基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能交通领域，具体地，涉及一种基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法。
【背景技术】
[0002]目前，随着我国城市规模的不断扩大和人口数量的不断增加，大量的住宅小区与城市主要工作区域之间、老城区与新城区之间等，在早、晚高峰时段都会出现明显的“潮汐”现象；早上，大量车辆人群从各自的居住点出发，经支线道路汇集到主干道上向着工作区进发；下午，这些人流车流按照原路线返回住地，由此造成了时段性双向流量的不均衡现象。
[0003]每个城市这种“潮汐”现象包含多个起止区域，每个区域的人流车流规模各不相同，并且随着城市建设规模和人口增加，“潮汐”现象涉及的起止区域也在慢慢发生变化。以往通过人工调查、数学模型、交通流预测或交通仿真软件方式对交通流“潮汐”判断分析，这些方式从资源成本、时间效率、数据准确性上都存在缺陷，尤其是随着城市规模的扩大，这些缺陷也会凸显出来。
[0004]现有通过人工调查、数学模型、交通流预测或交通仿真软件方式对交通流“潮汐”判断分析，这些方式从资源成本、时间效率和数据准确性上都存在缺陷，尤其是随着城市规模的扩大，这些缺陷也会凸显出来。具体如下:
I)人工调查需要耗费大量资源，并且随着城市发展这种调查工作可能需要重新展开，并且时间周期较长。
[0005]2)数学模型通常是在相对理想状态下得出结论，对于数据结果真实性存在偏差。
[0006]3)交通流预测通常利用流量采集数据进行分析，分析结果主要用于对交通路况判断方面，如拥堵、缓慢、畅通，但对于潮汐起始区域无法判断。
[0007]4)交通仿真需要大量数据作支撑，通过仿真软件内部算法实现“潮汐”现象仿真和分析。这种方式首先需要大量数据，大数据需要用户提前处理，工作量较大。仿真软件内部算法实现效果和真实情况也会存在偏差。
【发明内容】
[0008]本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法，以实现降低资源成本且保证数据准确的优点。
[0009]为实现上述目的，本发明采用的技术方案是:
一种基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法，包括步骤一、建立Hive表格式，Hive即数据仓库工具，具体为:建立过车数据原始数据表；建立数据分析结果表；
步骤二、工控机抓拍到过车数据以后，将工控机抓拍的过车数据根据过车数据原始数据表的格式保存到第一数据库；
步骤三、每天定时对第一数据库保存的过去一天数据进行分析，按照设定时间段对过车数据原始数据表的数据分析，记录每辆车在设定时间段中起止路线信息，并将分析数据根据数据分析结果表的格式保存到第二数据库，同时，记录每个地点作为起点和终点的次数；
步骤四、从第二数据库保存的数据分析结果表内取出数据以固定时间作为时间粒度将数据组合，按照时间轴在GIS上动态仿真车辆起止路线发展过程，通过路线颜色粗细反映经过该路线车辆的数量，每个地点通过颜色深浅来反映经过车辆总数；
步骤五、根据步骤四的结果通过分析生成效果图或统计表，从而得出城市交通流潮汐的结论建议。
[0010]优选的，所述过车数据原始数据表，包括号牌种类+号牌号码、过车时间、过车地点编号和图片路径。
[0011]优选的，所述数据分析结果表，包括号牌种类+号牌号码、经过起点时间、经过终点时间、起点地点编号、终点地点编号、起点过车图片路径和终点过车图片路径。
[0012]优选的，所述步骤四从第二数据库保存的数据分析结果表内取出数据以固定时间作为时间粒度将数据组合中的固定时间设定为10分钟。
[0013]优选的，所述步骤三中的设定时间段为城市交通早高峰时间段和城市交通晚高峰时间段。
[0014]本发明的技术方案具有以下有益效果:
本发明的技术方案，采用大数据技术替代现有的关系型数据库，实现流量数据统计分析。并结合卡口系统，对抓拍车辆的车牌号码提出来新的应用，通过分析车牌号码找到交通流潮汐迀徙关系，最终将这种潮汐迀徙关系展现在GIS上实现交通仿真效果。达到降低资源成本且保证数据准确的目的。
[0015]下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
【附图说明】
[0016]图1为本发明实施例所述的基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法效果示意图；
图2为本发明实施例所述的基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法统计的车流量趋势图；
图3a和图3b为本发明实施例所述的基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法的统计图；
图4为本发明实施例所述的基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法与检索流程图。
【具体实施方式】
[0017]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0018]一种基于大数据分析的城市交通流潮汐仿真分析方法，包括步骤一、建立Hive表格式，Hive即数据仓库工具，具体为:建立过车数据原始数据表；建立数据分析结果表；
步骤二、工控机抓拍到过车数据以后，将工控机抓拍的过车数据根据过车数据原始数据表的格式保存到第一数据库； 步骤三、每天定时对第一数据库保存的过去一天数据进行分析，按照设定时间段对过车数据原始数据表的数据分析，记录每辆车在设定时间段中起止路线信息，并将分析数据根据数据分析结果表的格式保存到第二数据库，同时，记录每个地点作为起点和终点的次数；
步骤四、从第二数据库保存的数据分析结果表内取出数据以固定时间作为时间粒度将数据组合，按照时间轴在GIS上动态仿真车辆起止路线发展过程，通过路线颜色粗细反映经过该路线车辆的数量，每个地点通过颜色深浅来反映经过车辆总数；
步骤五、根据步骤四的结果通过分析生成效果图或统计表，从而得出城市交通流潮汐的结论建议。
[0019]优选的，过车数据原始数据表，包括号牌种类+号牌号码、过车时间、过车地点编号和图片路径。
[0020]数据分析结果表，包括号牌种类+号牌号码、经过起点时间、经过终点时间、起点地点编号、终点地点编号、起点过车图片路径和终点过车图片路径。
[0021]步骤四从第二数据库保存的数据分析结果表内取出数据以固定时间作为时间粒度将数据组合中的固定时间设定为10分钟。
[0022]步骤三中的设定时间段为城市交通早高峰时间段和城市交通晚高峰时间段。
[0023]具体为:
(I)建立Hive表