基于网约车轨迹数据的城市路网宏观运行质量评价方法.pptxVIP

基于网约车轨迹数据的城市路网宏观运行质量评价方法.pptx

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基于网约车轨迹数据的城市路网宏观运行质量评价方法汇报人:2024-01-162023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING

目录CATALOGUE引言网约车轨迹数据获取与处理城市路网宏观运行质量评价指标体系构建基于网约车轨迹数据的城市路网宏观运行质量评价模型实例分析:某城市路网宏观运行质量评价结论与展望

引言PART01

网约车数据丰富网约车作为一种新兴的出行方式,产生了海量的轨迹数据,为城市路网运行质量评价提供了新的视角和数据源。路网运行质量评价的重要性城市路网运行质量直接关系到城市交通的效率和安全,对城市规划、交通管理和政策制定具有重要意义。城市化进程加速随着全球城市化进程的推进,城市交通问题日益突出,对路网运行质量评价的需求迫切。背景与意义

国外学者在基于轨迹数据的路网运行质量评价方面取得了丰富的研究成果,包括交通拥堵识别、道路通行能力评估、交通事件检测等方面。国外研究现状国内学者在近年来也开始关注基于轨迹数据的路网运行质量评价研究,主要集中在交通拥堵识别、道路通行效率评估等方面。国内研究现状现有研究大多侧重于单一指标或局部区域的路网运行质量评价,缺乏综合性、全局性的评价方法。现有研究的不足国内外研究现状

研究目的本研究旨在基于网约车轨迹数据,构建一套全面、客观、量化的城市路网宏观运行质量评价方法,为城市规划、交通管理和政策制定提供科学依据。研究意义通过本研究,可以更加深入地了解城市路网的运行状况,发现存在的问题和不足,为城市交通的改善和优化提供有力支持。同时,本研究还可以为相关领域的学术研究和实践应用提供新的思路和方法。研究目的和意义

网约车轨迹数据获取与处理PART02

网约车轨迹数据通常来自于各大网约车平台,如滴滴、Uber等,这些数据记录了网约车的行驶轨迹、速度、时间戳等信息。网约车轨迹数据具有时空连续性、高精度性、大规模性等特点,能够真实反映城市路网的交通流状态。数据来源及特点数据特点数据来源

03时间戳处理将时间戳转换为统一的时间格式,如Unix时间戳或标准时间格式。01数据清洗去除重复、异常和无效数据,如去除重复轨迹点、速度异常值等。02坐标转换将原始坐标转换为统一坐标系,如WGS-84坐标系或地方坐标系。数据预处理

轨迹提取轨迹分段特征提取数据转换轨迹数据提取与转换从原始数据中提取出网约车的行驶轨迹,包括起点、终点、途经点等。从轨迹数据中提取出有用的特征,如行驶速度、行驶距离、行驶时间等。将长轨迹按照一定规则进行分段,得到多个子轨迹,便于后续分析。将提取的特征转换为适合后续分析的格式,如CSV、JSON等。

城市路网宏观运行质量评价指标体系构建PART03

评价指标体系设计原则科学性原则评价指标应基于科学理论和方法,客观反映城市路网宏观运行质量的本质特征和内在规律。系统性原则评价指标体系应涵盖城市路网宏观运行质量的各个方面,形成一个完整的评价系统。可操作性原则评价指标应具有可测性、可比性和可获取性,便于实际操作和应用。针对性原则评价指标应针对城市路网宏观运行质量的关键问题,突出重点,提高评价的针对性和有效性。

反映城市路网的覆盖程度和通达性,以单位面积内的道路长度表示。路网密度反映城市路网的层次性和功能性,以不同等级道路的比例表示。道路等级结构反映城市路网的交通负荷程度,以实际交通量与道路通行能力的比值表示。路段饱和度反映城市路网的交通流畅程度,以车辆通过路段的平均速度表示。平均车速评价指标选取与定义

专家打分法层次分析法熵权法组合赋权法评价指标权重确定方法运用层次分析法构建判断矩阵,通过计算得出各项评价指标的权重。利用信息熵理论计算各项评价指标的熵值,从而确定权重。综合运用多种赋权方法,如专家打分法、层次分析法和熵权法等,得出各项评价指标的综合权重。邀请交通领域专家对各项评价指标进行打分,根据专家意见确定权重。

基于网约车轨迹数据的城市路网宏观运行质量评价模型PART04

收集网约车轨迹数据,并进行清洗、筛选和格式化等预处理操作,以提取有效的路网运行信息。数据收集与处理基于处理后的轨迹数据,构建城市路网的拓扑结构,包括节点(交叉口、关键地点)和边(路段)的定义与连接关系。路网拓扑结构构建从轨迹数据中提取反映路网运行质量的特征,如行驶速度、行程时间、拥堵指数等,并进行量化处理,以便于后续的评价分析。特征提取与量化评价模型构建思路

评价指标定义根据路网运行质量的评价需求,定义一系列的评价指标,如平均速度、拥堵延时指数、行程时间可靠性等。评价指标计算基于提取的路网运行特征,采用适当的数学方法计算各项评价指标的数值结果。综合评价模型将多个评价指标进行集成,构建一个综合评价模型,以全面反映城市路网的宏观运行质量。评价模型数学表达

数据驱动方法利用大量的网约车轨迹数据,通过统计分析、机器学习等方法求

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