基于交通运行指数的速度分布聚类与排放测算不确定性

发布时间：2017-03-20 18:06

  本文关键词：基于交通运行指数的速度分布聚类与排放测算不确定性，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为衡量城市道路交通运行效率的指标,交通拥堵评价指标在城市交通管理中具有广泛的应用。虽然研究学者关于拥堵程度对机动车排放的影响开展了大量的研究,但是缺乏城市路网拥堵程度和排放关系的定量化研究。尽管部分研究的研究对象为城市路网,但是没有对交通拥堵评价指标与机动车油耗排放强度的定量关系进行研究。鉴于此,本文以国家标准GB29107-2012《道路交通信息服务、交通状况描述》中的交通拥堵评价指标——道路交通运行指数(以下简称交通指数)为例,开展了其与机动车油耗排放关系的研究。首先,本研究针对交通拥堵评价指标、机动车油耗排放模型、交通拥堵与排放定量关系开展文献总述,论述了现有研究现状和研究不足。基于此,明确了本文的研究目标。然后,从排放的不确定性分析、聚类分析方法两个方面展开综述研究,在此基础上,明确了本文的研究内容和研究技术路线。其次,本文利用北京市浮动车交通信息采集系统获取浮动车数据,并处理成分道路等级的交通指数与速度分布数据和分区域的交通指数与速度数据两种数据格式。分析发现交通指数与快速路、主干路、次支路的速度分布关系存在不确定性。在此背景下,提出了偏差率指标来衡量不确定性的大小。再次,由于交通指数与速度分布关系的不确定性将导致交通指数与油耗排放因子关系的不确定性,为此,本文分析了影响城市交通网络速度分布的因素,利用K-Means聚类方法,结合基于Silhouette测度的最佳聚类数函数,设计了城市交通运行指数的速度分布聚类方案。并提出了速度分布变异系数和排放因子变异系数两个指标来评价聚类效果。研究发现,按照日期、时间段、道路等级对城市交通运行指数的速度分布数据进行聚类分析,可显著降低交通指数的速度分布与排放因子不确定性。然后,通过分析交通拥堵评价指标(交通指数)和排放因子的测算机理,选择速度为衔接点,分道路等级构建了机动车油耗排放因子与交通指数的关系分析框架。并以聚类原则下的交通指数与速度分布数据为基础,结合车载尾气检测系统(Portable Emission Measurement System, PEMS)获取的机动车排放数据和手持式全球定位系统(Global Position System, GPS)采集的机动车行驶工况数据,测算了相应分类原则下快速路、主干路、次支路、全路网机动车油耗排放因子与交通指数的关系曲线及拟合函数,并进行了不确定性测算。最后,将本研究成果应用于区域油耗排放因子与交通指数的定量关系案例研究。以北京为例,分析了朝阳区、海淀区、丰台区、石景山、东城区和西城区速度随全路网交通指数的变化趋势,以及油耗排放因子与全路网交通指数间的关系。并对各区域油耗排放因子与交通指数的不确定性进行了测算。本研究可为城市交通规划中交通环境目标的制定和治污治堵一体化交通政策决策提供支持。
【关键词】：城市道路 交通拥堵评价指标 排放因子 浮动车数据 交通运行指数 速度分布
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-18
• 1 绪论18-24
• 1.1 研究背景与意义18-20
• 1.2 研究目标与内容20-21
• 1.3 研究方法与技术路线21-23
• 1.4 本章小结23-24
• 2 国内外研究综述24-36
• 2.1 交通拥堵评价指标24-29
• 2.2 机动车油耗排放模型29-32
• 2.3 交通拥堵与排放定量关系32-33
• 2.4 排放的不确定性分析33-34
• 2.5 聚类分析方法的应用34-35
• 2.6 本章小结35-36
• 3 城市交通运行指数的速度分布特征分析36-50
• 3.1 速度数据采集36-39
• 3.1.1 浮动车数据的采集方法36-38
• 3.1.2 浮动车数据的收集38-39
• 3.2 速度数据处理39-43
• 3.2.1 分道路等级的交通指数与速度分布数据39-42
• 3.2.2 分区域的交通指数与速度数据42-43
• 3.3 交通指数的速度分布不确定性分析43-49
• 3.3.1 交通指数与快速路速度分布特征45-46
• 3.3.2 交通指数与主干路速度分布特征46-48
• 3.3.3 交通指数与次支路速度分布特征48-49
• 3.4 本章小结49-50
• 4 城市交通运行指数的速度分布聚类分析50-74
• 4.1 城市交通网络速度分布的影响因素50-54
• 4.1.1 道路等级50-51
• 4.1.2 交通需求51-53
• 4.1.3 恶劣天气53-54
• 4.2 城市交通运行指数的速度分布聚类54-66
• 4.2.1 聚类方法54-55
• 4.2.2 聚类方案评价指标55-57
• 4.2.3 多个方案的聚类效果对比方法57-58
• 4.2.4 聚类方案58-66
• 4.3 聚类对速度分布不确定性与排放因子不确定性的影响66-73
• 4.3.1 星期一交通指数的速度分布与排放因子不确定性66-67
• 4.3.2 星期二、三、四交通指数的速度分布与排放因子不确定性67-69
• 4.3.3 星期五交通指数的速度分布与排放因子不确定性69-70
• 4.3.4 49限行工作日交通指数的速度分布与排放因子不确定性70-71
• 4.3.5 星期六交通指数的速度分布与排放因子不确定性71-72
• 4.3.6 星期日交通指数的速度分布与排放因子不确定性72-73
• 4.4 本章小结73-74
• 5 基于城市交通运行指数的排放测算及不确定性74-100
• 5.1 机动车油耗排放强度与交通指数间关系的研究方法74-75
• 5.2 速度对机动车油耗排放因子的修正方法75-84
• 5.2.1 机动车排放数据75-79
• 5.2.2 机动车工况数据79-82
• 5.2.3 速度与机动车油耗排放因子的关系量化模型82-84
• 5.3 机动车油耗排放强度与交通指数间的关系模型84-87
• 5.4 油耗排放强度与交通指数间的定量关系及其不确定性87-98
• 5.4.1 各等级道路油耗排放因子与交通指数的定量关系及其不确定性87-95
• 5.4.2 全路网油耗排放因子与交通指数间的定量关系及不确定性95-97
• 5.4.3 交通指数与不同排放标准油耗排放因子的关系对比97-98
• 5.5 本章小结98-100
• 6 北京市分行政区域的速度特征与排放测算案例100-110
• 6.1 区域机动车油耗排放强度与全路网交通指数间的关系模型100-102
• 6.2 区域速度与全路网交通指数间的关系102-103
• 6.3 区域机动车油耗排放强度与全路网交通指数间的关系103-108
• 6.3.1 不同日期和时间段区域油耗排放因子对比104-107
• 6.3.2 同一日期和时间段各区域油耗排放因子对比107-108
• 6.4 区域机动车油耗排放强度与全路网交通指数的不确定性108
• 6.5 本章小结108-110
• 7 结论与展望110-112
• 7.1 主要结论和研究成果110-111
• 7.2 研究不足与展望111-112
• 参考文献112-116
• 附录A116-124
• 附录B124-133
• 附录C133-135
• 附录D135-140
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果140-144
• 学位论文数据集144

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本文编号：258206