一种交通路网区域划分及动态调整方法技术

本发明专利技术公开了一种交通路网区域划分及动态调整方法，该方法考虑不同时段内大规模城市路网内部道路拥堵变化的特点，结合交通路网交通流扩散机理，利用相邻信号交叉口间的交通关联度、路段间的相似性，将路网中交通运行状态相似的路段分配到相同子区内，并对交通控制子区实行动态调整。依据信号交叉口实时交通流、路段排队长度与路段内车辆密度判别控制子区的交通状态类型，可为宏观拥堵网络区域交通流协调控制提供理论与技术基础；综合宏观基本图反映的道路物理特性及拥堵扩散机理，采用聚类分析法对路网实施划分，提高子区划分的有效性；引入动态调整策略，提高控制子区内部的同构性，同时增加控制子区间的异构性，对交通路网提供了有效的子区划分方法。

A Method of Zoning and Dynamic Adjustment of Traffic Network

The invention discloses a method for traffic network area division and dynamic adjustment, which takes into account the characteristics of road congestion variation in large-scale urban road network in different periods, combines the traffic flow diffusion mechanism of traffic network, and distributes the sections with similar traffic status in the road network to the same sub-areas by utilizing the traffic correlation degree and similarity between adjacent signalized intersections. The traffic control sub-area is adjusted dynamically. According to the real-time traffic flow at signalized intersections, the queue length and the vehicle density in the section, the traffic status types of the control sub-area can be distinguished, which can provide theoretical and technical basis for the coordinated control of traffic flow in the macro-congestion network area. Based on the physical characteristics of the road and the mechanism of congestion diffusion reflected by the macro-basic map, the clustering analysis method is used to divide the road network, so as to improve the effectiveness of the sub-area division. The dynamic adjustment strategy is introduced to improve the internal isomorphism of the control sub-area and increase the heterogeneity of the control sub-area, which provides an effective sub-area division method for traffic network.

【技术实现步骤摘要】
一种交通路网区域划分及动态调整方法
本专利技术涉及智能交通领域，具体为一种结合实时交通流与慢同调理论的交通路网区域划分及动态调整方法。
技术介绍
交通路网协调控制子区是实行交通信号灯联动管控的控制功能单元，为更高效地实行信号协调控制策略提供基础，其划分结果直接影响交通控制策略效果的优劣。交通控制子区是具有较强关联性的信号交叉口或路段的集合，交通关联度指通过实时交通流、交叉口间的饱和度、路段密度等因素综合反映相邻信号交叉口间或相邻路段间的指标。目前现有的交通控制子区划分的研究中，主要包含关联度指标与交通路网划分算法两部分。从关联度指标方面分析，国内外通常将信号交叉口交通流量参数或交叉口饱和度参数作为衡量信号交叉口间或路段间关联度的指标，大多数研究顺畅或中饱和状态的交叉口或路段，以降低延误时间为子区划分标准。实际情况中，同一信号交叉口或路段在不同时段的交通状态存在差异，大规模交通路网中同一时段不同信号交叉口或路段的交通状态仍存在差异。第一，如何全面考虑影响不同交通状态的交通因素，准确地构建信号交叉口间或路段间的关联度模型是一个值得深入研究的方向。第二，大多数学者仅研究相邻交叉口或相邻路段间的关联度，很少研究不相邻交叉口或不相邻路段间的关联度，考虑到拥堵在相邻道路上是相关的，并以有限的速度在时空上传播，运用拥堵扩散机理能够更好地分析在交通流扩散路径上的若干交叉口间或路段间的关联度。而从交通路网划分算法方面分析，利用慢同调理论进行交通路网区域划分时也有未充分考虑路网的拓扑结构与子区规模平衡问题，因此需要一种将交通流与慢同调理论相结合来对交通路网进行划分的方法，更好地完成交通路网边界控制的实施。
技术实现思路
本专利技术为了解决高效地实现路网分层控制策略的问题，提供了一种交通路网区域划分及动态调整方法。本专利技术是通过如下技术方案来实现的：一种交通路网区域划分及动态调整方法，包括如下步骤：1、路段数据采集：根据路网的道路等级及拓扑结构，选取待划分路网；从上游交叉口x到下游交叉口y方向上，即x→y，根据信号交叉口及路段的实时监测数据，获取交叉口x与交叉口y间的平均行驶时间Txy、x→y方向上驶入车辆的车道数n、x→y方向上所有驶入分支中的最大车流量数据Qxmax、x→y方向上到达下游交叉口y的车流量总数x→y方向上的路段长度Lxy、x→y方向上交叉口y第k进口道内现存车辆数vk(x→y)、x→y方向上交叉口y第k进口道内的车辆密度dk(x→y)；2、建立路网无向图：包括控制子区划分模型的建立、相邻交叉口间交通流量关联度模型的建立、相邻交叉口间排队关联度模型的建立、相邻交叉口间综合关联度模型的建立；(2-1)建立相应的协调交通子区划分模型如下所示：其中，x，y为交叉口x与交叉口y的编号，n为交通路网中信号交叉口数量；Rxy为相邻交叉口x与交叉口y间的路段编号，m为交通路网中路段数量；S(i，j)为交叉口x、交叉口y间路段与交叉口y、交叉口z间路段的相似性，F为相邻路段i与路段j的相似性计算函数，D(x,y)为相邻交叉口x与交叉口y间的关联度；w(i，j)为相邻路段i与路段j间的关联度即权重，Fpath为相邻路段i与路段j的权重计算函数；Lp为路网的分区矩阵，dai为Ga内路段i的内部加权度值，表示路段i对应于除控制子区Ga外任意子区Gb的外部加权度值；G为路网中所有交通子区集合，k为控制子区总数；(2-2)当路段交通状态为顺畅或低饱和情况时，上游主要流向流量占上游总流向流量比重越大，上游驶出车辆越大程度地影响下游交叉口交通状态，因此将车流量作为相邻交叉口间的一个关联指标，x→y方向上交叉口x与交叉口y间的交通流量关联度模型DQ(x→y)计算如下：其中，Txy为交叉口x与交叉口y间的平均行驶时间；n为来自上游交叉口车辆驶入的分支数，十字交叉口n＝3；Qxmax为来自上游交叉口主线方向的直行最大车流量，为Qk(x→y)中的最大值；为x→y方向上到达下游交叉口y的车流量总数；N为x→y方向上路段的车道数；将路网中所有相邻交叉口间流量关联度构成m×1的矩阵DQ，并归一化处理；(2-3)当路段交通处于饱和或过饱和状态时，下游进口道排队车辆会对路段内交通状态产生影响，因此将排队长度作为相邻交叉口间的另一个关联指标，x→y方向的排队关联度Dq(x→y)模型计算如下：vk(x→y)＝dk(x→y)·Lxy(4)其中，qk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内的排队车辆数；vk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内现存车辆数；dk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内的车辆密度，Lxy为交叉口x与交叉口y间的路段长度；将路网中所有相邻交叉口间排队关联度构成m×1的矩阵Dq，并归一化处理；(2-4)相邻交叉口x与交叉口y间综合关联度D(x,y)计算方法如下：D(x,y)＝α1DQ(x,y)+α2Dq(x,y)(5)对于相邻交叉口x与交叉口y间的交通流量关联度与排队关联度计算如下：DQ(x，y)＝max(DQ(x→y)，DQ(y→x))(6)Dq(x，y)＝max(Dq(x→y)，Dq(y→x))(7)各项指标的权重系数α1、α2，可利用变异系数法求得。3、构建路段间的权值矩阵：根据相邻信号交叉口间的关联度，计算相邻路段间的相似性，根据拥堵扩散机理，基于改进的深度优先搜索算法，为路网中每条路段搜索对应的关联路径，建立相邻路段间的关联度模型与不相邻路段间的关联度模型，得到路段间的权值矩阵；获取路网G中每条路段的关联路径方法步骤如下：(3-1)计算路网G内所有路段间的邻接矩阵A，当路段i与路段j间存在共同的交叉口使得两条路段直接相连，则A(i,j)＝1；若路段i与路段j间不能通过同一交叉口直接相连，则A(i,j)＝0；(3-2)计算路段间的相似矩阵S：当路段i与路段j不相邻时，路段i与j间的相似度S(i,j)＝0；给定两相邻交叉口x、y间路段为i，两相邻交叉口y、z间的路段为j，则路段i与路段j空间上相邻；任意路段i与路段j间的相似度S(i,j)计算如下：(3-3)将路网G的拓扑结构转换为对偶形式，将每条路段作为一个节点，赋予唯一的编号，连接相邻路段的交叉口作为边；(3-4)利用改进后的深度优先搜索算法为每条路段搜索相应的关联路径；给定节点集合A，关联路径矩阵C初始化为空矩阵，m为路段总数，令n＝1；(3-5)当n≤m时，搜索集合A中第n个元素a，将其作为当前节点，将a放入矩阵C第n行所有非零元素之后；(3-6)于当前节点a的邻接节点中访问与a具有最大相似度的节点b，若存在多个与a节点具有最大相似度的邻接节点Aamax＝{b,b＝1,...,g:S(a,1)＝...＝S(a,g)}，则从Aamax中随机选一节点b，若节点b不存在于矩阵C的第n行内，将b放入矩阵C第n行所有非零元素之后，即节点a与节点b间构成一条关联路径，并将当前节点更新为b，重复步骤(3-6)；否则，则n＝n+1，转入步骤(3-5)；(3-7)直到n＞m时，构建关联路径矩阵C结束。计算路段间的关联矩阵方法步骤如下：(3-8)依据获取的关联路径矩阵C，在第p条路径中，当路段i经过β条边到达路段j，则路段i与路段j间存在一条连通路径(i,i1),(i1,i2),本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通路网区域划分及动态调整方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)路段数据采集：根据路网的道路等级及拓扑结构，选取待划分路网；从上游交叉口x到下游交叉口y方向上，即x→y，根据信号交叉口及路段的实时监测数据，获取交叉口x与交叉口y间的平均行驶时间Txy、x→y方向上驶入车辆的车道数n、x→y方向上所有驶入分支中的最大车流量数据Qxmax、x→y方向上到达下游交叉口y的车流量总数

【技术特征摘要】
1.一种交通路网区域划分及动态调整方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)路段数据采集：根据路网的道路等级及拓扑结构，选取待划分路网；从上游交叉口x到下游交叉口y方向上，即x→y，根据信号交叉口及路段的实时监测数据，获取交叉口x与交叉口y间的平均行驶时间Txy、x→y方向上驶入车辆的车道数n、x→y方向上所有驶入分支中的最大车流量数据Qxmax、x→y方向上到达下游交叉口y的车流量总数x→y方向上的路段长度Lxy、x→y方向上交叉口y第k进口道内现存车辆数vk(x→y)、x→y方向上交叉口y第k进口道内的车辆密度dk(x→y)；(2)建立路网无向图：包括控制子区划分模型的建立、相邻交叉口间交通流量关联度模型的建立、相邻交叉口间排队关联度模型的建立、相邻交叉口间综合关联度模型的建立；(3)构建路段间的权值矩阵：根据相邻信号交叉口间的关联度，计算相邻路段间的相似性，根据拥堵扩散机理，基于改进的深度优先搜索算法，为路网中每条路段搜索对应的关联路径，建立相邻路段间的关联度模型与不相邻路段间的关联度模型，得到路段间的权值矩阵；(4)路网初始划分：根据路段间的权值矩阵，基于慢同调理论对波动权值进行降维与分类，完成交通路网区域初始划分；(5)子区合并：获取划分后所有交通子区的规模，构成t＝{t1,...,ta,...,tk}，ta为编号为Ga的子区规模大小即子区内部路段数量，k为所有控制子区的数量，得到路网内控制子区的平均规模根据控制子区合并方法，平衡路网中所有子区的规模大小，即使得t1≈...≈ta≈...≈tk；(6)自适应边界调整：将路网G划分为k个子区，即G＝{G1,...,Ga,...,Gk}，计算路网中任意子区Ga内任意路段i的内部加权度值dai与路段i对应于其他任意子区b的外部加权度值dbi，遍历路网中所有路段，利用自适应边界调整方法将所有路段分配到适当的子区内。2.根据权利要求1所述的一种交通路网区域划分及动态调整方法，其特征在于：所述步骤(2)中建立路网无向图的方法步骤如下：(2-1)建立相应的协调交通子区划分模型如下所示：其中，x，y为交叉口x与交叉口y的编号，n为交通路网中信号交叉口数量；Rxy为相邻交叉口x与交叉口y间的路段编号，m为交通路网中路段数量；S(i,j)为交叉口x、交叉口y间路段与交叉口y、交叉口z间路段的相似性，F为相邻路段i与路段j的相似性计算函数，D(x,y)为相邻交叉口x与交叉口y间的关联度；w(i,j)为相邻路段i与路段j间的关联度即权重，Fpath为相邻路段i与路段j的权重计算函数；Lp为路网的分区矩阵，dai为Ga内路段i的内部加权度值，表示路段i对应于除控制子区Ga外任意子区Gb的外部加权度值；G为路网中所有交通子区集合，k为控制子区总数；(2-2)当路段交通状态为顺畅或低饱和情况时，上游主要流向流量占上游总流向流量比重越大，上游驶出车辆越大程度地影响下游交叉口交通状态，因此将车流量作为相邻交叉口间的一个关联指标，x→y方向上交叉口x与交叉口y间的交通流量关联度模型DQ(x→y)计算如下：其中，Txy为交叉口x与交叉口y间的平均行驶时间；n为来自上游交叉口车辆驶入的分支数，十字交叉口n＝3；Qxmax为来自上游交叉口主线方向的直行最大车流量，为Qk(x→y)中的最大值；为x→y方向上到达下游交叉口y的车流量总数；N为x→y方向上路段的车道数；将路网中所有相邻交叉口间流量关联度构成m×1的矩阵DQ，并归一化处理；(2-3)当路段交通处于饱和或过饱和状态时，下游进口道排队车辆会对路段内交通状态产生影响，因此将排队长度作为相邻交叉口间的另一个关联指标，x→y方向的排队关联度Dq(x→y)模型计算如下：vk(x→y)＝dk(x→y)·Lxy(4)其中，qk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内的排队车辆数；vk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内现存车辆数；dk(x→y)为x→y方向上交叉口y第k进口道内的车辆密度，Lxy为交叉口x与交叉口y间的路段长度；将路网中所有相邻交叉口间排队关联度构成m×1的矩阵Dq，并归一化处理；(2-4)相邻交叉口x与交叉口y间综合关联度D(x,y)计算方法如下：D(x,y)＝α1DQ(x,y)+α2Dq(x,y)(5)对于相邻交叉口x与交叉口y间的交通流量关联度与排队关联度计算如下：DQ(x,y)＝max(DQ(x→y),DQ(y→x))(6)Dq(x,y)＝max(Dq(x→y),Dq(y→x))(7)各项指标的权重系数α1、α2，可利用变异系数法求得。3.根据权利要求1所述的一种交通路网区域划分及动态调整方法，其特征在于：所述步骤(3)为获取路网G中每条路段的关联路径方法步骤如下：(3-1)计算路网G内所有路段间的邻接矩阵A，当路段i与路段j间存在共同的交叉口使得两条路段直接相连，则A(i,j)＝1；若路段i与路段j间不能通过同一交叉口直接相连，则A(i,j)＝0；(3-2)计算路段间的相似矩阵S：当路段i与路段j不相邻时，路段i与j间的相似度S(i,j)＝0；给定两相邻交叉口x、y间路段为i，两相邻交叉口y、z间的路段为j，则路段i与路段j空间上相邻；任意路段i与路段j间的相似度S(i,j)计算如下：(3-3)将路网G的拓扑结构转换为对偶形式，将每条路段作为一个节点，赋予唯一的编号，连接相邻路段的交叉口作为边；(3-4)利用改进后的深度优先搜索算法为每条路段搜索相应的关联路径；给定节点集合A，关联路径矩阵C初始化为空矩阵，m为路段总数，令n＝1；(3-5)当n≤m时，搜索集合A中第n个元素...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫飞，张曼，阎高伟，程兰，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14