【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通管理方法，更具体地说是指跨路口交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代城市交通管理中，交通事件的发生对城市运行带来了严重危害。交通拥堵、车祸和交通事故不仅导致经济损失，还对居民的生活造成了严重不便。在交通网络中的事件得不到及时缓解时，其影响会迅速扩散，波及到其他路口和道路段，甚至可能导致广泛的路网长时间拥堵导致其他交通事件的发生。这种情况常被形容为交通堵塞的“扩散效应”，类似于多米诺骨牌效应，其中一个交通拥堵点可能触发更广泛区域的拥堵。这突显了解决城市交通问题的紧迫性，尤其是在跨路口事件管理方面。为了有效应对这种扩散效应，我们需要更深入地理解网络交通流的特性，包括不同路口、道路和交通流之间的动态关系。在当今城市交通管理环境下，意识到必须采取紧急措施来解决这一问题变得尤为迫切。
2、传统的交通信号控制系统和管理手段在高峰时段和不同路口之间的协调方面显然存在局限性，这种限制导致了交通拥堵、车辆延误和资源浪费。更甚者，当发生交通事件时，通常只能依赖人工干预来引导交通。而且在高峰时段或交通事件发生时，传统方法可能无法迅速适应交通流变化，导致交通拥堵时间延长。而资源分配不均则导致了一些路段过度拥挤，而其他路段则被忽视，这影响了整体交通的流畅性。另外，信息不足也是传统方法的短板，因为它们受限于实时数据的获取和分析，无法充分利用现代技术来更好地了解交通状况和做出决策，这一系列问题的根源在于传统交通管理方法的刚性和有限的适应性，无法应对日益复杂的城市交通挑战，且无法充分满足日益增长的城市交通
3、因此，有必要设计一种新的方法，以解决当前交通管理方法的局限性。优化较大范围内的交通流动，降低交通拥堵，提高驾驶效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供跨路口交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：跨路口交通管理方法，包括：
3、划分路网，形成多个区域，其中，每个区域包括至少一个路口；
4、获取由区域内的mec处理智能感知设备所采集的数据后形成的交通流量数据；
5、根据所述交通流量数据预测未来交通流量数据，并生成协同决策策略；
6、发送所述协同决策策略至交通服务器，以由交通服务器根据所述协同决策策略调整所述区域内的路口交通信号，以形成执行结果。
7、其进一步技术方案为：所述协同决策策略包括交通信号控制策略、交通流诱导策略和事件应对策略。
8、其进一步技术方案为：所述根据所述交通流量数据预测未来交通流量数据，并生成协同决策策略，包括：
9、根据所述交通流量数据采用长短时记忆网络模型预测未来交通流量数据；
10、根据所述交通流量数据采用nsga-ii算法生成交通信号控制策略；
11、根据所述交通流量数据、未来交通流量数据以及地图信息采用a星算法生成交通流诱导策略；
12、根据所述交通流量数据、历史交通流量数据采用传染病传播模型结合si模型生成事件应对策略。
13、其进一步技术方案为：所述长短时记忆网络模型是通过历史交通流量数据以及其他外部数据作为样本集训练长短时记忆网络形成的，所述长短时记忆网络模型的训练是通过最小化均方根误差进行优化。
14、其进一步技术方案为：所述根据所述交通流量数据采用nsga-ii算法生成交通信号控制策略，包括：
15、分析所述交通流量数据，以确定每辆车进入交叉口的时间点和离开交叉口的时间点；
16、根据每辆车进入交叉口的时间点和离开交叉口的时间点计算平均车辆交叉时间；
17、根据所述平均车辆交叉时间采用nsga-ii算法，确定最优绿灯时间分配方案，以生成交通信号控制策略。
18、其进一步技术方案为：所述根据所述交通流量数据、未来交通流量数据以及地图信息采用a星算法生成交通流诱导策略，包括：
19、根据所述交通流量数据、未来交通流量数据以及地图信息确定交通状况；
20、当所述交通状态是道路拥堵或其他设定交通问题时，采用a星算法生成最小化成本且绕过存在道路拥堵或其他设定交通问题的路段的路径，以生成交通流诱导策略。
21、其进一步技术方案为：所述根据所述交通流量数据、历史交通流量数据采用传染病传播模型结合si模型生成事件应对策略，包括：
22、根据所述交通流量数据和历史交通流量数据确定受影响路口；
23、确定不同路口的感染率；
24、根据所述感染率确定所述受影响路口数量的变化率；
25、当所述变化率符合设定要求，则确定预先设定的处理措施，以生成事件应对策略。
26、本专利技术还提供了跨路口交通管理装置，包括：
27、划分单元，用于划分路网，形成多个区域，其中，每个区域包括至少一个路口；
28、数据获取单元，用于获取由区域内的mec处理智能感知设备所采集的数据后形成的交通流量数据；
29、策略生成单元，用于根据所述交通流量数据预测未来交通流量数据，并生成协同决策策略；
30、发送单元，用于发送所述协同决策策略至交通服务器，以由交通服务器根据所述协同决策策略调整所述区域内的路口交通信号，以形成执行结果。
31、本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
32、本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
33、本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过划分路网，确定不同的区域，再在每个区域的路口布设mec处理智能感知设备所采集的数据形成交通流量数据，结合预测的未来交通流量数据，生成交通信号控制策略、交通流诱导策略和事件应对策略，调整路口的交通信号，以协调交通流动，以解决当前交通管理方法的局限性。优化较大范围内的交通流动，降低交通拥堵，提高驾驶效率。
34、下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
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1.跨路口交通管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述协同决策策略包括交通信号控制策略、交通流诱导策略和事件应对策略。
3.根据权利要求2所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据预测未来交通流量数据，并生成协同决策策略，包括：
4.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述长短时记忆网络模型是通过历史交通流量数据以及其他外部数据作为样本集训练长短时记忆网络形成的，所述长短时记忆网络模型的训练是通过最小化均方根误差进行优化。
5.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据采用NSGA-II算法生成交通信号控制策略，包括：
6.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据、未来交通流量数据以及地图信息采用A星算法生成交通流诱导策略，包括：
7.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据、历史交通流量数据采用传染病传播模型结合SI模
8.跨路口交通管理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.跨路口交通管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述协同决策策略包括交通信号控制策略、交通流诱导策略和事件应对策略。
3.根据权利要求2所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据预测未来交通流量数据，并生成协同决策策略，包括：
4.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述长短时记忆网络模型是通过历史交通流量数据以及其他外部数据作为样本集训练长短时记忆网络形成的，所述长短时记忆网络模型的训练是通过最小化均方根误差进行优化。
5.根据权利要求3所述的跨路口交通管理方法，其特征在于，所述根据所述交通流量数据采用nsga-ii算法生成交通信号控制策略，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：蔡福春，李若琳，刘咏平，温伟华，黄日文，
申请(专利权)人：深圳市金溢科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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