[发明专利]基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法及其系统

权利要求书

1.基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法，其特征在于，所述方法包括：

确定道路的拥塞路段，记录拥塞时间；

将拥塞路段连接形成多组交通拥塞相关联的拥塞路段对，并根据拥塞路段对内的第一路段的拥塞时间进行多组拥塞路段对的排序；

删除排序后的拥塞路段对中出现频率不满足设定频率的拥塞路段对，形成拥塞路段对序列；

以形成拥塞路段对序列为基础，构建树形结构的有向图；

分解有向图，获取树，并最大化树的有向边数目，形成交通拥塞树；

对交通拥塞树的每个顶点进行权重分配；

根据Markov模型的概率分析算法分析交通拥塞树中一个顶点传播至另一个相邻顶点的概率，形成连接两个顶点的有向边的权重；

根据顶点的权重以及连接两个顶点的有向边的权重，计算交通拥塞树中每个顶点的综合权重值，根据综合权重确定交通拥塞瓶颈；

将拥塞路段连接形成多组交通拥塞相关联的拥塞路段对，并对拥塞路段对内的第一路段按照拥塞时间进行排序的步骤，包括以下具体步骤：

根据城市区域路网拓扑结构确定最大距离门限；

提取拥塞路段中每两条路段之间拥塞距离小于最大距离门限的拥塞路段对，形成待定拥塞路段对；

根据待定拥塞路段对内每两条路段之间的相隔距离以及拥塞时间的间隔，计算各待定拥塞路段对的拥塞传播速度；

根据拥塞传播速度确定拥塞传播速度的频率分布情况，并确定一个置信区间，形成拥塞传播速度门限；

删除待定拥塞路段对中拥塞传播速度在拥塞传播速度门限之外的待定拥塞路段对，形成多组拥塞路段对；

根据各拥塞路段对中第一条路段的拥塞时间先后顺序，对多组拥塞路段对进行排序；

以形成拥塞路段对序列为基础，构建树形结构的有向图的步骤，包括以下具体步骤：

初始化一个空集合G以及空集合S，将空集合S作为集合G的子集；

输入一组拥塞路段对，并将所述拥塞路段对加入集合S中；

输入下一组拥塞路段对，根据此拥塞路段对的两条路段以及集合G的子集S内存储的路段情况，对集合G进行更新处理；

判断此拥塞路段对是否为最后一组拥塞路段对；

若是，则输出集合G，形成有向图；

若否，则返回所述输入下一组拥塞路段对，判断此拥塞路段对中两条路段是否有且仅有一条路段在集合G的一个子集S中的步骤；

分解有向图，获取树，并最大化树的有向边数目，形成交通拥塞树的步骤，包括以下具体步骤：

将有向图用邻接矩阵表示；

初始化一个队列，初始化一个集合A；

将有向图中一个节点加入队列，记此节点作为有向图内树的根节点，并对此节点进行标记；

判断队列是否为空；

若队列不为空，获取队列内的队尾节点；

输入有向图中另一个节点；

判断此节点是否与队尾节点相连且不在队列中；

若否，返回所述输入有向图中另一个节点的步骤；

若是，将此节点加入队列中，并标记此节点，将此节点与队尾节点连接的边加入到集合A中；

判断此节点是否为有向图中最后一个节点；

若否，返回所述输入有向图中另一个节点的步骤；

若是，则将队尾节点从队列中删除，并返回判断队列是否为空的步骤；

若队列为空，则输出集合A；

判断有向图中输入的树的根节点是否为有向图中最后一个节点；

若有向图中输入的树的根节点不是有向图中最后一个节点，则返回初始化一个队列，初始化一个集合A的步骤；

若有向图中输入的树的根节点是有向图中最后一个节点，则判断此有向图是否为最后一个有向图；

若是，则进入对交通拥塞树的每个顶点进行权重分配的步骤；

若否，返回将有向图用邻接矩阵表示的步骤；

根据顶点的权重以及连接两个顶点的有向边的权重，计算交通拥塞树中每个顶点的综合权重值，根据综合权重确定交通拥塞瓶颈的步骤，包括以下具体步骤：

获取交通拥塞树中所有出度为0的节点；

将出度为0的节点的顶点权重分别乘以出度为0的节点所连接的有向边的权重，并将乘值分别加到出度为0的节点对应父节点的顶点权重中；

删除出度为0的节点及出度为0的节点所对应的连接到父节点的有向边；

判断此交通拥塞树中是否只剩下一个节点；

若否，则返回获取交通拥塞树中所有出度为0的节点的步骤；

若是，则输出此交通拥塞树中所有节点的权重；

判断此交通拥塞树是否为最后一个交通拥塞树；

若否，则返回获取交通拥塞树中所有出度为0的节点的步骤；

若是，则删除交通拥塞树内各节点权重中的传播路径相同的重复项，将剩余的节点权重相加，形成各交通拥塞树的各节点的传播权重；

将各节点传播权重与顶点权重相加，形成各节点的综合权重；

选取各节点的综合权重最大的节点，形成交通拥塞瓶颈。