【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及出行数据识别领域，尤其涉及一种基于数据模型的道路交通流量获取方法。
技术介绍
1、基于出行数据识别道路交通流量，可以进一步获得城市路网流量在时间、空间上的差异性特征，对于交通研究及交通规划、治理的政策措施制定具有重要意义。
2、现阶段，以交通出行数据为基础，获得路段流量主要通过固定检测器或交通仿真模型等实现。固定检测器因成本问题，无法大规模应用覆盖城市每个路段。交通仿真模型依据最短路法等理论方法，将任意od之间的出行分配到路网中的不同路径、不同路段上，进而实现路段流量的获取。但是基于现有交通仿真模型的方法，一方面,路径分配的方法是理论方法而并非真实的出行路径，真实出行过程更多样化、更复杂多变，且往往有若干个可能的选择，理论路径与真实出行路径之间往往有较大的偏差；另一方面，静态交通模型只能够获得特定时间段粒度的出行路径分配以及相应的路段流量，而实际情况中，车辆行驶到不同路段的时间都是不同的，是随着时间推移的，静态模型不能实现精准的车流经过特定路段的时间的识别；而动态模型无法因为庞大的计算量，无法将应对超大城市的细小网格数量，只能退而求其次使用交通小区或者对部分区域进行建模仿真，造成od的空间精度下降。最后，模型的搭建需要耗费大量的时间、精力，进行参数的调教等工作，操作周期长，对模型师技术要求高。
3、因而，需要一种技术方法，来实现更贴近真实交通出行特征、覆盖城市所有道路的、时间粒度和空间粒度更精细的道路交通流量的推算。
技术实现思路
1、鉴于上述
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，所述获取方法包括：
3、将城市空间划分为等边城市格网，将道路网与城市格网叠加，获得格网化道路网；
4、基于城市全天24小时运行的，具有一定时间规模和空间规模的浮动车数据，识别任意两个城市格网od间所有实际出行路径覆盖的所有道路路段、以及浮动车经过任意路段的时间；
5、建立数据模型，计算任意城市格网od间的出行车辆在特定的时间切片分配到特定路段的概率；
6、基于手机信令数据及调查数据获取任意城市格网od之间的小汽车的实际出行总量，计算任意城市格网od在特定时间切片分配到特定路段的流量；
7、对特定路段上所有城市格网od分配的流量求和，获得各路段在特定时间切片的总流量。
8、可选的，所述格网化道路网与所述城市格网的识别方法包括：
9、以特定粒度格网切分城市空间，将城市道路网与格网进行空间上的叠加，让相应的道路节点、路段落到相应的格网内。
10、可选的，所述识别任意两个城市格网od间所有实际出行路径覆盖的所有道路路段、以及浮动车经过任意路段的时间具体包括：
11、以城市路网运行的浮动车数据为基础，所使用浮动车数据需要具有相应时间、空间规模，基于所提出技术获得相应模型结果；
12、对于任意两个格网ox和dy，其中x＝1,2,…w；y＝1,2,…w；w为城市格网总数，基于浮动车数据，识别所有从格网ox出发、到达格网dy的实际出行其中为从格网ox到格网dy的浮动车出行总量，以及每一次出行所采用的出行路径其中为从格网ox到格网dy浮动车出行所使用路径总数；
13、基于道路网，进一步提取从格网ox到格网dy所有出行路径经过的所有道路路段linki，其中为浮动车经过路段总数；
14、提取浮动车各次出行经过每一条道路路段linki的时间
15、以此类推，识别城市空间任意城市格网od间出行所覆盖的所有道路路段,以及浮动车经过任意路段的时间。
16、可选的，所述建立数据模型具体包括：
17、将全天24小时划分为特定时间切片t1、t2、…tj…tq，q为一天中的时间切片总数；
18、所有从格网ox出发、到达格网dy的浮动车出行总量为其中经过linki的出行总量为浮动车在时间切片tj经过linki的出行总量为则，浮动车从格网ox到格网dy的出行，在时间切片tj经过linki的概率为：
19、
20、可选的，所述计算任意城市格网od在特定时间切片分配到特定路段的流量具体包括：
21、基于手机信令数据及调查数据，识别从格网ox出发、到达格网dy的小汽车出行总量
22、基于数据模型，计算从格网ox出发、到达格网dy的所有出行在时间切片tj经过linki的概率，乘以小汽车出行总量即为从格网ox到格网dy为在特定时间切片、特定路段上的流量：
23、
24、可选的，所述对特定路段上所有城市格网od分配的流量求和，获得各路段在特定时间切片的总流量具体包括：
25、在时间切片ti，对所有经过路段linki的城市格网od在linki上产生的流量求和：
26、
27、得到城市路网中任意路段linki在任意时间切片tj时的总流量。
28、本专利技术提供的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，所述获取方法包括：将城市空间划分为等边城市格网，将道路网与城市格网叠加，获得格网化道路网；基于城市全天24小时运行的，具有一定时间规模和空间规模的浮动车数据，识别任意两个城市格网od间所有实际出行路径覆盖的所有道路路段、以及浮动车经过任意路段的时间；建立数据模型，计算任意城市格网od间的出行车辆在特定的时间切片分配到特定路段的概率；基于手机信令数据及调查数据获取任意城市格网od之间的小汽车的实际出行总量，计算任意城市格网od在特定时间切片分配到特定路段的流量；对特定路段上所有城市格网od分配的流量求和，获得各路段在特定时间切片的总流量。能够识别随着时间推移、交通流在路径上不同路段的分布情况，能够获得更精准时间下的路段流量。
29、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述获取方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述格网化道路网与所述城市格网的识别方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述识别任意两个城市格网OD间所有实际出行路径覆盖的所有道路路段、以及浮动车经过任意路段的时间具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述建立数据模型具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述计算任意城市格网OD在特定时间切片分配到特定路段的流量具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述对特定路段上所有城市格网OD分配的流量求和，获得各路段在特定时间切片的总流量具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述获取方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述格网化道路网与所述城市格网的识别方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据模型的道路交通流量获取方法，其特征在于，所述识别任意两个城市格网od间所有实际出行路径覆盖的所有道路路段、以及浮动车经过任意路段的时间具体包括：
4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵祥，雷方舒，温慧敏，孙建平，张建波，朱珊，
申请(专利权)人：北京交通发展研究院，
类型：发明
国别省市：
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