[发明专利]一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法

权利要求书

1.一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，滑动窗口大小初始化：道路两侧相互对射的一对雷达定义为雷达对，连续且相邻的雷达对的数量大小定义为滑动窗口大小，即雷达区块大小；在智能诱导过程中，根据实际环境情况初始化雷达对的数量，完成雷达区块编号，便于进行雷达区块诱导；

步骤2，链式渐进网络结构初始化：根据定义的滑动窗口大小，初始化云平台的数据库结构，形成基于当前车流状态的动态链式渐进网络结构，其中链式渐进网络结构满足关系式

式中，W_N为雷达区块N的综合信息状态，W_i为雷达区块i的综合信息状态，P_i为雷达区块i的综合信息影响因子；

步骤3，雷达区块捕获车辆信息：每个滑动窗口内的雷达对本雷达区块内车辆数量、车牌号、行驶速度进行统计，并上传信息到云平台；

步骤4，链式渐进网络更新：基于雷达区块的数据信息，对链式渐进网络的数据库进行更新，实现对动态车流量的实时交通状态建模、实例化描述、链式存储和迭代分析；

步骤5，智能诱导：根据链式渐进网络的数据库信息对不同雷达区块的车辆进行智能诱导。

2.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法，其特征在于，其特征在于，步骤1的具体实现方法如下：

101)采集天气六要素信息并上传到云平台；

102)基于天气状况确定滑动窗口的大小，若出现能见度小于100米的天气状况车速一般较慢，单位长度内的车况较为复杂，为了能精准有效的描述车流量信息，此时选取的窗口大小为2～4，实际距离为40m～80m；反之，若出现能见度大于100米的天气状况，选取的窗口大小为5～8，实际距离为100m～160m。

3.根据权利要求2所述的一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法，其特征在于，步骤2的具体实现方法如下：

201)给不同的雷达区块进行编号，建立链式的数据库结构，根据编号定义每个数据库的名称，便于外部访问；

202)确定各雷达区块数据库中数据的名称、类型和大小，并完成初始化配置。

4.根据权利要求3所述的一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法，其特征在于，步骤4的具体实现方法如下：

401)基于不同雷达区块的车流量数据信息，按名称访问数据库，并对链式渐进网路的数据库进行更新；

402)依据不同数据库的数据信息，结合GIS技术，对实时交通状态完成建模和实例化描述。

5.根据权利要求4所述的一种基于滑动窗口的智能交通诱导链式渐进网络构建方法，其特征在于，步骤5的具体实现方法如下：

501)基于链式渐进网络的数据信息，自动调整不同雷达区块的诱导模式；

502)当某一雷达区块车流量过大发生拥堵时，向其他临近的雷达区块车辆发送提示信息。