[发明专利]基于交通仿真的交通流预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种交通流预测方法，尤其是一种基于交通仿真的交通流预测方法，属于交通预测的技术领域。

背景技术

随着经济社会的发展和科学技术的进步，交通运输已成为人们生活中不可缺少的重要组成部分。近几十年来，随着交通运输网络的快速发展，随之引起的交通堵塞、环境污染及交通事故等问题也越来越突出。从20世纪80年代起，不少发达国家将计算机技术和交通仿真技术相结合，研究出了许多关于交通仿真的产品，这些产品不仅可以动态、逼真地仿真交通流和交通事故等交通现象，还能再现交通流时空变化，深入分析车辆、驾驶员和行人、道路以及交通的特征，找出问题的症结。典型代表有德国的PTV-VISSIM、英国的S-Paramics、美国的CORSIM、西班牙的GETRAM/AIMSUN等。

但是，这些优秀的交通仿真软件功能都比较单一，只能再现历史交通流，而不能进行交通流的预测。如何及时、准确地预测未来短时间内的交通状况，不仅是智能交通系统(ITS)的一项重要研究课题，也是制定正确交通疏导和控制策略的重要前提之一。早在20世纪60年代，研究人员就开始把其它研究领域较为成熟的预测模型用于短时交通流预测领域，这些预测模型主要分为五类：基于统计理论的模型、基于智能理论的模型、基于非线性预测理论的模型、基于微观交通仿真的模型和混合模型方法。统计理论模型需要做统计假设，无法满足交通流域随机性强的特点，智能理论模型计算过程复杂，实时性差，非线性预测理论模型的计算精度低，使得计算结果可靠性低。而采用计算机仿真技术进行交通流预测具有经济、安全、高效的特点。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于交通仿真的交通流预测方法，其通过不断校正仿真交通流，加速仿真，达到短期交通流实时预测的效果，安全可靠。

按照本发明提供的技术方案，一种基于交通仿真的交通流预测方法，所述交通流预测方法包括如下步骤：

步骤1、获取所需预测路段的道路参数以及所述路段的交通条件；

步骤2、根据上述获取路段的道路参数以及交通条件，在交通仿真软件中绘制静态路网；

步骤3、在交通仿真软件中设置仿真运行参数，并在交通仿真软件的数据交互模块中输入路段的当前交通流密度，并结合对应时间点的历史交通流密度，以在数据交互模块中得到预测交通流密度；

步骤4、根据上述步骤3得到的当前时间点预测交通流密度以及步骤1中对应时间点的历史交通流密度，以得到所需下一时间点的预测交通流密度；

步骤5、利用上述得到的预测交通流密度，结合相应时间点的历史交通流密度，重复上述预测过程，以得到相应时间点的预测交通流密度。

所述步骤1中，路段的道路参数包括城市道路网基础信息、城市基础地理信息及城市交通管理信息；获取路段的交通条件后，进行统计，以得到路段内的车辆类型、各类车型的比例以及路段内的车辆平均速度。

所述交通仿真软件包括PTV-VISSIM。所述交通仿真软件将预测交通流密度以三维动态或二维动态图表的形式输出。

所述步骤3中，预测交通流密度的方法为：

m＝αx+βy

其中，m是得到的预测交通流密度，x是当前交通流密度，y是对应时间点的历史交通流密度，α是当前交通流密度的比例因子，β是历史交通流密度的比例因子。

当前交通流密度的比例因子α为0.8，历史交通流密度的比例因子β为0.2。

所述步骤5中，得到相应时间点的预测交通流密度的方法为：

m′＝α′x′+β′y′

其中，m′是得到的预测交通流密度，x′是当前交通流密度，y′是对应时间点的历史交通流密度，α′是当前交通流密度的比例因子，β′是历史交通流密度的比例因子；当前交通流密度的比例因子α′为0.5，历史交通流密度的比例因子β′为0.5。

本发明的优点：在利用短期交通流预测系统进行交通流预测研究时，不仅降低了经济成本，提高了仿真实验的准确度和可信度，而且可以通过三维动态仿真软件和二维动态图表直观的观察到未来某一时间点的交通运行状况，为交通出行者带来方便，为交通管理决策者提供科学依据。

附图说明

图1为本发明的结构框图。

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1和图2所示：为了能通过不断校正仿真交通流，加速仿真，达到短期交通流实时预测的效果，本发明所述交通流预测方法包括如下步骤：