论文总字数：36869字

摘 要

车速是评价道路运行状况的重要指标，不仅是交通规划、交通设计、交通管理的研究基础，还对交通安全有重要的影响。目前的车速分布研究大多数都是基于路段实测数据，且只针对一种等级的道路进行研究。本文从大数据角度出发，提出基于多源城市交通大数据的不同等级道路的车速连续性分布研究方法，并通过GPS数据验证了该方法的可行性。

首先分析了车速分布研究的重要性，并介绍了国内外研究现状，确定了主要的研究内容，总结了车速分布的研究方法和常见的多源城市交通大数据的数据类型。

其次，提出了基于GPS数据的车速分布研究方法。利用出租车GPS数据和浮动车GPS数据分别进行了车速分布类型和车速分布特征研究，通过P-P图和K-S检验，得出了不同等级、不同形式城市道路的车速分布类型和特征。

结果表明，一般情况下，高速公路的车速分布服从正态分布，当数据呈偏态分布时用对数正态分布拟合效果较好；城市快速路的车速均服从正态分布；一般情况下，主干道车速分布服从正态分布，当数据呈偏态分布时用Weibull分布拟合较好；快速路、主干道、高速公路的离散程度依次减少；交通干扰对于15%位车速的影响大于平均车速和85%位车速；有高架桥的下层道路离散程度高于没有高架桥的普通道路。

关键词：车速分布类型，车速分布特征，多源交通数据，GPS数据

Abstract

Speed is an important indicator for evaluating the road conditions, which is not only the precondition of traffic planning, traffic design and traffic management, but also has an important impact on traffic safety. Most speed distribution studies are based on experimental data of spot speed in different roads. From the point of view of big data, a research method of speed continuous distribution based on multiple-source urban traffic big data is proposed, and the feasibility of the method through GPS data is validated.

Firstly, the importance of grasping the speed distribution is explained, and the research status at home and abroad is introduced. The main research contents are defined, and the research methods of speed distribution and the data types of common multiple-source urban traffic big data are summarized.

Secondly, a research method of speed distribution based on GPS data is proposed. The speed distribution type and speed distribution characteristics were studied respectively by GPS data of taxi and floating car. Through Stabilized Probability Plot and single-sample K-S test, the speed distribution types and characteristics of different grades and types of roads were obtained.

The results show that, the speed of freeways generally follows the normal distribution. When the data is skewed, log-normal distribution is used to better fit. The speed of urban expressway follows normal distribution. The speed of main road generally follows the normal distribution. When the data is skewed, the weibull distribution is used to better fit. The discreteness of speeds of expressways, main roads and highways is reduced in turn. The traffic disturbance has greater influence on the 15% speed than the average Speed and 85% speed. Ground roads with viaducts are more discrete than ground roads without viaducts.

KEY WORDS: speed distribution type, speed distribution characteristic, multiple-source traffic big data; GPS data

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 车速分布相关研究 1

1.2.2 大数据在交通领域的应用 2

1.3 主要研究内容 2

1.4 技术路线 3

1.5 本章小结 3

第二章 车速分布研究方法 4

2.1 概述 4

2.1.1 车速分布类型 4

2.1.2 车速分布特征 7

2.2 常用研究方法 7

2.2.1 连续性车速分布与离散性车速分布 7

2.2.2 车速分布拟合方法 7

2.3 本章小结 9

第三章 基于多源城市交通大数据的车速连续性分布研究方法 10

3.1 多源城市交通大数据类型 10

3.1.1 GPS数据 10

3.1.2 路网数据 11

3.1.3 卡口数据 11

3.1.4 公交运营数据 12

3.2 数据类型选择 12

3.2.1 可行性 13

3.2.2 数据处理技术难易程度 13

3.2.3 研究对象范围 13

3.3 基于GPS数据的车速连续性分布研究方法 13

3.3.1 GPS数据的获取 13

3.3.2 GPS数据的预处理 14

3.3.3 研究路段的选择 14

3.3.4 车速分布类型 14

3.3.5 车速分布特征 14

3.4 本章小结 15

第四章 基于出租车GPS数据的速度连续性分布研究 16

4.1 数据预处理 16

4.1.1 GPS数据预处理 16

4.1.2 路网地图预处理 16

4.1.3 GPS数据与路网地图结合 16

4.2 研究路段选择 17

4.3 车速分布研究 18

4.3.1 统计时间间隔 18

4.3.2 车速分布类型 18

4.3.3 车速分布特征 22

4.4 本章小结 24

第五章 基于浮动车GPS数据的速度连续性分布研究 25

5.1 数据预处理 25

5.1.1 GPS数据预处理 25

5.1.2 GPS数据与路网地图结合 26

5.2 研究路段划分 26

5.3 车速分布研究 26

5.3.1 车速分布类型 26

5.3.2 车速分布特征 30

5.4 本章小结 32

第六章 基于两种数据的研究结果对比分析 33

6.1 车速分布类型 33

6.2 车速分布特征 34

6.3 本章小结 34

第七章 结论与展望 35

7.1 主要结论 35

7.2 主要创新点 35

7.3 研究的实际意义 35

7.4 不足与展望 36

致谢 37

附录A 38

附录B 41

参考文献 43

绪论

研究背景及意义

交通被称为城市的血液与命脉，不仅与城市的经济和文化息息相关，而且在一定程度上影响着城市总体发展。近年来，由于汽车保有量持续上升，原有城市道路系统存在的问题不断浮现，交通拥堵、交通安全、交通管理等交通问题亟待解决。

车速是表征车辆运行状态的指标之一，掌握车速的分布特征是进行交通规划、交通设计、交通管理的基础，而且对国内交通流理论研究、交通安全研究也有重要意义。有研究表明，车速分布对交通事故率有一定影响^[1]，掌握车速分布类型和特征能在一定程度上提高道路的安全性。因此，道路车速分布研究具有非常重要的意义。

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