[发明专利]基于随机波动模型的路径行程时间可靠性分析

说明书

本发明公开了一种基于随机波动模型的行程时间可靠性分析方法，利用经过目标路径的历史行程时间信息，针对行程时间波动的尖峰后尾、集群性等特点，引入计量经济学中的随机波动(SV)模型及其扩展形式，利用模型参数从不同的角度来对行程时间的可靠性进行评价，通过模型，既对行程时间波动的时变性、持续性等做出评价，也对系统外部信息的分布进行描述，分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制，从而对路径行程时间的可靠性做出评价。本发明对于城市交通管理者而言，可以帮助缓解交通拥堵、科学规划路网，而且对于出行者的路径规划，优化路线决策提供信息参考。本发明作为一种基于随机波动模型的行程时间预测方法可广泛应用于交通领域。

技术领域

本发明涉及路径行程时间可靠性评价领域，具体是一种基于随机波动模型的路段行程时间可靠性分析方法。

背景技术

行程时间反映了从起点到目的地的出行成本，由于外生性的需求以及供给因素和内生性的驾驶员因素之间相互作用，导致出行者在路径的行程时间产生随机波动。路网中的路径行程时间变化具有时变性、随机性和不确定性，且表现出复杂的波动特性。在现有的大量研究中，利用数理统计方法建立行程时间的预测模型，主要方法包括：历史平均模型、线性回归模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型、马尔可夫预测模型、极大似然估计模型等。然而，交通系统是一个服从一定概率分布的随机过程，行程时间的波动则是这个随机数据生成过程的实现.交通系统的不确定性，使得路径行程时间变化的时间序列在数值变化规律上具有一些独特的特征，主要表现为行程时间变化的异方差性.异方差性违反了线性回归模型关于同方差性的假设，也使得常规的时间序列分析方法(如ARMA模型等)不再适用，模型得到的参数估计量不再有效，基于模型得到的行程时间预测值也会产生偏差。

行程时间可靠性指在某一道路、交通、环境下，出行者在某一路段、OD对的行程时间不超过指定时间的概率，描述了行程时间变异性的程度。相对于平均行程时间，行程时间可靠性指标全面反映了路段或路网运行状态的随机性和波动性。因为平均行程时间表征样本的集中程度，却忽略了行程时间的细节和变化范围，不能全面地体现路段行程时间的变化区间和交通运行的稳定状态。

本发明基于路径行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特性，引入计量经济学中的随机波动模型(Stochastic Volatility Model，SV)及其扩展形式，利用模型参数从不同的角度对路径行程时间的可靠性进行分析评价。通过模型，既对路径行程时间波动的时变性、持续性进行评价，也对系统外部信息的分布进行描述，并分析路径行程时间波动对外部信息冲击的反应机制。从而实现对路径行程时间可靠性的整体评价。相比于ARCH模型簇(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model，自回归条件异方差模型)，SV类模型采用不可观测的随机过程来描述方差的时变波动，能够更为精确全面的刻画行程时间序列的波动特征。

作为交通状态评价的重要部分，行程时间可靠性评价对于城市交通管理者而言，它们是必不可少的决策因素，帮助缓解交通拥堵、科学规划路网。另外行程时间可靠性也可用于出行者路径规划，为改善出行质量、优化路线决策提供信息参考。

发明内容

本发明提出了一种基于随机波动模型的路径行程时间可靠性分析方法，以实现对路径行程时间可靠性进行更加全面的分析评价。不仅使管理者能更为有效的管理和控制路网的运行状态，而且能为出行者提供必要的出行信息参考。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：基于随机波动的路径行程时间可靠性分析方法，该方法包括步骤如下：

一种基于随机波动模型的路径行程时间可靠性分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：

(1)通过获取的浮动车数据信息，提取各路径的数据信息；计算得到各路径在不同时段的行程时间。路径行程时间计算方法为：