基于大数据下的北京交通拥堵评价指标分析

交通运输系统工程与信息 ›› 2016, Vol. 16 ›› Issue (4): 231-240.

基于大数据下的北京交通拥堵评价指标分析

王妍颖*，黄宇

中国交通信息中心有限公司，北京100088

收稿日期:2016-01-06 修回日期:2016-02-01 出版日期:2016-08-25 发布日期:2016-08-26
作者简介:王妍颖（1986-），女，河北省廊坊人，工程师，硕士.
基金资助:
交通运输部信息化技术研究/ Information Technology Research Project of Ministry of Communications （2014364X14040）

Index System of Traffic Congestion Evaluation in Beijing Based on Big Data

WANG Yan-ying, HANG Yu

China Communication Information center CO. Ltd, Beijing 100088, China

Received:2016-01-06 Revised:2016-02-01 Online:2016-08-25 Published:2016-08-26

摘要/Abstract

摘要：

交通拥堵评价指标主要用于描述整个路网或者某些特定区域的交通拥堵现象及其潜在规律.现有的研究方法能够从不同侧面反映交通拥堵现象，但不能从整体上多角度反映路网的拥堵状态，也不能够对整个路网实时运行状态进行动态跟踪.本文通过借鉴国外先进的拥堵指标体系，构建了一套符合北京市特点的交通拥堵评价指标体系.基于2011 年和2012 年北京各个环路检测器的数据，对北京市各个环路的拥堵评价指标进行计算和分析，我们得到了北京市道路网交通拥堵的潜在规律.

关键词: 智能交通, 拥堵评价指标, 旅行时间指标, 计划旅行时间指标, 拥挤时间, 拥堵路段数, 总延误

Abstract:

The measurement index of traffic congestion is used to describe the phenomena and potential rules of congestion for the entire network or specific areas. The existing methods can measure traffic congestion from several single aspects. However, they cannot demonstrate the full- spectrum congestion condition of the entire network, and also cannot capture the dynamic traffic characteristics. This paper proposes the index system of traffic congestion measurement accord with the character of Beijing by introducing the advanced foreign traffic congestion index. Based on the each loop road detector data in 2011 and 2012, the indices of the traffic congestion measurement of the each Ring-Road in Beijing is calculated and analyzed to obtain the potential regularity of Beijing road network traffic congestion.

Key words: intelligent transportation, congestion evaluation index, travel time index, planning time index, congestion time, number of traffic jam, total delay

中图分类号:

U268.6

王妍颖，黄宇. 基于大数据下的北京交通拥堵评价指标分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2016, 16(4): 231-240.

WANG Yan-ying, HANG Yu. Index System of Traffic Congestion Evaluation in Beijing Based on Big Data[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2016, 16(4): 231-240.

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