[发明专利]适用于车载短距离通信网络交通拥塞预测和处理方法

摘要

本发明公开了一种适用于车载短距离通信网络的路测节点交通拥塞预测和处理方法，主要实现方式是路侧节点通过接收周围车辆广播发送的包含地理位置的信息，获得车辆平均速度、车流量、车流密度等信息，然后通过道路交通基础设施获得信号灯时间信息、行人密度等信息，然后从本地或者后台获得上述信息的历史数据，运用贝叶斯网络模型理论，借助获得的实时数据和历史数据对路侧节点所在路口的拥塞进行预测，然后将预测结果上报到后台系统，并更新历史数据，然后利用计算结果，在拥塞等级达到门限值后，利用各个信息对拥塞的敏感性，对拥塞进行预防和处理。

主权项

1.一种适用于车载短距离通信网络的路测节点交通拥塞预测和处理方法，路侧节点通过接收周围车辆定期广播发送的包含车辆地理位置的消息，再通过道路交通管理基础设施获得信号灯时间信息以及其他信息，利用贝叶斯网络模型，对路侧节点所在的道路拥塞进行预测和处理；其具体流程如下：第一部分、路侧节点的信息收集；1.1、系统首先设置拥塞程度和各收集参考信息的等级，并将拥塞和车流量Vf、车流密度Td、平均速度Ts、交通信号灯红灯时间Rt、行人密度信息Pd都分为5个等级；1.2、获得车辆的相关信息并进行存储，路侧节点通过接收周围车辆的心跳信息，通过其中的地理位置信息，获得周围车辆的车流量Vf，车流密度Td，平均车速Ts；1.3、获得交通信号灯红灯时间Rt和行人密度信息Pd；第二部分、路侧节点历史数据获取；路侧节点通过本地或者通过在后台系统获得历史数据，并且根据当前的实时数据，对隶属数据进行更新；2.1、获得本节点当前时间段的拥塞概率p1(Js)，p2(Js)，p3(Js)，p4(Js)，p5(Js)的历史数据，作为当前没有其他信息训练的先验概率；2.2、获得本节点各种拥塞等级条件下的历史数据，包括各拥塞等级下的车流量Vf、车流密度Td、平均速度Ts、交通信号灯红灯时间Rt、行人密度信息Pd的历史数据；2.3、获得本节点各种拥塞等级信息条件下的历史信息间相互数据，包括：各个等级的交通信号灯红灯时间和行人密度信息下的车流密度p(Td|Rt，Pd)、平均车速和车流量下的车流密度p(Td|Ts，Vf)；第三部分、路侧节点的拥塞等级预测运算；3.1根据收集到是实时数据，采用如下公式对各个拥塞等级的最大后验概率进行计算，获得收集到的数据进行拥塞等级预测运算，获得{P1，P2，P3，P4，P5}；3.2、概率最大的等级，就是将要发生的拥塞等级；第四部分、拥塞预测结果上报和历史数据更新；4.1、路侧节点将计算的实时拥塞等级的最大后验概率结果通过网络传输到后台系统，为周围区域的其他路口的路侧节点提供信息，并且为整个城市的交通状况预测提供信息；4.2、路侧节点将计算结果和实时数据作为历史数据更新到本地的历史记录表中，作为后续进行预测的经验数据，提高后续的预测更加准确；第五部分、拥塞预防和处理；后台系统接收到路侧节点上传的预测数据后，在拥塞等级达到设置的门限后，对拥塞进行预防和处理，主要是利用联合概率，分析各个因素对拥塞的敏感性，对拥塞进行预防和处理。