[发明专利]一种基于可控性与重要度的路网控制方法

权利要求书

1.一种基于可控性与重要度的路网控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

从整个城市整体路网中选取任意一个局部路网，针对所述任意一个局部网络建立加权有向网络模型，其中，路口对应为所述加权有向网络模型的节点，路段对应为所述加权有向网络模型的边；

分别利用边重要度排序算法和节点重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的边和节点进行各自排序；

根据排序结果构造关键路网以及标准路网；

根据所述关键路网以及标准路网，得到节点与边状态同时状态可控的条件；

根据所述节点与边状态同时状态可控的条件，针对所述关键路网中各路段和路口监测并反馈回来的车流量状态信息，实施关键路网的车流量输入管控；

将整个城市各局部路网的所有路段和路口监测并反馈回来的车流量状态信息进行汇总，并根据各自的节点与边状态同时状态可控的条件，实施整个城市的车流量输入管控；

所述构造关键路网以及标准路网，过程如下：

所述构造关键路网，按照所述边重要度的排序结果以及节点重要度的排序结果，标记边重要度大于第二阈值以及节点重要度大于第三阈值的对应边与节点，且所有二者标记都存在的路段所构成的网络图，记作关键路网；

所述标准路网，是以所述关键路网为基础，按照常规路网规定的标准对所述关键路网进行删减，构造成符合路网规定的标准路网；

利用Kalman秩判据对标准路网的节点状态进行可控性分析，得到第一可控性矩阵，若所述可控性矩阵的行满秩，则标准路网是节点状态可控的；

根据Kalman秩判据对标准路网的节点与边进行可控性分析，得到第二可控性矩阵，当标准路网是节点状态可控的，并且第二可控性矩阵中的对角矩阵的行列式不为零时，标准路网的节点与边状态同时状态可控。

2.如权利要求1所述的基于可控性与重要度的路网控制方法，其特征在于，

针对所述任意一个局部网络建立加权有向网络模型，包括：

针对所述局部网络建立有向网络模型；

为所述有向网络模型中的有向边赋权值。

3.如权利要求1所述的基于可控性与重要度的路网控制方法，其特征在于，

所述分别利用边重要度排序算法和节点重要度排序算法对加权有向网络模型中的边和节点进行各自排序，包括：

利用边重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的边进行排序；

利用节点重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的节点进行排序。

4.如权利要求3所述的基于可控性与重要度的路网控制方法，其特征在于，

所述利用边重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的边进行排序，过程如下：

将所述加权有向网络模型用加权邻接矩阵表示；

将所述加权邻接矩阵转换为Google矩阵；

确定初始PageRank向量；

针对所述Google矩阵和初始PageRank向量进行迭代运算；

计算每次PageRank向量迭代前后的差值向量，当所述差值向量中存在大于等于第一阈值的数值时，则继续迭代；

当所述差值向量中所有数值均小于第一阈值时，则迭代停止，得到最终的PageRank向量；

根据所述最终的PageRank向量以及所述Google矩阵，得到相应的LinkRank矩阵；

根据所述LinkRank矩阵，得到所述加权有向网络模型中的边对应的LinkRank矩阵中的数值，并对所述的LinkRank矩阵中的数值按照大小进行排序，得到所述加权有向网络模型中的边重要度的排序结果。

5.如权利要求3所述的基于可控性与重要度的路网控制方法，其特征在于，

所述利用节点重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的节点进行排序，过程如下：计算所述加权有向网络模型中的节点的凝聚度；

根据所述节点的凝聚度，计算节点的重要度；

按照所述节点的重要度数值的大小，对所有节点进行排序，得到节点重要度的排序结果。