[发明专利]基于交通流宏观基本图的自适应交通分析路网简化方法

说明书

本发明涉及一种基于交通流宏观基本图的自适应交通分析路网简化方法，包括：步骤S1：根据路网交通流状态数据绘制出交通流宏观基本图，应用聚类方法，将MFD按路网表现进行时段划分；步骤S2：分别对每个子时段的路网进行简化；步骤S3：将简化后的若干个不同分辨率的路网组合后进行基于仿真的动态交通分配。与现有技术相比，本发明具有能够根据不同的路网交通状况自适应地调整时段划分，更加符合真实的交通状况，路网规模的减小提高了交通分析的效率，大大降低了仿真和分配的计算量。

技术领域

本发明涉及交通工程领域，尤其是涉及一种基于交通流宏观基本图的自适应交通分析路网简化方法。

背景技术

交通分析路网的复杂程度与交通分析效率密切相关：一方面，稠密的路网能够精确的反映真实交通状况，但计算量庞大，计算效率低下；另一方面，稀疏的路网能大大降低计算负担，但可能会带来高峰时刻额外的拥堵。可见，单一的分析路网不能兼顾分析精度和分析效率，故本研究旨在根据路网的动态交通态势，自适应地在时间维度上划分异质时间段，针对各个异质时间段简化得到与之交通状况相匹配的路网，实现时间维度上精度可调节的交通分析方法，在保证分析精度的同时提高交通分析的效率。

目前，国内外的路网简化方法大部分都是静态的，没有很好的考虑交通状况的时间异质性，即真实路网交通状况总是波动的，存在早晚高峰和平峰时段，静态的简化方法不能得到与各个时段交通状况相匹配的路网。近年来，简单的动态简化方法逐渐被提出，但只是将时段均匀划分不能保证每个时段内路网表现相同。交通流宏观基本图(MacroscopicFundamental Diagram,MFD)作为描述网络交通流整体运行规律的基本图，能够反映路网的整体水平和交通的动态变化。因此，建立基于MFD的自适应交通分析路网简化方法对于路网的实时动态简化具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于交通流宏观基本图的自适应交通分析路网简化方法：一种“基于改进的托普利兹逆协方差多维时间序列聚类法”以及“连通性增强算法”的路网简化方法，基于MFD的时间序列聚类考虑了交通状况的时间异质性，从而划分得到若干个路网表现相似的时段，分别反映各个时段的交通动态特征；“连通性增强算法”能够根据聚类得到的结果，分时段提取出路网重要路段，得到与交通状况相匹配的简化路网，高峰时期稠密的路网能够保证简化路网分析精度，平峰时期稀疏的路网则能提高计算效率，很好的解决了静态简化方法和简单动态简化方法存在的问题，从而实现了对交通分析路网的自适应简化。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于交通流宏观基本图的自适应交通分析路网简化方法，包括：

步骤S1：根据路网交通流状态数据绘制出交通流宏观基本图，应用聚类方法，将MFD按路网表现进行时段划分；

步骤S2：分别对每个子时段的路网进行简化；

步骤S3：将简化后的若干个不同分辨率的路网组合后进行基于仿真的动态交通分配。

所述步骤S1具体包括：

步骤S11：选取分析时段内的路网交通流数据，得到平均流量和平均密度；

步骤S12：对路网平均流量、平均密度进行聚类，使目标函数达到最小，得到若干个路网表现近似相同的簇P＝{P₁,…,P_K}，每个簇的端点就是各个子时段的时间节点；

步骤S13：根据路网实际交通状况，预设一个合理的时段数S，选择使各个时段路网密度标准差之和最小的方案作为最优方案，同时得到对应的惩罚项；

步骤S14：将分类情况通过交通流宏观基本图体现，对于不同的交通状况，生成不同的分类方案。

所述平均流量的数学表达式为：