多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法及设备技术

本发明专利技术涉及一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，包括基于多源数据确定拟诱导分流路段与需求交通量；基于确定的拟诱导分流路段与需求交通量确定可诱导分流交通量；根据可诱导分流交通量确定多模式诱导分流方案；确定每种模式诱导分流方案的奖励值及发放条件。通过多源数据融合的方法结合高德路况数据、自动车牌识别数据、公交刷卡数据及停车场数据，对城市快速路的拥堵路段进行识别并聚类，对拟诱导对象车辆提供了差异化诱导分流方案的标准，可促进城市快速路和城市道路的供需动态平衡，在缩短个人出行时间成本的同时显著缓解了城市道路高峰期拥堵的问题。缓解了城市道路高峰期拥堵的问题。缓解了城市道路高峰期拥堵的问题。

【技术实现步骤摘要】
多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法及设备


[0001]本专利技术涉及智能交通系统
，尤其是指一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法及设备。

技术介绍

[0002]城市道路承担着大量的城市机动化出行。然而，在城市社会经济与机动化进程高速发展的背景下，私家车数量日益增多，道路堵塞严重，尤其是早晚高峰时段，交通压力越来越大，交通问题正给城市经济发展带来巨大阻碍。基于卡口过车数据和高德路况数据，可以发现道路早晚高峰时段交通拥堵严重，在时间和空间上交通量分配极不平衡，迫切需要采取有效的交通管控措施来缓解城市道路高峰时段交通压力，最大化利用已建成道路的通行能力。

技术实现思路

[0003]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术存在的问题，提出一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法及设备，其可促进城市快速路和城市道路的供需动态平衡，在缩短个人出行时间成本的同时显著缓解了城市道路高峰期拥堵的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：基于多源数据确定拟诱导分流路段与需求交通量；S20：基于确定的所述拟诱导分流路段与需求交通量确定可诱导分流交通量；S30：根据所述可诱导分流交通量确定多模式诱导分流方案；S40：确定每种模式诱导分流方案的奖励值及发放条件。2.根据权利要求1所述的多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，其特征在于：在S10中，所述多源数据包括高德路况数据以及某地区提供的自动车牌识别数据、公交刷卡数据及停车场数据。3.根据权利要求2所述的多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，其特征在于，在S10中，基于多源数据确定拟诱导分流路段与需求交通量，包括：S11：利用高德路况数据计算快速路各路段的时变车速，根据时变车速在快速路各路段识别出拥堵路段；S12：对所述拥堵路段的类型进行划分，得到高峰拥堵路段；S13：在所述高峰拥堵路段上识别出拥堵源路段；S14：通过自动车牌识别数据获得所述拥堵源路段的时变流量，通过高德路况数据获得所述拥堵源路段的时变车速，并计算所述拥堵源路段的时变密度，采用Greenshields模型拟合所述拥堵源路段的交通流特征，得到拥堵源路段拟诱导分流的需求交通量为Q
need
＝(K
peak
‑
Kv＝40)
×
40，其中，Q
need
为拟诱导分流的需求交通量，K
peak
为高峰时段道路密度，K
V
＝40为路段车速为40km/h对应的密度，V
peak
为高峰期路段平均车速。4.根据权利要求1所述的多源数据融合城市拥堵路段多模式出行诱导方法，其特征在于，在S20中，基于确定的所述拟诱导分流路段与需求交通量确定可诱导分流交通量，包括：S21：计算可诱导分流交通量，确定拟诱导分流的需求交通量和可诱导分流交通量中的较小值为最终的可诱导分流交通量，其中所述可诱导分流交通量包括错时可诱导交通量和绕行可诱导交通量；S22：在得到最终的可诱导分流交通量后，利用自动车牌识别数据分析车辆出行特征，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王翔，孟繁瑞，汪思涵，王祎，王可馨，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：