基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法
阅读：253发布：2021-03-27
专利汇可以提供基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，首先获取待评估路段各对比时期的车检器速度流量数据，利用速度流量关系曲线，确定积分的上下限；并且将积分总区间划分为多个小区间段进行处理，同时以各区间段数据量占总数量的占比作为各区间积分值的权重，获得各自的交通运行状态表征值，最后通过对比分析表征值来判断相对优劣，并获得定量分析结果。实现对交通运行状态定性及定量的对比分析，从交通运行状态的整体平均效果来综合反映路段同比时期的运行效率。利用参与对比分析的各条速度—流量关系曲线的上下 位置 关系及其各自的变化趋势来直观地定性反映各自交通运行状态的相对优劣；实际可操作性强，简单易行，容易理解。，下面是基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法专利的具体信息内容。
1.基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取待评估路段各对比时期的车检器数据，并将数据规范性地存储于数据表中，所述数据表中的数据项包括各车道的速度、流量；
S2：对获取的车检器数据进行数据预处理，并对各车道数据分别处理，同时将处理后的数据规范性地存储于数据表中；所述数据预处理包括两大部分：将车检器车流量转换为标准车车流量，以及剔除异常数据；
S3：利用经过数据预处理后的路段实际车检器速度和流量数据，实施待评估路段不同时期速度—流量关系曲线的拟合；采用如下二次曲线的形式来拟合路段的实际速度—流量关系：
2
V＝AQ+BQ+C
式中：V表示速度；Q表示流量；A、B、C为回归系数；
S4：确定对道路交通运行状态评估的分析方式，如果进行定性分析，则可根据曲线的位置关系及其各自的变化趋势给出定性分析结果，并结束道路交通运行状态评估过程；如果进行定量分析，转至步骤S5实施定量分析；
S5：所述定量分析利用获得的速度—流量关系曲线，根据有效的数据范围，确定积分的上下限；并且将整个流量积分总区间划分为多个小区间段进行处理，采用积分运算获得定量分析结果。
2.根据权利要求1所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述步骤S5中的定量分析具体步骤如下：
S51：根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定整个流量区间内的积分总区间；
S52：按一定的组距将积分总区间划分为多个小区间段，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值；
S53：对各曲线的数据样本进行统计分析，确定各自每个分区间段内数据量占样本总数的比例pi，并以比例pi作为各区间段积分值的权重；比例pi按以下公式进行计算：
式中，N0为路段某个对比时期速度—流量曲线样本总数；ni为路段某个对比时期曲线各分区间段内的样本数据量；
S54：针对路段不同时期的曲线，对上述划分的多个区间段沿曲线分别实施积分运算，获得各区间段内的交通运行状态表征值或相互间的交通运行状态相对表征值，按以下公式定义两个指标来表征：
(1)交通运行状态差异表征值ΔS＝S2-S1；
(2)交通运行状态相对差异比率
其中，S1、S2分别表示各曲线在一定流量区间内对应的交通运行状态表征值；采用在一定流量区间内沿曲线对流量进行积分实施定量测算，其定量测算采用以下公式：
式中，Qb1表示对比时期1在一定流量区间内的积分上限值；Qa1表示对比时期1在一定流量区间内的积分下限值；A1表示对比时期1的速度—流量关系式二次项系数；B1表示对比时期1的速度—流量关系式一次项系数；C1表示对比时期1的速度—流量关系式常数项；
Qb2表示对比时期2在一定流量区间内的积分上限值；Qa2表示对比时期2在一定流量区间内的积分下限值；A2表示对比时期2的速度—流量关系式二次项系数；B2表示对比时期2的速度—流量关系式一次项系数；C2表示对比时期2的速度—流量关系式常数项；
S55：对路段不同时期的曲线，利用各自的比例pi对各区间段的交通运行状态相关定量表征值加权计算，获得待评估路段不同时期各自速度—流量关系曲线对应的交通运行状态相关表征值或相互间的交通运行状态相对表征值(S1、S2、ΔS、ΔO)；按以下方式给出定量分析结果：
(1)根据积分算式和比例pi计算得到各曲线对应的交通运行状态相关表征值，所述交通运行状态相关表征值包括不同时期的交通运行状态表征值S1、S2、交通运行状态差异表征值ΔS以及交通运行状态相对差异比率ΔO；交通运行状态相关表征值S1、S2、ΔS和ΔO按如下方式计算：
1)若各曲线的积分总区间不同，即有各分区间段不相同，则不可直接求取ΔSi和ΔOi，即各分区间内的交通运行状态差异表征值、相对差异比率，需要先求取各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)，再利用各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)求取ΔS和ΔO；
式中：Qb1(i)、Qa1(i)、p1(i)分别表示对比时期1曲线第i个分区间的积分上限值、积分下限值、样本数据量占比；Qb2(i)、Qa2(i)、p2(i)分别表示对比时期2曲线第i个分区间的积分上限值、积分下限值、样本数据量占比；S1(i)和S2(i)分别表示各对比时期曲线第i个分区间段的交通运行状态表征值；n1表示对比时期1曲线积分总区间包含的分区间段数量；n2表示对比时期2曲线积分总区间包含的分区间段数量；
2)若各曲线的积分总区间相同，即有各分区间段相同，则有：
式中，ΔSi表示各分区间内的交通运行状态差异表征值；ΔOi表示各分区间内的交通运行状态相对差异比率；n表示各曲线的积分总区间包含的分区间段数量，此时各曲线的分区间段数相同；其他参数含义类似上述；
(2)根据ΔS或ΔO与“0”的关系，判别路段不同时期交通运行状态的相对好坏，并给出定量分析结果(ΔS或ΔO)；判别方法如下：
A.若ΔS＞0或ΔO＞0，则表示路段在时期2的交通运行状态优于时期1，且提升值为ΔS或相对提升ΔO；
B.若ΔS＜0或ΔO＜0，则表示路段在时期2的交通运行状态差于时期1，且负提升值为ΔS或相对提升ΔO；
C.若ΔS＝0或ΔO＝0，则表示路段在时期2的交通运行状态与时期1基本相当；此时，需要进一步做定性判别，若曲线基本完全重合，则说明对比的两个时期的交通运行状态基本相当；若曲线不完全重合，而存在交叉且不能区分哪条曲线更多地位于上方时，则通过曲线的平缓程度来判断，曲线更平缓，表示在流量增加时速度降低更缓，该时期的交通运行更平稳，即交通运行状态相对略好；
(3)若选择了多个车道对比分析，则按上述步骤完成各车道的定量分析后，求取各车道定量分析结果ΔS或ΔO的均值。
3.根据权利要求1所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述步骤S2中的车检器车流量转换为标准车车流量按以下公式进行：
式中，Q为换算后的标准车车流量；qi为第i种车型的流量值；wi为第i种车型的换算系数；m为车型数量。
4.根据权利要求1所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述步骤S2中的剔除异常数据按以下公式进行：
S21：根据速度、流量的实际有效性按以下方式剔除明显错误的数据，具体如下：
对以下几类情况的数据进行剔除：
剔除速度大于0，但流量等于0的数据；
剔除速度等于0，但流量大于0的数据；
S22：利用车检器速度数据的均值和标准差来做异常数据的剔除处理，具体规则如下：
1)如果存在 则为有效数据，不予剔除；
2)如果存在 或者 则判定vi所对应的该条数据为异常数据，应予
剔除；其中，3σ为筛选标准，表示获取实测的路段车检器数据中的速度正态分布三倍均方差；为待分析时段内的车检器速度数据均值，标准差为σv，实际车检器速度值为vi。
5.根据权利要求1所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述步骤S51中的积分总区间按以下步骤来确定：
S511：确定积分总区间的上限，对用于拟合各曲线的样本数据分别进行统计分析，获取流量最大值，作为整个流量区间的上限值；
S512：确定积分总区间的下限，具体如下：
记路段最高限速为V0，速度为纵轴，从纵轴上的最高限速V0处，作直线V＝V0；利用最高限速来辅助确定积分下限；
当直线V＝V0与待分析的两条曲线在低流量区域均相交时，则积分总区间的下限为最高限速V0；
当直线V＝V0在待分析的两条曲线的上方时，则积分下限值按以下方式设定：获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
当直线V＝V0与两条曲线均相交，若曲线上的相交点处于低流量处，则取各自的交点所对应的流量值作为积分下限值；若所设定的下限值欠合理，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
当直线V＝V0在低流量区域只与某一条曲线相交，则取该点流量值与Q0的均值作为积分下限值；
当直线V＝V0在低流量区域位于两条曲线下方或均未相交时，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
当按上述方法确定的积分下限值处没有实际数据点，则判断该积分下限值是否大于Q0，若判断结果为“大于”，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值；
否则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；若积分下限值为Q0时也没有实际数据点，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值。
6.根据权利要求5所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述在不同的时期各自速度—流量关系曲线对应的积分总区间采用将整个流量区间分段处理的方式进行计算，具体如下：
1)若不需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，则各对比时期曲线积分的总区间不同，根据权利要求5中所述方法求取各曲线的积分总区间；
[Qa(i),Qb(i)]；
其中，i＝1、2...，表示不同时期的曲线积分总区间，即对比时期i的曲线积分区间；
2)若需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，即各对比时期曲线积分取同一积分总区间；获得各曲线对应的区间，选择各区间较小下限值作为积分总区间的下限，选择较大上限值作为积分总区间的上限，将各曲线的积分总区间取为同一积分总区间，所述同一积分总区间[Qa,Qb]的确定规则为：
A.若Qa1≥Qa2，且有Qa1≤Qa2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb2]；
B.若Qa1＞Qa2，且有Qb1＞Qb2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb1]；
C.若Qa1＜Qa2，且有Qb1＜Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb2]；
D.若Qa1≤Qa2，且有Qb1≥Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb1]。
7.根据权利要求6所述的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，其特征在于：所述积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或[Qa,Qb])按以下步骤进行确定分区间的上下限：
按一定的组距m将各曲线积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或同一积分总区间[Qa,Qb])划分为n个小分区间段，每一个小分区间段以各区间的起止点作为各自的积分上下限值，具体如下：
1)若各曲线积分总区间不是取同一区间，则各自划分的分积分区间如下：
[Qa(i),Qa(i)+m]；
[Qa(i)+m,Qa(i)+2m]；
[Qa(i)+2m,Qa(i)+3m]；
……；
[Qa(i)+(n-2)m,Qa(i)+(n-1)m]；
[Qa(i)+(n-1)m,Qb(i)]；
其中，i＝1、2...，表示上述所分区间对应不同时期的曲线i，即上述所分区间为对比时期i曲线积分的各分积分区间段；
2)若各曲线积分总区间取用同一区间[Qa,Qb]，则划分的分积分区间如下：
[Qa,Qa+m]；
[Qa+m,Qa+2m]；
[Qa+2m,Qa+3m]；
……；
[Qa+(n-2)m,Qa+(n-1)m]；
[Qa+(n-1)m,Qb]。
基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法
技术领域
[0001] 本发明涉及交通运行状态分析领域，特别涉及一种道路交通运行状态评估方法。
背景技术
[0002] 随着经济的飞速发展，城市交通和高速公路的运行规模越来越大，交通的运行状况对于城市整体运行效率的影响程度也日益突出，但当前交通存在很多问题，如交通拥堵情况越来越严重，交通环境日益恶化，交通道路利用不合理等，这需要在积极发展交通运行状态监控系统的同时，建立交通运行状况分析评价方法，此外，路段交通运行状况的分析评价是有效管理和运营道路、充分发挥其潜力的关键，科学有效的评价交通运行状况可为运营管理部门提供分析、管理、决策的方法和依据，有助于提高路段运营管理水平和服务水平。
[0003] 当前对道路交通运行状况的评价，均是基于反映道路交通运行效率的多个方面设计评价指标来表征运行状况，常用的评价指标如：交通量、饱和度、瞬时速度、平均行驶速度、平均行程速度、交通密度、车头时距和车头间距、占有率、平均行程时间、平均行程延误、路段拥挤系数或者拥挤度等。并且，多数研究是通过单个指标值或基于综合评价方法的多指标综合评价，来对比分析路段不同时期的交通运行状况。但这样相对繁琐，而且略显不够直观。
[0004] 因此需要一种能综合反映路段同比时期的运行效率的状态评估方法。
发明内容
[0005] 有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法。
[0006] 本发明的目的是这样实现的：
[0007] 本发明提供的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，包括以下步骤：
[0008] S1：获取待评估路段各对比时期的车检器数据，并将数据规范性地存储于数据表中，所述数据表中的数据项包括各车道的速度、流量；
[0009] S2：对获取的车检器进行数据预处理，并对各车道数据分别处理，同时将处理后的数据规范性地存储于数据表中；所述数据预处理包括两大部分：将车检器车流量转换为标准车车流量，以及剔除异常数据；
[0010] S3：利用经过数据预处理后的路段实际车检器速度和流量数据，实施待评估路段不同时期速度—流量关系曲线的拟合；采用如下二次曲线的形式来拟合路段的实际速度—流量关系：
[0011] V＝AQ2+BQ+C
[0012] 式中：V表示速度；Q表示流量；A、B、C为回归系数；
[0013] S4：确定对道路交通运行状态评估的分析方式，如果进行定性分析，则可根据曲线的位置关系及其各自的变化趋势给出定性分析结果，并结束道路交通运行状态评估过程；如果进行定量分析，转至步骤S5实施定量分析；
[0014] S5：所述定量分析利用获得的速度—流量关系曲线，根据有效的数据范围，确定积分的上下限；并且将整个流量积分总区间划分为多个小区间段进行处理，采用积分运算获得定量分析结果。
[0015] 进一步，所述步骤S5中的定量分析具体步骤如下：
[0016] S51：根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定整个流量区间内的积分总区间；
[0017] S52：按一定的组距将积分总区间划分为多个小区间段，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值；
[0018] S53：对各曲线的数据样本进行统计分析，确定各自每个分区间段内数据量占样本总数的比例pi，并以比例pi作为各区间段积分值的权重；
[0019] S54：针对路段不同时期的曲线，对上述划分的多个区间段沿曲线分别实施积分运算，获得各区间段内的交通运行状态表征值或相互间的交通运行状态相对表征值，按以下公式定义两个指标来表征：
[0020] (1)交通运行状态差异表征值ΔS＝S2-S1；
[0021] (2)交通运行状态相对差异比率
[0022] 其中，S1、S2分别表示各曲线在一定流量区间内对应的交通运行状态表征值；采用在一定流量区间内沿曲线对流量进行积分实施定量测算，其定量测算采用以下公式：
[0023]
[0024]
[0025] 式中，Qb1表示对比时期1在一定流量区间内的积分上限值；Qa1表示对比时期1在一定流量区间内的积分下限值；A1表示对比时期1的速度—流量关系式二次项系数；B1表示对比时期1的速度—流量关系式一次项系数；C1表示对比时期1的速度—流量关系式常数项；Qb2表示对比时期2在一定流量区间内的积分上限值；Qa2表示对比时期2在一定流量区间内的积分下限值；A2表示对比时期2的速度—流量关系式二次项系数；B2表示对比时期2的速度—流量关系式一次项系数；C2表示对比时期2的速度—流量关系式常数项；
[0026] S55：对路段不同时期的曲线，利用各自的比例pi对各区间段的交通运行状态相关定量表征值加权计算，获得待评估路段不同时期各自速度—流量关系曲线对应的交通运行状态相关表征值或相互间的交通运行状态相对表征值(S1、S2、ΔS、ΔO)；按以下方式给出定量分析结果：
[0027] (1)根据积分算式和比例pi计算得到各曲线对应的交通运行状态相关表征值，所述交通运行状态相关表征值包括不同时期的交通运行状态表征值S1、S2、交通运行状态差异表征值ΔS以及交通运行状态相对差异比率ΔO；
[0028] (2)根据ΔS或ΔO与“0”的关系，判别路段不同时期交通运行状态的相对好坏，并给出定量分析结果；
[0029] (3)若选择了多个车道对比分析，则按上述步骤完成各车道的定量分析后，求取各车道定量分析结果ΔS或ΔO的均值。
[0030] 进一步，所述步骤S2中的车检器车流量转换为标准车车流量按以下公式进行：
[0031]
[0032] 式中，Q为换算后的标准车车流量；qi为第i种车型的流量值；wi为第i种车型的换算系数；m为车型数量。
[0033] 进一步，所述步骤S2中的剔除异常数据按以下步骤进行：
[0035] 对以下几类情况的数据进行剔除：
[0036] 剔除速度大于0，但流量等于0的数据；
[0037] 剔除速度等于0，但流量大于0的数据；
[0038] S22：利用车检器速度数据的均值和标准差来做异常数据的剔除处理，具体规则如下：
[0039] 1)如果存在 则为有效数据，不予剔除；
[0040] 2)如果存在 或者 则判定vi所对应的该条数据为异常数据，应予剔除；其中，3σ为筛选标准，表示获取实测的路段车检器数据中的速度正态分布三倍均方差；为待分析时段内的车检器速度数据均值，标准差为σv，实际车检器速度值为vi。
[0041] 进一步，所述步骤S51中的积分总区间按以下步骤来确定：
[0042] S511：确定积分总区间的上限，对用于拟合各曲线的样本数据分别进行统计分析，获取流量最大值，作为整个流量区间的上限值；
[0043] S512：确定积分总区间的下限，具体如下：
[0044] 记路段最高限速为V0，速度为纵轴，从纵轴上的最高限速V0处，作直线V＝V0；利用最高限速来辅助确定积分下限；
[0045] 当直线V＝V0与待分析的两条曲线在低流量区域均相交时，则积分总区间的下限为最高限速V0；
[0046] 当直线V＝V0在待分析的两条曲线的上方时，则积分下限值按以下方式设定：获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0047] 当直线V＝V0与两条曲线均相交，若曲线上的相交点处于低流量处，则取各自的交点所对应的流量值作为积分下限值；若所设定的下限值欠合理，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0048] 当直线V＝V0在低流量区域只与某一条曲线相交，则取该点流量值与Q0的均值作为积分下限值；
[0049] 当直线V＝V0在低流量区域位于两条曲线下方或均未相交时，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0050] 当按上述方法确定的积分下限值处没有实际数据点，则判断该积分下限值是否大于Q0，若判断结果为“大于”，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值；
[0051] 否则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；若积分下限值为Q0时也没有实际数据点，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值。
[0052] 进一步，所述在不同的时期各自速度—流量关系曲线对应的积分总区间采用将整个流量区间分段处理的方式进行计算，具体如下：
[0053] 1)若不需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，则各对比时期曲线积分的总区间不同，根据步骤S51中所述方法求取各曲线的积分总区间。
[0054] [Qa(i),Qb(i)]；
[0055] 其中，i＝1、2…，表示不同时期的曲线积分总区间，即对比时期i的曲线积分区间。
[0056] 2)若需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，即各对比时期曲线积分取同一积分总区间。获得各曲线对应的区间，选择各区间较小下限值作为积分总区间的下限，选择较大上限值作为积分总区间的上限，将各曲线的积分总区间取为同一积分总区间，所述同一积分总区间[Qa,Qb]的确定规则为：
[0057] A.若Qa1≥Qa2，且有Qa1≤Qa2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb2]；
[0058] B.若Qa1＞Qa2，且有Qb1＞Qb2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb1]；
[0059] C.若Qa1＜Qa2，且有Qb1＜Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb2]；
[0060] D.若Qa1≤Qa2，且有Qb1≥Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb1]。
[0061] 进一步，所述积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或[Qa,Qb])按以下步骤进行确定分区间的上下限：
[0062] 按一定的组距m将各曲线积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或同一积分总区间[Qa,Qb])划分为n个小分区间段，每一个小分区间段以各区间的起止点作为各自的积分上下限值，具体如下：
[0063] 1)若各曲线积分总区间不是取同一区间，则各自划分的分积分区间如下：
[0064] [Qa(i),Qa(i)+m]；
[0065] [Qa(i)+m,Qa(i)+2m]；
[0066] [Qa(i)+2m,Qa(i)+3m]；
[0067] ……；
[0068] [Qa(i)+(n-2)m,Qa(i)+(n-1)m]；
[0069] [Qa(i)+(n-1)m,Qb(i)]。
[0070] 其中，i＝1、2…，表示上述所分区间对应不同时期的曲线i，即上述所分区间为对比时期i曲线积分的各分积分区间段。
[0071] 2)若各曲线积分总区间取用同一区间[Qa,Qb]，则划分的分积分区间如下：
[0072] [Qa,Qa+m]；
[0073] [Qa+m,Qa+2m]；
[0074] [Qa+2m,Qa+3m]；
[0075] ……；
[0076] [Qa+(n-2)m,Qa+(n-1)m]；
[0077] [Qa+(n-1)m,Qb]。
[0078] 本发明的有益效果在于：本发明采用了一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，利用基于路段车检器数据(速度、流量)获取的速度—流量实际关系曲线来综合分析交通运行状态，实现对交通运行状态定性及定量的对比分析，从交通运行状态的整体平均效果来综合反映路段同比时期的运行效率。基于路段车检器数据获取的速度—流量实际关系曲线，实现了对交通运行状态定性及定量的对比分析。利用参与对比分析的各条速度—流量关系曲线的上下位置关系及其各自的变化趋势来直观地定性反映各自交通运行状态的相对优劣；对于定量分析，根据各曲线在速度—流量坐标平面内按一定规则(数据的有效范围)截取的一定区域来对比分析，首先对曲线在一定的有效数据范围内(流量区间)划分为多个区间段，并分段沿曲线对流量进行积分，同时以各区间段数据量占总数量的占比作为各区间积分值的权重，再对各分段积分值加权计算获得各自的交通运行状态表征值，最后通过对比分析表征值来判断相对优劣，并获得定量分析结果。分析结果可以辅助说明其他评估方式(如利用评价指标评价)评估结果的有效性，也可以辅助道路交通运管人员对道路的运行状态、历史管控措施进行评价，为日常管理、养护计划和规划建设提供参考，进而指导管理决策，制定或优化管控措施，促进运营管理水平和服务水平的提高。
[0079] 利用基于路段车检器速度、流量数据获取的速度—流量关系曲线来评估分析路段不同时期的交通运行状态，能更为直观地从整体上反映交通运行状态，而不用分析多项评价指标，并可辅助说明其他评估方式(如利用评价指标评价)评估结果的有效性，此外，实际可操作性强，简单易行，容易理解。附图说明
[0080] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
[0082] 图2为本发明实施例提供的基于路段速度、流量数据的速度—流量实际关系曲线(来自重庆高速公路渝武路下行)；
[0083] 图3为本发明实施例提供的路段速度—流量关系曲线分析示意图。
具体实施方式
[0084] 以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
[0085] 实施例1
[0086] 如图1-图3所示，本发明提供的基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，包括以下步骤：
[0087] S1：获取待评估路段各对比时期的车检器数据，并将数据规范性地存储于数据表中，所述数据表中的数据项包括各车道的速度、流量；
[0088] S2：对获取的车检器进行数据预处理，并对各车道数据分别处理，同时将处理后的数据规范性地存储于数据表中；所述数据预处理包括两大部分：将车检器车流量转换为标准车车流量，以及剔除异常数据；
[0089] S3：利用经过数据预处理后的路段实际车检器速度和流量数据，实施待评估路段不同时期速度—流量关系曲线的拟合；采用如下二次曲线的形式来拟合路段的实际速度—流量关系：
[0090] V＝AQ2+BQ+C
[0091] 式中：V表示速度；Q表示流量；A、B、C为回归系数；
[0092] S4：确定对道路交通运行状态评估的分析方式，如果进行定性分析，则可根据曲线的位置关系及其各自的变化趋势给出定性分析结果，并结束道路交通运行状态评估过程；如果进行定量分析，转至步骤S5实施定量分析；
[0093] S5：所述定量分析利用获得的速度—流量关系曲线，根据有效的数据范围，确定积分的上下限；并且将整个流量积分总区间划分为多个小区间段进行处理，采用积分运算获得定量分析结果。
[0094] 所述步骤S5中的定量分析具体步骤如下：
[0095] S51：根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定整个流量区间内的积分总区间；
[0096] S52：按一定的组距将积分总区间划分为多个小区间段，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值；
[0097] S53：对各曲线的数据样本进行统计分析，确定各自每个分区间段内数据量占样本总数的比例pi，并以比例pi作为各区间段积分值的权重；
[0098] S54：针对路段不同时期的曲线，对上述划分的多个区间段沿曲线分别实施积分运算，获得各区间段内的交通运行状态表征值或相互间的交通运行状态相对表征值，按以下公式定义两个指标来表征：
[0099] (1)交通运行状态差异表征值ΔS＝S2-S1；
[0100] (2)交通运行状态相对差异比率
[0101] 其中，S1、S2分别表示各曲线在一定流量区间内对应的交通运行状态表征值；采用在一定流量区间内沿曲线对流量进行积分实施定量测算，其定量测算采用以下公式：
[0102]
[0103]
[0104] 式中，Qb1表示对比时期1在一定流量区间内的积分上限值；Qa1表示对比时期1在一定流量区间内的积分下限值；A1表示对比时期1的速度—流量关系式二次项系数；B1表示对比时期1的速度—流量关系式一次项系数；C1表示对比时期1的速度—流量关系式常数项；Qb2表示对比时期2在一定流量区间内的积分上限值；Qa2表示对比时期2在一定流量区间内的积分下限值；A2表示对比时期2的速度—流量关系式二次项系数；B2表示对比时期2的速度—流量关系式一次项系数；C2表示对比时期2的速度—流量关系式常数项；
[0105] 此处利用两个对比时期的曲线仅为了说明本方法。
[0106] S55：对路段不同时期的曲线，利用各自的比例pi对各区间段的交通运行状态相关定量表征值加权计算，获得待评估路段不同时期各自速度—流量关系曲线对应的交通运行状态相关表征值或相互间的交通运行状态相对表征值(S1、S2、ΔS、ΔO)；按以下方式给出定量分析结果：
[0107] (1)根据积分算式和比例pi计算得到各曲线对应的交通运行状态相关表征值，所述交通运行状态相关表征值包括不同时期的交通运行状态表征值S1、S2、交通运行状态差异表征值ΔS以及交通运行状态相对差异比率ΔO；交通运行状态相关表征值S1、S2、ΔS和ΔO按如下方式计算：
[0108] 1)若各曲线的积分总区间不同，即有各分区间段不相同，则不可直接求取ΔSi和ΔOi(即各分区间内的交通运行状态差异表征值、相对差异比率)，需要先求取各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)，再利用各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)求取ΔS和ΔO；
[0109]
[0110]
[0111]
[0112]
[0113] 式中：Qb1(i)、Qa1(i)、p1(i)分别表示对比时期1曲线第i个分区间的积分上限值、积分下限值、样本数据量占比；Qb2(i)、Qa2(i)、p2(i)分别表示对比时期2曲线第i个分区间的积分上限值、积分下限值、样本数据量占比；S1(i)和S2(i)分别表示各对比时期曲线第i个分区间段的交通运行状态表征值；n1表示对比时期1曲线积分总区间包含的分区间段数量；n2表示对比时期2曲线积分总区间包含的分区间段数量；
[0114] 说明：此处利用两个对比时期的曲线仅为了说明方法。
[0115] 2)若各曲线的积分总区间相同，即有各分区间段相同，则有：
[0116]
[0117]
[0118]
[0119]
[0120]
[0121]
[0122] 式中，ΔSi表示各分区间内的交通运行状态差异表征值；ΔOi表示各分区间内的交通运行状态相对差异比率；n表示各曲线的积分总区间包含的分区间段数量，此时各曲线的分区间段数相同；其他参数含义类似上述。
[0123] (2)根据ΔS或ΔO与“0”的关系，判别路段不同时期交通运行状态的相对好坏，并给出定量分析结果(ΔS或ΔO)；判别方法如下：
[0124] A.若ΔS＞0或ΔO＞0，则表示路段在时期2的交通运行状态优于时期1，且提升值为ΔS或相对提升ΔO；
[0125] B.若ΔS＜0或ΔO＜0，则表示路段在时期2的交通运行状态差于时期1，且负提升值为ΔS或相对提升ΔO；
[0126] C.若ΔS＝0或ΔO＝0，则表示路段在时期2的交通运行状态与时期1基本相当。此时，需要进一步做定性判别，若曲线基本完全重合，则说明对比的两个时期的交通运行状态基本相当；若曲线不完全重合，而存在交叉且不能区分哪条曲线更多地位于上方时，则通过曲线的平缓程度来判断，曲线更平缓，表示在流量增加时速度降低更缓，该时期的交通运行更平稳，即交通运行状态相对略好。
[0127] (3)若选择了多个车道对比分析，则按上述步骤完成各车道的定量分析后，求取各车道定量分析结果ΔS或ΔO的均值。
[0128] 所述步骤S2中的车检器车流量转换为标准车车流量按以下公式进行：
[0129]
[0130] 式中，Q为换算后的标准车车流量；qi为第i种车型的流量值；wi为第i种车型的换算系数；m为车型数量。
[0131] 所述步骤S2中的剔除异常数据按以下公式进行：
[0132] S21：根据速度、流量的实际有效性按以下方式剔除明显错误的数据，具体如下：
[0133] 对以下几类情况的数据进行剔除：
[0134] 剔除速度大于0，但流量等于0的数据；
[0135] 剔除速度等于0，但流量大于0的数据；
[0136] S22：利用车检器速度数据的均值和标准差来做异常数据的剔除处理，具体规则如下：
[0137] 1)如果存在 则为有效数据，不予剔除；
[0138] 2)如果存在 或者 则判定vi所对应的该条数据为异常数据，应予剔除；其中，3σ为筛选标准，表示获取实测的路段车检器数据中的速度正态分布三倍均方差；为待分析时段内的车检器速度数据均值，标准差为σv，实际车检器速度值为vi。
[0139] 所述步骤S51中的积分总区间按以下步骤来确定：
[0140] S511：确定积分总区间的上限，对用于拟合各曲线的样本数据分别进行统计分析，获取流量最大值，作为整个流量区间的上限值；
[0141] S512：确定积分总区间的下限，具体如下：
[0142] 记路段最高限速为V0，速度为纵轴，从纵轴上的最高限速V0处，作直线V＝V0；利用最高限速来辅助确定积分下限；
[0143] 当直线V＝V0与待分析的两条曲线在低流量区域均相交时，则积分总区间的下限为最高限速V0；
[0144] 当直线V＝V0在待分析的两条曲线的上方时，则积分下限值按以下方式设定：获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0145] 当直线V＝V0与两条曲线均相交，若曲线上的相交点处于低流量处，则取各自的交点所对应的流量值作为积分下限值；若所设定的下限值欠合理，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0146] 当直线V＝V0在低流量区域只与某一条曲线相交，则取该点流量值与Q0的均值作为积分下限值；
[0147] 当直线V＝V0在低流量区域位于两条曲线下方或均未相交时，则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；
[0148] 当按上述方法确定的积分下限值处没有实际数据点，则判断该积分下限值是否大于Q0，若判断结果为“大于”，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值；
[0149] 否则获取设车检器检测性能要求单位检测时间内车流量值为Q0，作直线Q＝Q0；分别与两条曲线相交点，作为各曲线对应的积分下限；若积分下限值为Q0时也没有实际数据点，则取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值。
[0150] 所述在不同的时期各自速度—流量关系曲线对应的积分总区间采用将整个流量区间分段处理的方式进行计算，具体如下：
[0151] 1)若不需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，则各对比时期曲线积分的总区间不同，根据步骤S51中所述方法求取各曲线的积分总区间。
[0152] [Qa(i),Qb(i)]；
[0153] 其中，i＝1、2…，表示不同时期的曲线积分总区间，即对比时期i的曲线积分区间。
[0154] 2)若需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，即各对比时期曲线积分取同一积分总区间。获得各曲线对应的区间，选择各区间较小下限值作为积分总区间的下限，选择较大上限值作为积分总区间的上限，将各曲线的积分总区间取为同一积分总区间，所述同一积分总区间[Qa,Qb]的确定规则为：
[0155] A.若Qa1≥Qa2，且有Qa1≤Qa2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb2]；
[0156] B.若Qa1＞Qa2，且有Qb1＞Qb2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb1]；
[0157] C.若Qa1＜Qa2，且有Qb1＜Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb2]；
[0158] D.若Qa1≤Qa2，且有Qb1≥Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb1]。
[0159] 所述积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或[Qa,Qb])按以下步骤进行确定分区间的上下限：
[0160] 按一定的组距m各曲线积分总区间[Qa(i),Qb(i)](或[Qa,Qb])划分为n个小分区间段，每一个小分区间段以各区间的起止点作为各自的积分上下限值，具体如下：
[0161] 1)若各曲线积分总区间不是取同一区间，则各自划分的分积分区间如下：
[0162] [Qa(i),Qa(i)+m]；
[0163] [Qa(i)+m,Qa(i)+2m]；
[0164] [Qa(i)+2m,Qa(i)+3m]；
[0165] ……；
[0166] [Qa(i)+(n-2)m,Qa(i)+(n-1)m]；
[0167] [Qa(i)+(n-1)m,Qb(i)]。
[0168] 其中，i＝1、2…，表示上述所分区间对应不同时期的曲线i，即上述所分区间为对比时期i曲线积分的各分积分区间段。
[0169] 2)若各曲线积分总区间取用同一区间[Qa,Qb]，则划分的分积分区间如下：
[0170] [Qa,Qa+m]；
[0171] [Qa+m,Qa+2m]；
[0172] [Qa+2m,Qa+3m]；
[0173] ……；
[0174] [Qa+(n-2)m,Qa+(n-1)m]；
[0175] [Qa+(n-1)m,Qb]。
[0176] 实施例2
[0177] 本实施例与实施例1的区别仅在于：
[0178] 本实施例提供了一种基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，利用基于路段车检器数据(速度、流量)获取的速度—流量实际关系曲线来综合分析交通运行状态，从交通运行状态的整体平均效果来综合反映路段同比时期的运行效率。基于路段车检器数据获取的速度—流量实际关系曲线，可以实现对交通运行状态定性及定量的对比分析。分析结果可以辅助说明其他评估方式(如利用评价指标评价)评估结果的有效性，也可以辅助道路交通运管人员对道路的运行状态、历史管控措施进行评价，为日常管理、养护计划和规划建设提供参考，进而指导管理决策，制定或优化管控措施，促进运营管理水平和服务水平的提高。
[0179] 本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：
[0180] 基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，包括如下步骤：
[0181] 步骤1：获取待评估路段各对比时期的车检器数据，并将数据规范性地存储于数据表中。车检器数据选择5分钟(或3分钟)数据，数据项必须包括各车道的速度、流量，并且选用的数据来自于路段上流量较大的一个或多个车检器。
[0182] 在国内外对速度流量关系模型研究中，通常认为15分钟和5分钟是分析交通流统计分析模型的统计间隔，并且《道路通行能力手册HCM2000》也如此推荐。根据相关统计分析研究，采用3分钟、5分钟的统计间隔而获得的分析效果与15分钟的分析效果相当甚至更优，此外，采用的统计间隔越短，得到拟合曲线的有效范围越大，因此更加倾向于使用较短的统计间隔。利用具有大流量的车检器数据更能表征路段的实际交通运行状态。
[0183] 步骤2：对获取的车检器数据进行预处理，并对各车道数据分别处理，同时将处理后的数据规范性地存储于数据表中。数据预处理主要包括两大部分：将车检器车流量转换为标准车车流量，以及剔除异常数据。
[0184] (1)将车检器流量数据转换为标准车车流量值
[0185] 不同类型的车辆对交通运行状态的影响程度不同，需要将其都转换为标准车流量，以反映出不同车型的影响。通常利用车型换算系数将不同车型流量值转换为标准车流量。
[0186] 根据相关技术手册如《道路通行能力手册》、《公路通行能力手册》等，并结合车检器设备检测车型的划分，以每5分钟为一个数据单元，对不同车型的流量值用车型换算系数加权求和，以获取每5分钟的标准车流量值。处理方法见下式。
[0187]
[0188] 式中，Q为换算后的标准车车流量；qi为第i种车型的流量值；wi为第i种车型的换算系数；m为车型数量。
[0189] (2)剔除异常数据
[0190] 在检测过程中，由于车检器设备本身原因以及其他因素的影响，可能会存在部分检测数据为异常数据，而异常数据不能反映实际的交通运行状态，并且对速度—流量关系曲线的拟合效果影响较大，必须对其进行剔除。此处，分两步来完成异常数据的剔除：
[0191] 1)首先，根据速度、流量的实际有效性剔除明显错误的数据；
[0192] 2)再利用车检器速度数据的均值和标准差来做异常数据的剔除处理。
[0193] 步骤3：利用经过数据预处理后的路段实际车检器速度和流量数据，实施待评估路段不同时期速度—流量关系曲线的拟合。分析用的数据一般选择流量大的车道上的数据或对各车道数据分别处理分析，并且根据相关研究，采用二次曲线的形式来表征路段的实际速度—流量关系。
[0194] 对于某些路段，其实际速度—流量关系曲线用一次曲线形式或二次曲线形式均能较好地反映实际的交通运行状态，但是根据对基于路段车检器数据(速度、流量)获取的速度—流量实际关系曲线的拟合分析，采用二次曲线形式的拟合效果要优于一次曲线形式，即能更好地反映道路的实际交通运行状态。此外，《公路通行能力手册》推荐各计算速度下的交通流特征曲线采用二次曲线的形式(具体论述请参见该手册)。为此，用以下数学模型来描述速度—流量关系。
[0195] V＝AQ2+BQ+C
[0196] 式中：V表示速度；Q表示流量；A、B、C为回归系数。
[0198] 步骤4：确定定性分析或定量分析方式。如果只需要定性分析，则可根据曲线的位置关系及其各自的变化趋势给出分析结果，并分析结束。否则，可直接实施定量分析，此外，若采用定性分析不能很好地判断路段各对比时期交通运行状态的好坏时，则实施定量分析，转至步骤5。当选择多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行对比分析。
[0199] 步骤5：基于获得的速度—流量关系曲线，根据有效的数据范围，确定积分的上下限。在定量分析中，采用积分运算获得定量分析结果，并且将整个流量区间(积分总区间)划分为多个小区间段进行处理，因此，首要的是确定积分区间。确定积分区间的步骤主要包括以下几个部分：
[0200] (1)首先，根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定一个合理区间(在整个流量区间内的积分总区间)；
[0201] (2)其次，按一定的组距(如以10pcu/ln/5min为组距)将上一步所得的区间划分为多个小区间段，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值。
[0202] 由于一定时期内路段的实际流量是存在上下限值的，在实施定量分析中的积分运算时，积分区间不能选择[0,+∞)。此外，在整个流量区间内，不能将所有的数据笼统地都用于积分，需要选择能够集中整体反映实际交通运行状态的数据点，并且，不同流量对路段整体交通运行状态的影响程度不同，在不同的流量区间内，表征交通运行状态的数据量不同，其对交通运行状态的反应程度也有所差异，需要区别处理，否则会对结果产生影响。为此，需要将整个流量区间划分为多个小区间段区别处理，进而确定合理的积分区间，以提高计算的可靠度。
[0203] 步骤6：对各曲线的数据样本进行统计分析，确定各自每个分区间段内数据量或其占样本总数的比例pi(频率)，并以pi作为各区间段积分值的权重。
[0204] 不同流量对路段整体交通运行状态的影响程度不同，需反映出各自的差异性。虽然在大流量区间段内的数据点很少，但仍然反映了道路在某些时间里的实际交通运行状态，并且道路交通运行状态整体的好坏受大流量时的影响也较大，需要合理考虑，但不宜直接对整个大流量分区间段进行积分。为此，利用各区间数据量占样本总数的比例作为各区间段积分值的权重，以反映不同流量下交通运行状态的差异性。
[0205] 步骤7：针对路段不同时期的曲线，对上述划分的多个区间段沿曲线分别实施积分运算，获得各区间段内的交通运行状态表征值或相互间的交通运行状态相对表征值。并定义两个指标来表征：
[0206] (1)交通运行状态差异表征值ΔS＝S2-S1；
[0207] (2)交通运行状态相对差异比率
[0208] 其中，S1、S2分别表示各曲线(路段两个不同时期)在一定流量区间内对应的交通运行状态表征值。采用在一定流量区间内沿曲线对流量进行积分实施定量测算，其定量测算方法为：
[0209]
[0210]
[0211] 当选择了多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行分段积分处理。
[0212] 步骤8：针对路段不同时期的曲线，利用各自的pi对各区间段的交通运行状态相关定量表征值加权计算，获得待评估路段不同时期各自速度—流量关系曲线对应的交通运行状态相关表征值或相互间的交通运行状态相对表征值(S1、S2、ΔS、ΔO)。继而实施定量分析，并给出定量分析结果。当选择了多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行对比分析，最终可进一步给出各车道定量结果的均值来表征路段交通运行的整体状况。实施步骤主要包括以下几个部分：
[0213] (1)根据积分算式和pi计算得到各曲线对应的交通运行状态相关表征值：不同时期的交通运行状态表征值(如：S1、S2)、交通运行状态差异表征值ΔS以及交通运行状态相对差异比率ΔO。
[0214] (2)根据ΔS或ΔO与“0”的关系，判别路段不同时期交通运行状态的相对好坏，并给出定量分析结果。
[0215] (3)若选择了多个车道对比分析，则按上述步骤完成各车道的定量分析后，可进一步求取各车道定量分析结果ΔS或ΔO的均值。
[0216] 本发明简单易行，容易理解，并且在道路交通运行数据中，车检器数据相对较丰富，实际情况下该方法容易实现。基于路段车检器数据(速度、流量)获取的速度—流量实际关系曲线来对比分析同一条路段不同时期的交通运行状态，可以应用于道路运行状态的评估分析中，分析结果可以辅助运管部门较准确地从整体上把握道路交通运行状态，也可辅助说明其他评估方式(如利用评价指标评价)评估结果的有效性。
[0217] 实施例3
[0218] 本实施例与实施例1的区别仅在于：
[0219] 参见图1，基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法，包括如下步骤：
[0220] 步骤1：获取待评估路段各对比时期的车检器数据，并将数据规范性地存储于数据表中。车检器数据选择5分钟(或3分钟)数据，数据项必须包括各车道的速度、流量，并且选用的数据来自于路段上流量较大的一个或多个车检器。
[0221] 在国内外对速度流量关系模型研究中，通常认为15和5分钟是分析交通流统计分析模型的统计间隔，并且《道路通行能力手册HCM2000》也如此推荐。根据相关统计分析研究，采用3分钟、5分钟的统计间隔而获得的分析效果与15分钟的分析效果相当甚至更优，此外，采用的统计间隔越短，得到拟合曲线的有效范围越大，因此更加倾向于使用较短的统计间隔。利用具有大流量的车检器数据更能表征路段的实际交通运行状态。
[0222] 步骤2：对获取的车检器数据进行预处理，，并对各车道数据分别处理，同时将处理后的数据规范性地存储于数据表中。数据预处理主要包括两大部分：将车检器车流量转换为标准车车流量，以及剔除异常数据。
[0223] (1)将车检器流量数据转换为标准车车流量值
[0224] 不同类型的车辆对交通运行状态的影响程度不同，需要将其都转换为标准车流量，以反映出不同车型的影响。通常利用车型换算系数将不同车型流量值转换为标准车流量。
[0225] 根据相关技术手册如《道路通行能力手册》、《公路通行能力手册》等，并结合车检器设备检测车型的划分，以每5分钟为一个数据单元，对不同车型的流量值用车型换算系数加权求和，以获取每5分钟的标准车流量值。处理方法见下式。
[0226]
[0227] 式中，Q为换算后的标准车车流量；qi为第i种车型的流量值；wi为第i种车型的换算系数；m为车型数量。
[0228] (2)剔除异常数据
[0229] 在检测过程中，由于车检器设备本身原因以及其他因素的影响，可能会存在部分检测数据为异常数据，而异常数据不能反映实际的交通运行状态，并且对速度—流量关系曲线的拟合效果影响较大，必须对其进行剔除。此处，分两步来完成异常数据的剔除，首先，根据速度、流量的实际有效性剔除明显错误的数据，再利用车检器速度数据的均值和标准差来做异常数据的剔除处理。
[0230] 首先，对以下几类情况的数据进行剔除：
[0231] 1)速度大于0，但流量等于0；
[0232] 2)速度等于0，但流量大于0。
[0233] 其次，做进一步数据处理。根据相关统计分析研究，实测的路段车检器数据中的速度值服从正态分布，并由概率论的知识，正态总体的样本出现偏差大于两倍均方差(2σ)和三倍均方差(3σ)的可能性分别小于5％和0.3％，是一个小概率事件。如果离群值的偏差大于2σ或3σ，则有理由将之判定为异常值并剔除。为此，选3σ作为筛选标准，并设待分析时段内的车检器速度数据均值为 标准差为σv，实际车检器速度值为vi，则异常数据的剔除规则为：
[0234] 1)如果存在 则认为该条数据是有效数据，不予剔除；
[0235] 2)如果存在 或者 则判定vi所对应的该条数据为异常数据，应予以剔除。
[0236] 步骤3：利用经过数据预处理后的路段实际车检器速度和流量数据，实施待评估路段不同时期速度—流量关系曲线的拟合。分析用的数据一般选择流量大的车道上的数据或对各车道数据分别处理分析，并且根据相关研究，采用二次曲线的形式来表征路段的实际速度—流量关系。
[0237] 对于某些路段，其实际速度—流量关系曲线用一次曲线形式或二次曲线形式均能较好地反映实际的交通运行状态，但是根据对路段实际速度—流量关系曲线的拟合分析，采用二次曲线形式的拟合效果要优于一次曲线形式，即能更好地反映道路的实际交通运行状态。此外，《公路通行能力手册》推荐各计算速度下的交通流特征曲线采用二次曲线的形式(具体论述请参见该手册)。为此，用以下数学模型来描述速度—流量关系。
[0238] V＝AQ2+BQ+C
[0239] 式中：V表示速度；Q表示流量；A、B、C为回归系数。
[0240] 对曲线的拟合可以借助MATLAB或其他分析软件实现。基于路段车检器数据(速度、流量)拟合的路段实际速度—流量关系曲线示意参见图2—重庆高速公路渝武路(下行)两个对比时期的速度—流量关系曲线。
[0241] 步骤4：确定定性分析或定量分析方式。如果只需要定性分析，则可根据曲线的位置关系及其各自的变化趋势给出分析结果，并分析结束。否则，可直接实施定量分析。当选择多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行对比分析。
[0242] 若当前选择实施定性分析，则分析方法如下：
[0243] 根据各曲线的上下位置关系来判断待对比评估路段对比时期交通运行状态的优劣，判断规则如下：
[0244] 1)若参与对比的速度—流量关系曲线差异较大，明显存在一条曲线大部分区域位于另一条曲线的上方，则可以认为位于上方的曲线所表征的交通运行状态在整体上要优于下方曲线所表征的交通运行状态。参见图2，时期2的曲线全部或大部分在时期1的曲线上方，可以定性地认为路段在时期2的运行状态整体上优于时期1；
[0245] 2)若两条曲线基本完全重合，则可定性地认为对比时期的交通运行状态基本相当；
[0246] 3)若曲线不完全重合，而存在交叉且不能区分哪条曲线更多地位于上方时，若某曲线更平缓，表示在流量增加时速度降低更缓，该时期的交通运行更平稳更好；
[0247] 4)若采用定性分析不能很好地判断路段各对比时期交通运行状态的好坏或当前无需只做定性分析，则实施定量分析，转至步骤5。
[0248] 步骤5：基于获得的速度—流量关系曲线，根据有效的数据范围，确定积分的上下限。在定量分析中，采用积分运算获得分析结果，并且将整个流量区间(积分总区间)划分为多个小区间段进行处理，因此，首要的是确定积分区间。首先，根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定一个合理区间(在整个流量区间内的积分总区间)；其次，按一定的组距(如以10pcu/ln/5min为组距)将上一步所得的区间划分为多个小区间段，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值。
[0249] 由于一定时期内路段的实际流量是存在上下限值的，在实施定量分析中的积分运算时，积分区间不能选择[0,+∞)。此外，在整个流量区间内，不能将所有的数据笼统地都用于积分，需要选择能够集中整体反映实际交通运行状态的数据点，并且，不同流量对路段整体交通运行状态的影响程度不同，在不同的流量区间内，表征交通运行状态的数据量不同，其对交通运行状态的反应程度也有所差异，需要区别处理，否则会对结果产生影响。为此，需要将整个流量区间划分为多个小区间段区别处理，进而确定合理的积分区间，以提高计算的可靠度。
[0250] 参见图3，设某路段两个对比时期对应的曲线如图所示，其中，图中阴影部分即表示某路段两个对比时期交通运行状态之间的差异。同时，用V来表示速度，用Q来表示流量。
[0251] 设路段在时期1速度—流量关系曲线对应的回归系数为A1、B1、C1，曲线对应的数学表达式为：
[0252] V＝A1Q2+B1Q+C1
[0253] 路段在时期2速度—流量关系曲线对应的回归系数为A2、B2、C2，曲线对应的数学表达式为：
[0254] V＝A2Q2+B2Q+C2
[0255] 确定积分上下限的步骤具体如下：
[0256] (1)根据路段的设计时速及车检器的检测性能确定合理的数据范围，以确定积分的整个合理区间。
[0257] A.积分区间总上限的确定。对用于拟合各曲线的样本数据分别进行统计分析，获取流量最大值，以此作为整个流量区间的上限值，如图中的Qb，亦即作直线Q＝Qb，分别与两条曲线相交，以此确定各曲线积分所对应的合理区间上限值。
[0258] B.积分区间总下限的确定。记路段设计时速(或最高限速)为V0，从纵轴(速度轴)上的V0作直线V＝V0。利用设计时速(或最高限速)来辅助确定积分下限，当直线V＝V0与待分析的两条曲线在低流量区域均相交时，可以使得积分区间内包含大部分的有效数据。
[0259] 若该直线在两条曲线的上方，此时，积分下限值会被设定为“0”，根据实际情况分析这是欠合理的，因此，不能直接以此划定积分下限。设车检器检测性能要求单位检测时间内(如5分钟)，当车流量低于一定值，记为Q0，检测的准确度较低，此时，利用该值划定积分下限，如图中的Qa＝Q0。作直线Q＝Qa，分别与两条曲线相交，以直线Qa确定各曲线对应的积分下限；
[0260] 当该直线V＝V0与两条曲线均相交，若曲线上的相交点处于低流量处，即处于合理范围(交点对应的流量值位于Q0附近)，可以取各自的交点所对应的流量值作为积分下限值，也可以取两者的二分之一位置点。若所设定的下限值欠合理，则再结合Q0按上述方式重新设定积分下限。
[0261] 当直线V＝V0在低流量区域只与某一条曲线相交，则取该点流量值与Q0的均值作为积分下限值，以尽可能保证积分下限处有实际数据点。
[0262] 当直线V＝V0在低流量区域位于两条曲线下方或均未相交时，可直接结合Q0来划定积分下限值，取为Qa＝Q0。
[0263] 此外，如果按上述方法确定的积分下限值处没有实际数据点，则判断该积分下限值是否大于Q0，若判断结果为“大于”，可直接取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值，否则取Q0。但若积分下限值为Q0时也没有实际数据点，则也取经预处理后的数据样本中的流量最小值作为积分下限值。
[0264] 由此获得各曲线对应的积分总区间。设两个时期进行对比，各自速度—流量关系曲线对应的积分总区间分别为：[Qa1,Qb1]和[Qa2,Qb2]。若对多个时期对比，则各时期曲线积分总区间为[Qa(i),Qb(i)]，其中，i＝1、2…，表示不同时期的曲线积分总区间，即对比时期i的曲线积分区间。
[0265] 由于在定量计算时，采用将整个流量区间分段处理的方式进行计算，若需要保障每一个分区间段均在同等流量下进行对比，可以在获得各曲线对应的合理区间后，选择各区间较小下限值作为积分总区间的下限，选择较大上限值作为积分总区间的上限，即将各曲线的积分总区间取为同一个，这样可使得各曲线划分的区间段相同。但这样得到的部分乃至各曲线的积分总区间会略大于实际区间，存在一定的误差，由于被扩大的区间分布于曲线的两端(主要位于大流量区)，数据量相对很少，存在的误差也很小，如此处理也是合理的。为此，同一积分总区间[Qa,Qb]的确定规则为：
[0266] A.若Qa1≥Qa2，且有Qa1≤Qa2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb2]；
[0267] B.若Qa1＞Qa2，且有Qb1＞Qb2，则取积分总区间为：[Qa2,Qb1]；
[0268] C.若Qa1＜Qa2，且有Qb1＜Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb2]；
[0269] D.若Qa1≤Qa2，且有Qb1≥Qb2，则取积分总区间为：[Qa1,Qb1]。
[0270] (2)按一定的组距m(如以m＝10pcu/ln/5min为组距，)将上一步所得的区间[Qa(i),Qb(i)](或[Qa,Qb])划分为多个小区间段n，获得多个积分区间段，并以各区间的起止点作为各自的积分上下限值。由此获得的各分区间的积分上下限分别为：
[0271] 1)若各曲线积分总区间不是取同一区间，则各自划分的分积分区间如下：
[0272] [Qa(i),Qa(i)+m]；
[0273] [Qa(i)+m,Qa(i)+2m]；
[0274] [Qa(i)+2m,Qa(i)+3m]；
[0275] ……；
[0276] [Qa(i)+(n-2)m,Qa(i)+(n-1)m]；
[0277] [Qa(i)+(n-1)m,Qb(i)]。
[0278] 其中，i＝1、2…，表示上述所分区间对应不同时期的曲线i，即上述所分区间为对比时期i曲线积分的各分积分区间段。
[0279] 2)若各曲线积分总区间取用同一区间[Qa,Qb]，将不做区分，则划分的分积分区间如下：
[0280] [Qa,Qa+m]；
[0281] [Qa+m,Qa+2m]；
[0282] [Qa+2m,Qa+3m]；
[0283] ……；
[0284] [Qa+(n-2)m,Qa+(n-1)m]；
[0285] [Qa+(n-1)m,Qb]。
[0286] 步骤6：对各曲线的数据样本进行统计分析，确定各自每个分区间段内数据量或其占样本总数的比例pi(频率)，并以pi作为各区间段积分值的权重。
[0287] 不同流量对路段整体交通运行状态的影响程度不同，需反映出各自的差异性。虽然在大流量区间段内的数据点很少，但仍然反映了道路在某些时间里的实际交通运行状态，并且道路交通运行状态整体的好坏受大流量时的影响也较大，需要合理考虑，但不宜直接对整个大流量分区间段进行积分。为此，利用各区间数据量占样本总数的比例作为各区间段积分值的权重，以反映不同流量下交通运行状态的差异性。
[0288] 步骤7：针对路段不同时期的曲线，对上述划分的多个区间段沿曲线分别实施积分运算，获得各区间段内的交通运行状态表征值或相互间的交通运行状态相对表征值。并定义两个指标来表征：交通运行状态差异表征值ΔS、交通运行状态相对差异比率ΔO；当选择了多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行分段积分处理。
[0289] (1)定义定量指标，并给出定量测算方法
[0290] A.交通运行状态差异表征值ΔS。表示不同对比分析对象间的交通运行状态差异，由各自表征值之差来定量表征，即定量测算公式为：ΔS＝S2-S1；
[0291] B.交通运行状态相对差异比率ΔO。表示不同对比分析对象间交通运行状态的相对差异，由各自表征值的差值与对比时期表征值的百分比来定量表征，即定量测算公式为：
[0292]
[0293] 根据如下积分算式计算得到各曲线在一定流量区间内对应的交通运行状态表征值S1、S2和ΔS以及ΔO。
[0294]
[0295]
[0296]
[0297]
[0298] 若各曲线所对应的积分上下限相同，即设各积分区间均为[Qa,Qb]，则有：
[0299]
[0300]
[0301] 上式即是将同等流量下速度相对提升值在整个流量区间内进行平均，表征了路段不同时期间交通运行状态的平均相对差异性。
[0302] (2)对各区间段实施定量测算
[0303] 1)若各曲线的积分总区间不同，即有各分区间段不相同，则不可直接求取ΔSi和ΔOi，需要先求取各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)。
[0304]
[0305]
[0306] 2)若各曲线的积分总区间相同，即有各分区间段相同，则有：
[0307]
[0308]
[0309]
[0310]
[0311] 步骤8：针对路段不同时期的曲线，利用各自的pi对各区间段的交通运行状态相关定量表征值加权计算，获得待评估路段不同时期各自速度—流量关系曲线对应的交通运行状态相关表征值或相互间的交通运行状态相对表征值(S1、S2、ΔS、ΔO)。继而实施定量分析，并给出定量分析结果。当选择了多个车道对比分析时，需区分车道，即将对比时期里路段各车道的速度—流量关系曲线分别进行对比分析，最终可进一步给出各车道定量结果的均值来表征路段交通运行的整体状况。实施步骤主要包括以下几个部分：
[0312] (1)利用pi对各区间段的交通运行状态表征值加权计算，以获得交通运行状态对比分析的相关表征值。
[0313] 1)若各曲线的积分总区间不同，即有各分区间段不相同，由于未直接求取ΔSi和ΔOi，需要利用各曲线各分区间段的S1(i)和S2(i)求取。
[0314]
[0315]
[0316] 2)若各曲线的积分总区间相同，即有各分区间段相同，则有：
[0317]
[0318]
[0319] (2)根据ΔS或ΔO进行判别和给出定量分析结果。
[0320] A.若ΔS＞0或ΔO＞0，则表示路段在时期2的交通运行状态优于时期1，且提升值为ΔS或相对提升ΔO；
[0321] B.若ΔS＜0或ΔO＜0，则表示路段在时期2的交通运行状态差于时期1，且负提升值为ΔS或相对提升ΔO；
[0322] C.若ΔS＝0或ΔO＝0，则表示路段在时期2的交通运行状态与时期1基本相当。此时，需要进一步做定性判别，若曲线基本完全重合，则说明对比的两个时期的交通运行状态基本相当；若曲线不完全重合，而存在交叉且不能区分哪条曲线更多地位于上方时，则通过曲线的平缓程度来判断，曲线更平缓，表示在流量增加时速度降低更缓，该时期的交通运行更平稳，即交通运行状态相对略好。
[0323] (3)若选择了多个车道对比分析，则按上述步骤完成各车道的定量分析后，可进一步求取各车道定量分析结果ΔS或ΔO的均值。
[0324] 最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明所限定的精神和范围。
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