[发明专利]一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法

说明书

本发明涉及交通网络技术领域，且公开了一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法，包括以下步骤，运用贝叶斯网络建立路段中断概率模型，对城市路径中的各路段中断概率进行分析，根据路网效能对路段的中断影响程度建立路段中断影响模型，对路段中断影响值进行研究。该一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法，根据本发明的求解模型，在案例分析研究中，可以根据路网的数据进行关键路径辨识研究，并与传统的利用流量和路网拓扑结构方法进行对比研究，本方案的路径选择结果更有科学依据，也考虑了更多影响因素，可以有效的运用于实际路网中，对后续的路径协调控制等提供依据和支撑。

技术领域

本发明涉及交通网络技术领域，具体为一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法。

背景技术

路网的可靠程度及运行效率对整个城市交通运行影响显著，特别是各OD对间的路径作为路网主动脉，对其辨识，对于后续研究有的放矢，对制定相关的交通管理对策，进行快速有效的路网交通疏解有一定指导意义，本研究的方法克服了传统根据交通流量、饱和度的辨识方法采用单一指标的局限性，增加了路段之间的关联性及随机影响性，提高了关键路径识别的可靠性和准确性，可以为后续的路径协调控制等提供依据和支撑，具有一定的实用性及应用推广价值，于关键路段及关键路径的辨识研究，主要通过引入“关键度”这一概念，从路网的可靠度出发，对其路段的薄弱性和影响性进行了量化的分析与计算，依次为据，对每条路段有一个合理的评价，相比于传统的依据车流量、饱和度等评价指标，引入“关键度”的概念能包纳更多的影响因素，也是结果更加具有参考意义，“最小路集”在路径辨识应用中，含义是：在一条由若干路段组成的路径中，若去除任意一条路段后，该路径都不再成立，则称这样的路段的集合为一个最小路集，最小路集通常被引用至查询系统内部件故障的领域中。

国内外的主要研究集中在关键路段的研究上，如何将关键路段的研究上升至关键路径，对于城市路网关键路径的辨识相对较少，徐凤生在《New Algorithm for Findingthe Critical Path(Computer Applications 2004(12):108-109)中按广度优先搜索基础上，提出了一种新的求解关键路径的算法，并在效率上得到提升，李岩等人在《CriticalRoute Identification Method at Related Intersection Group Based on WaveletTransform》(China Journal of Highway and Transport，2012，25(01):135-140)中针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点，利用系统聚类方法对交叉口群的关键路径进行了辨识。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法，具备可以对城市路网的关键路径进行辨识等优点，解决了城市路网关键路径的辨识相对较少的问题。

(二)技术方案

为实现上述可以对城市路网的关键路径进行辨识目的，本发明提供如下技术方案：一种基于中断概率影响模型的城市路网关键路径辨识方法，包括以下步骤：

1)建立路段中断概率模型，运用的贝叶斯网络模型，利用路段的先验中断概率计算后验中断概率，城市路网可以视作一个系统，而路网中各条路段则可以视为系统的各个部件，部件的故障会引起系统的故障，而根据后验概率可以推算出系统故障时，各个部件故障的概率；

2)根据路网效能对路段的中断影响程度建立路段中断影响模型，对路段中断影响值进行研究：

E_R表示路网R的路网效能；N表示路网中的节点总数；min(C_ij)表示节点i和节点j之间的路径通行能力(路径通行能力定义为路径内所有路段的通行能力中的最小值)；d_ij表示节点i和节点j之间的最短路径长度；