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申请/专利权人：北京建筑大学

摘要：本发明的面向行驶周期的细分速度VKT和VHT分布构建方法包括：多源数据集成与匹配；各等级道路宏观交通流基本图模型构建；根据Q＝k*v，带入以上交通流特征参数，推导出各等级道路流量‑速度模型；统计在细分速度区间的VKT和VHT的分布，本发明的面向行驶周期的细分速度VKT和VHT分布构建方法可对细分速度区间的动态VKT、VHT进行快速计算，提高细分速度区间的动态车辆行驶里程测算精度，为构建准确刻画车辆行驶状况的行驶周期提供数据支撑。

主权项：1.一种面向行驶周期的细分速度VKT和VHT分布构建方法，其特征在于：它包括：一、多源数据集成与匹配基于浮动车系统采集各道路类型不同路段上的速度数据和基于远程交通微波传感器RTMS采集各道路类型不同路段上的RTMS流量数据，对速度数据和RTMS流量数据进行集成与匹配；1、将浮动车速度数据和RTMS流量数据集成为具有小时粒度的速度值和流量值浮动车速度值的原始采集的时间间隔为a分钟，利用公式1集成为具有小时粒度的速度值： 式中，j为第j个小时，i为第j个小时内的第i条原始数据记录，Vj为第j小时集成的速度值，vij为第j小时内时间间隔为a分钟的第i条原始速度值；RTMS流量数据的原始采集的时间间隔为b分钟，利用公式2集成为具有小时粒度的流量值： 式中，Qj为第j小时集成的流量值，qij为第j小时内时间间隔为b分钟的第i条原始流量值；2、基于ArcGIS平台将上述的速度值和流量值进行匹配，其步骤如下：a、浮动车速度数据包括：浮动车的速度值和路段编号r，GIS路网数据包括：路段编号r、该路段的车道数和道路长度Lr，基于浮动车速度数据和GIS路网数据，通过路段编号r将浮动车的速度值与GIS路网数据进行匹配；b、基于RTMS流量数据是具有经纬度信息的，通过上述经纬度信息将RTMS流量数据在GIS路网中显示出来，找出该RTMS流量数据在GIS路网中路段编号r，将RTMS流量值与GIS路网数据进行匹配：c、通过路段编号r，将浮动车速度值和RTMS流量数据在GIS路网进行匹配，再通过采集时间，将浮动车速度数据和RTMS流量数据的时间进行匹配，建立一个速度值和流量值的时空匹配数据对；3、选取某个行政区的每种道路类型的至少20个典型断面，每个路段包括一个断面，用公式3计算出上述路段的某个道路类型的每个小时平均速度、平均流量和平均密度进行计算 其中，d为道路类型，P为道路类型d的断面总个数，一个路段包括一个断面，分别为道路类型d的P个断面第j个小时的平均速度、平均流量和平均密度，其中d＝1,2,3,4分别表示道路类型为高速公路、快速路、主干路和次支路；Vjpd为道路类型d第p断面第j小时的集成的速度值，Qjpd为道路类型d的第p个断面第j小时的集成的流量值，得到一天24个小时中每个小时的和二、各道路类型宏观交通流基本图模型构建基于实测交通流的流量、密度和速度关系图的形态和经典交通流模型，选取最优模型进行拟合，构建宏观交通流基本图模型；由于速度和密度之间的散点分布具有单调关系，先确定平均速度和平均密度关系模型的形式，再结合交通流三参数间的关系即流量为速度和密度之积，推导出流量-速度参数之间的关系，以建立各道路类型的宏观交通流基本图模型；基于70％的时空匹配数据对用来进行宏观交通流基本图模型构建，30％的时空匹配数据对用来验证宏观交通流基本图模型的准确性；4、基于VanAerde模型构建高速公路和快速路的宏观交通流基本图模型用步骤3计算出来的至少一周时间的平均流量和平均密度，通过公式4，用VanAerde模型对高速公路和快速路交通流进行拟合， 公式4中，k为交通流密度pcukm；c1，c2，c3为公式中间变量；v为交通流速度kmh；vf为自由流速度kmh；vm为临界速度kmh；kj为阻塞密度pcukm；C为通行能力pcuh，利用某行政区域的高速公路和快速路的上述平均速度和平均流量对，基于最小二乘法对VanAerde模型中交通流特征参数的vf、vm、kj和C进行标定，分别得到高速公路和快速路的vf、vm、kj和C；5、基于Underwood指数模型构建主干路和次支路宏观交通流基本图模型用步骤3计算出来的至少一周时间的平均流量和平均密度，通过公式5，用Underwood指数模型对主干路和次支路交通流进行拟合， 式中，vUnderwood为Underwood模型的速度kmh；k为交通流密度pcukm；km为临界密度pcukm，通过主干路和次支路的上述平均速度和平均流量对，基于最小二乘法对Underwood模型中的交通流特征参数vf和km进行标定，分别得到主干路和次支路的vf和km；三、将以上交通流特征参数代入Q＝k*v，推导出公式6的某个行政区各道路类型流量-速度模型， 式中，Qjrd为道路类型d第r路段第j小时的流量-速度模型推算的流量值，Vjrd为道路类型d第r路段第j小时的集成的速度值；四、统计在细分速度区间的VKT和VHT的分布VKT为车辆行驶里程；VHT为车辆行驶时间；6、在各道路类型中，分别求出各路段编号r的VKT和VHT根据公式7计算各路段在统计时间内每个小时的VKT和VHT， 其中：r为路段编号；VKTjr,VHTjr分别为第r路段第j小时的VKT和VHT值，Qjr为第r路段第j小时的流量值，Lr为第r路段的道路长度，GIS路网给出该道路长度Lr，ηjr为车辆第j小时在第r路段行驶里程占整个道路长度的比例，Tj为第j个小时的车辆行驶时长；7、根据公式8计算各道路类型的VKT和VHT总量 其中，VKTd，VHTd分别为在统计时间内的道路类型d的VKT和VHT总和，VKTjrd，VHTjrd分别为道路类型d第r路段第j小时的VKT和VHT值，道路类型d由多个第r路段组成，将VKTjrd和VHTjrd分别在统计时间内的所有路段进行叠加得到VKTd和VHTd；8、在各道路类型中，将速度细分为若干个速度区间，在上述速度区间内，根据公式9将速度平均分成若干个区间， 其中，Vj为第j小时的交通流速度kmh,n为整数，Vbin为第n个速度区间；在上述统计时间的各细分的速度区间内，根据公式10计算某个道路类型中，在第n个速度区间的VKT和VHT之和： 其中，VKTnd，VHTnd分别表示道路类型d中第n个速度区间的VKT、VHT之和；VKTjrnd，VHTjrnd分别表示在第j小时内，道路类型d的速度区间n内的所有路段的VKT、VHT值，将VKTjrnd和VHTjrnd分别在统计时间、相同速度区间内的所有路段进行叠加得到VKTnd和VHTnd；9、根据公式11计算某个道路类型中，每个速度区间内的VKT或VHT之和占该道路类型VKT或VHT总量的比例 其中，fnd表示在统计时间内，道路类型d的第n个速度区间内的VKT之和占该道路类型VKT总量的比例；lnd表示在统计时间内，道路类型d的第n个速度区间内的VHT之和占该道路类型VHT总量的比例。

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