一种高速路网关键路段的识别方法技术

本发明专利技术公布了一种高速路网中关键路段的识别方法，首先利用社群划分算法将路网划分成多个子社群网络；再通过概率假设方法对路网建模，在每个子社群网络中，各求解得到候选关键路段；再采用动态规划方法从候选关键路段中找到最终的关键路段，作为高速路网中的关键路段，使得投资所述关键路段的组合能够实现路网通行效率最高。本发明专利技术提供方法根据流量和路网特性挖掘路网中的关键路段，能够准确高效的挖掘出高速路网中的关键路段，解决关键路段挖掘问题，可以成为实际应用中挖掘高速路网中关键路段的有效手段，能够为交通部门的整体规划提供参考依据，为高速公路管理人员高效率管理高速路网提供支撑手段。

Identification method of critical section of high speed road network

The invention discloses an identification method of key sections of high-speed network, the network is partitioned into several sub community network using community partition algorithm; then the probability hypothesis method of road network modeling, in each sub community in the network, each candidate key sections is obtained; then the dynamic programming method to find the critical sections from the final candidate the key link, as the key section of the high-speed road network, makes portfolio of the key sections of the road to achieve the highest efficiency. The present invention provides a method of traffic and road network according to the characteristics of mining key sections of the road network, can accurately locate the key sections of high-speed network, to solve the key problem of mining section, can be an effective means of mining key sections of high-speed road network in the practical application, which can provide reference for the overall planning of the Department of transportation, provide support means for the highway management efficiency management of highway network.

【技术实现步骤摘要】
一种高速路网关键路段的识别方法
本专利技术涉及智能交通和复杂网络分析领域，尤其涉及一种对高速路网运营起关键作用的关键路段的识别方法。
技术介绍
近年来，我国高速公路迅猛发展，大大缩短了省际之间、重要城市之间的距离，有效降低了生产运输成本，改变了人们的生活方式。伴随着人们对高速公路出行的愈发依赖，突发事故和道路自身因素导致的高速拥堵问题也引发了社会各界人士的关注，成为一种广泛讨论的社会现象。高速拥堵带来了经济损失，影响了人们出行安全性和舒适度，降低了出行体验。高速路网中存在着某些极为重要的交通枢纽，这些路段(其中节点被认为是路段的一部分)对路网通行起到非常关键的作用。若在这些关键路段发生事故，会对周边大面积路网通行产生级联影响。当高速路网发生拥堵时，其影响可能会通过排队车辆依次传导至周边路段，形成复杂的传播过程。识别出这些起关键作用的路段，能够为高速公路管理人员高效率管理高速路网提供支撑手段。现有技术中，直观地可以通过计算经过某路段的车流量、以及某路段所对应收费站节点的度，从而对路段的重要性进行排序；或使用贪心思想，每次从路网中选取一条断路后对路网通行效率影响最大的路段，选出的前B条路段即为贪心方法挖掘到的关键路段。但是，利用度和流量计算排名的方法过于简单，特征单一，难以反映复杂路网的真实情况；贪心方法时间复杂度太高，应对一省路网都会花费较长的时间，处理效率低，针对大规模复杂路网的处理能力不足。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供一种高速路网关键路段的识别方法，其中，高速路网关键路段(其中节点被认为是路段的一部分)是指高速路网中的极为重要的交通枢纽，即一旦发生交通拥堵或道路损坏，会对路网通行效率造成严重影响的路段；本专利技术采用概率方法建模，并通过社群划分算法，有效地降低计算复杂度，再将路网关键路段的识别问题转化为动态规划的背包问题，从而又快又准地挖掘出B条高速路网中影响路网通行效率的关键路段。本专利技术提供方法能够准确高效的挖掘出高速路网中的关键路段，解决关键路段挖掘问题，满足实际应用需求。本专利技术的原理是：高速路网结构复杂，贪心等方法挖掘关键路段耗费大量时间，且会陷入局部最优解。因此，本专利技术首先对路网进行社群划分，优化时间效率，并进一步将路网信息构建成概率化模型，再用背包思路准确求解，从而给出一套高速路网中的关键路段识别方法。依据真实高速路网的特点，每条路段均有一定的概率发生交通拥堵或路面损坏事件，而当交管部门向某些路段充分部署人力和物力时，正常情况下该路段发生交通拥堵或路面损坏的概率将会有效降低；依据这一特点，我们对路网的通行能力采用概率的方式建模，帮助挖掘一批更加具有道路通行影响力的关键路段。本专利技术首先将包含N个收费站、M条路段的路网拓扑结构划分为l个社群；在每个社群内部分别挖掘B条候选关键路段，使得当交管部门的人力物力部署在这B条路段上时，路网通行时间最短；再将从K*B条候选关键路段中选择至多B条从而使全路网通行时间最短的问题转化为背包问题；最终我们将动态规划方法求解出的B条关键路段，作为最终挖掘到的关键路段输出。本专利技术所提出的方法能够准确高效的挖掘出有路网通行影响力的关键路段，解决高速路网中的关键路段识别问题，满足实际应用需求。本专利技术提供的技术方案是：一种高速路网中关键路段的识别方法，所述关键路段指当高速路网发生交通拥堵或道路损坏时，会对路网通行效率造成严重影响的路段，其中路网节点被认为是路段的一部分；所述方法首先利用社群划分算法将路网划分成K个社群；再通过概率假设对路网进行建模，在每个社群中，分别求解得到候选关键路段；再从这些候选关键路段中，采用动态规划中的背包问题求解方法，找到B条最终的关键路段，由此识别高速路网中的关键路段。一种高速路网中关键路段的识别方法，为简化模型，本专利技术具体实施中设定每个社群中都选取相同数量的候选关键路段，最终得到相同数量的关键路段。上述方法以当前高速路网拓扑结构(即收费站和路段的地理位置以及连接情况)、通行车辆历史数据(即每辆车的OD信息和每段途径路段的通行时间，OD表示一段行程的起点origin和终点destination情况)作为输入数据，根据投资哪些路段的组合能够充分利用有限的资源，实现路网通行效率最高，确定至多B条关键路段；具体包括如下步骤：1)首先生成路网拓扑结构G＝(V,E)，计算边(即路段)上包含的属性；2)对路网拓扑结构G进行社群划分，得到l个社群的集合C＝{C1,…,Cl}；3)在每个社群内部识别候选关键路段每个社群内选择B条，4)利用动态规划的方法，挖掘出至多B条能够使得全路网道路通行效率达到最高的关键路段；5)将这B条路段输出，作为最终挖掘出的高速路网中的关键路段。针对上述高速路网中的关键路段识别方法，进一步地，步骤1)所述生成路网拓扑结构及边上属性的方法，具体包含如下步骤：11)提取被研究省份高速路数据中的所有N个收费站{v1,…,vN}，形成路网拓扑结构G中的节点集合V；12)提取被研究省份高速路数据中的所有M条路段{e1,…,eM}，形成路网拓扑结构G中的边集合E；13)提取和计算每条边ei上的属性信息包括：131)相应路段的长度，记为132)历史数据中车辆经过该条路段的平均通行时间，记为133)历史数据中该条路段经过的车流量，记为步骤2)所述对路网拓扑结构G进行社群划分的方法，具体包括如下步骤：21)每个节点初始化为一个社群；22)计算每个社群S的分区性能f(S)，其中cs表示一个顶点在S中、一个顶点不在S中的边的个数；ms表示完全包含在S中的边的个数：23)对于每个节点i，计算每个与i相邻的社群Ji；24)对于i的每个相邻社群Ji，计算假设i从原本的社群中删除、加入Ji中后，i原本所在社群及Ji的分区性能的增益；25)若i的所有相邻社群中，存在某些相邻社群在接纳i之后，使得步骤24)所述的社群分区性能增益大于0，则将i从原本的社群中删除、加入能使增益最大的相邻社群；若不存在，则本轮对节点i的调整结束，跳至网络中下一个节点，直至对网络中所有节点进行一轮调整；26)重复步骤22)至25)，直至所有节点所属的社群不再发生变化，从而得到l个社群的集合C＝{C1,…,Cl}，每个社群包含若干节点，社群之间无交集；步骤3)所述识别每个社群内部的候选关键路段的方法，具体包括如下步骤：31)对于社群Ci，计算Ci的含有B条边的所有子图表示所有可能的候选投资路段的组合；32)计算每种组合中，度大于1的节点的个数33)计算每种组合发生的可能性由于真实世界中，当某条路段发生拥堵时，与它相连的路段有较大可能通过排队车辆受到拥堵的级联影响，因此倾向于选择有一定联系的B条边的组合：其中，|Ei|表示社群Ci中的边数；表示从|Ei|条边中选出B条边的排列数；34)假定每条路段都有一定概率发生拥堵或路面损坏的情况，称为固有事故率；为了简化模型，假设所有路段的固有事故率均为Ppr；35)对于没有被投资的路段，其事故率就是固有事故率，即：Pe＝Ppr36)对于被投资的路段，其事故率为固有事故率Ppr与投资收益率Pinv之差，即：Pe＝Ppr-Pinv投资收益率一般为给定值，在本专利技术实施例取值为0.1；37)按事故率对Ci中的每条路段是否发生拥堵或路面损本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高速路网中关键路段的识别方法，所述关键路段指当高速路网发生交通拥堵或道路损坏时，会对路网通行效率造成严重影响的路段，其中路网节点是关键路段的一部分；所述方法首先利用社群划分算法将路网划分成K个社群网络；再通过概率假设方法对路网建模，在每个社群网络中，各求解得到B条候选关键路段；再从所述候选关键路段中，采用动态规划方法找到最终的关键路段，作为高速路网中的关键路段，使得投资所述关键路段的组合能够实现路网通行效率最高。

【技术特征摘要】
1.一种高速路网中关键路段的识别方法，所述关键路段指当高速路网发生交通拥堵或道路损坏时，会对路网通行效率造成严重影响的路段，其中路网节点是关键路段的一部分；所述方法首先利用社群划分算法将路网划分成K个社群网络；再通过概率假设方法对路网建模，在每个社群网络中，各求解得到B条候选关键路段；再从所述候选关键路段中，采用动态规划方法找到最终的关键路段，作为高速路网中的关键路段，使得投资所述关键路段的组合能够实现路网通行效率最高。2.如权利要求1所述识别方法，其特征是，所述识别方法以高速路网中收费站和路段的地理位置及其连接关系构成当前高速路网拓扑结构G；以每辆车的OD信息和每段途径路段的通行时间为通行车辆历史数据，OD表示一段行程的起点origin和终点destination；所述识别方法包括如下步骤：1)首先提取高速路网中所有N个收费站{v1,…,vN}，形成路网拓扑结构G中的节点集合V；提取高速路网中所有M条路段{e1,…,eM}，生成路网拓扑结构G＝(V,E)，计算得到每条边ei上的属性信息2)对路网拓扑结构G进行社群划分：将每个节点初始化为一个社群，再利用社群分区性能增益进行调整，由此得到一组社群的集合C＝{C1,…,Cl}；l为社群的个数；3)在每个社群内部识别候选关键路段得到每个社群内部的B条候选关键路段和所述B条候选关键路段上每条路段上的通行效率，4)利用动态规划的方法，挖掘出至多B条能够使得全路网道路通行效率达到最高的关键路段；5)将这B条路段输出，作为最终的高速路网中的关键路段。3.如权利要求2所述识别方法，其特征是，步骤1)计算得到边上的属性信息具体为：所述边相应路段的长度为所述通行车辆历史数据中车辆经过该条路段的平均通行时间为所述通行车辆历史数据中该条路段经过的车流量为由此得到每条边ei上的属性信息4.如权利要求2所述识别方法，其特征是，步骤2)对路网拓扑结构G进行社群划分，具体包括如下步骤：21)每个节点初始化为一个社群；22)通过式1计算得到每个社群S的分区性能f(S)：其中，cs表示一个顶点在S中、一个顶点不在S中的边的个数；ms表示完全包含在S中的边的个数；23)对于每个节点i，计算每个与i相邻的社群Ji；24)对于i的每个相邻社群Ji，计算得到假设i从原本的社群中删除、加入Ji中后，i原本所在社群及Ji的分区性能的增益；25)根据步骤24)得到的社群分区性能增益对每个节点所述社群进行调整：若i的所有相邻社群中，存在某些相邻社群在接纳i之后，使得步骤24)所述的社群分区性能增益大于0，则将i从原本的社群中删除、加入能使增益最大的相邻社群；若不存在，则本轮对节点i的调整结束，跳至网络中下一个节点，直至对网络中所有节点进行一轮调整；26)重复步骤22)至25)，直至所有节点的社群不再发生变化，从而得到一组社群的集合C＝{C1,…,Cl}。5.如权利要求2所述识别方法，其特征是，步骤3)所述在每个社群内部识别候选关键路段的方法，具体包括如下步骤：31)对于社群Ci，计算得到Ci含有B条边的所有子图表示所有可能的候选投资路段的组合；32)计算得到每种组合中，度大于1的节点的个数33)通过式2计算得到每种组合发生的可能性其中，|Ei|表示社群Ci中的边数；表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋国杰，李爱民，王琰，赵彤，周宏，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京,11