[发明专利]一种城市全域交通态势分析方法

说明书

本发明涉及一种城市全域交通态势分析方法，本发明以交通环境变化为导向，细化指标，从区域交通到路段、路口交通构建交通态势指标；逐层向上，进行交通整体态势分析，并利用卷积神经网络，建立了精度较高的算法识别模型，满足大量数据的处理需求。本发明从交通状态动态分析出发，能够全面动态快速识别交通问题、聚焦交通症结，实现交通态势分析。

技术领域

本发明涉及城市交通领域，尤其涉及一种城市全域交通态势分析方法。

背景技术

随着城市化的发展，城市交通拥堵问题突显，严重影响了城市的运转和经济的发展。全面有效的获取道路的实时动态交通信息，对信息处理分析，快速、准确地判定路网中交通流所处状态，有助于及时发现交通拥堵，制定合理有效的交通拥堵疏导策略，能够大大降低拥堵的影响范围，减少拥堵在时间、经济及环境上的危害，也能够避免由局部交通拥堵导致的路网交通瘫痪。

城市交通拥堵的缓解不仅在于道路交通拥堵的识别，也在于对城市交通拥堵状态全面、实时的掌握。对城市交通拥堵状况进行合理的、易于理解的分析，有助于出行者根据实际交通状况选择合理出行路线，也有助于交通管理者了解城市路段、路网交通运行状态，发现经常导致拥堵的瓶颈路段，根据路段对交通拥堵的影响程度确定相应路段拥堵改造的优先次序，以及对改善后道路交通设施的拥堵缓解效果进行分析。由此可见，对交通状态分析方法和交通问题识别的研究具有重要的现实意义和理论研究价值。

从区域整体情况出发，区域性的交通拥堵是由面拥堵组合或者扩散而成的，面拥堵表现为多个路段拥堵相互关联，路段拥堵即为线拥堵；线拥堵则是由于交通流量的激增(如流量高峰期)或者由于局部交通堵塞未得到及时解决，而使得路口拥堵在相互关联的路段上蔓延，形成线状主干道为主的拥堵。构成线拥堵的为点拥堵，发生于独立交叉口，作用于相连的几条路段。

描述交通态势的指标包括但不限于：排队长度、延误指数、交通负荷、停车比例、流量/绿灯时长、相位差/行程时间、可达率等。而一个城市的交通，包括路口、路段、区域等不同空间范围，如何从交通态势指标中快速发现异常情况、及时聚焦交通问题成为一个难题。

发明内容

本发明为克服上述的不足之处，目的在于提供一种城市全域交通态势分析方法，本发明以交通环境变化为导向，细化指标，从区域交通到路段、路口交通构建交通态势指标；逐层向上，进行交通整体态势分析，并利用卷积神经网络，建立了精度较高的算法识别模型，满足大量数据的处理需求。本发明从交通状态动态分析出发，能够全面动态快速识别交通问题、聚焦交通症结，实现交通态势分析及问题定位。

本发明是通过以下技术方案达到上述目的：一种城市全域交通态势分析方法，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；

(1.2)基于三级指标计算二级指标；

(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；

(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。

作为优选，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Load_i为路段i实际交通量V_i与路段通行能力C_i的比值，如下式所示：