一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、系统及电子设备技术方案

本申请涉及一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、系统及电子设备。所述方法包括：步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。本申请基于交通拥堵时空相关性的拥堵扩散模型对交通拥堵传播进行实时预测，在此基础上在特定交通路网拥堵状态下，利用影响最大化理论进行交通瓶颈预测，实现了在复杂交通环境下实时发现动态变化的交通瓶颈的目的。

A traffic bottleneck prediction method, system and electronic equipment based on congestion diffusion

【技术实现步骤摘要】
一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、系统及电子设备
本申请属于时空数据挖掘及智能交通
，特别涉及一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、系统及电子设备。
技术介绍
中国社会经济的快速发展和城市化过程的不断推进，机动车数量，尤其是私家车的数量呈现井喷式的增长。然而发展速度相对缓慢的交通道路设施却不能满足人们日益增长的出行需求，交通拥堵问题也随之变得更加严重。交通拥堵不仅严重阻碍了城市化的步伐，而且还严重阻碍了经济的发展，带来了环境污染等一系列问题。近年来各种交通拥堵的解决方法层出不穷，但是其收效却微乎其微，主要原因在于现有的解决方案都是基于哪里拥堵哪里治理，何时拥堵何时治理，拥堵治理措施总是处于被动地位。但是交通拥堵的产生具有非常大的不确定性，这种被动性的治理措施只能治标不治本，更有甚者会出现难以治理的现象，因此交通拥堵的治理要追其根源。据统计，世界上40％的拥堵是由交通瓶颈所导致。现有的瓶颈发现都是静态的或者局部区域的。但是交通网络非常复杂，交通状态随时间动态变化，交通瓶颈也会跟着交通需求量的变化和路网结构的变化而变化，这给在城市尺度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；/n步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；/n步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；
步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；
步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。


2.根据权利要求1所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，所述步骤a还包括：根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；所述交通路网网络结构以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即判定所述两条道路相连，路网网络结构写为G＝(V，E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。


3.根据权利要求2所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述根据历史路况数据对道路路况进行评估具体为：利用道路匹配算法进行道路匹配，采用空间平均速度作为衡量标准，利用一个无量纲变量拥挤度h判定道路是否处于拥堵状态，判定依据是h的数值是否小于0.5，如果h＜0.5，则判定道路为拥堵状态；所述拥挤度h的计算公式为：
h(t0，v)＝u(t0，v)/ufree(v)
上述公式中，t0代表时刻状态，v代表节点，u代表邻居节点，Ufree代表自由流速度。


4.根据权利要求3所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述基于道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵还包括：对所述拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，并采用细粒度时空划分和移动时间窗口对道路的拥堵扩散概率进行预测；具体为：道路v在拥堵状态的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：



上述公式中，|s(t0，v)＝＝1)|代表节点v在t0时刻状态为拥堵的次数，|s(t0，v)＝＝1&s(t1，u)＝＝1|代表节点v在t0时刻状态为拥堵并且邻居节点u在下一个t1时刻状态也为拥堵的次数。


5.根据权利要求4所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点具体包括：
步骤c1：初始化节点种子集合Θ为空集计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目
步骤c2：判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果不为k，执行步骤c3；如果为k，则执行步骤c9；
步骤c3：判定交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果没有遍历完成，执行步骤c4；如果遍历完成，则执行步骤c8：
步骤c4：将道路v设定为拥堵状态，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v；
步骤c5：判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，执行步骤c6；如果扩散集合Φ不为空集，执行步骤c7；
步骤c6：计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数计算节点v的影响力并重新执行步骤c3；
步骤c7：对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0，1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t0，v′，u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t0，v′，u)，且节点u在t0时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t0时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，将v′移出扩散集合Φ，并重新执行步骤c5；
步骤c8：挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新执行步骤c2；
步骤c9：得到k条对所述交通路网网络结构影响最大的道路，即为交通瓶颈预测结果。


6.一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测系统，其特征在于，包括：
数据采集模块：用于采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据；
路况评估模块：用于根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；
拥堵扩散模型构建模块：用于基于所述道路路况评估结果，利用时空...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宝新，须成忠，赵娟娟，张帆，王卡风，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44