曹眉舒，劉　剛，廖明軍，王凱英

(1.山東高速工程設(shè)計有限公司，山東 濟南　250031；2.福州大學土木工程學院，福建 福州　350116；3.北華大學汽車與建筑工程學院，吉林 吉林　132013；4.道路災變防治及交通安全教育部工程研究中心，湖南 長沙　410076)

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基于多源數(shù)據(jù)融合的冰雪條件下車速變化關(guān)聯(lián)性分析

曹眉舒1，劉剛2，廖明軍3，4，王凱英3

(1.山東高速工程設(shè)計有限公司，山東 濟南250031；2.福州大學土木工程學院，福建 福州350116；3.北華大學汽車與建筑工程學院，吉林 吉林132013；4.道路災變防治及交通安全教育部工程研究中心，湖南 長沙410076)

基于多源數(shù)據(jù)融合，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中的Apriori算法研究天氣條件、路面條件、養(yǎng)護作業(yè)等因素與車速變化的關(guān)聯(lián)性，通過速度降低與回復現(xiàn)象有效評估冬季道路養(yǎng)護的效益.結(jié)果表明：車速變化與能見度、路面條件和降雪量具有較強關(guān)聯(lián)性，與濕度、風向、工作日、節(jié)假日和流量沒有相關(guān)性.通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將存儲的多源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效的知識和信息，從而可為冬季道路養(yǎng)護提供有效的決策支持.

冬季道路養(yǎng)護；智能交通系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；Apriori算法

【引用格式】曹眉舒，劉剛，廖明軍，等.基于多源數(shù)據(jù)融合的冰雪條件下車速變化關(guān)聯(lián)性分析[J].北華大學學報(自然科學版)，2016，17(5)：679-683.

為提高冬季道路養(yǎng)護的有效性和減少對環(huán)境的影響，各國在養(yǎng)護設(shè)備、材料、工藝技術(shù)和作業(yè)流程優(yōu)化等方面開展了深入研究，內(nèi)容涉及自動車輛定位系統(tǒng)、道路氣象信息系統(tǒng)、融雪材料、優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)等[1-2].為有效評估冬季道路養(yǎng)護作業(yè)的效益，以往的研究主要從交通事故數(shù)量和程度降低、交通流狀態(tài)改善和減少污染物排放3個方面進行分析[3-5].車輛行駛速度是交通流狀態(tài)評估中的一個重要因素，已有文獻[6]利用回歸分析、時間序列分析等方法研究了冰雪條件下路面狀況、能見度、降雪強度、溫度、風速等因素與車速間的關(guān)系；《美國道路通行能力手冊2010》[7]指出：小雪和大雪天氣下車輛行駛速度分別下降8%～10%和30%～40%.隨著智能交通系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生的交通數(shù)據(jù)呈爆炸式增長.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以有效揭示不同因素間的聯(lián)系，通過數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的多源數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息.本次研究基于Apriori算法研究冰雪條件下多源數(shù)據(jù)與車速的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而可以為冬季道路養(yǎng)護提供有效的決策支持.

1　數(shù)據(jù)描述

1.1數(shù)據(jù)類型

第1類數(shù)據(jù)來自道路氣象信息站系統(tǒng).該系統(tǒng)通過路面?zhèn)鞲衅鞑杉访婕爸車鷧^(qū)域的天氣信息，包括氣溫、氣壓、降水、濕度、路面狀態(tài)、路面溫度等，記錄更新頻率為20 min；第2類數(shù)據(jù)來自自動氣象站系統(tǒng).自動氣象站提供區(qū)域天氣信息，例如能見度、風速、降水量、天氣現(xiàn)象等，記錄更新頻率為1 h；第3類數(shù)據(jù)來自車輛稱重系統(tǒng).該系統(tǒng)通過車輛稱重傳感器收集每輛車的車速、車型、車重等信息；第4類數(shù)據(jù)來自冬季養(yǎng)護車輛的自動車輛跟蹤系統(tǒng).該系統(tǒng)可以自動記錄融雪材料的使用、養(yǎng)護工作等信息，例如時間、地點、養(yǎng)護車輛速度、除雪作業(yè)情況等.

1.2數(shù)據(jù)存儲與融合

圖1為多源數(shù)據(jù)存儲與融合框架，該框架包括3層結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)挖掘與分析層、數(shù)據(jù)交互層.其中，Microsoft SQL Server 2012用來訪問和存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)交互層基于GIS技術(shù)來呈現(xiàn)分析結(jié)果.最終，有效的速度觀測數(shù)據(jù)為8 857 899條，每條速度觀測數(shù)據(jù)依據(jù)時間軸匹配相應(yīng)的道路氣象站信息和天氣信息.

2　Apriori算法

Apriori算法過程分為兩個主要步驟：1)根據(jù)給定的最小項集支持度，通過迭代檢索出所有滿足條件的項集，即頻繁項集；2)根據(jù)最小可信度，在所有頻繁集中找出符合條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則，圖2是該算法的流程.第1步，統(tǒng)計所有含1個元素項目集出現(xiàn)的頻數(shù)，并找出那些不小于最小支持度的項目集，即一維最大項目集 M1；從第2步開始循環(huán)處理直到再沒有最大項目集生成，利用M1產(chǎn)生候選項集N2，找出頻繁“2項集”.循環(huán)過程：第k步中，根據(jù)第k-1步生成的k-1維最大項目集產(chǎn)生k維候選項目集，然后搜索數(shù)據(jù)庫，得到候選項目集的項集支持度，與最小支持度進行比較，從而找到k維最大項目集Mk.

3　結(jié)果分析

3.1速度變化分析

為研究冰雪條件下車輛速度的動態(tài)變化，本次研究以表1中某路段連續(xù)7 d的車速為研究對象.車輛速度和路面狀態(tài)信息以h為單位計算平均值.圖3為連續(xù)7 d平均車速和路面狀態(tài)信息的動態(tài)變化，其中，粉色實線表示南向速度，紫色實線表示北向速度，粉色虛線表示南向路面狀況信息，紫色虛線表示北向路面狀況信息(3為路面干燥，4為微量水分，5為潮濕，7為路面積冰，8為積冰預警).

由表1可知：第1場降雪開始于第2天早上7點左右，第2場降雪開始于第6天早上10點.降雪開始前，雖然路面干燥，但由于能見度降低，速度已經(jīng)開始下降；當降雪來臨時，平均車速降低了30 km/h；隨后速度開始升高，并在第1場降雪結(jié)束時回復到正常水平.在此期間，路面狀況為積冰雪.由圖3可知：速度降低和升高與路面狀況有直接聯(lián)系；南向交通和北向交通的速度變化趨勢大致相同，但是動態(tài)變化過程略有差異.

圖4描繪了降雪前、降雪中和降雪后路段通行能力和速度的變化趨勢.由圖4可知：自由流速度和道路通行能力在降雪中顯著降低，在降雪結(jié)束后回復到了正常狀態(tài)，這也表明了冬季道路養(yǎng)護的有效性.

3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

在進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析前，首先需要對各因素進行分組，然后通過分析各個因素的分布來確定相應(yīng)的閾值和最小支持度.首先，車速數(shù)據(jù)被分成冬季和夏季兩個區(qū)間，圖5的累積頻率分布曲線描述了路段全年的車速分布情況.結(jié)果表明：夏、冬兩個季節(jié)速度分布的差異明顯(紅線表示冬季，綠線表示夏季)，速度中位數(shù)在冬季下降了2 km/h，冬季的速度標準差明顯高于夏季.

圖6為日降雪量和路面狀況的統(tǒng)計分布信息.由圖6可以明顯看到全年分布和冬季分布的差異，這些因素可能和冰雪條件下車速降低有較強的關(guān)聯(lián)性.

通過分析所有因素的分布確定了每個項的屬性值，見表2.通過Apriori算法計算可以得到如下結(jié)論：如果路面干燥，溫度大于-1 ℃，風速小于40 km/h，降雪量小于3 cm，那么車速大于110 km/h的置信度為70%；如果速度大于90 km/h且小于110 km/h時，與降雪量和路面條件密切相關(guān)，置信度為60%～65%；路面積冰與溫度及降雪量相關(guān)，置信度為61%；能見度對車速影響非常大；車速與氣壓、濕度和風向沒有相關(guān)性；車速與工作日、節(jié)假日和流量沒有很強的相關(guān)性.

4　結(jié)　　論

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要課題，用于從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系.本次研究基于氣象信息、交通流信息和冬季道路養(yǎng)護信息等多源數(shù)據(jù)的融合，利用Apriori算法研究了車速和各種因素的關(guān)聯(lián)規(guī)則.研究結(jié)果表明：車速變化與能見度、路面條件和降雪量有較強的關(guān)聯(lián)性，與濕度、風向、工作日、節(jié)假日和流量沒有相關(guān)性.研究結(jié)果可以用來度量冬季道路養(yǎng)護在提高道路機動性方面的效益和解釋冰雪條件下速度變化的各種誘因，未來可基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析結(jié)果開展冰雪條件下交通流狀態(tài)的預測研究.

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【責任編輯：郭偉】

Use of Multi-source Data Fusion to Measure Winter Road Maintenance Performance

Cao Meishu1，Liu Gang2，Liao Mingjun3，4，Wang Kaiying3

(1.Shandong Hi-Speed Group Co.LTD，Jinan 250031，China；2.CollegeofCivilEngineeringofFuzhouUniversity，F(xiàn)uzhou350116，China；3.AutomotiveandCivilEngineeringCollegeofBeihuaUniversity，Jilin132013，China；4.EngineeringResearchCenterofCatastrophicProphylaxisandTreatmentofRoad&TrafficSafetyofMinistryofEducation，ChangshaUniversityofScience&Technology，Changsha410076，China)

Based on multi-source data fusion，this study used Apriori algorithm to investigate the association rules between speed reduction and weather condition，pavement condition as well as road maintenance operations.The phenomenon of speed reduction and recovery can prove the mobility benefit of winter maintenance.The results showed that speed reduction has a great association with visibility，pavement condition，snowfall，has not association with humidity，direction of wind，vocation and so on.Data mining technique is useful to transform the abundant of stored data into useful information and knowledge,therefore，it can provide decision-support information for winter road maintenance.

winter road maintenance；intelligent transportation system；data mining；Apriori algorithm

1009-4822(2016)05-0679-05

10.11713/j.issn.1009-4822.2016.05.027

2016-04-13

長沙理工大學交通運輸工程及測繪科學與技術(shù)領(lǐng)域研究基地開放基金項目(kfj150401)；吉林市杰出青年科技引導項目(201467009).

曹眉舒(1980-)，男，高級工程師，主要從事交通規(guī)劃設(shè)計研究，E-mail:1439467358@qq.com；通信作者：廖明軍(1974-)，男，博士，副教授，主要從事道路交通規(guī)劃設(shè)計研究，E-mail:mjliao@163.com.

U418.41

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