周洋帆，賈順平*，關(guān) 偉，劉 爽

（北京交通大學(xué)a.城市交通復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.交通運(yùn)輸學(xué)院，北京100044）

可變信息屏對(duì)北京市交通擁堵緩解的評(píng)價(jià)研究

周洋帆a，賈順平*a，關(guān) 偉b，劉 爽a

（北京交通大學(xué)a.城市交通復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.交通運(yùn)輸學(xué)院，北京100044）

可變信息屏（VMS）為緩解大城市交通擁堵提供了一種有效途徑，它通過(guò)發(fā)布誘導(dǎo)信息來(lái)均衡路網(wǎng)上的交通需求.為了評(píng)價(jià)VMS對(duì)緩解交通擁堵的效果，本文通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法建立了一種通用評(píng)價(jià)模型.所用數(shù)據(jù)包括由北京市VMS系統(tǒng)和道路檢測(cè)器得到的VMS歷史發(fā)布信息和道路交通流數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠真實(shí)地反映路網(wǎng)中的交通狀況.通過(guò)比較誘導(dǎo)信息和提示信息下的擁堵緩解效果，并對(duì)不同道路狀況下?lián)矶戮徑庑ЧM(jìn)行時(shí)間和空間分析.結(jié)果表明，誘導(dǎo)信息能夠更加有效地提高擁堵路段的服務(wù)水平，特別是嚴(yán)重?fù)矶侣范危T導(dǎo)信息比提示信息更加有效.

智能交通；交通擁堵；數(shù)據(jù)挖掘；可變信息屏（VMS）；交通誘導(dǎo)

1 引 言

可變信息屏（以下稱(chēng)VMS）通過(guò)發(fā)布帶有文字或圖像的實(shí)時(shí)交通信息，在城市智能交通管理和誘導(dǎo)系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用.事實(shí)上，道路擁堵是由于交通需求的不均衡分布造成的，表現(xiàn)為部分路段嚴(yán)重?fù)矶露渌范蜗鄬?duì)暢通[1].在有VMS信息的情況下，駕駛員能夠根據(jù)信息提示選擇更優(yōu)路徑，有效避開(kāi)擁堵路段，以此達(dá)到均衡交通分布和減少出行時(shí)間的目的.

既有研究表明，道路試驗(yàn)、抽樣調(diào)差、數(shù)學(xué)模型和仿真分析是研究VMS效果最常用的幾種方法.道路試驗(yàn)方法一般需要設(shè)計(jì)多種VMS發(fā)布方案來(lái)探索駕駛員對(duì)不同信息的反應(yīng)[2].通過(guò)在奧斯陸郊區(qū)的高速公路上設(shè)置推薦路徑，Erke等[3]研究了VMS對(duì)駕駛員路徑轉(zhuǎn)移、駕駛速度和剎車(chē)行為的影響.道路試驗(yàn)方法需要一些輔助設(shè)施，并且試驗(yàn)周期較長(zhǎng)，特別是對(duì)惡劣天氣方面的研究，但是它確實(shí)能夠反映道路上最真實(shí)的情況.類(lèi)似Logit模型[4]和Probit模型[5]的數(shù)學(xué)方法在研究VMS對(duì)駕駛員行為的影響及其要素方面較為常用，通常由問(wèn)卷調(diào)查、SP調(diào)查或檢測(cè)器獲得所需數(shù)據(jù)[6].Zhong等[7]選擇中國(guó)人民大學(xué)東門(mén)附近的VMS作為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)帶有預(yù)測(cè)的誘導(dǎo)對(duì)于提高交通效率和均衡路網(wǎng)載荷的效果更佳.數(shù)學(xué)模型方法能夠量化研究結(jié)果，并且更加靈敏，但是問(wèn)卷調(diào)查需要較大量的人力和時(shí)間，被調(diào)查者的陳述偏好不能準(zhǔn)確地反映真實(shí)的駕駛行為.仿真分析對(duì)于研究駕駛員對(duì)不同VMS場(chǎng)景的反應(yīng)是非常方便的一種方法[8].根據(jù)模型需求提前建立仿真系統(tǒng)，Shang等[9]根據(jù)元胞傳輸模型和以Logit為基礎(chǔ)的路徑選擇規(guī)則預(yù)測(cè)了出行時(shí)間，將預(yù)測(cè)的出行時(shí)間提供給駕駛員，交通效率得到明顯提高.

VMS在不同場(chǎng)景下的效果，比如霧天[10]、濕滑路面[11]、擁堵[1]、剎車(chē)[12]、安全警告[13]等一般利用試驗(yàn)、調(diào)查或者仿真的方法，認(rèn)為駕駛員或車(chē)輛是反映VMS效果的關(guān)鍵因素.然而，另外一種更加直接的評(píng)價(jià)方法是分析不同誘導(dǎo)下?lián)矶侣范蔚木徑庑Ч虻缆窢顩r.從該思想出發(fā)，本文首先基于數(shù)據(jù)挖掘方法分析了歷史數(shù)據(jù)，包括VMS歷史發(fā)布信息和路況數(shù)據(jù).然后，統(tǒng)計(jì)了誘導(dǎo)信息和提示信息下道路狀況的差異，用以評(píng)價(jià)這兩類(lèi)VMS信息的效果，借助計(jì)算機(jī)程序，本文提出的方法更加便捷有效.最后，以北京市的VMS作為案例，從時(shí)間和空間兩個(gè)角度進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)VMS對(duì)交通擁堵的緩解效果.

2 基于數(shù)據(jù)挖掘的評(píng)價(jià)方法

2.1 VMS信息

每條VMS的屬性包括發(fā)布位置、發(fā)布內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間等.根據(jù)信息內(nèi)容，北京市VMS上發(fā)布的關(guān)于擁堵的信息通常有兩類(lèi).一類(lèi)被定義為誘導(dǎo)信息，信息內(nèi)容不僅包括擁堵路段，還提供了推薦路徑，如表1中第一條信息所示.另一類(lèi)信息被定義為提示信息，這類(lèi)信息內(nèi)容中僅向駕駛員顯示了擁堵路段，如表1中第二條信息所示.這兩類(lèi)信息通常發(fā)布在擁堵路段及其上游路段的VMS上.因此，不同道路狀況下哪種信息更加有效是值得探討的問(wèn)題.

表1 VMS上的誘導(dǎo)信息和提示信息Table 1 Guidance message and notice message on VMS

2.2 道路交通狀況

道路交通狀況是本文用于評(píng)價(jià)VMS對(duì)交通擁堵緩解效果的關(guān)鍵變量，為方便起見(jiàn)，本文定義路況為反映道路交通狀況的量值.道路檢測(cè)器每隔固定時(shí)間，比如5 min，獲得一次路段上車(chē)輛行駛速度的數(shù)據(jù)，為了能夠利用速度數(shù)據(jù)得到反映道路狀況的值，定義路況值為實(shí)際檢測(cè)到的速度與路段設(shè)計(jì)速度的百分比值，如果實(shí)際速度大于設(shè)計(jì)速度，路況值為100.因此，路況值的取值范圍為0-100，并且值越大表示道路越暢通.根據(jù)此定義，路段的通暢程度和VMS的狀態(tài)可以分為三種，如表2所示.為了進(jìn)行評(píng)價(jià)，VMS信息發(fā)布時(shí)間段內(nèi)的路況數(shù)據(jù)需要提前獲得.

表2 根據(jù)路況值的三種道路通暢程度和VMS狀態(tài)Table 2 Three road status and VMS states based on road condition value

2.3 數(shù)據(jù)挖掘和評(píng)價(jià)方法

道路狀況是評(píng)價(jià)擁堵程度的指標(biāo)，誘導(dǎo)信息和提示信息發(fā)布時(shí)的路況值反應(yīng)了他們緩解擁堵的效果，路況值的差異能夠揭示哪類(lèi)信息的效果更好.

假設(shè)道路檢測(cè)器以5 min為間隔收集路段上車(chē)輛的行駛速度，那么每個(gè)檢測(cè)器每天會(huì)產(chǎn)生288個(gè)數(shù)據(jù)，意味著從1-288的任何一個(gè)編號(hào)都代表了特定的5 min時(shí)間.例如，第193個(gè)數(shù)據(jù)代表了7:00-7:05的路況值.因此，時(shí)間和路段分別為路況值的時(shí)間和空間屬性.

xl,i,j,w——路段l的路況值；

i——日期；

j——在一天內(nèi)的時(shí)間序號(hào)，j∈[1,288]；

w——在一周內(nèi)的星期序號(hào)，w∈[1,7].

由于道路交通在一星期內(nèi)的不同天之間有明顯差異，特別是工作日和節(jié)假日，因此星期序號(hào)也是需要考慮的.

通過(guò)比較相關(guān)路況值能夠得到兩類(lèi)信息對(duì)擁堵的緩解效果，因此，首先需要根據(jù)擁堵信息的發(fā)布時(shí)間，按以下規(guī)則，從所有路況值xl,i,j,w中挑選出兩組.給定路段l

為了保證數(shù)據(jù)的可比性，被比較的路況值應(yīng)該滿足相同路段和相似時(shí)間.所謂相似時(shí)間，意味著被比較的路況值應(yīng)該具有相同的時(shí)間序號(hào) j和星期序號(hào)w.但是，相同日期i是無(wú)法達(dá)到的，因?yàn)橐粔K信息板在某一時(shí)刻無(wú)法同時(shí)發(fā)布兩個(gè)VMS信息.令a'l,j,w和 b'

l,j,w分別為兩類(lèi)信息下具有相同時(shí)間特性i、j、w的路況值的平均值，進(jìn)行如下數(shù)據(jù)處理過(guò)程.

完成上述數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程之后，便可根據(jù)式（4）和式（5）比較兩類(lèi)信息對(duì)擁堵的緩解效果.

式中 AE——相對(duì)于提示信息，誘導(dǎo)信息的絕對(duì)誘導(dǎo)效果；

RE——相對(duì)于提示信息，誘導(dǎo)信息的相對(duì)誘導(dǎo)效果；

l——路段編號(hào).

如果AE和RE為正，表示誘導(dǎo)信息下的路況值比提示信息高，意味著帶有推薦繞行路徑內(nèi)容的信息比只顯示擁堵路段的信息對(duì)擁堵的緩解更加有效，誘導(dǎo)效果好.反之，如果AE和RE為負(fù)，則表示提示信息更好，誘導(dǎo)效果差.此外，不同路段位置和信息發(fā)布時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的不同.因此，對(duì)擁堵的緩解效果分別進(jìn)行時(shí)間和空間的分析，能夠幫助制定更加有效的VMS發(fā)布方案.本文提出的對(duì)擁堵緩解的評(píng)價(jià)方法也可以用于其他事件的研究，比如事故、惡劣天氣、大型活動(dòng)等.

3 案例分析

選取北京市二環(huán)和三環(huán)上的33條路段作為研究對(duì)象，道路檢測(cè)器以5 min為間隔采集車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù).從2008年9月1日-2011年8月26日，共有105 919條VMS發(fā)布信息記錄及同時(shí)期的每條路段每天288個(gè)路況數(shù)據(jù)，并從其中統(tǒng)計(jì)出6 831條誘導(dǎo)信息和7 114條提示信息作為研究對(duì)象.統(tǒng)計(jì)擁堵緩解的總體效果和基于路段位置的空間分析和基于VMS信息發(fā)布的時(shí)間分析.由于本文提出的評(píng)價(jià)方法針對(duì)擁堵路段，因此，路況值大于25的情況不予考慮.

3.1 擁堵緩解的整體效果

為了評(píng)價(jià)VMS對(duì)擁堵緩解的整體效果，首先根據(jù)上節(jié)提出的方法利用計(jì)算機(jī)程序計(jì)算33條路段的AE值和RE值，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3、圖1和圖2所示.

表3 擁堵緩解的整體情況Table 3 Overall effects on congestion mitigation

圖1 整體絕對(duì)誘導(dǎo)效果Fig.1 Overall absolute effectiveness

圖2 整體相對(duì)誘導(dǎo)效果Fig.2 Overall relative effectiveness

VMS對(duì)擁堵緩解的效果是十分顯著的.整體上有65.3%的正誘導(dǎo)效果，平均情況下誘導(dǎo)信息能夠比提示信息提高9個(gè)路況值.特別是嚴(yán)重?fù)矶侣范?，約97.7%的誘導(dǎo)效果為正，超過(guò)88%的RE值大于100.因此，從整體的角度來(lái)講，誘導(dǎo)信息在提高擁堵路段路況值方面比提示信息更加有效.在路況值低于10的嚴(yán)重?fù)矶侣范?，誘導(dǎo)信息幾乎總是比提示信息效果更好.提供推薦路徑對(duì)于緩解擁堵和平衡路網(wǎng)載荷比只顯示擁堵路段更有效.

3.2 空間分析

由于道路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，路段位置不同可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的差異.在上述33條路段中，19條路段位于二環(huán)上，14條路段位于三環(huán)上，據(jù)此將被研究的路段分成二環(huán)路段和三環(huán)路段兩類(lèi)，誘導(dǎo)效果根據(jù)類(lèi)型統(tǒng)計(jì)如表4、圖3和圖4所示.

表4 空間分析的AE和RE統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 4 AE and RE statistics for spatial analysis

圖3 不同空間位置的AE值Fig.3 AE comparison for spatial locations

圖4 不同空間位置的RE值Fig.4 RE comparison for spatial locations

對(duì)于二環(huán)路段來(lái)說(shuō)，大多數(shù)（超過(guò)70%）誘導(dǎo)效果為正，誘導(dǎo)信息下路況的絕對(duì)值和相對(duì)值能夠比提示信息分別提高10和117%.然而，三環(huán)上的誘導(dǎo)效果為負(fù)的比例很大，約有50%的AE和RE為負(fù)值，45%的AE在區(qū)間[-10，0]內(nèi)，誘導(dǎo)信息下路況的絕對(duì)值和相對(duì)值比提示信息分別提高7和37%.因此，二環(huán)路段在誘導(dǎo)信息下的擁堵緩解效果比三環(huán)路段更加顯著.

3.3 時(shí)間分析

除了空間分析之外，由于交通的潮汐現(xiàn)象，時(shí)間也是研究擁堵緩解效果的重要因素.由于通勤會(huì)導(dǎo)致交通流具有明顯的方向性，因此，一天內(nèi)的早高峰、晚高峰和平峰是研究城市交通時(shí)間演變方面通常考慮的三個(gè)時(shí)間段.定義早高峰為7:00-9:00，晚高峰為17:00-19:00，其他時(shí)間為平峰.類(lèi)似于上一小節(jié)，分別統(tǒng)計(jì)正值、平均值和負(fù)值，如表5所示.AE和RE的分布曲線如圖5和圖6所示.

表5 時(shí)間分析的AE和RE統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 5 AE and RE statistics for temporal analysis

圖5 不同時(shí)間的AE值Fig.5 Temporal AE comparison

圖6 不同時(shí)間的RE值Fig.6 Temporal RE comparison

平峰時(shí)段擁有最多的正誘導(dǎo)效果71.37%，早高峰為67.64%，晚高峰為58.64%.平峰、早高峰、晚高峰時(shí)段誘導(dǎo)效果的絕對(duì)值和相對(duì)值分別提高了13.78和149.63%、8.86和119.88%、4.68和22.59%.此外，晚高峰期間AE值小于10的比例最多，并且分布在區(qū)間[-50，50)內(nèi)的RE值約有80%.早高峰和平峰，尤其是平峰的誘導(dǎo)效果更好，41%的絕對(duì)誘導(dǎo)效果超過(guò)100.因此，誘導(dǎo)信息對(duì)擁堵的緩解效果在平峰時(shí)最顯著的，其次為早高峰，最后是晚高峰.

4 研究結(jié)論

本文提出了一種基于歷史數(shù)據(jù)挖掘來(lái)評(píng)價(jià)VMS對(duì)交通擁堵緩解效果的方法.被挖掘的數(shù)據(jù)包括VMS信息和道路檢測(cè)器數(shù)據(jù)，應(yīng)用計(jì)算機(jī)編程以實(shí)現(xiàn)誘導(dǎo)信息和提示信息效果的比較.不同于大多數(shù)研究，這種方法將從車(chē)輛行駛速度得到的路況值作為VMS效果的直接反映.

以北京市的VMS系統(tǒng)作為研究對(duì)象，借助三年的VMS歷史發(fā)布信息和33條路段的道路交通狀況，將提出的方法用于評(píng)價(jià)VMS對(duì)擁堵緩解的效果.從整體效果來(lái)看，對(duì)于擁堵路段，誘導(dǎo)信息以超過(guò)65%的比例優(yōu)于提示信息，對(duì)擁堵緩解更加有效.該結(jié)論與Xu等[14]，以及Srinivas和Shyam[15]得到的結(jié)果一致，前者認(rèn)為給駕駛員提供推薦路徑的效果更好，后者認(rèn)為路徑誘導(dǎo)比傳統(tǒng)的描述信息對(duì)出行行為更加有用.尤其當(dāng)路段嚴(yán)重?fù)矶聲r(shí)，誘導(dǎo)信息能夠顯著提改善道路狀況，這主要是因?yàn)轳{駛員面臨嚴(yán)重?fù)矶聲r(shí)的交通行為更加敏感.

對(duì)不同路段位置和時(shí)段，誘導(dǎo)信息能夠表現(xiàn)出不同程度的效果.因此，本文根據(jù)路段位置和信息發(fā)布時(shí)間進(jìn)行了時(shí)間和空間分析.結(jié)果表明，空間上，誘導(dǎo)效果在二環(huán)路段比三環(huán)路段好；時(shí)間上，誘導(dǎo)效果在平峰時(shí)段最為顯著，其次為早高峰，最后為晚高峰.這些結(jié)論與路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、上下游路段的交通狀態(tài)，以及駕駛員特性有關(guān).

[1] Chen S K，Liu M J，Gao L P，et al.Effects of variable message signs(VMS)for improving congestions[C].2008 International Workshop on Modelling,Simulation and Optimization(WMSO 2008)，Hong Kong，China，2008：416-419.

[2] Rama P，Luoma J.Driver acceptance of weathercontrolled road signs and displays[J].Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board，2007，1573(12)：72-75.

[3] Erke A，Sagberg F，Hagman R.Effects of route guidance variable message signs(VMS)on driver behaviour[J]. Transportation Research PartF:Psychology and Behaviour，2007，10(6)：447-457.

[4] Peeta S，Ramos J L.Driver response to variable message signs-based traffic information[J].Intelligent Transport Systems,Institution of Electrical Engineers，2006，153 (1)：2-10.

[5] 干宏程.VMS誘導(dǎo)信息影響下的路徑選擇行為分析[J].系統(tǒng)工程，2008，26(3)：11-16.[GAN H C. Exploring drivers’route choice response to real-time guidance information ofvariable message signs[J]. Systems Engineering，2008，26(3)：11-16.]

[6] 王衛(wèi)衛(wèi)，趙小梅，李新剛，等.VMS對(duì)駕駛員路徑選擇影響的實(shí)證研究與建模[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2013，13(3)：60-64.[WNG W W，ZHAO X M，LI X G，et al.Empirical study and modeling of variable message signs on route choice behavior[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2013，13(3)：60-64.]

[7] Zhong S Q，Zhou L Z，Ma S F，et al.Effects of different factors on drivers’guidance compliance behaviors under road condition information shown on VMS[J]. Transportation Research Part A:Policy and Practice，2012，46(9)：1490-1505.

[8] Dutta A，F(xiàn)isher D L，Noyce D A.Use of a driving simulator to evaluate and optimize factors affecting understandability of variable message signs[J]. Transportation Research Part F:Traffic Psychology and Behaviour，2004，7(4)：209-227.

[9] Shang H Y，Huang H J，Gao Z Y.Impacts of variable message signs on traffic congestion[J].Science in China Series E:Technological Sciences，2009，52(2)：477-483.

[10] 支曉伶，李長(zhǎng)城，湯筠筠，等.高速公路霧天可變信息標(biāo)志信息聯(lián)動(dòng)發(fā)布策略研究[J].公路，2010，11：123-128.[ZHI X L，LI C C，TANG Y Y，et al.A study on strategies of expressway fog information intelligent dissemination VMS system[J].Highay，2010，11：123-128.]

[11] Rama P，Kulmala R.Effects of variable message signs for slippery road conditions on driving speed and headways[J].Transportation Research Part F:Traffic Psychology and Behaviour，2000，3(2)：85-94.

[12] Mei Z Y，Tian T，Li D P.Analysis of parking reliability guidance of urban parking variable message sign system[J].Mathematical Problems in Engineering，2012，Article ID 128379，10 pages.

[13] Tay R，Barros DE A.Effectiveness of road safety messages on variable message signs[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2010，10(3)：18-23.

[14] Xu T D，Sun L J，Peng Z R.Empirical analysis and modeling of drivers’response to variable message signs in Shanghai,China[J].Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board，2011，2243(12)：99-107.

[15] Srinivas P，Shyam G.Real-time variable message signbased route guidance consistent with driver behavior[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board，2007，1752(16)：117-125.

Evaluation on Traffic Congestion Mitigation in Beijing with Variable Message Signs

ZHOU Yang-fana,JIAShun-pinga,GUAN Weib,LIU Shuanga
（a.MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology; b.School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China）

The variable message signs(VMS)provide an effective method to mitigate urban traffic congestion and balance traffic demand through publishing guidance messages.For evaluating the mitigating effect of VMS on congestion,a general-purpose model utilizing the data mining method is developed. The data includes published messages and a large amount of historical traffic flow collected from VMS publishing system and detectors which reflects the most realistic traffic conditions in Beijing road traffic network.Specially,road traffic statuses under two types of messages,guidance message and notice message, are compared to recognize which one is more effective.In the case study,spatial and temporal analyses are introduced separately to evaluate the mitigation of congestion under various traffic conditions.The results indicate that guidance messages on VMS make more significant contributions to improve the level of service of congested roads.Particularly,guidance messages always appeared more effective than notice messages under severe congestion.

intelligent transportation;traffic congestion;data mining;variable message sign(VMS); traffic guidance

2014-06-24

2014-10-06錄用日期：2014-10-13

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（71131001）；國(guó)家基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目（2012CB725406）.

周洋帆（1989-），女，河南商丘人，博士生. *

shpjia@bjtu.edu.cn

1009-6744（2014）06-0201-06

U491

A