道路交通信息的多时空粒度表达与动态转换

At present, the research of road networks and traffic flow information is usually only from dynamic multi-scales of the road networks, spatio-temporal information record, but not considering both different angle of view and multi-levels of information granularity. It is not in conformity with the idea of human understanding of the real world, so there are many difficulties in handling different granularity of the query, forecasting and analysis. Therefore, based on existing road network model, with the multi-granularity ideas and granularity computing methods, analysis the network and traffic flow information and its granularity characteristic, and design the multiple spatio-temporal granularity expression of road network traffic information and its dynamic conversion method, includes: (1) the information granularity expression method of the road network basic element; (2) establishment of a self-adaption dynamic granularity conversion road network model; (3) further study the application of dynamic multiple spatio-temporal granularity in the road network traffic analysis.The study is available to the dynamic and flexible to granularity convey road networks traffic information, with its spatial granularity and temporal granularity and the dynamic conversion, which can satisfy different granularity demand of the transport information and its status, and provide a new ideas to traffic planning and its operations management.

目前道路网及其交通流信息的相关研究与应用一般仅是从网络的动态构建、多尺度道路网的变化、时态信息的记录等方面考虑，而未能兼顾多个角度、多个层次的信息粒度，与现实世界人类认知的粒度思想并不完全相符，在处理各种不同粒度要求的交通查询、预测与分析时往往存在诸多困难。基于此，本项目拟从现有道路网模型的分析入手，结合粒度思想与粒度计算相关方法，在分析道路网及交通流信息的内容与粒度特征的基础上，研究道路交通信息的多时空粒度表达及其动态转换方法，探讨道路网基本单元的信息粒化方法，构建自适应粒度转换的道路网模型，并进一步研究动态多时空粒度在路网交通状态分析中的应用方法。研究的实施可提供依动态时空粒度适应性表达道路网交通信息的方法，兼顾了其空间粒度和时间粒度及其动态变换性，可满足人们对交通信息和状态的不同粒度需求，为日常交通规划与运行管理提供新的思路和手段。

目前研究中已有的道路网数据模型一般仅是对网络的动态构建、多尺度道路网的变化、时态信息的记录等方面考虑，而没能兼顾多个角度的信息粒度，与现实世界人类认知的粒度思想并不完全相符。因此，需要研究一种能自适应需要的动态多粒度道路网数据模型。. 本项目跳出传统道路网数据模型的构建思路，引入符合人类认知规律的信息粒化思维，提出基于动态多粒度的自适应道路网数据模型，模型在道路网的表达、交通流信息的动态分配及其时态信息的表达上均有很好的适应性，满足道路交通规划、设计、控制与管理中的不同角度、不同层次的应用需求。. 道路网络属于复杂网络，从信息粒度分析，道路网数据模型的复杂性体现在其具有不同的空间粒度、时间粒度和语义粒度。项目提出了基于动态多粒度的自适应道路交通网络模型, 并详细分析了道路交通网络基本单元的信息粒化思路及方法，提出基于信息粒度的交通小区、道路路段的划分和取舍方法。与多尺度道路网模型不同，交通信息粒化是以信息粒度为原则和标准进行的交通信息综合抽象和分级细化，与具体采用的地图表达比例尺无直接关系。自适应道路网数据模型依据信息粒度均匀化划分，并记录相应的粒度，方便在模型应用中合理选择相应的粒度信息，也便于模型粒度转换。. 道路网交通供需存在随机性，交通流信息也存在周期性和趋势性，因此交通流信息是具有多时间粒度特性。在分析交通流信息多时间粒度特性的基础上，构造了一个多时间粒度下的交通流信息表达模型，还从空间粒度和时间粒度两个方面分析了交通流信息查询的基本方法，给出综合两个方面因素的交通流信息查询方法，有效地处理查询中的不同粒度需求。. 通过对城市道路网络数据的处理和建模，结合大件运输方案行车的需要，设计了基于道路交叉口转角大小的车辆转向权重模型。该模型结合道路网络模型，通过生成一个基于道路岔口转角权重的辅助网络，将道路交叉口的转角大小作为辅助网络边的权重值，参与最优路径的分析。该方法舍弃了传统算法只考虑道路长度或宽度的弊端，实验证明能够有效减少复杂交通网络中运输车辆因转向所带来的行车耗时，为大件设备运输的选线提供可靠的依据。 . 针对路段划分粒度问题，考虑弯道和公共交通设施区域易形成交通瓶颈，采用弯道区域细分，长直路段结合交通兴趣点分段，建立了分时段城市道路流速模型。并以北京市为研究区域，分五个时段建立道路流速模型，与实时路况对比分析其模型与实际情况基本符合。