天津市市政工程设计研究院 天津 300000
摘要：经济的发展，城镇化进程的加快，道路车俩逐渐增多。车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据，对智能车辆安全辅助驾驶及动力系统控制等研究有着重要意义。准确的预测城市道路未来车速情况能够帮助解决城市交通拥堵问题。道路的车速受到许多因素的影响，例如天气、节假日、区域位置等等。本文就城市道路未来车速预测模型展开探讨。
关键词：交通拥堵；预测模型；道路
引言
交通拥堵是一种常见的现象，在许多城市中这已经成为一种城市病。交通拥堵直接造成了城市的整体运转效率降低，间接的导致了经济损失。根据中国交通部发表的数据显示，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的20%，相当于每年国内生产总值损失5-8%，每年达2500亿元人民币。如果可以准确预测道路未来的车速，那么在拥堵发生之前就可以采取预防措施来帮助解决拥堵问题。
1基于人工神经网络的车速预测
神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。其具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力及自学习能力，因此在车速预测这类复杂的领域被经常采用。采用将每半小时划分为一个时刻的分类方法将车速数据分为30个时刻，然后将某天某一时刻的车速数据输入径向基网络来预测未来5min的平均车速。用支持向量机（SVM）和神经网络以150s的历史轨迹数据对车辆行驶的工况及未来路况进行预测，预测时长为50s。先通过车联网获取车辆当前交通状况下的平均车速情况，然后使用人工神经网络预测路段的平均速度，最后将预测的平均速度与当前车辆融合，对预测的平均车速进行修正。
2基于回归方法的车速预测
式中：ｙ为预测值；珔ｙ为平均值。
3基于贝叶斯算法的车速预测
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络。基于概率推理的贝叶斯网络是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在多个领域中被广泛应用。预测交通信息的短期预测模型，在每个链路与一些可能影响未来路况的休闲节点采用贝叶斯网络，同时利用训练数据集的高斯混合模型获得贝叶斯网络的联合概率密度。贝叶斯模型对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练；其对缺失数据不敏感，且算法也比较简单，常用于文本分类。但是它需要计算先验概率，且分类决策存在错误率，对输人数据的表达形式很敏感。
4预测特征的选择
同一天中未来某时段的运行速度受到上一个时段及上几个时段运行速度的影响。在一周内，工作日某一时段的运行速度受到前几个工作日该时段运行速度的影响。空间上，由于路网的连通性，上游道路的运行速度会影响到下游道路的速度。反过来，下游道路交通阻塞也会影响上游道路车辆的运行速度。因此，某一路段下一个时段的运行速度不仅与该路段当前时段的速度及历史速度有关，同时也与其上下游路段当前时段的速度及历史速度有关。基于上述考虑，在对速度进行短时预测时，不仅仅考虑当前路段当前时段及前几个时段的运行速度，还考虑了该路段上下游、和上周同一天的当前时段和前几个时段的运行速度。某路段在t+T时段的运行速度如公式（1）所示：
其中：Ea表示驾驶员实际期望车速；E0表示驾驶员理论期望车速；n表示车道数影响修正系数；η表示车道宽影响修正系数；γ表示路肩宽影响修正系数；fp表示驾驶员条件影响修正系数；fv表示车辆条件影响修正系数。
5.1驾驶员理论期望车速（E0）
驾驶员理论期望车速是一个理论值，是指驾驶员在理想的道路交通条件下所采取的汽车行驶速度。理想路况条件即车流为自由流状态，车道数为双向4车道，车道宽度和路肩宽度分别为3.75m和2.5m。在本文中，通过实验预测驾驶员理论期望车速E0为120km/h。
5.2车道数影响修正系数（n）
由期望车速的单因素模拟实验结果分析可知，车道数与驾驶员期望车速存在相关关系。当双向车道数小于6车道时，驾驶员的会感到驾驶空间不充足，期望车速会随之减小。当双向车道数大于6车道时，驾驶员可以获得足够的驾驶空间，在这种情况下，与双向6车道相比，车速几乎保持不变。因此期望车速与车道数是分段函数关系，具体关系如下：
其中N为双向车道数。
5.3车道宽影响修正系数（η）
车道宽这个因素对于期望车速的影响较大。当车道宽度小于3.75m时，车辆行驶自由度受到限制，期望车速降低。当车道宽度大于3.75m时，车辆行驶自由度提高，期望车速增大，随着车道宽度的继续增加，车速略有提高或者几乎保持不变。这是因为由于受到车辆本身性能的限制，车道宽即使再增加，期望车速也不可能再提高。因此期望车速与车道宽是分段函数关系，具体关系如下：
其中Wb为车道宽，m。
5.4路肩宽影响修正系数（γ）
驾驶员的期望车速也会受到右侧道路路肩宽度的影响。在行驶过程中，小于1m的路肩宽度会让驾驶员产生约束感，且驾驶员的约束感会随着路肩宽的继续减小而加大，期望车速也会随之减小。当路肩宽大于1m时，驾驶员在行驶过程中的安全感会增加，期望车速略有提高或者几乎保持不变。因此路肩宽与期望车速也是分段函数关系，具体如下：
其中Ws为路肩宽，m。
结语
车辆的行驶受多种因素的影响，如道路整体通行速度、天气条件、驾驶员操作等。多种因素与车速之间的关系还需进一步的研究并加人到预测模型中，从而提高网络的预测精度。
参考文献：
［1］李勇.基于出租车GPS数据的城市交通拥堵识别和关联性分析［D］。哈尔滨：哈尔滨工业大学，2016。
［2］郭雪婷，秦艳丽，雷震.基于出租车GPS数据的城市道路拥堵判别［J］。交通信息与安全，2015，31（5）：140-144。
论文作者:宋瀛,周佳
论文发表刊物:《防护工程》2018年第33期
论文发表时间:2019/2/22
标签：车速论文; 车道论文; 驾驶员论文; 路肩论文; 时段论文; 运行速度论文; 系数论文; 《防护工程》2018年第33期论文;