[发明专利]一种交通运行风险预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种交通运行风险预测方法及系统，由预设交通运行风险指标库中选择目标区域涉及的各条交通运行风险指标，作为各个风险因素；基于各风险因素构建用于研究区域的交通运行风险预测的贝叶斯网络拓扑结构；将研究区域的风险因素的当前状态输入所述贝叶斯网络拓扑结构，并确定其中每个中间节点的节点概率；然后根据贝叶斯网络拓扑结构中每个中间节点的节点概率，采用Netica算法计算研究区域在当前状态下的交通运行风险值；本发明对大型活动交通运行风险实现了系统化的预测，并且只需变换风险因素、及当前状态，即可实现分析不同条件下交通运行风险的演化规律，为交通控制提供了稳定、且精确的数据支撑。

技术领域

本发明涉及一种交通运行风险预测方法及系统，属于交通管理技术领域。

背景技术

由于大型活动的特殊性、人员的聚集性、交通路网的相对脆弱性为大型活动期间交通管理与安全问题带来了巨大挑战，而准确地评估大型活动交通运行风险水平可以为交通管理与控制提供依据，及时的风险预警可以保障大型活动的安全顺利进行。更重要的，大型活动期间环境条件往往是不断变化的，其对应的是大型活动交通运行风险的动态变化，因此实时分析大型活动交通运行风险演化规律有助于把握风险防控关键方向和应急资源的高效调配。

目前大型活动的风险研判多以定性方法为主，定量化的计算较少，并且仅仅聚焦于活动本身缺少对交通运行的准确刻画，缺少大型活动下交通运行的复杂性、聚集性和短时性特点的反映，缺乏针对性；另一方面对大型活动交通运行风险随不同条件动态变化分析较少，多以静态的主观评价为主，未能考虑交通运行条件的动态性。对交通运行风险进行系统研判，可以为甄别大型活动交通运行中可能存在的风险及其演化规律提供理论基础，也能为风险防控及应急预案提供技术支撑。因此，如何系统化地对大型活动交通运行风险进行预测，并实时分析不同条件下交通运行风险的演化规律，成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种交通运行风险预测方法，以系统化实现对大型活动交通运行风险的预测，并实时分析不同条件下交通运行风险的演化规律。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种交通运行风险预测方法，用于针对目标区域的交通运行实现风险预测，包括如下步骤：

步骤A.由预设交通运行风险指标库中选择目标区域涉及的各条交通运行风险指标，作为目标区域所对应的各个风险因素，然后进入步骤B；

步骤B.针对各个风险因素，基于a_i,j＝0表示第i个风险因素对第j个风险因素不存在影响，以及a_i,j＝1表示第i个风险因素对第j个风险因素存在影响，通过随机方式获得两两风险因素之间的有向性影响评定值a_i,j，由各个a_i,j构成二元关系库，然后进入步骤C；其中，i∈{1、…、N}，j∈{1、…、N}，i≠j，N表示目标区域所对应风险因素的个数，N≥2；

步骤C.根据二元关系库两两风险因素之间的有向性影响评定值，结合相同风险因素之间有向性影响评定值等于0，构建二元关系库所对应的二维邻接矩阵，然后进入步骤D；

步骤D.针对二维邻接矩阵执行布尔运算，获得二维邻接矩阵所对应的二维可达矩阵，然后进入步骤E；

步骤E.基于二维可达矩阵，建立以各风险因素作为中间节点，事故因素、延误因素、综合风险因素作为目标节点的贝叶斯网络，然后进入步骤F；

步骤F.针对贝叶斯网络中各中间节点风险因素分别所对应其预设各状态下的统计概率，应用Netica算法处理，经事故因素、延误因素分别所对应其预设各状态下统计概率的获得，进一步获得综合风险因素对应其预设各状态下的统计概率，然后进入步骤G；