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1月7号讨论成果总结  

2015-01-07 21:17:03|  分类: Junior |  标签: |举报 |字号 订阅

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17号讨论成果总结

今天对公司能提供给我们的数据做了确定,并根据这个数据对我们的整体思路做了重新调整。阐述如下:

路线选择

暂定选择从武汉到十堰的高速公路进行分析。

沿途经过了武汉(WH-孝感(XG-随州(SZ-襄阳(XY-十堰(SY)共五个城市,一共有4link。如果数据量过大,可考虑只选取其中一部分进行分析。

数据提供

公司可以提供的数据包括:

1、各城市之间的全局OD数值。形式如下:

 

WH

XG

SZ

XY

SY

WH

——

 

 

 

 

XG

 

——

 

 

 

SZ

 

 

——

 

 

XY

 

 

 

——

 

SY

 

 

 

 

——

2、高速公路基站集合。若为WH-SY沿途所有的基站的一个大集合,则需对之按照WH-XGXG-SZSZ-XYXY-SY分为四段。

分段方式:将每个城市附近的基站找出即可。(如何找?)

3、通过高速公路的手机用户信令数据及每个用户的OD,形式如下:

用户ID

手机伪码

基站ID

基站经纬

出行OD

时间戳

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OD量分析

OD调查分为两块进行,即:

1.  不进行路段匹配时的两点全局OD量分析

2.  将数据匹配到高速公路上后,对高速公路的子OD量分析。

现全局OD量不需处理便能得出。对于高速公路的子OD量,由于公司已经给出通过高速公路的手机用户信令数据及每个用户的OD。因此对于高速公路子OD量的得出,仅需做一个数据的筛选与叠加即可。

思路:(表格使用字段:手机伪码、出行OD、时间戳

1)按照手机伪码将所有伪码相同的信令数据划分为一个用户。

2)设定需要计算的O点与D点,如为WH-XG

3)对所有ODWH-XG的用户进行筛选。

4)对用户信令数据按照时间戳做二次排序。

5)按照设定的时间段分别对属于该时间段的信令数据进行计数(如白天和晚上),得出不同时间段该高速路段的子OD值,分别计算不求和和求和值。

6)循环计算出所有路段子OD值。

由以上两步即可计算出两种OD量。

展示过程中,在阐述我们如何从全局OD量内的手机用户信令数据中得到通过高速公路的手机用户信令数据时,步骤应当继续按照之前所述进行,如下:

1、以每两个城市节点之间为路段,得出相应高速公路的基站集合[高速公路路段基站集合](需要使用软件ARCGIS

1)ARCGIS上绘出高速公路,同时标定高速公路附近的基站位置。

2)ARCGIS上对高速公路做Buffer线,然后将Buffer线内的基站截取出来即为总的基站集合,设为[高速公路路段基站集合]

2、得出每个手机用户的基站集合[手机用户出行基站序列集合]

1)对全局OD内的手机数据进行排序,以手机伪码为排序关键字。

2)对基站LAC&CELL值相同的手机信令数据进行剔除。

3)对每一个伪码对应的基站集合进行组合,得出的集合即为[手机用户出行基站序列集合]

3、将集合[高速公路路段基站集合](暂设为A与集合[手机用户出行基站序列集合] (暂设为B进行相似性匹配:(需要使用软件VCACCESSVB

1)将集合A与集合B的数据导入数据库中。

2)编写程序,引用数据库中数据并进行交集运算。

运算思路:确定一个匹配成功值X,将B分别与A进行比较,判断B中元素属于A集合的个数,设为YcountB集合中元素个数Z。如果Y/Z大于等于X,则将集合B记入高速公路OD量。

匹配成功值X的确定:X50%100%做梯度递增,并分别计算出在该X值下所有手机(以伪代码为关键字)的匹配成功频数,做出“X-频数”曲线图,以85%位频数值对应的X为最佳X

3)得出的数据为每一个路段的OD量。

而事实上,这三步公司已经做好了。由此可得出通过高速公路的手机用户信令数据。

下面继续介绍在得到OD量与子OD量之后的分析过程:

4、OD量结果的分析:

1)绘出各城市间一周内平均静态往返OD图,可得出各城市间吸引强度的指标(往返值之比)。

2)绘出各城市间一周内不同时间段(如白天和晚上)的高速公路OD图,可得出城市间不同时间段交通量的变化曲线。

3)绘出各城市间全局OD与高速公路OD量的对比图,比值可作为高速公路贡献度的指标。

5、成果展示:

1)全局OD流量展示图。

2)不同时间的动态OD流量展示图。

3)各城市间的联系强度图。

4)高速公路在整个运输体系中的贡献度。

运行速度

运行状态的分析包括对运行速度、运行时间、异常状态的分析。其中的关键是如何求解出运行速度。具体步骤阐述如下:

1、计算区间的选定

暂定两城市之间路段为一个判别运行状态、计算速度的区间。同时应考虑剔除进入高速公路与离开高速公路前后的交织段。

2、计算时间的选定

暂定最小时间颗粒为1h,此项数据值应根据最终拿到数据的时间更新周期与车辆通过空间LAC跨度时所需时间进行比较,取两者之大者作为计算时间段。

3、数据处理

1)确定计算路段,如为WH-XG

2)确定计算时段,如为9:00AM-10:00AM

3)将所有ODWH-XGWH-SZWH-XYWH-SY的用户手机信令数据筛选出来。

4)3)中得到的数据按照9:00AM-10:00AM对时间戳进行截取筛选。

5)4)得到的用户手机信令数据进行截断处理,断面设在XG处。截断处理方法:

a)  找出XG附近服务于高速公路的基站CELL

b)  ODWH-SZWH-XYWH-SY的用户手机信令数据基站CELL集合中选取出XG附近服务于高速公路的基站CELL

c)  从该点打断,取之前部分重新映射到用户手机信令数据表中,即可得到ODWH-SZWH-XYWH-SY的用户在该段留下的手机信令数据。

6)得出在该指定时间内所有通过该指定路段的手机用户的信令数据集合。

4、数据分类

对筛选出的信令数据进行分类,分类标准为:

a)  时间戳起终点都不在路段内的车辆;

b)  时间戳的起终点只有一个在路段内的车辆;

c)  时间戳的起终点都在路段内的车辆。

据初步推测估计,由于选择路段较长,考虑到期间穿过的LAC较多,每个用户在该路段间产生的信令数据应该较多,即情况a)b)所占比例较小,可以剔除。

5、距离计算

时间的计算可由时间戳的差值直接得到。而距离的计算需要在ARCGIS上对基站做一个投影,即将手机信令数据中对应的基站投影到路段矢量图上。在此过程中,需要确定一个误差最小的投影公式。

投影完成后,对两点的距离计算也是需要考虑的,即如何从ARCGIS上得出投影后两点的距离并将其与时间戳差值相对应储存于数据库中。

6、速度计算

主要考虑时间戳的起终点都在路段内的车辆的速度的计算及如何由这些速度数据得到路段的速度。

对于时间戳的起终点都在路段内的车辆的速度的计算,可以建立相应数学模型,如知识向量积和神经网络,在较多的时间戳中计算出最准确的单辆车平均速度。

将计算出的单车平均速度做一个曲线分布图,推测其符合正态分布,可按一个置信度取中间一定区域。

而将这些单辆车平均速度转化为路段平均速度时,可按照单辆车在该时间段该路段内的信令条数,亦即参加到计算单辆车平均速度的信令条数为权重,对所有单辆车平均速度进行加权平均,即为路段平均速度。

运行状态

在求解出运行速度后,运行状态的判别就显得比较简单了,其关键在于如何确定一个合理的划分标准以及如何验证其准确性。

可按照美国标准与GB同时对得出的运行速度进行划分,得出不同的拥堵等级。

验算的方式有:

1)通过查询该时间段内网上的路况数据进行对比。

2)通过VISSIM仿真,将仿真结果与之进行对比。

仿真步骤为:

a)  设定一条高速公路,路面设计与WH-SY相同。

b)  将高速公路沿线基站以检测器的形式设置在高速公路两侧。

c)  300040005000pcu/h的交通量设定高速公路入口流量。

d)  将检测器捕获的车辆经过的时间导出。

e)  在该时间上人为加一个随机变量因子。

f)  将得出的位置及随机时间戳数据导入到之前的模型中计算中仿真模拟速度。

g)  将该仿真得出的速度按照相同的划分标准进行路段划分,得出仿真状态下的拥堵等级。

h)  将两种拥堵等级进行对比。

 

 

 

 

 

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