[发明专利]一种瞬态交通网络供给能力识别方法、装置及计算机介质

说明书

本发明提出了一种瞬态交通网络供给能力识别方法、装置及计算机介质，所述瞬态交通网络供给能力识别方法基于道路车辆车牌识别系统数据，衡量路网道路运行情况，考虑路网劣化情况计算基于平均最短路径长度的拥堵指标，依据所述拥堵指标训练K‑Means分类器，使用训练后的K‑Means分类器对路段在不同时段的运行状况进行分类，得到交通网络供给能力。本发明的优点是，设计了基于平均最短路径长度的拥堵指标对路网供给能力进行评价，能高效、准确地反映交通网络供给能力，另外，本发明通过获取道路车辆车牌识别系统数据实现了实时反映交通网络供给能力的需求。

技术领域

本发明涉及道路交通网络供给能力分析技术领域，具体涉及一种瞬态交通网络供给能力识别方法、装置及计算机介质。

背景技术

交通需求的不确定性使得交通管理者难以精准把握城市道路网络运行情况，掌握道路网络运行情况对于制定合理的交通控制方案有着至关重要的作用。为此，亟需有高效、准确的方法来判断路网剩余供给能力。

目前国内外关于交通网络剩余供给能力的研究主要从路网交通可靠性评价的角度展开。交通可靠性评价方面的研究开始于连通可靠性分析，1982年由Mine和Kawai提出，用两个节点之间存在连通关系的概率来衡量连通可靠性。但该方法并不适用于一般情况下的城市道路网络。

现有技术中，综合考虑路段流量和道路容量决定连通可靠性的方法能够适应异常情况下路网基本通行能力的测度需要，但是对于正常交通状态下的评价不适用；基于行程时间可靠性判断交通网络剩余供给能力的方法没有考虑到众多道路使用者(包括行人)道路使用权对道路流量分配的影响。

综上所述，急需一种高效可行、能使用的实际路况数据来准确地反映整个路网运行状态的交通网络供给能力识别方法，以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种瞬态交通网络供给能力识别方法、装置及计算机介质，具体技术方案如下：

一种瞬态交通网络供给能力识别方法，具体步骤如下：

步骤S1：获取道路车辆车牌识别系统数据和现实、物理的交通网络G_m，具体是，确定区域，获取区域内的道路车辆车牌识别系统数据；根据区域内的路段集合和节点集合构建现实、物理的交通网络G_m；

步骤S2：获取不同路段劣化情况下的交通网络G_n，具体是，根据道路车辆车牌识别系统数据，判断时段内的所述路段是否为劣化路段，基于劣化路段和交通网络G_m得到不同路段劣化情况下的交通网络G_n；

步骤S3：计算拥堵指标以及合理分类数，具体是，根据步骤S2得到的交通网络G_n基于平均最短路径长度计算各时段内的拥堵指标；基于交通网络G_m和交通网络G_n的归一化谱距离平均值，使用肘部法则确定K-Means聚类算法的类别数量，即合理分类数；

步骤S4：训练K-Means分类器，具体是，基于步骤S3中的拥堵指标得到各时段路网的评价指标数据集，根据评价指标数据集以及所述合理分类数，训练K-Means分类器；

步骤S5：得到交通网络供给能力结果，具体是，基于训练后的K-Means分类器和拥堵指标，得到交通网络供给能力结果。

具体的，在步骤S1中，所述道路车辆车牌识别系统数据包括每条道路的道路容量、自由流时间以及路网的OD(Origin-Destination)数据。