基于卡口数据的交通参数提取方法研究

摘要：

针对交通参数提取繁琐及流程混乱问题,提出了数据预处理-指标提取-可视化一体的交通卡口数据挖掘流程.针对传统断面数据无法获取过饱和状态交通参数的缺陷,通过深入挖掘卡口数据蕴含的时间关联信息,并结合路网空间逻辑关系,基于Pandas和NumPy工具包构建了行程时间、平均车速和车辆延误提取模型,进而利用时空轨迹图研究了过饱和状态下的最大排队长度测算方法,该方法使用延误、流量、车速参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取;以淄博市实际道路卡口数据为例验证了模型的有效性,结果显示,排队长度的准确率达85％以上;基于Python可视化库和Echarts对数据分析结果进行可视化处理,实现了交通需求及状态数据的动静态展现,能够为智能交通管控的决策提供支撑.

关键词：智能交通、卡口数据、交通参数提取、Python、Echarts

所属期刊栏目：38

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然基金项目;山东省重点研发计划项目;淄博市重点研发计划项目

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：137-144