一种针对不同车型的城市间货运排放估算方法
文献发布时间:2023-06-19 09:30:39
技术领域
本发明涉及货运交通管理技术领域,尤其涉及一种针对不同车型的城市间货运排放估算方法。
背景技术
21世纪以来,交通运输在全世界范围内得到了飞速的发展,全球运输部门的能源消耗和相关的二氧化碳排放居各行业第二位。货物运输以经济活动为动力,在整个运输行业中占据主导地位。据统计,全球货运消耗的能源约占整个运输行业的50%,中国将超过60%。同时,随着信息、通信技术和现代交通业的不断发展,区域一体化日趋明显,城市群成为世界竞争发展的新单元。因此,量化城市之间的货运排放强度、确定城市群连接紧密程度具有重要意义。
目前,现有技术中货运排放的研究主要在排放估计和影响分析上,缺乏排放的流动性的研究。现有的排放量估计一般考虑距离,不能反映城市间不同货车类型和货运量的差别,也不能很好地为政策实施提供理论依据。
发明内容
本发明的实施例提供了一种针对不同车型的城市间货运排放估算方法,以克服现有技术的问题。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案。
一种针对不同车型的城市间货运排放估算方法,包括:
获取货运出发城市i和货运目的地城市j之间以前一段时间内的货车的轨迹数据,根据所述轨迹数据计算出Q
根据所述Q
利用所述基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或所述基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型估算出城市i和城市j之间的货运排放强度。
优选地,所述的获取货运出发城市i和货运目的地城市j之间以前一段时间内的货车的轨迹数据,根据所述轨迹数据计算出Q
获得各种车辆类型的排放因子,车辆类型m的排放因子为EF(CO
根据预处理后的车辆的轨迹数据计算出车辆的停留时间,当货车在出发城市i与目的地城市j之间的停留时间大于时间阈值T时,则确定货车在出发城市i与目的地城市j之间完成了一次有效的出行量,将出发城市i与目的地城市j之间所有货车的有效地出行量进行求和,得到出发城市i与目的地城市j之间的总货运出行量q
货运出发城市i的CO
Q
其中EF
货运目的地城市j的CO
Q
根据预处理后的车辆的轨迹数据确定城市i到城市j之间的出行时间c
优选地,所述的方法还包括:
城市间货运CO
Q
其中,Q
将各出发城市O-目的城市D对之间的城市间CO
优选地,所述的基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型为:
Q
其中,α,k为待标定参数。
优选地,所述的基于双约束重力规则的城市间排放强度预测模型为:
Q
其中,a
优选地,所述的方法还包括:
对所述基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型进行参数标定,标定算法包括:
对基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型的表达式两边取对数,得:
ln(Q
其中,Q
令y=ln(Q
y=a
方程y为二元线性回归方程,利用最小二乘法对方程y中的参数a
优选地,所述的方法还包括:
对基于双约束重力规则的城市间排放强度预测模型的参数a
(1)设t为迭代次数,令t=0;
(2)确定参数γ初始值;
(3)令
(4)求出
(5)令t=t+1,进行多次迭代运算,求出
(6)进行收敛判定,若下式成立,满足设定的精度要求,则终止迭代,运算结束,若不满足,返回(2)重新运算;
优选地,所述的利用所述基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和/或所述基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型估算出城市i和城市j之间的货运排放强度,包括:
利用参数标定后的基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型估算出出发城市i与目的地城市j之间货运排放强度Q
或者,
利用参数标定后的基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型估算出出发城市i与目的地城市j之间货运排放强度Q
或者,
利用参数标定后的基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型和基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型分别估算出出发城市i与目的地城市j之间货运排放强度Q
通过决定系数和矩阵相似系数计算出两者模型分别得到的城市间货运排放强度的预测矩阵与所述实际矩阵之间的误差,选取误差较小的模型来进行出城市i和城市j之间的货运排放强度的估算。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出,本发明实施例的方法通过引入排放因子来预测城市间货运排放强度,能预测得到城市间货运排放强度,可以分析城市群的连接程度和发展状况。模型简单,易于理解和计算,应用性较强。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种针对不同货车车型的城市间运输排放的估算方法的处理流程图;
图2为本发明实施例提供的一种车辆的停留时间的累积分布曲线示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
实施例一
本发明实施例提供了一种针对不同货车车型的城市间运输排放的估算方法,通过引入排放因子来预测城市间货运排放强度的计算方法。重点关注城市群内货运交通活动相互作用产生的CO
本发明实施例提供的一种针对不同货车车型的城市间运输排放的估算方法的处理流程如图1所示,包括如下的处理步骤:
步骤S10,明确研究区域范围和车辆类型;
选择研究的城市群,根据行政边界对不同城市进行划分。明确货车类型的划分标准,获得各种车辆类型的排放因子,车辆类型m的排放因子为EF(CO
步骤S20,对车辆的轨迹数据进行预处理;
从车辆的GPS数据中提取出车辆的轨迹数据,为了保证从车辆的轨迹数据中提取出有效信息,对车辆的轨迹数据进行预处理;该预处理包括去除畸变数据、提取有效字段、合并文件等。
步骤S30,计算车辆的停留时间;
在原始数据集中,车辆的轨迹数据由经纬度表示的连续点组成,根据这些点进行坐标变换后估计相邻位置之间的距离,距离除以时间间隔就可以得到车辆行驶速度。当车辆行驶速度小于1.4m/s(即车辆的怠速)时,意味着车辆停止行驶,并以此估计停留时间,如果停止点是连续的,多个停止时间段加和为一次停留时间。
步骤S40,提取车辆的出行链。
货运车辆在一次实际的旅行中可能会停很多次,比如加油、吃饭、在服务区休息,以及遇到停车标志或交通堵塞,应当将货车装卸停留和其他无关停留区分,进而提取出货车的出行链。通过对停留时间的数据统计和对货车司机的调查,选取合适的货车停留的时间阈值T,当货车在出发城市i与目的地城市j之间的停留时间大于时间阈值T时,则确定货车在出发城市i与目的地城市j之间完成了一次有效的出行量。
将出发城市i与目的地城市j之间所有货车的有效地出行量进行求和,得到出发城市i与目的地城市j之间的总货运出行量q
步骤S50,估算城市间货运CO
城市间货运CO
Q
其中,Q
步骤S60,构建城市间货运CO
将各O(出发城市)-D(目的城市)对之间的城市间CO
步骤S70,估算城市货运CO
定义并计算城市货运CO
Q
其中EF
Q
步骤S80,建立基于重力规则的城市间货运排放强度预测模型。
重力模型是研究交通分布时,应用较多的一种模型。它认为两个交通小区之间的出行次数同出发区和到达区的发生量和吸引量成正比,同两个小区间的交通阻抗成反比。本发明实施的计算方法,将能耗因子引入重力模型,对不同重力模型进行改进,使其能够预测城市间的货运排放强度。
基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型为:
Q
其中,α,k为待标定参数;f(c
基于双约束重力规则的城市间排放强度预测模型为:
Q
其中,a
步骤S90,标定模型;
将上述两个模型的参数进行标定。
对基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型参数标定为:
(1)根据GPS数据获得的排放强度矩阵,利用最小二乘法确定参数,将确定的参数代入模型,得到标定参数标定。
对于给定的模型两边取对数,得:
ln(Q
其中,Q
令y=ln(Q
y=a
此方程为二元线性回归方程,利用最小二乘法对方程y中的参数a
(2)利用标定的模型计算得到预测矩阵。
(3)模型计算得到的矩阵不满足出行分布的约束条件,因此还要用其它方法继续进行迭代。
(4)迭代完成后得到最终的OD表。
对基于双约束重力规则的城市间排放强度预测模型的参数a
算法如下:
(1)设t为迭代次数,令t=0;
(2)确定参数γ初始值(可用最小二乘法求出,也可参照已建立该模型的类似参数作为估计初值);
(3)令
(4)求出
(5)令t=t+1,进行多次迭代运算,求出
(6)进行收敛判定,若下式成立,满足精度要求(本计算方法取1%),则终止迭代,运算结束,若不满足,返回(2)重新运算。
上述两个模型的系数标定后,可以将标定的系数看成常数。交通阻抗使用两个城市之间的时间函数f(c
步骤S100,模型预测;
将两个模型都进行标定后,需要对模型进行预测计算,分别得到城市间货运排放强度的预测矩阵。
步骤S110,比较误差,选择最优模型;
比较预测矩阵和实际矩阵的误差,上述实际矩阵就是根据以前一段时间内城市i和城市j之间的货车的轨迹数据计算出的城市间货运CO
可以通过决定系数R
R
其中,
r的计算方法如下:
其中,A和B代表两个矩阵;A
京津冀城市群案例中显示,基于双约束重力规则模型的效果比较好。在其他城市群的研究中,可以将本案例研究作为参考,直接使用基于双约束重力规则模型进行预测;也可以将两个模型重新比较,选择合适的模型。
利用上面两个模型进行未来时刻的城市i和城市j之间的货运排放强度预测计算时,需要根据以前一段时间内城市i和城市j之间的货车的轨迹数据来计算出Q
上面两个模型预测出的城市间的货运排放强度包括了数据集中所有货车车型,数据集中的货车车型不包含所有货车车型,但包含了主要的货车车型。
实施例二
本发明提供了一种计算城市间排放强度的计算方法,建立起数学模型。
步骤1,确定研究区域为京津冀城市群,按照行政区域的划分,将京津冀城市群划分为北京、天津、以及石家庄、保定、唐山、廊坊、邯郸、沧州、秦皇岛、张家口、承德、邢台、衡水等13个城市;对不同类型的货车的排放因子进行统计,得到表1;
表1各类货车的排放因子
步骤2-5,本实施例的研究数据集选择的是京津冀地区3896辆车在2017年9月份一个月的移动轨迹数据,一共两百多万条,源数据为*.txt格式;每条GPS轨迹数据包含ID、报警位(32位)、状态位(32位)、经度(以度为单位,精确到百万分之一度)、纬度(以度为单位,精确到百万分之一度)、高程(海拔高度,单位为米)、方向、时间戳等多个数据;通过对GPS数据进行处理,得到车辆的停留时间,图2为本发明实施例提供的一种车辆的停留时间的累积分布曲线示意图;根据车辆的停留时间分布和实际货运工作状况,将时间阈值设置为1小时,即,车辆停止时间1小时以上,认为车辆完成了一次出行。
步骤5-6,估算城市间货运CO
表2京津冀城市间货运CO
步骤7,估算京津冀城市货运CO
表3京津冀各城市的城市货运CO
步骤8-9,建立并标定模型参数;
基于非约束重力规则的城市间排放强度预测模型为:
Q
基于双约束重力规则的排放强度预测模型的参数a
表4间货运CO
步骤10-11,计算模型进行预测,比较两个预测模型的预测矩阵和实际矩阵的误差,选择最优模型;
决定系数R
表4两种模型预测结果的评估
比较得出,基于双约束重力规则的城市间排放强度预测模型的结果更优。
综上所述,本发明实施例提供了一种针对不同货车车型的城市间运输排放的估算方法,通过引入排放因子来预测城市间货运排放强度。所述方法具有以下优点:引入了排放强度的概念,能预测得到城市间货运排放强度;本计算方法所采用的排放强度可以描述城市间的相互作用。相比于计算车辆的总的排放量,该指标可以从交通流量和货运量两方面解决城市之间的运输活动,而不考虑距离对排放的影响。模型简单,易于理解和计算,应用性较强。通过计算城市群内城市之间排放强度,可以分析城市群的连接程度和发展状况。
本领域普通技术人员可以理解:附图只是一个实施例的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
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