[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

说明书

本发明涉及基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法及其系统，该方法包括确定道路的拥塞路段，记录拥塞时间；形成多组交通拥塞相关联的拥塞路段对，并进行排序；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；构建树形结构的有向图；分解有向图，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；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。本发明实现综合考虑交通拥塞在城市路网中传播的时空关系和因果关系，且能识别城市网络中交通瓶颈，适应城市复杂路网拓扑场景下的交通瓶颈识别需求。

技术领域

本发明涉及智能交通的技术领域，更具体地说是指基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法及其系统。

背景技术

城市交通是衡量城市文明的重要标志，是城市生活的命脉。随着社会经济的高速发展，城市化进程的加快，城市交通需求的迅速增长，交通问题已经成为城市发展过程中亟待解决的问题。其中，交通拥塞作为交通问题最显著的表现形式，直接导致了交通事故、驾驶时间浪费、运营成本上升、空气污染等重要问题，这也使得交通拥塞成为制约城市经济和社会发展的关键。

城市道路的拥塞现象日益严重，而拥塞现象的产生常常是由交通瓶颈而引发的，瓶颈路段交通状态的不断恶化会蔓延到其他相邻路段并导致这些路段的拥塞。而且随着交通拥塞在城市交通网络中的传播，在特定条件下会导致整个交通网络的拥塞，进而影响交通网络的整体运行效率。因此，在城市道路网络规划中，识别交通网络中由于路网拓扑规划不合理、不同路段通行能力与道路容量不匹配、交通控制方案(如红绿灯协调管理)不合理等原因引起的交通瓶颈，可以为交通设施改善方案提供依据并采取相应措施缓解交通堵塞。

针对城市道路交通瓶颈识别的方法研究，目前比较前沿的方法有以下两种：一是基于道路车辆平均速度在交通瓶颈处上下流的差异识别方法，该方法利用路段的空间关系，将城市路段分为多个长度相同的部分，比较各部分路段车辆平均速度的差异，并识别出车辆平均速度下降最多的路段作为交通瓶颈；二是将城市道路网络中首先发生拥塞的路段视作交通瓶颈，该方法统计城市道路各路段拥塞的起止时间，比较各路段拥塞的时间先后关系，并将各路段中首先发生拥塞的路段当作交通瓶颈，从而实现城市道路网络中交通瓶颈的识别。

但是，上述两种方法仅能够利用交通拥塞的空间关系或者时间关系，并未能综合考虑交通拥塞在城市路网中传播的时空关系和因果关系，因此只能识别出单一路段或者特定区域内的交通瓶颈，而在面对城市交通环境中路网结构复杂的场景时，则无法直接用于整个城市范围内交通瓶颈的识别。

因此，有必要设计一种新的道路瓶颈识别方法，实现综合考虑交通拥塞在城市路网中传播的时空关系和因果关系，且能识别城市网络中交通瓶颈，适应城市复杂路网拓扑场景下的交通瓶颈识别需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法及其系统。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：基于拥塞传播分析的道路瓶颈识别方法，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；