城市道路交通流预测系统研究

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城市道路交通流预测系统研究*

李瑞敏1马宏亮2陆化普1郭敏3

(清华大学交通研究所1北京100084)(清华大学土木工程系2北京100084)

(北京市公安局公安交通管理局3北京100037)

摘要城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构中的4个核心功能服务器:数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。提出了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。经过实施检验,所提系统结构与技术方案具有良好的可行性。

关键词交通流预测;系统结构;功能模块;数据流

中图分类号:U491文献标志码:A DOI:10.3963/j.ISSN167424861.2010.01.001

随着智能交通系统的逐步发展,智能交通管理系统和先进的旅行者信息系统在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用,而城市道路交通流的实时预测是上述2个系统的重要基础,因此,近年来其关注程度日益增加。

欧盟在其CAPIT ALS plus项目中选择了巴黎、罗马、马德里等城市作为示范城市,将交通预测工具的开发作为其中的重要内容[1]。英国在其未来10a IT S项目T raffic England中开发了交通预测的功能,可以给出主要道路未来时段的预测参数[2]。德国Bavarian州政府发起的Bayern Online的项目开发了BayernInfo的网站,其主要功能之一就是为出行者提供长、中、短期的交通流预测信息,采用了1个名为/ASDA2FOT O0的交通模型[3]。美国有一些州、市正在研究和建立交通预测系统[4],如佛罗里达州奥兰多市在I-4州际高速公路上[5]。国内学者对交通流短期预测模型进行了一定的研究,但目前尚无成功的应用案例[628],本文结合实际实施需求对城市道路交通流预测系统进行研究,并提出了实施方案,实施结果表明本方案具有良好的可行性。

1需求分析

城市道路交通流预测系统是城市智能交通系统的重要组成部分,亦是城市道路交通管理工作的重要辅助决策支持工具,系统建设的需求主要包括如下方面:

1.1功能需求

1)能够集成城市现有和未来安装的各类检测器的信息和数据。

2)能够实现对城市道路网络交通流状态的实时预测以及交通状况中长期预测。

3)可以对城市道路交通综合态势进行在线综合评价、非常态交通状态预警与交通拥挤识别等。

4)能够对路口、路段、区域的道路交通服务水平给出实时评价,为道路交通管理决策提供支持。

5)能够实现与其他系统的进一步集成,为其他系统提供预测数据。

1.2性能需求

1)实时性。对事务的响应时间一般在5s以内,对于大量的交通流数据统计应该在30s以内。

2)可靠性。系统具有双机热备的基本功能,具有良好系统安全功能。在高负荷情况下,能够实现降级模式,满足50%的可访问率。

3)可扩展性。系统应具有灵活的接口功能,

收稿日期:2009203217修回日期:2009211220

*国家高技术研发局计划(863计划)(批准号:2007AA112233)、北京市科委绿色通道项目(批准号:D07020601400705)资助作者简介:李瑞敏(1979),博士.研究方向:交通信息与控制.E2mail:lrm in@

可以增加新的交通流检测系统的数据或给未来其他有需求的系统提供预测数据。

2 系统结构设计

2.1 逻辑结构

根据系统需求分析及现有基础设备和数据情况,本系统的逻辑结构如图1

所示。

图1 系统逻辑结构图

系统主要包括3层:

1)基础数据层。为交通流预测系统提供多源异构数据来源,主要包括城市现有交通检测系

统,如交通信号控制系统、旅行时间检测系统、微波交通流检测系统、浮动车检测数据等。

2)数据处理及计算层。该层是交通流预测系统核心部分,主要由如下几部分构成:¹数据融合,完成对基础数据层多源异构数据的融合处理,为综合数据库提供实时、可靠、较为准确的检测数据;º综合数据库,处理和存储交通流预测系统所需要的各类数据,包括检测到的数据和预测数据以及各类统计分析结果;»模型库,主要存储交通流预测模型;¼知识库,主要存储交通流状态模式识别所产生的交通流时空关联关系,为预测提供基础参数配置;½GIS 平台,为交通流预测系统提供GIS 平台显示所需要的各类空间数据及空间属性数据。

数据处理及计算层的最主要成果就是各粒度、各步长的多类交通流参数的预测值。

3)应用层。主要包括交通流预测系统所支撑的各类应用系统,包括VMS 信息发布系统、个性化出行路径规划、诱导系统,交通管理辅助决策支持系统等。

2.2 物理结构

物理结构如图2所示。在物理结构中,最主要的是实现系统核心功能的4个服务器,各服务器的主要功能如下

:

图2 系统物理结构

1)数据库服务器。数据库服务器主要运行着支持交通流预测系统的综合数据库,其功能主要包括:¹从交管局现有的数据中心获取原始数据,进行数据融合,转化成满足预测系统要求的规范化的基础数据,存储到系统的综合数据库中;º存储实现预测预报系统各项功能所需要的所有基础、过程以及成果性的交通流特性数据;»响应其他3个服务器对交通流特性数据的读取、写入、更新等请求。

2)计算服务器。计算服务器主要实时运行着交通流预测系统的各类预测模型,其功能包括:¹从数据库服务器提取交通流特性基础数据,据此进行交通流预测、路网动态服务水平评价、拥挤评价、交通事件预警等核心功能相关的计算任务,并将计算结果传输到数据服务器进行存储;º响应来自Web应用服务器的针对各项计算任务的逻辑控制指令,按照请求修改各种配置信息,从而改变计算逻辑;»响应来自Web服务器的计算任务指令,执行响应的计算任务,并将计算结果传输给Web服务器。

3)GIS服务器。主要功能为:¹存储支持预测预报系统所有功能表现所需要的城市路网GIS 数据;º响应来自Web服务器及应用服务器的请求,将请求解析为相应的GIS数据需求和交通流特性数据需求,通过数据服务器获取交通流特性数据,将其与GIS数据进行综合处理,得到可视化信息,并将其传输给Web服务器;»响应来自Web服务器的GIS信息修改指令,按照要求修改GIS信息。

4)Web应用服务器。用于响应来自网络上其他终端的网页浏览请求,将用户请求解析为对GIS数据、交通流特性数据以及计算功能的需求,分别对其他3台服务器发出请求,并接收相应的返回信息,对其进行综合处理,形成返回给浏览器用户的页面信息。

该系统通过GUI(graphical user interface)对外提供服务的基本形式为:用户通过各种终端访问Web服务器,通过面向浏览器的各项操作,向Web服务器发出请求,而Web服务器将用户请求解析为对自身及其他3台服务器的请求,依次分发并接收相应的返回信息,再将这些信息进行综合处理,形成返回给用户的页面信息。

预测系统第2种提供服务的主要形式为向其他应用系统提供预测结果:根据其他系统的需求,预测系统将预测结果的数据在存入本系统综合数据库的同时传送给其他有需求的系统,或者其他系统定时访问预测系统的数据库来获取实时预测数据,再由其他系统根据需求进行预测数据的2次处理及应用。

3功能设计

3.1系统主要功能

1)数据融合及综合数据平台。建立面向城市不同检测系统的数据融合模型及方法,对多个检测系统的异构数据进行多层次的融合处理,并将处理后的数据存储在系统综合数据平台中。

2)道路交通流预测及模型更新。此功能为本系统的核心功能,主要是基于综合数据平台,利用交通流预测模型进行实时交通流预测,给出各个交通流参数的预测值,包括流量、速度、占有率、旅行时间等,预测步长为5、15、30min。

本系统中的预测模型采用的是组合模型与非参数回归相结合的方式。基于历史数据、实时数据、空间关联数据等,组合模型通过傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型3个子模型来进行预测,并且通过随预测误差实时更新的权重系数将三者结合起来提供预测值。同时再进一步与非参数回归模型融合,并提供最终的预测值。

交通流预测模型具有随着系统的实施不断更新的能力,预测模型中的修正系数在系统实施过程中根据预测精度的变化及道路交通流状态的变化而不断修正,最终不断提高预测精度和模型的适应性。

3)交通状态分析与评估功能。通过编辑交通状态评价指标,进行交通状态等级评价,可以对城市道路交通流状态按照路段、路口、区域等不同层面进行分析与评估,同时可以对道路交通拥堵状态进行分析,利用检测及预测数据,可以对道路交通事件进行评估与判断。

4)交通信息服务。该系统所产生的交通状态评估结果以及交通流预测预报的信息可以提供给其他城市道路交通管理系统,以及其他有需要的单位或用户。同时亦可提供给信息发布系统用以向公众发布信息。

5)城市道路交通流趋势分析。利用系统存储的大量交通流数据,可以从时空两方面掌握城市道路交通流的变化趋势,分析不同区域、路口、路段间道路交通流的相关性,以及城市不同区域、

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