[发明专利]基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法

说明书

本发明属于交通状况预测领域，涉及一种基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法，该方法中的复合网络是由两个或两个以上子网和子网间连边构成的，子网是构成复合网络的独立的网络，复合网络包括路口网络和传感器网络，传感器网络以每个路口的交通传感器为节点，传感器之间关系为连边，路口网络以路口为节点，根据路口之间是否可达建立连边，在路口网络的基础上，给出拥堵指数、拥堵点、拥堵线路和拥堵区域的定义，该方法基于上述网络结构进行计算，具体方法步骤为先定义拥堵指数T_i、拥堵点、拥堵线路和拥堵区域，再量化拥堵等级，最后进行拥堵点、拥堵线和拥堵区域分析计算，该方法设计构思巧妙，操作性和实用性好，市场前景广阔。

技术领域：

本发明属于交通状况预测领域，涉及一种交通拥堵状况的预测方法，特别是一种基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法。

背景技术：

随着经济的飞速发展，私家车保有量大大增加，城市道路拥堵问题日益严峻，为城市交通畅通运行保障带来了巨大挑战，也对人们的生活出行造成很大的影响。交通控制管理中心依靠智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)及时处理事故，保障道路畅通。ITS通过监控道路和车辆状态获取交通数据，为交通部门提供分析结果，有效的缓解了道路拥堵问题。其中，通过对历史数据的分析，获得城市不同位置的拥堵时段对ITS的构建有着重要作用，当不同路口的拥堵时段、时长能够分析出来，相关部门也就可以根据分析结果对道路行驶规则进行改进，但是该方法缺乏可靠的交通拥堵传播模型，难以实现大面积、精准化的交通拥堵分析，也无法支撑高效率的交通拥堵预测，只能够实现小范围面积内的拥堵预测分析，现有技术中，专利号为201610976252.7的中国专利公开了一种基于交通拥堵传播模型的交通拥堵预测方法及系统，通过车辆的历史轨迹计算出车辆在通过第一路段的通行速度：根据通行速度计算出车辆行驶阈值，若当前车辆的瞬时行驶速度小于车辆行驶阈值，则判定发生交通拥堵，将每月中交通拥堵次数大于一定次数的路段判定为常发性交通拥堵路段，根据常发性交通拥堵路段生成拥堵子图，根据所有连接路段同时发生交通拥堵的概率，对拥堵子图进行标定后生成交通拥堵概率图模型后对交通拥堵情况进行预测，能够实现根据多源轨迹大数据提取准确的道路交通状态，从而完成城市交通拥堵传播分析，但是该方法需要建立极为复杂的模型，计算和处理过程繁琐，并且需要通过获得大量交通数据为基础，这些数据不仅包括每一辆车精确地的形式轨迹数据和行驶速度数据，因此操作性和实用性较差，难以有效实施，因此，本发明提出一种基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法，将路网分解为路口网络和传感器网络。将数据量大且数据之间关系复杂的交通数据加载到传感器网络中后，从网络的空间角度出发，对数据进行统计分析，由此每个时刻会形成一个网络。任意一个时段内，会生成若干个网络，基于这些网络，本文提出一种拥堵点、拥堵线路以及拥堵区域的发现方法。该方法可读性强且易于实现。计算方法灵活，实现了不同长短时间段的拥堵分析，满足了对于一天中各个时间段进行分析的需求。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺陷，寻求设计一种基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法，该方法基于复合网络理论，构建一种路口网络和传感器网络的复合网络，能够准确计算城市交通网络中的拥堵点、拥堵线、拥堵区域，为交通部门规划交通路线、改善交通状况提供参考。

为了实现上述目的，本发明所述的基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法中的复合网络是由两个或两个以上子网和子网间连边构成的，子网是构成复合网络的独立的网络，本发明中的复合网络包括两个网络，即路口网络和传感器网络，传感器网络以每个路口的交通传感器为节点，传感器之间关系为连边，路口网络以路口为节点，根据路口之间是否可达建立连边，在路口网络的基础上，给出拥堵指数、拥堵点、拥堵线路和拥堵区域的定义，所述的基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法具体按照如下步骤进行：

S1、定义拥堵指数T_i、拥堵点、拥堵线路和拥堵区域