基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法技术

本发明专利技术涉及道路拥堵成本计算技术领域，具体是基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法，包括以下步骤：S1、计算路网中各个道路的拥堵水平成本；S2、基于因果匿名游走原理计算路网中各个道路的拥堵传播成本；S3、将道路的拥堵水平成本和拥堵传播成本相加，以得到该道路的总拥堵成本；若该道路的总拥堵成本大于设定的瓶颈阈值，则该道路为交通瓶颈，反之为正常道路；本发明专利技术能够精确预测出路网中不同时间的交通瓶颈，进而及时的控制交通，以缓解交通拥堵情况。堵情况。堵情况。

【技术实现步骤摘要】
基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法


[0001]本专利技术涉及道路拥堵成本计算
，具体是基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法。

技术介绍

[0002]随着城市化的发展，越来越多的车辆被投入到城市中用作货物运输和交通出行。然而，城市路网的通行能力有限，投放的过多车辆超出了城市路网通行能力的极限，这就导致城市路网出现了日益严重的交通拥堵问题。
[0003]交通瓶颈是城市路网中的薄弱环节，是引发城市交通拥堵的根源。作为造成拥堵的主要因素，交通瓶颈占交通拥堵的40％。当拥堵发生在瓶颈路段时，更有可能传播到其他路段，造成路网大面积拥堵。瓶颈的概念意味着缓解交通瓶颈路段的拥堵可以带来路网范围内的交通流量改善，而不仅仅是瓶颈位置的流量情况。为了改善交通流量，专利200810117959.8中公开了一种提高交通瓶颈处的车辆通过量的控制方法，该方法通过设置缓冲区，限制缓冲区内车辆的行驶规则，和控制缓冲区内的车辆数的步骤；并且在车辆数进行控制中自动引入了反馈机理，使体系的自我恢复能力变强。尽管上述现有技术所控制的车流量能够长时间的稳定在固定值，避免了入口匝道控制方法所带来的流量波动。但该现有技术没能指出怎么检测交通瓶颈，在路网的实际运行中，路网中的车流信息会随着早晚高峰发生动态变化，因此不同时间路网中的交通瓶颈是变化的，每个路段都可能成为交通瓶颈，因此，该现有技术在流通瓶颈的检测方面具有一定的局限性。

技术实现思路

[0004]为了避免和克服现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供了基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法。本专利技术能够精确预测出路网中不同时间的交通瓶颈，进而及时的控制交通，以缓解交通拥堵情况。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法，包括以下步骤：
[0007]S1、计算路网中各个道路的拥堵水平成本；
[0008]S2、基于因果匿名游走原理计算路网中各个道路的拥堵传播成本；
[0009]S3、将道路的拥堵水平成本和拥堵传播成本相加，以得到该道路的总拥堵成本；若该道路的总拥堵成本大于设定的瓶颈阈值，则该道路为交通瓶颈，反之为正常道路。
[0010]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S1的具体步骤如下：
[0011]S11、获取路网中各个道路的道路平均占用率，并构成道路平均占用率集合Y，Y＝[Y1，Y2，...，Y
N
]，Y1为路网中第1个道路的平均占用率，Y2为路网中第2个道路的平均占用率，Y
N
为路网中第N个道路的平均占用率；
[0012]S12、获取路网中各个道路基于该路网中最大平均流量归一化后的平均流量，并构成平均流量集合X，X＝[X1，X2，...，X
N
]，X1为路网中第1个道路的平均流量，X2为路网中第2个
道路的平均流量，X
N
为路网中第N个道路的平均流量；
[0013]S13、将各个道路的平均流量作为权重，并赋予该道路的平均占用率，以构成该道路的加权拥堵水平，将各个道路的加权拥堵水平存放在加权拥堵水平集合M中，M＝[X1*Y1，X2*Y2，...，X
N
*Y
N
]，X1*Y1为路网中第1个道路的加权拥堵水平，X2*Y2为路网中第2个道路的加权拥堵水平，X
N
*Y
N
为路网中第N个道路的加权拥堵水平；
[0014]S14、接着使用拥堵水平成本计算公式计算各个道路的拥堵水平成本，计算公式如下：
[0015]W
i
＝X
i
*Y
i
/max{X1*Y1，X2*Y2，...，X
N
*Y
N
}
[0016]其中，W
i
表示路网中第i个道路的拥堵水平成本。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S2的具体步骤如下：
[0018]S21、根据拥堵状态指标判断各个道路的是否处于拥堵状态；
[0019]S22、通过拥堵相关性判断准则判断处于拥堵状态的道路与邻近道路之间的拥堵相关性；
[0020]S23、基于图论原理，根据路网中各个道路的拥堵时刻表和道路之间的拥堵相关性，构建路网的拥堵传播图；
[0021]S24、将拥堵传播图输入到CAW
‑
Network模型中，进行因果匿名游走，采样出预定数量的匿名化的游走序列，且游走序列构成拥堵传播数据集；将拥堵传播数据集输入到CAW
‑
Network模型中训练，进而得到最优CAW
‑
Network模型；并通过最优CAW
‑
Network模型计算任意时刻道路间的拥堵传播概率；
[0022]S25、基于拥堵传播图生成最大生成树，并根据拥堵传播概率计算各个道路的拥堵传播成本。
[0023]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S21的具体步骤如下：
[0024]S211、首先获取各个道路的旅行速度，通过求平均的方式计算整个路网的平均旅行速度；
[0025]S212、令平均旅行速度的n％为拥堵状态指标；
[0026]S213、比较各个道路在不同时间的旅行速度与拥堵状态指标的大小，若道路的旅行速度低于拥堵状态指标，则该道路在该时间段处于拥堵状态，反之该道路不拥堵。
[0027]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S22的具体步骤如下：
[0028]S221、设定拥堵相关性的第一判断准则为：两条道路之间的最短路径距离K小于空间阈值T
s
；
[0029]S222、设定拥堵相关性的第二判断准则为：两条道路之间的最短路径距离K与两条道路分别发生拥堵的时间差T
d
的比值K/T
d
，处于预先指定的拥堵传播速度区间内；
[0030]S223、若两条道路先后发生进入拥堵状态，并同时满足第一判断准则和第二判断准则，则该两条道路之间具有拥堵相关性，且有拥堵由先发生拥堵的道路传播给后发生拥堵的道路。
[0031]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S23的具体步骤如下：
[0032]S231、获取路网中各个道路的拥堵时刻表，并根据道路之间的拥堵相关性，以获取路网中各个道路之间发生的所有拥堵传播；
[0033]S232、根据拥堵在各个道路之间的传播方向，构建路网的拥堵传播图。
[0034]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S25的具体步骤如下：
[0035]S251、基于拥堵传播图，以需要计算拥堵传播成本的节点为根节点，调用最大生成树算法生成最大生成树，以获取该节点道路在路网中的拥堵传播路径；
[0036]S252、使用最优CAW
‑
Network模型计算两个任意道路之间在任意时间的拥堵传播概率；
[0037]S253、基于道路拥堵本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、计算路网中各个道路的拥堵水平成本；S2、基于因果匿名游走原理计算路网中各个道路的拥堵传播成本；S3、将道路的拥堵水平成本和拥堵传播成本相加，以得到该道路的总拥堵成本；若该道路的总拥堵成本大于设定的瓶颈阈值，则该道路为交通瓶颈，反之为正常道路。2.根据权利要求1所述的基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤如下：S11、获取路网中各个道路的道路平均占用率，并构成道路平均占用率集合Y，Y＝[Y1，Y2，...，Y
N
]，Y1为路网中第1个道路的平均占用率，Y2为路网中第2个道路的平均占用率，Y
N
为路网中第N个道路的平均占用率；S12、获取路网中各个道路基于该路网中最大平均流量归一化后的平均流量，并构成平均流量集合X，X＝[X1，X2，...，X
N
]，X1为路网中第1个道路的平均流量，X2为路网中第2个道路的平均流量，X
N
为路网中第N个道路的平均流量；S13、将各个道路的平均流量作为权重，并赋予该道路的平均占用率，以构成该道路的加权拥堵水平，将各个道路的加权拥堵水平存放在加权拥堵水平集合M中，M＝[X1*Y1，X2*Y2，...，X
N
*Y
N
]，X1*Y1为路网中第1个道路的加权拥堵水平，X2*Y2为路网中第2个道路的加权拥堵水平，X
N
*Y
N
为路网中第N个道路的加权拥堵水平；S14、接着使用拥堵水平成本计算公式计算各个道路的拥堵水平成本，计算公式如下：W
i
＝X
i
*Y
i
/max{X1*Y1，X2*Y2，...，X
N
*Y
N
}其中，W
i
表示路网中第i个道路的拥堵水平成本。3.根据权利要求1或2所述的基于因果匿名游走的动态交通瓶颈预测方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：S21、根据拥堵状态指标判断各个道路的是否处于拥堵状态；S22、通过拥堵相关性判断准则判断处于拥堵状态的道路与邻近道路之间的拥堵相关性；S23、基于图论原理，根据路网中各个道路的拥堵时刻表和道路之间的拥堵相关性，构建路网的拥堵传播图；S24、将拥堵传播图输入到CAW
‑
Network模型中，进行因果匿名游走，采样出预定数量的匿名化的游走序列，且游走序列构成拥堵传播数据集；将拥堵传播数据集输入到CAW
‑
Network模型中训练，进而得到最优CAW
‑
Ne...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊，王正成，胡立靖，胡冬成，丁煦，翟华，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：