本文選題：交通管理 + 小汽車出行�。� 參考：《城市交通》2017年05期

【摘要】：小汽車出行特征是城市道路網(wǎng)運(yùn)行的重要影響因素之一。采集小汽車出行數(shù)據(jù)并深入分析其出行行為特征,是引導(dǎo)小汽車出行方式轉(zhuǎn)變、降低機(jī)動(dòng)車使用強(qiáng)度的重要條件,能夠?yàn)榻煌ň?xì)化管理和政策制定提供支持。基于車載OBD可采集到的小汽車出行數(shù)據(jù)和軌跡數(shù)據(jù),提出小汽車出行特征分析方法,得到出車率、出行次數(shù)、出行距離等量化指標(biāo),分析不同階段、不同區(qū)域、不同政策下的出行指標(biāo)變化特征。利用大數(shù)據(jù)分析方法對出行規(guī)律深層挖掘,進(jìn)一步獲得用戶畫像、路網(wǎng)非直線系數(shù)等交通特征。分析結(jié)果表明,車載OBD數(shù)據(jù)能夠較好地反映小汽車出行行為特征,并對交通需求管理政策的實(shí)施效果做出定量評價(jià)。
[Abstract]:The characteristics of car travel is one of the important factors affecting the operation of urban road network. Collecting car travel data and analyzing its travel behavior characteristics is an important condition to guide the change of car travel mode and reduce the intensity of motor vehicle use. It can provide support for fine traffic management and policy formulation. Based on the car travel data and track data which can be collected by vehicle OBD, this paper puts forward a method to analyze the characteristics of car travel, and obtains the quantitative indexes such as car trip rate, trip times and travel distance, and analyzes different stages and regions. The change characteristics of travel index under different policies. By using big data analysis method, the travel law is excavated deeply, and the traffic characteristics such as user portrait, road network nonlinearity coefficient and so on are obtained. The analysis results show that the on-board OBD data can better reflect the characteristics of car travel behavior and quantitatively evaluate the effect of the traffic demand management policy.
【作者單位】： 北京交通大學(xué);北京交通發(fā)展研究院城市交通運(yùn)行仿真與決策支持北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室城市交通北京市國際科技合作基地;
【基金】：科技北京百名領(lǐng)軍人才培養(yǎng)工程“交通數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)”(Z161100004916021) 北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目“基于偽碼信令數(shù)據(jù)的京津冀出行分析關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)”(Z161100005116006);北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目“北京市路況信息融合與統(tǒng)一發(fā)布示范平臺(tái)”(Z161100001116094)
【分類號】：U491

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本文編號：1849672