于20m，則舍棄；如果小于20m，則將該站點作為該條GPS數(shù)據(jù) 的停留站點，記錄下來。
[0065] 4)重復1)_3)，直到將所有對應站點的GPS數(shù)據(jù)提取出來
[0066] 5)利用公式計算每個時空段的平均速度：
[0067]
[0068] 其中s是由經(jīng)煒度計算得到的兩個相鄰站點之間的距離，t為公交車在兩段之間運 行時間。
[0069] 計算10月所有公交車在每個時空段的平均速度：
[0070]
[0071 ]其中d為公交車在該時空段行駛的總數(shù)量。
[0072] 6)利用公式計算每個時空段停留時間，為10月所有公交車在每個時空段的平均停 留時間：
[0073]
[0074]
[0075]
[0076] 其中stu和st2i為時空段中兩個相鄰站點的停留時間，$和兩"為所有車在該時空 段的平均停留時間，s~l為公交車在時空段的兩個站點平均停留時間，d為公交車在該時空段 行駛的總數(shù)量。
[0077] 步驟3:計算每個時空段的局部異常因子，步驟如下：
[0078] 3.1)對輸入的257232個時空段TS，將每條線路每個時間段的時空段劃分為一組數(shù) 據(jù)D，計算D中所有對象的k距離鄰域。
[0079] 3.2)根據(jù)公式
，計算D中兩個對象的 可達距離。
[0080] 3.3)根據(jù)公式
計算對象P的局部可達密度
[0081] 3.4)根據(jù)公式
計算對象P的局部異常因子L0F，
[0082] 3.5)重復步驟3.1)-3.5)，直到計算出所有時空段的局部異常因子；
[0083] 步驟4:根據(jù)提取異常時空段的公式：
，提取異常時空段。
[0084] 步驟5:根據(jù)公式
計算路段異常指數(shù)。
[0085]步驟6:將各路段的異常指數(shù)進行排序，輸出前T個異常路段，這里T = 500。
[0086] 步驟7:對2015年3月的杭州市公交車GPS數(shù)據(jù)重復步驟1-6,得到2015年3月杭州市 的異常路段
[0087]圖3.1和圖3.2分別為使用2014年10月和2015年3月杭州市公交車GPS數(shù)據(jù)得到的 異常路段。圖中只展示秋濤路附近的區(qū)域作為代表。圖中各條線段代表檢測出的異常路段， 顏色加深處即為重合的路段。帶有小圓圈的長折線代表的是地鐵二號線。從圖中可以發(fā)現(xiàn) 2015年3月的異常路段較2014年10月的異常路段數(shù)量減少許多，這是因為地鐵二號線在 2015年2月2日投入使用，緩解了地鐵附近的交通狀況，這一結(jié)果驗證了本發(fā)明方法的有效 性。
[0088]以上的所述乃是本發(fā)明的具體實施例及所運用的技術(shù)原理，若依本發(fā)明的構(gòu)想所 作的改變，其所產(chǎn)生的功能作用仍未超出說明書及附圖所涵蓋的精神時，仍應屬本發(fā)明的 保護范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于:包括以下步驟： 1) 劃分時空段，得到了 m*n個時空段； 2) 對公交車GPS數(shù)據(jù)進行預處理，提取出能夠代表交通特征的特征值，每個時空段可表 示為TS(巧丘);計算每個時空段公交運行的平均速度U和每個時空段在兩個站點停留時間的 平均值 3) 計算每個時空段的局部異常因子，每個時空段可表示為：TS(民竑LDF); 4) 提取異常時空段； 5) 依據(jù)4)中的異常時空段，計算每個路段的異常指數(shù)； 6) 根據(jù)5)中路段異常指數(shù)進行排序，得到前T個異常路段，T為預先設置的閾值； 7) 輸出前T個異常路段。2. 如權(quán)利要求1所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于： 所述步驟1)具體包含如下步驟： 1.1) 劃分路段:利用城市公交線路數(shù)據(jù)將城市路網(wǎng)劃分為m個路段，將公交線路的兩個 站點及中間的線路作為一個路段； 1.2) 劃分時段:依據(jù)城市公交運行時間表，將一天劃分為η個有效時間段。3. 如權(quán)利要求1或2所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在 于： 所述步驟2.1)中計算時空段的平均速度公式：其中s是由經(jīng)煒度計算得到的兩個相鄰站點之間的距離，t為公交車在兩段之間運行時 間，Vi為一輛公交車的行駛速度，泛為所有車在該時空段的平均速度，d為公交車在該時空段 行駛的總數(shù)量。 所述步驟2.2)中的停留時間公式：其中Stli和St2i為時空段中兩個相鄰站點的停留時間，瓦和$:為所有車在該時空段的 平均停留時間，忍為公交車在時空段的兩個站點平均停留時間，d為公交車在該時空段行駛 的總數(shù)量。4. 如權(quán)利要求3所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于： 所述步驟3)計算每個時空段的局部異常因子包括以下步驟： 3.1) 對輸入的m*n個時空段TS，將每條線路每個時間段的時空段劃分為一組數(shù)據(jù)D，計 算對象P的k距離，表示為distancek(p)，并得到對象p的第k距離鄰域Nk(p); 3.2) 計算D中兩個對象的可達距離，公式如下： reachdisk(p，〇)=max{distancek(p)，dist(p，o)} 其中，dist(p，o)表示兩個對象口和〇的歐式距離。 3.3) 計算對象p的局部可達密度，公式如下：其中，|Nk(p) |表示對象p的第k距離鄰域的對象個數(shù)； 3.4) 計算對象p的局部異常因子LOF，公式如下：3.5) 重復步驟3.1)-3.5)，直到計算出所有時空段的局部異常因子。5. 如權(quán)利要求4所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于： 所述步驟3.1)中計算數(shù)據(jù)D中對象p的k距離及對象p的k鄰域方法步驟為： 3.1.1)計算數(shù)據(jù)D中每兩個對象的歐式距離，表示為dist(p，o); 3. 1.2)將對象p與其他對象的歐式距離排序，第k個最小距離即為k距離，表示為 distancek(p)； 3.1.3)得到對象p的第k距離鄰域，公式為： Nk(p) = {p|dist(p，o)< distancek(p)}〇6. 如權(quán)利要求4或5所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在 于：所怵擊驟4)搵取異常時空段公忒， 兵干，IK Ο即73并'吊'叮紀扠。7. 如權(quán)利要求6所述的基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于： 所述步驟5)計算路段異常指數(shù)的公式：其中，Os為路段異常指數(shù)，P為路段出現(xiàn)在異常時空段的次數(shù)，TSJLOF)為一個時空段的 異常指數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于局部異常因子的城市交通擁堵路段檢測方法，其特征在于：步驟為：首先利用公交線路站點數(shù)據(jù)將城市公交車GPS數(shù)據(jù)從時空兩方面劃分成時空段，并從中提取出能夠反映道路交通狀況的特征值，隨后利用特征值計算出每個時空段的局部異常因子，并計算每個路段的異常指數(shù)，將其排序，最終得到城市交通中異常的擁堵路段。本發(fā)明能夠利用數(shù)據(jù)自動檢測出城市交通中異常的擁堵路段，為城市交通規(guī)劃提供有效信息，具有可行性強、適用范圍廣、人力消耗少的特點。
【IPC分類】G08G1/01
【公開號】CN105608895
【申請?zhí)枴緾N201610125269
【發(fā)明人】孔祥杰, 宋茜萌, 楊卓, 夏鋒
【申請人】大連理工大學
【公開日】2016年5月25日
【申請日】2016年3月4日