停車(chē)時(shí)間間隔；指車(chē)輛速度為0狀態(tài)持續(xù)的時(shí)間。停車(chē)分兩種情況，一種是被動(dòng)停車(chē)，也就是車(chē)輛遇到交叉口紅燈、擁堵、事故等情況發(fā)生的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要包含這種停車(chē)行為。第二種是主動(dòng)停車(chē)，指駕駛員有目的的停車(chē)行為，如在機(jī)場(chǎng)、酒店等固定點(diǎn)候客、停車(chē)吃飯、休息等。進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要排除這種停車(chē)行為。這兩種情況有各自的特征。一般來(lái)說(shuō)被動(dòng)停車(chē)雖然車(chē)速很慢，但還是會(huì)有緩慢的位移，車(chē)速為0的狀態(tài)持續(xù)時(shí)間不會(huì)很長(zhǎng)。而主動(dòng)停車(chē)時(shí)，車(chē)速為0的狀態(tài)往往會(huì)持續(xù)一段較長(zhǎng)的時(shí)間。所以就需要使用可調(diào)整的停車(chē)時(shí)間間隔來(lái)區(qū)分這兩種停車(chē)行為。暫取值300秒，視具體情況調(diào)整。
4)停車(chē)位移；由于民用的GPS存在精度誤差，大約是5-10米，在車(chē)輛靜止時(shí)還是會(huì)產(chǎn)生回報(bào)位置漂移的現(xiàn)象，也就是說(shuō)沒(méi)有絕對(duì)車(chē)速為0的狀態(tài)。在本系統(tǒng)中浮動(dòng)車(chē)最小的回報(bào)間隔是20秒，我們將車(chē)速小于1.8公里/小時(shí)(10米/20秒)的數(shù)據(jù)都認(rèn)為處于停車(chē)狀態(tài)。那么進(jìn)一步判別是主/被動(dòng)停車(chē)就可以參考停車(chē)時(shí)間間隔范圍內(nèi)車(chē)輛移動(dòng)的距離。當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離在GPS飄移范圍之內(nèi)，我們就可以判斷基本屬于主動(dòng)停車(chē)，當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離超出了GPS的飄移范圍，就要謹(jǐn)慎的加以判斷，很可能是處于交通擁堵、交通事故所引起的被動(dòng)停車(chē)狀態(tài)5)速度所有的道路都有車(chē)速上限的限制，當(dāng)出現(xiàn)浮動(dòng)車(chē)速度遠(yuǎn)超過(guò)道路車(chē)速上限的情況，就可能是GPS回報(bào)出現(xiàn)大范圍的漂移，這種情況在高架、大型建筑物周?chē)鷷r(shí)有發(fā)生。具體進(jìn)行道路車(chē)速狀況分析的時(shí)候，就需要過(guò)濾掉這樣大范圍漂移的數(shù)據(jù)。考慮到事實(shí)上可能出現(xiàn)的短暫超速現(xiàn)象，原則上速度過(guò)濾值取道路車(chē)速上限再乘上一個(gè)浮動(dòng)系數(shù)。
數(shù)據(jù)過(guò)濾后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇，分為道路類(lèi)型選擇(110)、區(qū)域選擇(111)、交通走廊選擇(112)。
道路類(lèi)型選擇分快速路、主干路、次干路、橋梁隧道等，可選擇不同等級(jí)和類(lèi)型的道路進(jìn)行組合查詢(xún)。
區(qū)域選擇可按不同地帶、交通分區(qū)的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域選擇，可進(jìn)行某區(qū)域交通狀況的整體分析和不同區(qū)域之間交通狀況的對(duì)比分析。
交通走廊選擇，可按不同交通走廊，交通通道，例如上海的三橫三縱主干道、內(nèi)環(huán)線(xiàn)等，進(jìn)行特殊交通走廊的交通狀況分析，可對(duì)重點(diǎn)路段進(jìn)行更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)分析。
根據(jù)查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇、過(guò)濾條件選擇、查詢(xún)條件選擇，系統(tǒng)計(jì)算出最終的道路狀況分析結(jié)果(4)。分析結(jié)果的表達(dá)形式有電子地圖、電子報(bào)表兩種形式。電子地圖形式可比較直觀的將道路車(chē)速狀況用不同的顏色標(biāo)示在道路網(wǎng)絡(luò)上。電子報(bào)表則用為詳細(xì)，將道路交通狀況的明細(xì)情況存放在電子表格中，包括道路名稱(chēng)、所屬區(qū)域、路段車(chē)速、浮動(dòng)車(chē)樣本覆蓋程度、浮動(dòng)車(chē)樣本數(shù)量等具體統(tǒng)計(jì)結(jié)果和指標(biāo)。
如圖4所示，OD分析模塊主要功能是將浮動(dòng)車(chē)的預(yù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成按交通分區(qū)統(tǒng)計(jì)的出行起訖點(diǎn)信息，OD矩陣是進(jìn)行交通出行研究最重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一。在本系統(tǒng)中先從浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)中讀取數(shù)據(jù)，首先判斷數(shù)據(jù)是否同一車(chē)輛(22)，如是則繼續(xù)流程，如否則轉(zhuǎn)回原始數(shù)據(jù)庫(kù)重新讀取。
按車(chē)輛歸類(lèi)后，按車(chē)輛狀況可判斷數(shù)據(jù)是否屬于同一次出行(23)。在得到同一車(chē)輛同次出行的數(shù)據(jù)后，則可得到該車(chē)輛該次車(chē)行的出發(fā)時(shí)間、起點(diǎn)位置、到達(dá)時(shí)間、終點(diǎn)位置等出行起訖點(diǎn)信息(24)。
根據(jù)出行起訖點(diǎn)信息并對(duì)應(yīng)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)庫(kù)的回報(bào)記錄可得到本次出行時(shí)耗、出行距離等出行特征數(shù)據(jù)(25)。
將所有出行起訖點(diǎn)及特征數(shù)據(jù)匯總后，可生成OD矩陣分布圖5。
如圖5所示，出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊建立在浮動(dòng)車(chē)OD出行分析模塊基礎(chǔ)上，在OD分析模塊得到了浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)后，設(shè)置計(jì)算條件(302)過(guò)濾掉可能出現(xiàn)的假空駛(行駛距離極短，剛下客就有上客的情況)和假重駛(全天或很長(zhǎng)時(shí)間都處于重車(chē)狀態(tài))現(xiàn)象。
計(jì)算的指標(biāo)分為出行原始指標(biāo)和出行衍生指標(biāo)。
出行原始指標(biāo)指可直接從浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行計(jì)算的指標(biāo)，包括1)工作車(chē)輛總數(shù)統(tǒng)計(jì)日有多少出租車(chē)處于正常工作狀態(tài)。
2)總車(chē)次全部出租車(chē)共出行多少次。
3)重車(chē)總車(chē)次有載客的總出行車(chē)次。
4)空車(chē)總車(chē)次空駛的總出行車(chē)次。
5)總車(chē)公里數(shù)全部出租車(chē)總的行駛公里數(shù)。
6)重車(chē)公里數(shù)載客出行總的行駛公里數(shù)。
7)空車(chē)公里數(shù)空車(chē)總的行駛公里數(shù)。
8)總出行時(shí)間出租車(chē)總的出行時(shí)間9)重車(chē)出行時(shí)間有載客的出行時(shí)間10)空車(chē)出行時(shí)間無(wú)載客的出行時(shí)間衍生指標(biāo)從原始指標(biāo)中計(jì)算求得，包括1)里程利用率載客出行里程占總行駛的里程的比率2)時(shí)間利用率載客出行時(shí)間占總出行時(shí)間的比率3)平均每車(chē)的服務(wù)車(chē)次出租車(chē)平均載客出行次數(shù)4)平均每車(chē)的行駛里程出租車(chē)平均行駛的里程數(shù)5)平均每車(chē)載客行駛里程出租車(chē)平均載客行駛的里程數(shù)6)平均乘距平均每次載客出行行駛的里程數(shù)7)平均每次載客出行時(shí)間平均每次載客出行花費(fèi)的時(shí)間8)平均每車(chē)工作時(shí)間平均每天工作的時(shí)間9)平均每車(chē)載客工作時(shí)間平均每天載客出行工作的時(shí)間本發(fā)明的具體實(shí)施方式
如下2006年4月-6月，在上海市公安局交巡警總隊(duì)委托我公司進(jìn)行的“上海市長(zhǎng)時(shí)間大面積擁堵指標(biāo)研究”項(xiàng)目中，我們基于上海市強(qiáng)生、海博等公司近5000輛浮動(dòng)車(chē)的數(shù)據(jù)，使用該分析方法，對(duì)上海市中心城主次干道的行程車(chē)速與中心城擁堵程度進(jìn)行了全面分析，分析結(jié)果得到委托方交警的認(rèn)可。
在上海市建設(shè)與交通委“交通年度報(bào)告”項(xiàng)目中，使用該方法進(jìn)行了道路行程車(chē)速分析。
在“上海市第三次綜合交通調(diào)查”道路車(chē)速分項(xiàng)調(diào)查、出租車(chē)分項(xiàng)調(diào)查中應(yīng)用本方法進(jìn)行了道路行程車(chē)速的調(diào)查與驗(yàn)證、出租車(chē)出行指標(biāo)分析與驗(yàn)證，出租車(chē)出行OD分布調(diào)查等工作。
權(quán)利要求
1.一種基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，其特征在于該方法是通過(guò)對(duì)道路車(chē)速分析、出行起訖點(diǎn)OD分析及車(chē)輛出行指標(biāo)分析，利用了緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)、進(jìn)行參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況，統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)OD矩陣，形成專(zhuān)業(yè)化的交通分析系統(tǒng)，其主要包括浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊、出行起訖點(diǎn)OD分析模塊及出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊，其中浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)綜合分析模塊是利用浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)與交通地理信息系統(tǒng)相結(jié)合，對(duì)道路車(chē)速狀況進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)模塊的輸入輸出信號(hào)分別與數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、標(biāo)準(zhǔn)化處理(104)模塊的輸出輸入信號(hào)相連接；步驟2.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(104)模塊的輸出信號(hào)分別與預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)模塊的輸入信號(hào)相連接；浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)(101)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理完整性校驗(yàn)(102)、數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)(103)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(104)之后存入預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)；步驟3.預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(105)模塊的輸出信號(hào)與地理信息匹配(106)模塊的輸入信號(hào)相連接；具體為a)、預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)與交通地理信息系統(tǒng)信息相結(jié)合，進(jìn)行地理屬性匹配；b)、用緩沖區(qū)法、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角判別技術(shù)先用緩沖區(qū)法，以道路中心線(xiàn)建立緩沖區(qū)；緩沖區(qū)取值為單向道路寬度加上全球定位系統(tǒng)GPS精度范圍，為5-10米；再利用緩沖區(qū)判斷浮動(dòng)車(chē)回報(bào)點(diǎn)大致與哪些路段相關(guān)；c)、判斷接著使用關(guān)聯(lián)校驗(yàn)方法判斷出同一車(chē)輛前后兩回報(bào)點(diǎn)都與同一路段相關(guān)的情況，利用趨勢(shì)夾角判別方法對(duì)前后兩點(diǎn)分屬不同路段的情況進(jìn)行判別和分析；d)、歸并當(dāng)前后兩回報(bào)點(diǎn)屬于同一路段時(shí)，將其歸并到該路段；當(dāng)前后兩點(diǎn)分屬不同路段時(shí)，分為兩路段有交點(diǎn)和無(wú)交點(diǎn)兩種情況，有交點(diǎn)的情況，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)按權(quán)重分配到相關(guān)的兩條路段上；無(wú)交點(diǎn)的，找出其可能經(jīng)過(guò)的路段，將全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)數(shù)據(jù)賦予相關(guān)路段；步驟4.中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)地理信息匹配(106)模塊的輸出信號(hào)與中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)模塊的輸入信號(hào)相連接；在進(jìn)行路段匹配處理后，在數(shù)據(jù)庫(kù)中添加路段的屬性表，包括其所屬行政區(qū)、交通地帶、交通分區(qū)、路段名稱(chēng)、起訖路名、道路等級(jí)、道路類(lèi)型、所屬交通走廊信息，形成中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)；步驟5.查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)(107)模塊的輸出信號(hào)與查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)模塊的輸入信號(hào)相連接；中間處理數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行最終統(tǒng)計(jì)查詢(xún)過(guò)程中，首先進(jìn)行的是查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇(108)，數(shù)據(jù)源選擇模塊功能有以下幾項(xiàng)a)、數(shù)據(jù)來(lái)源公司選擇可選擇一家公司或幾家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；b)、日期選擇可選擇查詢(xún)?nèi)掌诜秶?；c)、星期幾選擇在日期選擇的基礎(chǔ)上，可按星期幾進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分，可進(jìn)行工作日與休息日、周初和周末的比較分析，也可進(jìn)行一周變化趨勢(shì)的分析；d)、時(shí)段選擇可選擇查詢(xún)數(shù)據(jù)的時(shí)間段；可進(jìn)行晝夜、早晚高峰、特殊時(shí)段時(shí)間區(qū)間的分析比較；e)、空、重車(chē)選擇為有無(wú)載客的數(shù)據(jù)選擇，可分析空車(chē)、重車(chē)不同的出行特征、規(guī)律；f)、組合查詢(xún)以上5類(lèi)選項(xiàng)為交叉組合查詢(xún)；步驟6.數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)選擇了查詢(xún)數(shù)據(jù)源后，將進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)，過(guò)濾模塊包括以下五項(xiàng)a)、時(shí)間間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的時(shí)間差，當(dāng)時(shí)間間隔過(guò)大時(shí)回報(bào)數(shù)據(jù)將無(wú)法準(zhǔn)確反映道路交通運(yùn)行的實(shí)際狀況，所以需要對(duì)可用的最大時(shí)間間隔進(jìn)行限制；b)、距離間隔指浮動(dòng)車(chē)前后兩點(diǎn)之間的距離差，當(dāng)距離間隔過(guò)大時(shí)，前后兩點(diǎn)跨越路段過(guò)多，不能準(zhǔn)確反映道路交通狀況，所以可用最大距離間隔過(guò)濾；c)、停車(chē)時(shí)間間隔指車(chē)輛速度為0狀態(tài)持續(xù)的時(shí)間；停車(chē)分兩種情況第一種是被動(dòng)停車(chē)，車(chē)輛遇到交叉口紅燈、擁堵、事故情況發(fā)生的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要包含這種停車(chē)行為；第二種是主動(dòng)停車(chē)，指駕駛員有目的的停車(chē)行為，進(jìn)行道路狀況分析時(shí)需要排除這種停車(chē)行為；所以就需要使用可調(diào)整的停車(chē)時(shí)間間隔來(lái)區(qū)分這兩種停車(chē)行為，取值為至少大于300秒；d)、停車(chē)位移判別民用的全球定位系統(tǒng)GPS存在精度誤差為5-10米，在車(chē)輛靜止時(shí)還是會(huì)產(chǎn)生回報(bào)位置漂移的現(xiàn)象，也就是說(shuō)沒(méi)有絕對(duì)車(chē)速為0的狀態(tài)；浮動(dòng)車(chē)最小的回報(bào)間隔是20秒，將車(chē)速小于1.8公里/小時(shí)的數(shù)據(jù)都認(rèn)為處于停車(chē)狀態(tài)；則進(jìn)一步判別是主/被動(dòng)停車(chē)就可以參考停車(chē)時(shí)間間隔范圍內(nèi)車(chē)輛移動(dòng)的距離；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離在全球定位系統(tǒng)GPS飄移范圍之內(nèi)，就可以判斷基本屬于主動(dòng)停車(chē)；當(dāng)車(chē)輛移動(dòng)距離超出了全球定位系統(tǒng)GPS的飄移范圍，就要謹(jǐn)慎的加以判斷，很可能是處于交通擁堵、交通事故所引起的被動(dòng)停車(chē)狀態(tài)；e)、速度所有的道路都有車(chē)速上限的限制，當(dāng)出現(xiàn)浮動(dòng)車(chē)速度遠(yuǎn)超過(guò)道路車(chē)速上限的情況，就可能是全球定位系統(tǒng)GPS回報(bào)出現(xiàn)大范圍的漂移；具體進(jìn)行道路車(chē)速狀況分析的時(shí)候，就需要過(guò)濾掉這樣大范圍漂移的數(shù)據(jù)；考慮到事實(shí)上可能出現(xiàn)的短暫超速現(xiàn)象，原則上速度過(guò)濾值取道路車(chē)速上限再乘上一個(gè)浮動(dòng)系數(shù)；步驟7.統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇數(shù)據(jù)過(guò)濾(109)模塊的輸出信號(hào)分別與道路類(lèi)型選擇(110)、區(qū)域選擇(111)及交通走廊選擇(112)模塊的輸入信號(hào)相連接；數(shù)據(jù)過(guò)濾后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢(xún)目標(biāo)的選擇道路類(lèi)型選擇(110)分為快速路、主干路、次干路、橋梁隧道，可選擇不同等級(jí)和類(lèi)型的道路進(jìn)行組合查詢(xún)；區(qū)域選擇(111)可按不同地帶、交通分區(qū)的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)目標(biāo)區(qū)域選擇，可進(jìn)行區(qū)域交通狀況的整體分析和不同區(qū)域之間交通狀況的對(duì)比分析；交通走廊選擇(112)可按不同交通走廊，交通通道，進(jìn)行特殊交通走廊的交通狀況分析，可對(duì)重點(diǎn)路段進(jìn)行更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)分析；步驟8.道路交通狀況分析結(jié)果(4)根據(jù)查詢(xún)數(shù)據(jù)源選擇、過(guò)濾條件選擇、查詢(xún)條件選擇，系統(tǒng)計(jì)算出最終的道路狀況分析結(jié)果(4)，其表達(dá)形式有電子地圖、電子報(bào)表兩種形式。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，其特征在于所述的出行起訖點(diǎn)OD分析模塊是將浮動(dòng)車(chē)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變成按交通分區(qū)統(tǒng)計(jì)的出行起訖點(diǎn)信息，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)先從浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.判斷是否同一車(chē)輛浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)模塊的輸出信號(hào)與是否同一車(chē)輛(22)模塊的輸入信號(hào)相連接；判斷數(shù)據(jù)是否同一車(chē)輛(22)？如果是同一車(chē)輛，則進(jìn)入是否一次出行(23)模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)，為進(jìn)入原始數(shù)據(jù)庫(kù)重新讀??；步驟3.判斷是否一次出行是否同一車(chē)輛(22)模塊的輸出信號(hào)與是否一次出行(23)模塊的輸入信號(hào)相連接；車(chē)輛歸類(lèi)后，按車(chē)輛狀況可判斷數(shù)據(jù)是否同一次出行(23)？如果是屬于同一次出行，則進(jìn)入生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊；如否，則返回浮動(dòng)車(chē)預(yù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)(21)模塊；步驟4.生成出行起訖點(diǎn)信息(24)是否同一次出行(23)模塊的輸出信號(hào)與生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊的輸入信號(hào)相連接；在得到同一車(chē)輛同次出行的數(shù)據(jù)后，則可得到該車(chē)輛該次出行的出發(fā)時(shí)間、起點(diǎn)位置、到達(dá)時(shí)間、終點(diǎn)位置生成出行起訖點(diǎn)信息(24)；步驟5.生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)生成出行起訖點(diǎn)信息(24)模塊的輸出信號(hào)與生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)模塊的輸入信號(hào)相連接；根據(jù)出行起訖點(diǎn)信息并對(duì)應(yīng)浮動(dòng)車(chē)原始數(shù)據(jù)庫(kù)的回報(bào)記錄，可生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)；步驟6.出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)生成出行時(shí)耗/出行距離出行特征數(shù)據(jù)(25)模塊的輸出信號(hào)與出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)模塊的輸入信號(hào)相連接；將所有出行起訖點(diǎn)及特征數(shù)據(jù)匯總后，可生成出行起訖點(diǎn)OD矩陣分布圖表(5)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，其特征在于所述的出租車(chē)出行綜合指標(biāo)分析模塊建立在浮動(dòng)車(chē)出行起訖點(diǎn)OD出行分析模塊基礎(chǔ)上，在出行起訖點(diǎn)OD分析模塊得到了浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)后，設(shè)置過(guò)濾條件(302)過(guò)濾掉可能出現(xiàn)的假空駛和假重駛現(xiàn)象，再計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)，該模塊流程的具體工作步驟是步驟1.浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)先從浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)中讀取數(shù)據(jù)；步驟2.設(shè)置過(guò)濾條件(302)浮動(dòng)車(chē)OD數(shù)據(jù)庫(kù)(301)模塊的輸出信號(hào)與設(shè)置過(guò)濾條件(302)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟3.計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)設(shè)置過(guò)濾條件(302)模塊的輸出信號(hào)與計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟4.出行原始指標(biāo)計(jì)算各類(lèi)出行指標(biāo)(303)模塊的輸出信號(hào)分別與出行原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)(304)、總車(chē)次(305)、重車(chē)總車(chē)次(306)、空車(chē)總車(chē)次(307)、總車(chē)公里數(shù)(308)、重車(chē)公里數(shù)(309)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)、重車(chē)出行時(shí)間(312)及空車(chē)出行時(shí)間(313)模塊的輸入信號(hào)相連接；步驟5.出行衍生指標(biāo)原始指標(biāo)界面的各模塊工作車(chē)輛總數(shù)(304)、重車(chē)總車(chē)次(306)、總車(chē)公里數(shù)(308)、重車(chē)公里數(shù)(309)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)及重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)分別與相應(yīng)的出行衍生指標(biāo)界面的各模塊里程利用率(323)、時(shí)間利用率(324)、平均每車(chē)的服務(wù)車(chē)次(325)、平均每車(chē)行駛里程(326)、平均每車(chē)載客行駛里程(327)、平均乘距(328)、平均每次載客出行時(shí)間(329)、平均每車(chē)工作時(shí)間(330)及平均每車(chē)載客工作時(shí)間(331)模塊的輸入信號(hào)相連接；其界面設(shè)置及各模塊流程的具體工作步驟是a)、總車(chē)公里數(shù)(308)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/總車(chē)公里數(shù)(314)組合模塊后傳輸?shù)嚼锍汤寐?323)模塊；b)、空車(chē)公里數(shù)(310)、總出行時(shí)間(311)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/總出行時(shí)間(315)組合模塊后傳輸?shù)綍r(shí)間利用率(324)模塊；c)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)總車(chē)次(306)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由載重總車(chē)次/工作車(chē)輛總(316)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的服務(wù)車(chē)次(325)模塊；d)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和總車(chē)公里數(shù)(308)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由總車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總(317)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)的行駛里程(326)模塊；e)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)公里數(shù)/工作車(chē)輛總(318)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客行駛里程(327)模塊；f)、重車(chē)總車(chē)次(306)和重車(chē)公里數(shù)(309)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)距離/重車(chē)次數(shù)(319)組合模塊后傳輸?shù)狡骄司?328)模塊；g)、重車(chē)總車(chē)次(306)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)一路經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊，另一路經(jīng)由重車(chē)出行時(shí)間/重車(chē)次數(shù)(320)組合模塊后傳輸?shù)狡骄看屋d客出行時(shí)間(329)模塊；h)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和總出行時(shí)間(311)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由總出行時(shí)間/工作車(chē)輛總(321)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)工作時(shí)間(330)模塊；i)、工作車(chē)輛總數(shù)(304)和重車(chē)出行時(shí)間(312)模塊的輸出信號(hào)經(jīng)由重車(chē)時(shí)間/工作車(chē)輛總數(shù)(322)組合模塊后傳輸?shù)狡骄寇?chē)載客工作時(shí)間(331)模塊。
全文摘要
一種涉及基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的交通分析方法，尤指一種主要用于分析城市道路狀況、統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)，計(jì)算出租車(chē)出行起訖點(diǎn)矩陣的交通分析方法。該方法通過(guò)對(duì)道路車(chē)速分析、出行起訖點(diǎn)OD分析及車(chē)輛出行指標(biāo)分析，利用了緩沖區(qū)技術(shù)、關(guān)聯(lián)校驗(yàn)技術(shù)、趨勢(shì)夾角技術(shù)、主被動(dòng)停車(chē)區(qū)分技術(shù)，數(shù)據(jù)飄移過(guò)濾技術(shù)、進(jìn)行參數(shù)設(shè)置的組合分析，結(jié)合出租車(chē)回報(bào)數(shù)據(jù)的具體情況，統(tǒng)計(jì)出租車(chē)出行指標(biāo)；主要解決如何進(jìn)行各種過(guò)濾條件、參數(shù)設(shè)置的組合分析等有關(guān)技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是該方法對(duì)出租車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行了車(chē)輛狀況的真實(shí)性、有效性判別后，計(jì)算了出租車(chē)全樣本的出行起訖點(diǎn)OD矩陣，這在傳統(tǒng)交通調(diào)查中是幾乎不可能實(shí)現(xiàn)的，本方法具有全新的車(chē)輛出行起訖點(diǎn)OD分析手段等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G01S5/02GK1959759SQ20061011846
公開(kāi)日2007年5月9日 申請(qǐng)日期2006年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月17日
發(fā)明者薛美根, 劉軍, 柳鑫, 趙輝 申請(qǐng)人:上海城市綜合交通規(guī)劃科技咨詢(xún)有限公司