[发明专利]一种城市全域交通态势分析方法有效

专利信息
申请号: 201911373330.4 申请日: 2019-12-27
公开(公告)号: CN111145546B 公开(公告)日: 2021-02-12
发明(设计)人: 金峻臣;王辉;夏钰;戎丁丁;费亚英;李瑶;庞钰琪;陈乾;郭海锋 申请(专利权)人: 银江股份有限公司
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01
代理公司: 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 代理人: 张慧英
地址: 310012 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 城市 全域 交通 态势 分析 方法
【权利要求书】:

1.一种城市全域交通态势分析方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)获取区域交通态势的交通参数,计算各级指标;

(1.1)计算三级指标,所述的三级指标包括交通负荷度、停车比例、排队长度、延误指数、流量与绿灯时长比值、可达率、流量与绿灯时长比值、相位差与行程时间比值;

(1.2)基于三级指标计算二级指标,所述的二级指标包括子区路口综合指标、子区边界路口综合指标、子区协调综合指标,其中,子区路口综合指标对应的是子区内全部路口、路段的三级指标:排队长度、延误指数、交通负荷、停车比例、流量与绿灯时长比值;子区边界路口综合指标对应的是子区边界路口、路段的三级指标:排队长度、延误指数、交通负荷、停车比例、流量与绿灯时长比值;子区协调综合指标对应的是子区内协调路段的三级指标:流量与绿灯时长比值、相位差与行程时间比值、可达率;

二级指标:

其中,三级指标:X1、X2、…、Xnum,num为三级指标个数,最终权重值

(1.3)基于二级指标构建一级指标;

(2)构建指标异常识别预测模型,进行指标异常识别;具体如下:

(2.1)采集历史交通数据作为训练集,标记训练集各时段交通状态:常态异常、非常态异常、无异常;以训练集的三级指标、二级指标分别作为输入,以对应的路口/路段、子区常态异常和非常态异常作为输出,进行三组神经网络训练;

(2.2)基于神经网络构建指标异常识别预测模型,并进行指标异常识别;

(3)确定区域异常时段及类型,对于异常时段进行进一步的子区分析,寻找该时段的异常子区,对于异常子区再进行其中异常路口及异常协调的判别,对常态异常和非常态异常两种异常进行定位,通过宏观、中观、微观三个层面,逐层向上综合描述交通态势,逐层向下分析交通问题。

2.根据权利要求1所述的一种城市全域交通态势分析方法,其特征在于:所述的三级指标包括交通负荷度、停车比例、排队长度、延误指数、流量与绿灯时长比值、可达率、流量与绿灯时长比值、相位差与行程时间比值;具体如下:

(a)交通负荷度:交通负荷度Loadi为路段i实际交通量Vi与路段通行能力Ci的比值,如下式所示:

Loadi=Vi/Ci

(b)停车比例:停车比例为停车车辆数与车辆总数的比值;通过路段i的平均车辆速度和不停车车辆平均速度计算获得:

其中计算方法为:设路段上不停车车辆数为xi辆,停车车辆数为yi辆,则路段的平均车速为路段上所有车辆的速度和与车辆总数(xi+yi)的比值,路段上所有车辆的速度和为,

现已知路段的平均速度和不停车平均速度,则路段停车比例为

(c)排队长度:排队长度指绿灯开始前的最长排队长度;用一个周期内上游路口进入该路段的车流量Viin与该路段此周期内驶离车流量的Viout的差值得到最大排队车辆数,排队长度为最大排队车辆数除以车道数量lanei,如下式所示:

(d)延误指数:延误指数为自由流速度与平均车速的比值:

(e)流量与绿灯时长比值:流量与绿灯时长比值反映流量vi与对应相位绿灯时长gi的匹配情况:

(f)可达率:可达率为设计带宽bi与协调相位绿灯时长gi的比值:

(g)流量与绿灯时长比值:协调路段流量vi与对应协调相位绿灯时长gi的比值:

(h)相位差与行程时间比值:相位差Oi与协调路段行程时间的比值反映协调相位差与行程时间的匹配情况;行程时间的计算方法为协调路段长度与平均速度的比值:

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