摘要：本文中的數據收集是以出租車為浮動車而采集到的。通過對浮動車所收集到的數據進行分析，對特定區域內，某路段早高峰時期浮動車數量和浮動車速統計。從時間段上，得出路段擁堵的變化情況，給交通的參與者以向導，向他們提供本路段的暢通和擁堵時間，便于他們選擇出行時間。

　　關鍵詞：浮動車數據;數據分析;通行能力

　　Abstract: In this paper ,the data are collected by a taxi for the floating vehicle. Based on the analysis of the floating car data collected, we do the statistics of a road early peak period floating car number and floating speed in the specific area,. From the time period, we get the road congestion change condition , guide the traffic participants, provide them with the sections flow and congestion time, so that they can choose the travel time.

　　Key words: floating car data; data analysis; traffic capacity

　　中圖分類號：TU7 文獻標識碼： A文章編號：2095-2104(2012)

　　0 引言

　　浮動車技術，是近年來所興起的獲取道路佳通信息的先進技術。它主要在國際智能交通系統中廣泛的使用，其基本原理是：根據裝備車載全球定位系統，在浮動車在其行駛過程中定期記錄的車輛位置，方向等，通過經緯度的變化，計算出車輛行駛的車速和行駛的時間【1】。根據研究表明，德國、日本等國近年來都先后建立了基于浮動車數據的交通信息服務系統，而我國國內的許多大型城市為了滿足車輛調度的需求，也興起了對浮動車數據采集的研究【2】。

　　1 浮動車數據收集的相關說明

　　論文中所使用的數據是以成都市出租車為浮動車收集到的。采集到的浮動車數據中包含了ID、車機號、區域編碼、區域子編碼、角度、空重車標記、時間、排隊長、排隊時間、平均速度、行駛時間、速度均方根等信息。下表1即為本次收集到的數據舉例，其中只列出了本次研究所需要的條目，包括：車機號、區域編碼、區域子編碼、平均速度和記錄時間。

　　　車機號區域編碼區域子編碼平均速度記錄時間

　　207613547800749728165535142012-3-23 9:35:11

　　2045138821783541500272012-3-24 17:56:38

　　2064136840453277052522012-3-23 9:35:14

　　20451598249242410101342012-3-24 23:15:56

　　①車機號：對作為浮動車的出租車人為給定的編號，并不是車租車自身的車牌號。

　　②區域編碼和區域子編碼：為了方便數據記錄，我們將成都各個街道以“區域編碼”命名，一個區域編碼即為一條街道;而區域子編碼則為預留編碼，目前尚未使用。

　　③記錄時間：記錄浮動車數據，并上傳服務器的時間。

　　④平均速度：浮動車從數據記錄到上傳，這一個10秒內的平均速度。

　　2 基于浮動車收集的數據分析

　　浮動車作為交通參與者，它收集到的數據信息反應了此刻道路上的交通狀態。通過對其收集到的數據進行分析，我們就能夠把這些數字化的語言轉化成我們對交通狀況的認識，從宏觀上了解一個路段上的行車速度。

　　由于收集到的數據過于龐大，研究時我們只選取同一個區域編碼內浮動車采集到的數據來進行分析。本次論文分析的是區域編碼為6032 (茶店子東街)內的浮動車所收集到的數據。而為了使得研究更具有向導性，我們選取27日(星期二)早高峰時段(6:30~9:00)作為研究時間，其中的可用數據為125條。然后，我們將所得到的數據，以10分鐘劃分為一個時間段，計算其平均速度，并將計算出的結果利用EXCEL繪圖，以此來對比隨著時間的推移，浮動車在道路上行駛平均速度的變化。

　　　由上圖我們可以看出，在6:30到9：00的早高峰時段中，浮動車在道路上行駛的平均速度隨著時間推移逐漸降低，然后又慢慢升高，整體呈一個“凹”的的趨勢。這剛好也與人們出行規律吻合：當時間較早時，上班的人流比較稀疏，而隨著上班時間臨近，越來越多的人流開始出行，于是便造成道路車輛變多，而對于通行能力一定的道路，車輛的行駛速度就會降低。

　　為了驗證平均速度變化規律，筆者又將浮動車在道路上平均行駛時間繪了點圖，如下：

　　我們都知道，速度和車輛行駛的時間是成一個反比關系。由行駛時間變化的這個圖中，我們可以看出，其變化正好和平均速度相反，整體呈現一個“凸”的變化趨勢。

　　3 結論

　　通過對成都市茶店子東街早高峰時段的研究，證明了浮動車數據是具有可參考性的。我們可以看出，成都市茶店子東街在7:30和8：00前后道路擁堵較為嚴重，平均通行速度較低，而其他時段則處于相對暢通狀態。希望需要在7:30和8：00前后通過此路段的車輛選擇繞行，節省時間。

　　參考文獻：

　　【1】唐克雙,姚恩建,日本ITS開發和運用的實例——名古屋基于出租車信息的P-DRGS簡介[J],城市交通,2006,4(3):74- 76

　　【2】辛飛飛,陳小鴻,林航飛,基于樣本容量的浮動車數據路網覆蓋能力研究,公路交通科技，2009,8(8):140-144