基于区域道路实况数据的交通行为谱分析方法
基于定点检测器的路段交通状态实时评价方法
基于定点检测器的路段交通状态实时评价
方法
伴随着城市车辆拥堵的不断加剧，如何准确有效地评估路段的实
时交通状态变得异常重要。
近年来，基于定点检测器的路段交通状态
实时评价方法凭借其准确性、可行性迅速得到了发展和普及。
基于定点检测器的路段交通状态实时评价方法，主要采用激光雷
达技术来检测某路段机动车状态，测量路段空间上车辆数量和流量。
激光雷达作为路段实时评价的有效工具，能够实时监测检测的路
段的行程时间、行程空间位置、步态分散以及车辆能见度等信息，通
过设定的模型和算法，可实现路段的实时状态评价。
另外，采用基于定点检测器的路段交通状态实时评价方法，还可
以实现实时反馈和应用，检测感知到的路段交通状况可作为有效的参
考线，搭建实时交通预警机制和车辆缓行机制，确定有效的正向驱动力，以减少车流拥堵现象的发生。
同时，也可以监测机动车行使规则，提供车辆拥堵预警及拥堵线路排查，解决拥堵问题。
综上所述，基于定点检测器的路段交通状态实时评价方法，采用激光雷达技术监测路段的空间上的车流特征，通过数据分析判断路段的瞬间状态，从而实现实时反馈及应用，有助于改善路段的交通状况及拥堵现象。
用于居民区域性交通拥堵分析GIS空间统计学方法
用于居民区域性交通拥堵分析GIS空间统计学方法随着城市化的快速发展，居民区域性交通拥堵问题日益突显。
为了更好地了解交通拥堵的特征和原因，并采取相应的措施来改善交通状况，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）空间统计学方法成为了一种重要的工具。
本文将探讨如何使用GIS空间统计学方法来分析居民区域性交通拥堵。
首先，GIS空间统计学方法可以用来分析居民区域内不同交通拥堵程度的空间分布。
通过收集交通数据，并在地图上进行可视化展示，可以清晰地看到不同区域的交通拥堵情况。
例如，通过热力图的方式可以显示出交通拥堵的热点区域和冷点区域，从而帮助决策者更好地了解哪些区域存在较为严重的交通拥堵问题。
其次，GIS空间统计学方法可以帮助识别影响交通拥堵的关键因素。
通过引入其他的空间和社会经济数据，如道路网络、人口密度、商业区等，可以对交通拥堵的原因进行分析。
通过空间回归分析、空间自相关性分析等方法，可以找出交通拥堵与其他因素的相关性，进而确定影响交通拥堵的主要因素。
例如，分析结果可能显示出道路密度与交通拥堵程度之间存在正相关关系，这说明道路密度越高，交通拥堵越严重。
此外，GIS空间统计学方法还可以用来预测未来的交通拥堵情况。
通过利用历史数据和模型的建立，可以对未来的交通拥堵进行预测。
例如，可以使用时间序列分析、回归分析等方法，基于过去的数据来构建模型，并利用该模型对未来的交通拥堵情况进行预测。
这对交通管理和规划部门来说非常重要，因为他们可以根据预测结果来制定相应的交通政策和规划措施，以应对未来可能出现的交通拥堵问题。
此外，GIS空间统计学方法可以帮助评估不同交通改善措施的效果。
当城市决策者针对某一具体区域采取一系列交通改善措施时，如建设新的道路、优化交通信号灯等，GIS空间统计学方法可以用来评估这些措施的效果。
通过与改善措施前后的数据进行对比分析，可以评估改善措施对交通拥堵的影响。
交通拥堵状况监测及分析
交通拥堵状况监测及分析
概述
本文档旨在介绍交通拥堵状况的监测和分析方法，以帮助城市规划者和交通管理部门有效应对交通拥堵问题。
交通拥堵监测方法
1. 传感器监测：通过在道路上设置传感器，收集车辆数量、速度和流量等数据，实时监测交通状况。
2. GPS数据分析：利用出租车、公交车等车辆上搭载的GPS 设备，收集位置和速度数据，分析交通拥堵情况。
3. 道路摄像头：通过安装在道路上的摄像头，观察道路车流情况和交通状况，进行交通拥堵监测。
交通拥堵分析方法
1. 数据挖掘：利用历史交通数据，通过数据挖掘技术，找出交通拥堵的规律和原因，以及预测未来可能出现的拥堵点。
2. 网络模拟模型：建立交通网络模拟模型，模拟不同情况下的交通流动，分析拥堵的原因和解决方案。
3. 空间分析：通过地理信息系统（GIS）等技术，对交通流动进行空间分析，找出拥堵点和瓶颈位置。
交通拥堵应对措施
1. 优化交通信号：根据交通拥堵情况，调整交通信号的时序，优化交通流动。
2. 建设交通基础设施：增设道路、修建高架桥等，扩大交通通道，缓解交通拥堵。
3. 提供公共交通工具：鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车使用量，降低交通拥堵。
4. 推广交通拥堵信息共享：建立交通拥堵信息共享平台，及时向市民发布交通拥堵情况，引导出行路线选择。
结论
通过监测和分析交通拥堵状况，结合有效的应对措施，可以有效缓解交通拥堵问题，提高城市交通效率。
城市规划者和交通管理部门应加强数据收集和技术应用，以便更好地理解和处理交通拥堵现象。
基于车辆行驶数据的驾驶人行为谱分析方法
Journal o f C om puter A p p lica tio n s计算机应用，2018, 38(7): 1916 - 1922,1928ISSN 1001-9081CODEN JYIIDU2018-07-10文章编号：1001-9081 (2018)07-1916-07 D O I:10.11772/j.issn.1001-9081.2018010090基于车辆行驶数据的驾驶人行为谱分析方法陈镜任U2,吴业福i p,吴冰i’2(1.武汉理工大学计算机科学与技术学院，武汉430063; 2.交通物联网湖北省重点实验室(武汉理工大学)，武汉430063)(*通信作者电子邮箱wuyefti@ whut. edu. cn)摘要:针对我国驾驶人行为谱的研究尚不完善，专业领域内没有相应的行为谱分析工具的问题,提出了一套针 对营运客车的完整的驾驶人驾驶行为谱体系并设计了一套分析工具。
首先，设计并定义了驾驶人行为谱的特征指标 和评价指标；其次，给出了驾驶人行为谱的特征指标分析、计算方法，采用基于马尔可夫链蒙特卡洛采样和离群点剔 除的/f-m e a n s算法对驾驶人的驾驶风格进行分析，采用回归学习对驾驶人的驾驶技能进行分析；然后，设计了基于车 联网、大数据的驾驶人行为谱的基础数据采集和预处理方法；最后，采用J a v a语言、S pring M V C架构开发出驾驶人行 为谱分析工具。
将机器学习中的数据挖掘、数据分析算法与交通安全领域相结合，对完善我国驾驶人行为谱框架体 系具有理论意义，为我国驾驶人行为谱的研究提供了一个科学、定量化分析的工具，对交管部门规范驾驶人驾驶行 为、提高道路安全指数、制定合理的交通安全管理策略具有指导意义。
关键词：驾驶人行为谱;驾驶人行为谱分析工具；车辆行驶数据；车联网；交通安全；大数据中图分类号：TP391.4 文献标志码:ADriver behavior spectrum analysis method based on vehicle driving dataCHEN Jingren1'2, WU Yefu1'2*, WU Bing1'2(1. School o f Computer Science and Technology, Wuhan University o f Technology, Wuhan Hubei430063, China;2. Hubei Key Laboratory o f Transportation Internet o f Things( Wuhan University o f Technology), Wuhan Hubei430063, China)Abstract: Focusing on the issue th a t ou r cou ntry’s d riv e r be havior spectrum research is s till not pe rfect,and there is no corresponding be havioral spectrum analysis too l in the professional fie ld,a set o f com plete d riv e r be havior spectrum system fo r com m ercial m otor veh icle o f passenger tra nspo rt was proposed and an analyzing too l was designed.F irs tly,the cha racte ristic indexes and the eva lu ation indexes o f d riv e r behavior spectrum were designed and d e fin e d.Secondly,the cha racte ristic indexes analysis m ethod and algo rithm o f d riv e r behavior spectrum were given,the im proved K-means a lgo rithm based on M arkov cha in M onte C arlo sam pling and o u tlie r re m oving was used to analyze d riv in g styles o f d riv e rs,and regression lea rn in g was used to analyze d riv in g s k ills o f d riv e rs.Th e n,the basic data a cq u isitio n scheme and preprocessing methods o f d riv e r behavior spectrum based on ca r ne tw orking and b ig data were designed and proposed.F in a lly,Java language and the Spring M V C(M o d e l V ie w C o n tro lle r)architectu re were used to develop the p ro filin g too l o f d riv e r behavior spectrum.Data m in in g and data analysis m ethods in m achine le a rn in g were com bined w ith tra ffic safety,w h ich has th e o re tica l significa nce fo r pe rfectin g the d riv e r behavior spectrum fra m ew ork.I t provides a s c ie n tific and q u a n tita tive analysis too l fo r ou r cou ntry’s d riv e r behavior spectrum analysis w o rk.I t also provides g u id in g significa nce fo r tra ffic management departm ent to standardize thed riv in g behaviors o f d rive rs,im proves the road safety inde x and makes reasonable tra ffic safety management strategies.Key words：d riv e r behavior spectrum;d riv e r behavior spectrum analysis to o l;ve h icle d riv in g data;car n e tw orking;tra ffic safety;b ig data〇引言我国交通事故连年高发，绝大部分与驾驶人自身紧密相 关。
面向智能交通的实时路况信息提取与分析研究
面向智能交通的实时路况信息提取与分析研究现代社会交通的便捷性和普遍性为人们生活带来了很多便利，然而，随着城市出行方式多元化发展以及交通拥堵情况的日益严重，智能交通系统已成为实现精准管理和高效运行的必然需求。
而对于智能交通系统来说，实时路况信息的提取与分析则是其中至关重要的一环。
一、实时路况信息的提取方式实时路况信息一般可通过多个途径和数据源来获取，包括:1.传感器数据：如气象传感器、视频监控传感器、雷达传感器、车辆激光雷达等等，这些设备可以快速采集到道路的实时状态信息;2. 路牌、路标识别：如车道指示线、交通信号灯等，能够获取交通标识信息，从而判断道路流量、速度等;3. 车辆轨迹数据：通过汽车上安装的传感器设备，获取交通流量方向、速度、交通事故等现场数据，协助交通管理部门进行交通管理和预警;4. 社交媒体等：可通过社交平台、微博、微信等途径，获取到公众反映的交通问题和情况。
二、实时路况信息的分析方法路况信息的提取后，通常需要使用一些数据挖掘和分析的方法，来对这些信息进行处理和分析，以下面的方式来进行分析：1. 地理信息系统：利用GIS技术，将采集到的交通信息数据进行地理空间分析和可视化，根据采集到的数据，建立起交通地图，提供给公众或专门部门使用;2. 数据挖掘：对采集到的数据进行分析，提取有价值的信息，如:交通流量、道路流量、车流密度、道路速度等等;3. 预测模型：根据历史数据建立起路况情况预测模型，通过预测的方式，来促进交通流调度;4. 运用智能算法：包括神经网络、机器学习、模糊逻辑等等，利用这些算法模型，能够加强路况信息的分类、识别和预测能力，辅助交通和城市规划等决策。
三、实时路况信息在智能交通中的应用实时路况信息在智能交通中，其应用范围十分广泛，主要包括以下几个方面:1. 交通指挥：利用实时路况信息，进行智能交通指挥，协助交通管理部门进行交通管制、路段关闭、打开事故道路等决策;2. 路况导航：基于实时路况信息和导航算法，为司机提供准确的路况信息，辅助司机选择最佳路径和避免拥堵;3. 交通调度：根据实时路况信息，动态调整交通流量方向和车道划分，提高道路利用率，减少交通拥堵和交通事故的发生率，实现交通流的自动化运转;4. 告警预警：通过实时路况信息分析，能够对交通隐患和风险进行预测，并及时地向公众发布告警信息，提高公众的安全意识和交通意识。
区域交通网络分析方法研究
2、数据收集与分析
通过收集相关数据，包括交通流量、交通事故、道路拥堵情况等，对该城市 目前的交通状况进行分析。同时，收集周边区域的土地利用、人口分布等数据， 以便进行综合分析。
3、建立评价模型
根据实际情况，选择合适的评价模型。例如，可以采用综合评价法、灰色关 联度分析法等。在本案例中，我们采用综合评价法，将各项指标进行加权平均， 得到综合评分。
3、大数据与隐私保护：在充分利用大数据带来的优势的同时，个人隐私保 护问题，研究如何在保证数据安全的前提下进行有效的数据分析。
4、区域交通网络优化与仿真：通过模拟仿真技术，对不同交通规划方案进 行评估和优化，为实际工程建设提供科学依据。
五、结论
本次演示对区域交通网络分析方法进行了系统的研究。现有的研究虽然取得 了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要进一步深化和完善。未来的研究方 向应注重多模式交通网络的分析、智能化预测模型的研究以及大数据与隐私保护 等问题。通过不断探索和实践，相信区域交通网络分析方法将在解决城市交通问 题上发挥更大的作用。
二、方法与技术
1、网络分析：网络分析是区域交通网络分析的基础，包括拓扑结构分析、 连通性分析、最短路径分析等。通过这些分析，可以有效地揭示交通网络的特征 和规律。
2、数据挖掘：数据挖掘技术可以帮助我们从海量的交通数据中提取有价值 的信息，如交通流量、车速、道路状况等，进而为交通预测和优化提供支持。
四、未来展望
随着科技的不断发展，区域交通网络分析方法将迎来更多的发展机遇。未来 研究方向可以包括以下几个方面：
1、多模式交通网络分析：将城市公交、地铁、自行车等不同交通模式纳入 一个统一的网络进行分析，以更好地评估交通需求和优化资源配置。
2、智能化预测模型：结合深度学习和强化学习等技术，建立更加精准和自 适应的交通预测模型，以应对日益复杂的交通动态变化。
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用本文以道路驾驶行为的统计分析方法和技术作为研究目标，以安全驾驶心理学理论与研究成果作为指导，应用心理学的相关原理、方法与技术，分析研究人们驾驶道路车辆时的行为特点。
首先通过介绍人们在驾驶道路车辆时常见的错误认知，包括对行车环境的错误判断与盲目驾驶行为等进行分析，其次针对人们在不同行为阶段下的驾驶道路车辆特点进行研究，总结出主要的驾驶行为表现形式，并提出预防与减少这些错误驾驶行为的方法与技术，以期望能够通过本文的研究使交通事故降低，保障人们生命安全。
该文共有五个部分组成：第一部分是绪论，主要介绍本文的研究背景及意义、国内外研究现状、研究方法以及本文的创新点。
第二部分是本论，主要是对影响人们驾驶道路车辆时的各种因素进行分析研究，包括人们的错误认知及其驾驶行为，道路的基本情况，环境特征对人们驾驶行为的影响以及道路环境的交通心理因素等。
第三部分是正文，主要是对人们在驾驶道路车辆时的各种驾驶行为进行分析研究，从而得出各类型驾驶行为发生概率以及频繁程度。
具体来说，本章节将按照驾驶行为的主观性、客观性两大维度划分驾驶者所犯的错误，然后再根据不同的错误属于对驾驶员做出合理化建议。
最后，还会给出实际中可供参考的处罚措施。
第四部分是结束语，主要探讨了如何才能更好地开展道路驾驶行为谱与统计分析工作，希望能够引起政府管理机构、企业或社会公众对此问题的重视。
第五部分，即本文的研究结论，主要阐述了本文的研究结论，也就是本文的核心思想，希望读者能够借鉴本文的研究成果，运用到日常的道路驾驶活动当中去。
本文的研究结论主要有以下几点： 1.道路驾驶行为存在着多样性; 2.驾驶行为受多种因素影响;3.驾驶行为容易被忽略; 4.驾驶行为需要改善。
由上面的研究结论我们可以看出，驾驶行为谱与统计分析工作的顺利完成离不开每位司机自身的努力，但同时也依赖于科学手段的辅助。
只有掌握科学的数据采集方法，加强监督检查制度，才能让道路驾驶行为谱与统计分析工作落到实处，真正服务于民。
交通轨迹数据分析与应用研究
交通轨迹数据分析与应用研究一、引言随着智慧城市建设的发展，交通轨迹数据分析和应用越来越受到关注。
交通轨迹数据是通过GPS信号、车载传感器等技术获得的关于交通工具在空间和时间上的运动信息。
利用这些数据，我们可以在交通运输、城市规划、公共安全、商业等领域提供更为精准的决策。
本文将从交通轨迹数据的特征分析、数据处理方法、应用研究以及未来发展趋势等方面，探讨交通轨迹数据分析与应用的相关问题。
二、交通轨迹数据的特征分析1. 空间维度特征交通轨迹数据主要包括经度、纬度、高程等空间位置信息。
在城市道路网络中，行驶路径往往是连续、不规则的，同时也存在着堵塞、限制、障碍和环路等问题。
因此，研究交通轨迹数据的空间维度特征是非常重要的。
2. 时间维度特征交通轨迹数据还包括时间戳信息，描述了每个点的采集时间。
根据这些信息，我们可以推算出车辆的速度、停留时间以及行驶时间等关键时空特征。
3. 属性维度特征交通轨迹数据还包含车辆ID、速度、加速度、方向、分类等属性维度特征。
这些属性信息可以帮助我们对车辆的运动和行驶状态进行精细化分析。
三、数据处理方法1. 轨迹切分和过滤交通轨迹数据处理的第一步是轨迹切分和过滤。
利用时间戳信息，我们可以将轨迹按照一定时间间隔切分为许多小段，过滤掉异常数据和噪声数据。
2. 轨迹压缩为了提高数据效率和可读性，我们还需要进行轨迹压缩。
轨迹压缩可以采用多种算法，例如道格拉斯-普克算法、Ramer-Douglas-Peucker算法等。
3. 轨迹聚类轨迹聚类是对轨迹数据进行分类的一种常用方法。
我们可以利用聚类算法，将轨迹分成不同的群体，从而获得更加精细和准确的运动特征和状态信息。
四、交通轨迹数据的应用研究1. 交通运输领域在交通运输领域中，交通轨迹数据可以帮助交通管理部门进行交通拥堵分析、路况评估和交通规划。
同时还可以为出租车、快递配送等行业提供优化路线、提高效率的服务。
2. 城市规划领域利用交通轨迹数据，可以分析城市的出行模式、交通流量分布、人口密度等数据，为城市规划提供科学依据。
智能交通系统中的数据分析方法使用方法
智能交通系统中的数据分析方法使用方法近年来，随着智能交通系统的迅猛发展，大量的交通数据被积累和储存。
这些数据对于提升交通管理效能、优化交通资源配置以及改善出行体验具有重要意义。
在智能交通系统中，数据分析方法的使用成为了关键因素之一，在提升智能交通系统性能和服务质量方面起到了重要作用。
本文将介绍智能交通系统中常用的数据分析方法，并探讨其使用方法。
一、数据采集与处理智能交通系统中的数据分析过程始于数据采集与处理。
数据采集可通过多种方式实现，如道路监控摄像头、传感器、移动应用程序等，这些设备可以采集交通流量、车速、车辆轨迹、停车信息等各种交通相关数据。
数据采集设备应被合理布局与布设，以确保采集到的数据具有较高的准确性和全面性。
数据处理是数据分析的前提环节。
数据处理涉及数据清洗、数据转换和数据存储等多个步骤。
数据清洗用于去除数据中的干扰和不完整的部分，确保数据的质量。
数据转换则是指将原始数据转化为结构化的形式，以便进行进一步的分析。
数据存储是为了方便后续数据分析的使用和共享，这可以包括使用数据库或云存储等方式来保存数据。
二、交通数据分析方法1. 轨迹分析轨迹分析是智能交通系统中常用的数据分析方法之一。
通过分析车辆的轨迹数据，可以获得车辆的行驶路线、速度、停留时间等信息。
在交通流量预测、交通管理和路径规划等方面具有重要应用价值。
轨迹分析方法涉及到轨迹表示和轨迹挖掘两个主要方面。
轨迹表示是将轨迹数据转换为计算机可处理的形式，通常使用空间数据结构，如线段、点集等表示。
轨迹挖掘是通过对轨迹数据的分析和挖掘，提取出有用的信息和知识，如频繁轨迹、轨迹聚类等。
这些信息可以用于交通行为分析、交通拥堵识别、异常事件检测等方面。
2. 流量预测流量预测是指通过对历史交通数据进行分析，预测未来的交通流量趋势。
流量预测在交通管理、交通规划和交通出行预测等方面具有重要作用。
常用的流量预测方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
如何进行道路交通事故现场测绘与数据分析
如何进行道路交通事故现场测绘与数据分析道路交通事故是在日常生活中不可避免的事件，而对于交通事故的现场测绘与数据分析是非常重要的。
本文将探讨如何进行道路交通事故现场测绘与数据分析，并提供一些实用的方法和技巧。
首先，进行道路交通事故现场测绘时，需要用到测量工具和技术。
在现场测绘之前，我们需要准备一些必要的工具，如测量仪器、测绘工具等。
同时，还需要了解一些相关的测量技术，如使用测量仪器进行测距、测角等操作。
在现场测绘时，应该精确测量现场各个关键点的坐标位置，包括车辆的位置、行人的位置、交通信号灯等。
通过测量得到的数据，可以帮助我们更好地分析事故的发生原因和责任。
其次，进行道路交通事故数据分析时，我们需要使用一些统计分析方法和工具。
首先，我们可以对事故数据进行整理和分类，分析事故的类型、时间、地点等信息。
通过对数据的分类和整理，可以帮助我们发现事故的规律和趋势。
同时，我们还可以使用一些常见的统计分析方法，如频数分析、比例分析等，对事故数据进行统计和分析。
通过统计分析，可以更加深入地了解事故的发生机理和原因，并采取相应的措施来预防和减少交通事故的发生。
在进行道路交通事故现场测绘与数据分析时，还需要注意一些细节和技巧。
首先，现场测绘时要注意保持现场的完整性和真实性，不要破坏现场物证和蛛丝马迹。
其次，数据分析时要保持客观和科学的态度，不要有主观偏见和武断的判断。
同时，还要善于利用现代科技手段，如使用计算机辅助分析工具、三维重建技术等，来提高测绘和分析的效率和准确性。
在道路交通事故现场测绘与数据分析中，还需要加强多方合作和交流。
现场测绘和数据分析往往需要不同专业的人员协同合作，如交通、测绘、法医等领域的专家。
他们可以共同分析和判断事故的发生原因和责任，并提出相应的建议和措施。
此外，还可以通过与相关部门和机构的交流和合作，共享数据和经验，提高整体分析和解决问题的能力。
最后，要始终关注道路交通事故现场测绘与数据分析的实际应用。
智能交通系统中的交通数据分析技术讲解(四)
智能交通系统中的交通数据分析技术讲解近年来，随着城市化进程的加速推进，交通拥堵问题日益凸显，给人们的出行带来了许多不便。
为了解决这一难题，智能交通系统逐渐成为城市发展的重要利器。
而在智能交通系统中，交通数据分析技术的应用则发挥着关键作用，本文将对其进行深入探讨。
一、交通数据采集与处理首先，要建立一个高效的交通数据分析系统，就需要进行交通数据的采集与处理。
常见的数据采集手段包括传感器、摄像头、卫星定位等。
这些设备能够实时记录车辆行驶的位置、速度、密度等信息，为后续的数据分析提供了基础。
然而，海量的数据会给传输和处理带来巨大的挑战。
大数据技术应运而生，通过数据压缩和分布式处理等手段，使得海量数据能够高效地被采集和整理。
同时，对数据的隐私和安全性也需要高度关注，确保数据在传输和储存过程中不被泄露或篡改。
二、交通数据分析方法交通数据分析技术的关键是对海量数据进行精确高效的处理，以提供给决策者有效的交通管理方案。
以下是几种常见的交通数据分析方法。
1. 基于统计的数据分析方法：这种方法主要通过对交通数据进行统计分析，寻找数据之间的联系和规律。
例如，通过对交通流量的时空分布进行统计，可以预测未来的交通拥堵情况，从而引导出行者选择合适的交通方式或路线。
2. 机器学习的数据分析方法：机器学习是一种基于大数据的分析方法，通过对历史数据的学习和模型的训练，使计算机可以自动地识别和预测交通情况。
例如，可以通过机器学习模型准确地判断某个地区的交通流量峰值时段，提前做好交通配套措施。
3. 模拟仿真的数据分析方法：这种方法通过构建交通仿真模型，模拟真实的交通环境，以观察不同因素对交通流量、拥堵等的影响程度。
通过这种方法，可以为决策者提供交通规划和道路设计的参考依据。
三、交通数据分析技术的应用交通数据分析技术在实际应用中具有广泛的前景，可以在不同层面和领域发挥作用。
首先，交通数据分析技术可以帮助交通管理部门实时监测和调度交通流量。
城市交通管理中的数据分析应用
城市交通管理中的数据分析应用在城市交通管理中，数据分析的应用已经成为一种不可或缺的工具。
通过对交通数据的收集、整理和分析，交通部门可以更好地了解交通状况、预测未来趋势，并且制定相应的管理措施。
本文将探讨城市交通管理中数据分析的应用，并且介绍一些常见的数据分析方法。
一、交通数据的收集与整理在进行交通数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
这些数据包括但不限于交通流量、速度、拥堵时长、交通事故、公交车站点、地铁站点等。
这些数据可以通过安装在道路上的交通监控摄像头、传感器、GPS设备等来获取。
交通管理部门也可以与其他部门、企业以及第三方合作，获取更多的交通数据。
收集到的交通数据往往是海量的、杂乱的，需要进行适当的整理和清洗。
只有经过整理之后的数据才能被用于分析。
常见的整理方法包括数据去重、数据合并、数据格式转换等。
二、交通状况分析交通数据分析的一个重要应用是对城市交通状况进行分析。
通过对交通流量和速度等数据的统计和分析，可以获得不同时段、不同路段的交通状况。
这些数据可以用于评估交通拥堵程度、确定交通高峰时段、发现交通瓶颈等。
交通管理部门可以根据这些数据，制定合理的交通管理措施，如调整交通信号灯时长、修改路口规划等，以优化城市交通流动。
三、交通事故预测数据分析的另一个应用是交通事故的预测。
通过对历史交通事故数据的分析，可以发现一些潜在的交通事故风险因素。
比如，某个路段在特定的时段容易发生事故，或者某些天气条件下事故率较高等。
交通管理部门可以根据这些数据，采取相应的措施，如增加交通巡逻力度、加强交通安全宣传等，以减少交通事故的发生。
四、公共交通优化数据分析还可以用于公共交通的优化。
通过对公交车站点、地铁站点等数据的分析，可以确定公共交通的优化方案。
比如，根据乘客需求和流量，调整公交车线路和班次；利用地铁出入口的分布情况，确定新的地铁线路规划等。
这些优化方案可以提高公共交通的效率，减少乘客等待时间，同时也能减少私家车的使用，缓解城市交通压力。
大数据分析师如何进行智能交通分析
大数据分析师如何进行智能交通分析智能交通分析是指利用大数据技术对交通系统中所产生的海量数据进行收集、存储、处理和分析，从而获取有关交通流量、拥堵状况、交通事故等方面的深入洞察和预测。
作为一名大数据分析师，需要掌握一定的技术和方法，才能进行有效的智能交通分析。
本文将从数据收集、处理和分析三个方面来介绍大数据分析师进行智能交通分析的方法与技巧。
一、数据收集在进行智能交通分析之前，首先需要收集相关的交通数据。
大数据分析师可以通过以下几种方式进行数据收集：1.传感器数据：智能交通系统中的传感器能够实时采集车辆行驶速度、车流量等相关信息，分析师可以通过获取这些传感器数据来进行分析。
2.视频监控数据：利用交通摄像头拍摄的视频数据能够提供交通流量、车辆类型等详细信息。
可以利用计算机视觉技术对视频数据进行处理和分析。
3.移动设备数据：通过手机定位、GPS等移动设备数据，可以获取到交通参与者的实时位置信息，从而了解道路拥堵情况和交通流动性。
二、数据处理数据处理是指将收集到的大数据进行清洗、整理和转换，以便进行后续的分析。
大数据分析师可以采用以下方法来处理数据：1.数据清洗：将收集到的数据进行筛选和去噪，排除掉错误的、重复的或无效的数据。
比如，可以排除停驶的车辆或数据采集中出现的异常情况。
2.数据整合：将来自不同传感器、设备或来源的数据进行整合处理，统一格式和标准。
确保不同数据源之间的一致性和可比性。
3.数据转换：将原始数据进行转换和规范化，以适应不同的分析需求和模型。
比如，将车辆的位置数据转换为轨迹数据，或将时间数据转换为交通流量等。
三、数据分析数据分析是智能交通分析的核心环节，可以利用各类分析方法和模型挖掘数据背后的规律和信息，为交通管理和决策提供有力支持。
下面介绍几种常见的数据分析方法：1.时空分析：通过对时间和空间数据的分析，可以揭示交通拥堵的时段和区域，为交通管理者提供相应的干预措施。
2.预测模型：利用历史数据和机器学习算法，可以建立预测模型，对未来交通流量、拥堵情况等进行预测，并制定相应的交通调控策略。
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用引言：研究交通事故统计特征，建立科学的数据挖掘算法模型，能有效预测交通事故发生。
本文在参考国内外对行为谱及统计分析方法的研究成果的基础上，介绍一种新型的交通事故研究方法——行为谱与统计分析方法。
行为谱是指各种个体或行为对交通事故的贡献率，也就是“该种行为的道路交通事故贡献率”，它可以将交通安全研究拓宽到关注个体的微观行为过程中，更加真实的揭示出个体之间存在的行为差异，通过不同人群的行为分析，建立数学模型，将交通事故风险管理落到实处。
1.研究背景随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，城市化进程日益加快，汽车保有量大幅增加，交通流量增长迅猛，交通事故频繁发生，严重威胁公共安全。
国内外学者普遍认为，交通事故的危害极大，交通安全的重点问题包括行人和非机动车的交通违章行为以及交通运输安全性。
交通事故的危险源主要有：路网环境因素（地形地貌、视距、气象）；交通规则执行情况（驾驶员遵守交通规则的意识）；交通设施完善性（硬件、软件）；交通安全文化氛围（法律法规宣传力度、媒体宣传、交通安全知识教育等）。
基于行为科学的分析方法在人群行为、事件结构、社会环境等方面的广泛应用，被越来越多地应用于交通事故预防领域。
交通事故统计分析是预防交通事故的重要手段，而建立行为谱与统计分析方法对深入了解交通事故具有十分重要的意义。
2.研究内容2.1国内外研究现状交通事故数据的挖掘一直都是交通工程领域最活跃的研究课题之一，其根本原因在于交通事故发生的随机性与复杂性。
随着交通管理系统和车辆电子控制系统在我国的推广使用，交通事故相关数据的挖掘呈现爆炸式增长。
研究表明，当前交通事故统计数据的挖掘分析还很薄弱，对事故过程中交通参与者之间的行为和交通安全意识、交通工程技术影响等方面的数据挖掘尚未开始。
行为谱的概念早在20世纪60年代已被提出，但由于当时交通安全行为研究缺乏数据和定量分析，所以只对人们行为方面的差异进行了研究，没有涉及到整个交通系统的安全性分析。
如何使用测绘技术进行道路交通量分析和拥堵监测
如何使用测绘技术进行道路交通量分析和拥堵监测道路交通量分析和拥堵监测是测绘技术在交通领域中的重要应用之一。
本文将从测绘技术的应用原理、数据采集方法以及数据分析与拥堵监测等方面展开讨论，为读者揭开如何利用测绘技术进行道路交通量分析和拥堵监测的奥秘。
一、测绘技术的应用原理测绘技术在道路交通量分析和拥堵监测中的应用，主要依赖于遥感技术、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）等工具。
通过遥感技术可以获取到高分辨率的卫星影像、航空影像以及地面监测图片等信息，进而帮助测绘工作者对交通数据进行可视化处理。
而GIS技术则能够对这些数据进行空间分析和统计分析，进一步揭示出道路交通状况的分布规律。
GPS技术则提供了精确的位置信息，可以对车辆和行人等移动对象进行实时监测，从而了解拥堵情况。
二、数据采集方法1. 遥感影像获取借助遥感技术，我们可以从卫星或航空平台获取到全景、高分辨率的道路和交通影像，甚至还能够获得不同时段的影像。
这些影像能够反映道路交通的实时状态，有利于对道路拥堵情况进行监测和分析。
2. 车辆定位数据利用GPS技术，可以获取车辆移动的实时信息，如车辆位置、速度和行驶路径等。
通过对这些数据进行整合和分析，可以得出不同时间段和区域的交通量状况，从而为道路规划和交通管理提供科学依据。
3. 视频监控数据在道路交通监测中，监控摄像头是一种常用手段。
通过视频监控数据，可以实时观测道路交通的情况，包括交通流量、车辆速度和道路拥堵程度等。
利用图像处理和计算机视觉技术，可以对监控画面进行自动分析，快速准确地提取出关键信息。
三、数据分析与拥堵监测1. 交通流量分析通过测绘技术获取的交通数据，可以进行交通流量分析。
通过统计和分析不同时间段和区域的交通量，可以揭示出道路的高峰时段和拥堵情况。
同时，还可以利用GIS技术将交通数据与地图数据进行整合，形成交通流量热力图，直观地展示道路交通量的空间分布。
2. 道路拥堵监测结合GPS数据和视频监控数据，可以实时监测道路的拥堵情况。
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用
道路驾驶行为谱与统计分析方法及其应用自行车和汽车在现代社会的主导地位已不成议的，在这种情况下，保护行人、司机和乘客的安全和秩序变得尤为重要。
驾驶行为学是一门研究如何提高驾驶安全和秩序程度的科学。
从行为学的角度来看，驾驶行为可以被定义为指司机在驾驶系统中的行为，包括司机把握行车环境的技能、注意力水平、机动等级水平等。
驾驶行为谱是一种系统性、科学性的行为研究方法，它旨在把司机的驾驶行为定义为一个结构化的系统，描述司机在实际行车过程中的认知、情绪、动作、动机等行为模式。
它提供了一种可以确定司机行为及其结果的研究方法，也可以作为改善司机行为以及识别司机行为对驾驶安全影响的重要依据。
驾驶行为谱的建立主要包括以下几个方面：环境参数的设定、驾驶行为的观察定义和正负反馈机制的设置。
环境参数的设定是指根据各种实际情况，确定司机在行车过程中面对的各种具体环境，如道路状况、城市交通流量等。
在此基础上，驾驶行为可以进一步被观察定义，包括司机的空间行为、时间行为、社会行为等。
此外，驾驶行为的积极或消极反馈机制也是衡量驾驶安全水平的重要因素之一。
在实际应用中，驾驶行为谱能够有效地改善司机的行为表现，培养完善的驾驶规范，促进更安全的行车。
驾驶行为谱可以作为认知能力与技能表现相结合的参考指标，进而检验某些特定行为是否存在明显差异，以及如何优化这些行为。
另外，当司机发生交通事故时，驾驶行为谱也可以作为判断司机行为异常程度的参考，以便告知司机更加安全恰当地操作汽车。
本论文旨在深入探讨驾驶行为谱与统计分析方法及其应用。
首先，介绍了驾驶行为的定义，以及驾驶行为谱的构建需要考虑的因素，同时论述了环境参数、驾驶行为观察定义和正负反馈机制的设置等有助于驾驶安全的重要方面。
其次，分析了驾驶行为谱在实际应用中的作用，提出了相关的建议和改进措施，以期有效提高行车安全。
最后，介绍了目前研究驾驶行为谱的主要方法，以及如何运用驾驶行为谱来分析不同场景下的驾驶行为，以期能够更好地帮助司机提升和改善驾驶能力。
现代交通调查技术方法及实例分析
现代交通调查技术方法及实例分析
一、现代交通调查技术方法
1、信息采集技术
信息采集技术是现代交通调查技术中的基本方法，其包括自动记录车辆设备（ARD）、雷达技术、感应视频监控系统（IPS）和卫星定位系统（GPS）等设备，可实现对交通流量的实时监测、统计分析、安全控制等功能。
ARD是一种在路段每车辆单独安装的记录设备，可自动检测车辆通过时间和速度，并将车辆信息实时传送到交通控制中心，用于采集交通流量的实时、准确的数据，可作为调查交通状况的基础数据。
雷达技术可以准确检测到总体车辆速度、平均行驶时间、行驶里程、驾驶行为分析、驾驶类型等，也可以用来监测交通流量，从而为调查交通状况和控制提供重要信息。
IPS系统可以实现实时监测和录像技术，可以用来采集和分析交通流量，例如，可以测量交通流量的前后重叠率、车辆行驶速度、车辆分布及车辆种类等，可探寻和把握交通状况的发展趋势，为解决交通拥堵提供重要参考。
GPS能够准确记录车辆定位位置，可以在一定范围内检测路面上的车辆行为，反映车辆的速度、行程时长和路段行驶距离等，与传统路况调查技术不同。
基于区域道路实况数据的交通行为谱分析方法
ISSN 1001-9081 3-10 http: / / www． joca． cn
文章编号： 1001-9081（ 2019） 03-0907-06
Key words: traffic behavior spectrum; analysis tool of traffic behavior spectrum; regional road live data; traffic behavior characteristic; multi-data fusion
( 1． College of Computer Science and Technology， Wuhan University of Technology， Wuhan Hubei 430063， China; 2． Hubei Key Laboratory of Transportation Internet of Things ( Wuhan University of Technology) ， Wuhan Hubei 430063， China)
表3天气分类t8h3weatherclassification天气分类描述好a由b差c晴天凡是有晴的情况优先级最低雨天凡是有雨的情况优先级最高雾天凡是有雾的情况优先级中间表4道路条件分类tab4roadconditionclassification道路条件分类描述好a由b差c直线纵坡竖曲线平曲线山区直线平原区直线接平曲线平衄线与纵坡组合平曲线与竖曲线组合其他山区表5交通环境分类tab5tia佑cenvironmentclassification23交通安全分析算法及步骤区域交通的安全性通过交通安全指数反映利用多数据融合的交通风险指数模型计算特定时段5min内通过道路截面的车辆总体交通风险指数纵向碰撞风险和横向碰撞风险其计算过程如下
大数据分析师如何进行智能交通分析
大数据分析师如何进行智能交通分析随着人口的增长和城市化的加速，交通拥堵成为了现代城市面临的一个重要问题。
为了解决这一问题，智能交通分析在过去十年迅速发展。
大数据分析师在智能交通分析中扮演着关键角色。
本文将介绍大数据分析师如何进行智能交通分析。
1. 数据收集在进行智能交通分析之前，大数据分析师首先需要收集各种与交通相关的数据。
这些数据包括但不限于流量数据、交通信号数据、车辆定位数据以及其他与交通运行相关的数据。
数据的准确性和全面性对于分析的结果至关重要。
2. 数据清洗和处理得到原始数据之后，大数据分析师需要进行数据清洗和处理。
这一步骤包括去除噪声、填充缺失值、解决数据不一致性等。
清洗和处理后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析提供了可靠的基础。
3. 数据探索和可视化在进行智能交通分析之前，大数据分析师需要对数据进行探索和可视化。
通过数据探索，分析师可以对数据进行初步了解，发现数据中的规律和趋势。
可视化是将数据以图表、统计图等形式呈现，便于分析师和其他相关人员理解数据中的信息。
4. 交通流量分析交通流量是智能交通分析的核心内容之一。
大数据分析师可以通过对交通流量的分析，了解不同时间段、不同区域的交通流量情况，以及交通拥堵的原因和形成机制。
通过这些分析结果，可以为城市规划、交通管理等决策提供科学依据。
5. 基于位置的分析大数据分析师还可以通过对位置数据的分析，了解道路网络的承载能力、交通节点的瓶颈等信息。
基于位置的分析可以为优化路网布局、规划新的道路等提供参考建议。
6. 交通预测与优化通过对历史数据的分析，大数据分析师可以构建交通预测模型，根据历史数据预测未来的交通情况。
这些预测结果可以帮助交通管理者制定合理的交通调度方案，优化交通运行效率。
7. 数据安全和隐私保护在进行智能交通分析时，保护数据安全和隐私是至关重要的。
大数据分析师应该制定相关的数据隐私政策，确保所使用的数据符合相关法规，并采取适当的措施防止数据泄露和滥用。
现代交通调查技术方法及实例分析
现代交通调查技术方法及实例分析
1. 车辆统计与调查：通过在交通路段安装车辆识别设备，如电子车牌识别、红外线传感器等，可以实时记录车辆数量、车速、车型等信息，从而快速了解交通流量和交通状况。
例如，可以通过这些设备获得某个交通节点每天的车辆通行量和高峰期的交通流量，以便进行合理的交通规划。
2. GPS轨迹分析：通过分析GPS轨迹数据，可以获得车辆行驶路线、速度、停留位置等信息。
这些数据可以用于分析交通拥堵热点、司机行为习惯等问题。
例如，可以通过GPS轨迹数据了解某个道路的通行时间、车辆停留时间，进而评估交通状况的改善效果。
3. 乘客行为分析：通过在公共交通工具上安装摄像头或传感器，可以实时监测乘客上下车和站内活动情况。
通过分析这些数据，可以获取乘客数量、分布情况、换乘行为等信息。
例如，可以通过监测公交车上的乘客数量和分布情况，优化公交线路的设置和调整车辆的发车频率。
4. 移动应用调查：通过移动应用收集用户的出行数据，如乘坐时间、起终点等信息，可以了解用户的出行偏好和需求。
例如，通过移动应用收集用户的出行数据，了解用户对不同交通工具的选择和出行目的，以优化城市出行的服务和设施。
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基于区域道路实况数据的交通行为谱分析方法作者：黄丰雨吴业福陈镜任吴冰来源：《计算机应用》2019年第03期摘要：针对国内外有关交通行为谱研究的特征指标和评价指标不完善，且不能定量分析等问题，设计并定义了相应的特征指标和评价指标以建立完整的、能够定量化的分析区域交通行为数据的交通行为谱体系。
首先基于交通行为特征，采用改进的层次分析法（AHP）对交通秩序类型进行了分类;其次采用多数据融合的实时系统集成（RTSI）算法对某路段交通安全性进行综合评判。
最后开发了交通行为谱分析工具，该工具能根据交通实况数据计算区域路段的交通安全指数，较为完备地分析该路段内的交通行为。
关键词：交通行为谱;交通行为谱分析工具;区域道路实况数据;交通行为特征;多数据融合中图分类号： TP391.4文献标志码：A文章编号：1001-9081（2019）03-0907-06Abstract： Aiming at the problem that the characteristic and evaluation indexes for reasearch of traffic behavior spectrum are incompleted both at home and abroad and quantitative analysis cannot be performed in the research， the corresponding characteristic and evaluation indexes were defined to establish a complete traffic behavior spectrum system with quantitative analysis of regional traffic behavior data. Firstly， based on the characteristics of traffic behavior， an improved Analytic Hierarchy Process （AHP） was used to classify the traffic order types. Secondly， Real-Time System Integration （RTSI） algorithm with multi-data fusion was used to comprehensively evaluate the traffic safety of a certain road. Finally， a traffic behavior spectrum analysis tool was developed， calculating traffic safety index of a road section according to the traffic live data， and analyzing traffic behavior in the section more completely.Key words： traffic behavior spectrum; analysis tool of traffic behavior spectrum; regional road live data; traffic behavior characteristic; multi-data fusion0 引言我国汽车数量逐年上升，交通安全管理面临巨大的挑战。
为更好地提高人们的出行效率，提高人们的交通安全意识，根据实时路况进行交通安全预警，国家科技部、公安部、交通运输部组织实施了“国家道路科技行动计划（二期）”，以有效预防道路交通事故的发生、减少交通事故伤亡和损失。
交通行为由交通秩序和交通环境两部分构成。
现有的交通秩序评价指标主要包括车辆行驶速度、出行时间延误等[1]。
利用层次综合判断模型分析各项指标之间的联系，进而判定交通秩序的好坏[2]。
通过交通环境对交通安全的影响[3]，计算交叉口的交通运行能力和交通安全指数。
在构建交通行为谱体系前，需要进行数据采集和交通安全评价。
在数据采集方面，王坤峰等[4]提出了一种基于多特征融合的视觉交通数据采集的方法。
该方法在图像上配置多个虚拟环路（检测区域），通过识别像素变化来采集车辆数据。
Yu等[5]提出了基于无线传感器网络（Wireless Sensor Network， WSN）和浮動车辆技术的混合交通信息采集与通信算法，解决了数据包传递延迟长、延迟抖动大的问题。
Luo等[6]提出压缩数据采集（Compressed Data Gathering， CDG）方法，该方法可以降低通信成本，保持传感器数据保真度。
在交通安全评价研究方面：郭礼照等[7]构建了层次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）和模糊综合评价法有机结合的评价模型，建立了相应的评价指标体系。
Wen等[8]利用模糊理论建立模糊综合评价模型，建立了交通安全评价指标体系。
李金花等[9]将微观仿真与交通冲突分析技术相结合，建立基于微观仿真的城市交叉口间接交通安全评价模型，确立城市交叉口交通安全评价流程。
罗强等[10]利用层次分析法，依次选取相应的二级和三级评价指标，进而建立城市道路交通安全评价的综合体系;然后基于此评价体系利用模糊算法建立城市交通状况的评价模型。
以上研究能够反映某路段、某时段的部分交通行为，但不全面。
本文所基于的课题提出了交通行为谱这一概念。
交通行为谱是全面记录区域交通的特征表现及其内在规律的数据体系，全面记录了交通参与者在交通过程中的共性特征，可以动态地分析相关的交通状况信息。
本研究就交通行为谱体系结构的评价方法和对应的应用分析工具展开研究，基于驾驶信息和卡口过车信息的基础数据，通过对基础数据信息的提炼分析，从中得出区域交通行为的内在规律。
通过深入研究交通行为特征指标和分析软件工具，客观评价交通行为类型，为交通行为谱分析系统提供有效的理论和工具支持。
1 交通行为谱指标设计1.1 交通行为特征指标交通行为谱通过对区域交通行为进行实时监测，从中提取出评价区域交通行为的特征参数。
交通行为谱体系结构如图1所示。
区域交通安全直接受交通秩序和交通环境的影响。
衡量道路交通秩序的好坏，与道路的车流量密度、车辆的违章情况以及车辆行驶速度等因素有关。
交通环境与道路上的交通指示牌、道路天气以及道路线形等因素有关。
从交通的特点出发，本研究将交通秩序主要分为好（A）、中（B）、差（C）三种类型，将交通环境分为好（a）、差（b）两种类型。
综合交通秩序、交通环境两者，将区域交通行为谱的描述指标及其安全等级规划如表1所示。
这些描述指标的表现如下：1）交通秩序好交通环境好（Aa）：超速的车辆比例低，交通违章率低，路段平均车速较高，低于限速比例的车辆少，交通环境良好，总体上此路段为行车安全路段。
建议：保持当前交通状态。
2）交通秩序好交通环境差（Ab）：超速的车辆比例低，交通违章率低，路段平均车速较高，车速差小，低于限速比例的车辆少，交通环境较差，总体上此路段行车较为安全。
建议：保持当前交通状态，需关注恶劣天气变化引起的交通状态改变。
3）交通秩序中交通环境好（Ba）：超速车辆及交通违章率适中，车速差较小，部分车辆车速低于限速比例，但交通环境良好，总体上此路段为行车较安全路段。
建议：加强交通管理，降低超速比例。
4）交通秩序中交通环境差（Bb）：超速的车辆及交通违章率适中，车速差较小，部分车辆车速会低于限速比例，加之，交通环境较差，总体上此路段行车较为危险。
建议：加强交通管理，采用可变信息板引导行车速度。
5）交通秩序差交通环境好（Ca）：超速的车辆及交通违章率较高，车辆车速低于限速的比例较高，超车现象较多，但交通环境良好，总体上此路段行车较为危险。
建议：加强执法力度，严惩违法行为。
6）交通秩序差交通环境差（Cb）：超速的车辆及交通违章率较高，车辆车速低于限速的比例较高，超车现象较多，加之，交通环境较差，总体上此路段行车很危险。
建议：加强现场执勤和执法力度，严惩违法行为。
1.2 交通行为评价指标交通行为一般根据道路车辆行驶速度、违章次数以及行车间距等因素来评判。
交通行为每5min计算一次，以下指标都是5min内采集的数据。
交通事故的产生往往与驾驶人超速的违章行为紧密相关，因此，交通行为中的违章率可由超速车辆比例来反映：其中：N0为5min内经过的车辆数，N>120%为5min内超过限速20%的车辆数，一般城市道路限速为60km/h，Α为超速车辆比例。
一般而言，在道路行驶时，在不超速的情况下，车辆行驶速度越大，车头时距越大，道路交通秩序越好，因此用路段平均车速和车头时距不足占比两个因素作为交通行为的评价指标，即：其中：vi表示车辆的行驶速度，N0为5min内经过的车辆数，V为平均车速，tn表示第n 车经过道路某一断面的时间，tn-1表示第n-1 辆车（即车辆n的前车，同一车道）经过道路某一断面的时间;N<2.5表示在限定时间段内，通过道路某一断面的、车头时距低于2.5s的车辆数，表示车头时距小于2.5s的车辆比例。
车辆在行驶过程中，如果车速过低，会降低卡口的效率甚至造成交通拥堵，严重影响卡口的交通秩序，因此将低速行驶作为交通秩序的评价指标，即：其中：Nles表示在5min内低速行驶的车辆数，N0表示在5min内经过的车辆的总和，B 表示低于限速车辆的比例，将车速低于40km/h的车辆定位低速行驶车辆。
2 交通行為谱特征指标计算2.1 交通秩序分析算法及步骤交通秩序由交通秩序评价指标决定，首先构造交通秩序分类层次模型，对各个交通秩序评价指标进行两两比较的运算分析;然后计算交通秩序分类层次模型中各个交通秩序评价指标的权重，综合各项评价指标的运算分析结果，将权重乘以各项指标运算结果得到最终交通秩序结果。
流程如下：步骤1 首先建立交通秩序分类层次结构模型，如图2所示。
步骤2 采用1-9标度法对交通秩序评价指标两两比较运算，将超速车辆比例（A1）、路段平均车速（A2）、低于限速车辆比例（A3）及车头时距不足占比（A4）两两对比，得到对应的判断矩阵D如下：步骤3 为保证交通秩序层次分类模型的一致性，对交通秩序分类单排序进行一致性检测。
一致性指标CI定义如下：其中：λmax为矩阵D的最大特征值，n为矩阵D的阶数即为4。
计算矩阵D的特征值，计算得到最大特征值λmax为4.0429，代入式（8）中得到一致性指标CI为0.0143，查表可得判断矩阵平均随机性一致性指标RI为0.9，随机一致性比率的定义如下：将CI和RI的值代入式（6）中，计算得到CR为0.0158<0.1，可以证明交通秩序分类单排序结果具有良好的一致性。