评价指标发展智能交通

评价指标发展智能交通基于大数据的智能社区系统1.简介“智能社区”的新概念（或“智慧城市”）[1]已经通过许多城市，如北京，上海，广州，是在中国。这个想法被认为是作为中国城市发展的未来方向。通过2013年，150多个中国城市已经选择的实现智能社区作为他们为城市主要目标之一发展。在这些城市中，80％的人声称，物联网作为主导产业。在2012年12月，住房和城乡建设部中国开展了全国智能社区试点请注意，其中包括国家智能社区试点指标体系[2]。共有90个社区进行选择首批智能社区的飞行员。我们经常提及的所谓智能交通在讨论交通系统时系统（ITS）智能社区。的ITS中可以被看作是一个基本智能城市的标志[3]。虽然智能概念社区适用于城市运营的方方面面和管理，其中的一个开发中的应用交通系统给予高度重视。其占地面积一广泛的领域，包括电子支付设施，安全和应急设施，交通管理，公共运输业务，以及交通系统的许多其他方面。随着运输活动日益负面影响城市决策者越来越意识到的需要实施促进实现解决方案智能社区系统和ITS。因此，制定指标的测量和评估在智能社区交通活动，可能在决策和政策制定过程中起重要作用。一般情况下，性能指标可以被视为工具“简化，衡量和沟通的趋势和事件”或“量化措施可以说明和沟通复杂的现象简单地说，包括趋势和进展随着时间的推移[4]。决策者们不约而同地仔细聘用制定的指标，反映的价值观和目标社会，成为改革的关键驱动因素，来衡量和了解进步的方向.2进展机械工程指标用于ITS的智能社区的选择应该反映的多学科性质运输系统。作为智能交通的问题社区是极其复杂的，并且涉及各种方面，一套指标可能包括许多交通方面。利特曼[5]认为指标挂运输活动应平衡反映组合经济，社会和环境目标，并适用于几个层次。本研究的范围涵盖了审查由几个机构开发的主要运输相关的指标。这项研究还开发了基于大数据，智能社区的交通系统的指标体系将从智能社区收集。这项研究的目的制定一套指标的测量和运输系统的性能评价及其与整个智能社区的工作关系。本文安排如下。第2节提供了一个城市交通系统中的现有指标体系的文献综述。第3节介绍的主要目标发达索引系统，随后的详细描述的数的制定的指标。第4节的应用基于大数据的发展指标。该最后一节提供了从得出的实际结论发展和指标体系的应用。2.文献综述一组指标充分反映出的性能交通系统是发展的重要的运输系统。一些定制的性能相关的交通系统指标最近已经提出并测试，以促进开发可持续交通系统或其他新概念交通系统[6-8]。在过去的十年中，几套性能指标开发，以评估交通系统[9-13]的可持续性。绩效测量为基础可持续性评估方法是为开发交通的得克萨斯部门的战略计划（的TxDOT）[14];该方法包括13性能覆盖的的TxDOT战略的五个目标的措施计划，即减少拥堵，提高安全性，以扩大经济机会，改善空气质量，并增加运输资产的价值。全度等。[15]提出的30个指标涵盖可持续交通的四个维度。Haghshenas和石油部长[16]概括在定义的城市交通可持续发展指标过去的20年和分类这些指标分为三个主要的组，即，交通环境的影响指示灯，交通运输经济影响指标，交通社会影响的指标。美国环境保护署发布了描述12性能的措施指南对于环境，经济和社会的可持续发展一个运输系统[17]。本文件侧重于交通决策在区域或大都市的水平，虽然很多的绩效指标描述其中可在国家或地方使用。对于每一个措施，这本指南提供了可能的指标，汇总有关分析方法和数据源，并示出了由一个或多个运输使用每小节的机构。2011年，在运输机构的可持续发展绩效评估的指南美国开发[18];该指南包括设置的可持续发展目标，包括安全性，基础交通方便，股票/等于流动性，系统的效率，安全，繁荣，经济上的可行性，生态系统，垃圾发电，资源消耗和排放，和空气质量。与此同时，一些主要性能指标已建立ITSS的发展;这些指标包括交通效率，交通安全，污染指数减量化，社会包容和土地利用[19]。在美国的一个研究小组进行的一项调查在TOD开发模式的性能[20]。总共96机构进行了分析，并确定了56的指标。然后这些指标被分为下列五个组：（1）旅游行为：停车和交通流;（2）经济：公共和私人投资;（3）环境：空气质量和能源的使用;（4）建筑环境：设计质量，行人友好和使用土地的;（5）社会：多样性，安全性和经济性。几位交通运输系统的性能指标也已经开发了在中国。共34个指标在“平滑工程”评价指标进行鉴定由公安部部和住房部和城乡发展的城市交通系统中国的发展，等等[21]。这些指标分为以下六组：（1）管理机制的城市交通系统，（2）道路基础设施条件;（3）绿色交通系统的发展，（4）科学组织，交通管理，（5）城市交通安全状况，以及（6）文化和道德素质传播。每个指示器具有以下五个部分：（1）符号，（2）的定义，（3）主要的标准，（4）可能指标和（5）分级表。在由中国交通运输部制定了“公交大都市”的评价指标草案，各项指标均分为以下五组：（1）基本要求（例如，城市轨道交通乘客和密度的分担率城市公共交通线路网），（2）服务（例如，覆盖公交车站和公交车的速度），（3）基础设施（如港口形巴士站速度，速度城市干道，并与信号重要交叉口的控制），（4）安全性（例如，每年平均事故率和平均每年致死率）;（5）管理（例如，使用智能卡率）。许多方法可以用来分析和制定指标。Smith等人。[22]所使用的方法分析方法生成的指示符组是具有一致一个可持续发展的交通系统宣布的定义。卡斯蒂略和Pitfield[23]提出了评价性和逻辑办法实现可持续交通指示灯编译（弹性），这是用于一个方法框架识别和选择可持续的交通运输指标，并在英语地区展示了这种架构的应用，英国机械工程3进展表1：在智能社区交通系统评价指标。交通效率上市运输公众正点运输公交车辆的百分比在每个车站准时到达根据既定/公布时间表路网络从一个站点旅行到另一个被划分的平均旅行时间指数实际平均出行时间自由流动行驶时间平均减速该主干道在高峰期减少车辆行驶的平均速度在高峰期间干道段（以百分比示出并收集的平均速度相比）标准差的变异系数指标演示旅行的变化时间和反映的出行时间的可靠性需要缓冲时间索引的额外时间，以最大程度地达到目的地的可能性时间.多属性效用理论（MAUT）通常在评估和决策过程[14实现，24。作为一种多标准的决策过程[25]，MAUT理论可作为在定量基础绩效评估中的应用。基本这种方法的步骤包括量化，缩放和个别性指标权重。加权单独缩放措施总和被用于获得为一组业绩指标总量指标值。当指标称重，所述权重的总和对于个别措施应等于1，和指示器被赋予高权重，如果决策者认为它是很大的重要。使用权重的下列两组：目标重量和测量重量[14]。3.指数发展当智能社区评估它，我们不应该只是考虑的运行效率和安全性交通系统本身。相反，伟大的重点应被放置在系统如何用于改进质量的在社区和对居民的生活如何系统有机地与智能社区综合。因此，环保以及不同的社会团体和其他相关目标时，应考虑确定运输系统的主要目标。在这项研究中，我们主要考虑了以下目标一个在ITS智能社区：（1）加强交通安全;（2）改善空气质量;（3）提高通行效率;（4）改善经济的机会;（5），以增加运输资产的价值;（6），以促进社会公平;（7），以提高生活质量。目前，利用大数据已经扩大到了交通运输领域[26]。大量收集的数据，被称为大数据，为决策的新方法厂商定期评估交通系统或实时和支持的开发和应用各项指标。上的主要目标的基础如上所述，我们制定了一套指标，其中又分为以下六类：交通运输结构，交通信息服务，交通效率，交通安全，能源和污染减量化，和社会包容。在本文后面广泛讨论了详细索引列于表1中。每个指标包括以下几个部分：定义，目标，单位，水平，与其他指标的关系，应用程序相（多个），计算方法，和数据源[27]。该其他各项指标的细节比他们的定义是在后面的章节介绍。4.索引应用数据收集和存储技术的迅速发展已经对各种实时交通数据的贡献从城市交通监控系统。在目前，大数据运输领域可以包括车牌识别（LPR）的数据[28]，GPS定位数据，自动车辆定位（AVL）数据，和智能手机数据[29]。在这中，我们的目标是分析一些实际应用根据收集到制定的指标“大数据”。4.1。动脉效率评价。我们下面介绍的本节使用的指标定义。4.1.1。变动指数定义。该变动指数，即标准差系数，表明了出行时间的变化和反映的出行时间[30]的可靠性。这个索引可以是用来对付不同的行进距离的旅行。计算方法。通过车辆的行驶时间五分钟间隔期间部正在使用的分析以下：VI=S/Mt（1）其中，出行时间。水平。水平如下：A：≤0.2，B：≤0.3，C：≤0.4，D：≤0.5，和E：0.5。4进展机械工程数据源。数据来源包括旅行时间的数据，这可以通过基于GPS车载设备，LPR数据进行收集，AVL数据，RFID数据，蓝牙数据，等等。变化指数侧重于评估标准旅行时间偏差，平均比较它旅行时间体现出差的变异性和可靠性时间。4.1.2。缓冲时间指数定义。缓冲时间指数计算额外所需的时间，以最大程度地达到的可能性准时送达目的地[31]。计算方法。通过车辆的行驶时间五分钟间隔期间部正在使用的分析以下：HTI=t0.9-Mt/Mt*×100％（2）其中，HTI是缓冲时间指数;旅行时间百分比;水平。水平如下：A：≤0.2，B：≤0.4，C：≤0.6，D：≤0.8，和E：0.8。数据源。数据来源包括旅行时间的数据，这可以通过基于GPS车载设备，LPR数据进行收集，AVL数据，RFID数据，蓝牙数据，等等。缓冲时间指数反映旅行的可靠性时间通过表达的所需的额外的缓冲时间的量上时间旅行的95％。4.1.3。平均旅行时间指数定义。从一个旅行Theactual平均出行时间站点到另一个是由自由流动的旅行时间划分。计算方法。考虑Patt=ATTATTTTFF，（3）其中，ATT是平均出行时间指数;旅行时间;水平。水平如下：A：≤1.5，B：≤2，C：≤2.5，D：≤3，和E：3。数据源。数据来源包括旅行时间的数据，这可以通过基于GPS车载设备，LPR数据进行收集，AVL数据，RFID数据，蓝牙数据，等等。平均旅行时间指数反映的能力目前的道路网络，并评估与设计速度相比，道路设计。（3）4.1.4。平均减速的干道在高峰期定义。在车辆的平均速度的减少在高峰期间，以百分比显示的主干道行驶，与收集到的平均速度相比。计算方法。考虑=ΔVV，ΔV=V-VPS，（4）其中，在高峰期;ΔV为平均速度为还原在高峰期间车辆（为早高峰1小时和晚高峰一小时）;V是一个平均速在非高峰时段（公里/小时）（上午10时至下午3时）车辆;VPS为高峰期间（公里/小时）的车辆的平均速度。水平。该级别如下：A：≤20％，B：≤30％，C：≤40％，D：≤50％和E：50％。数据源。数据来源包括高速数据，从而可以基于GPS的通过收集车载设备，LPR数据，AVL数据，RFID数据，蓝牙数据，微波探测器，循环检测器，等等。上峰干道平均减速周期反映了拥塞的时的冲击和严重程度高峰时段。本节中的四个指标旨在提供动脉的性能水平的总体评价交通。研究结果可以帮助运营商流量评估通过研究出行时间和拥塞级的可靠性改变车速。这些因素可进一步施加在决策的交通引导和控制措施。在过去的十年中，从摄像机LPR数据已成为城市交通系统一个新兴的数据源。在中国，LPR系统已经部署在几个城市。LPR数据被认为是一种典型的大在由于车牌识别系统，它涉及了大量的特性运输领域数据数据。的监视摄像机的覆盖区可以是一个在LPR数据应用潜在的问题。的精度板号识别也可以通过极端的影响天气条件或设备损坏。一天LPR数据，即，2012年11月8日，分别为从三个连续的信号控制交叉口收集一个典型的城市动脉在秦皇岛市（图1）。（4）图1显示了东行贯通通过交通流程本研究选择的数据。术语“通经”指直穿过上游的车辆路口和通过下游持续直路口。在数据库中的车辆的每个记录包括以下字段：记录ID，车牌号码，车辆式（1：大型车辆，2：小型车），车辆通过时间，路口ID，行驶方向