[发明专利]一种基于不同拥挤程度的路网动态分区方法

摘要

本发明公开了一种基于不同拥挤程度的路网动态分区方法，包括步骤：1)选定需要进行分区的路网区域，进行路网基础数据采集；2)将路网划分为两个交通小区；3)计算路网内交通节点的平均饱和度和计算节点关联度；4)计算路网内相邻节点的饱和度相似度；5)计算相邻节点间路段的边权值；6)选择最小Mcut值对应的划分方案作为结果；7)判断划分后的各交通小区节点数是否满足降维处理条件；8)对路网划分结果进行评价。本发明一方面有效地保证了较强关联性的交叉口始终划入同一子区，另一方面使得各子区内部路段拥堵程度分布较均衡，有利于各不同等级拥挤程度的子区信号控制方案的实施。

主权项

1.一种基于不同拥挤程度的路网动态分区方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据路网基础资料，选定需要进行分区的路网区域，确定其边界，进行路网基础数据采集；2)根据路网的拓扑结构、交叉口间距和流量分布情况，将路网划分为两个交通小区；3)计算路网内交通节点的平均饱和度，利用关联度模型计算节点关联度；首先计算路网内交通节点的平均饱和度，根据节点不同的饱和度，对应选用不同的关联度计算模型：3.1)当节点饱和度小于0.8，即处于中低饱和状态时选用路段关联度基础模型，计算公式如下：其中：Ib为上下游交叉口之间的路段关联度，h为上游交叉口的车流驶入的分支数，qm是来自上游交叉口进口方向检测时间内达到的最大车流量，qs是节点某个进口方向到达下游交叉口的总流量，h表示进口道个数，l为路段长度，v为路段平均速度；3.2)当节点饱和度大于或等于0.8，即处于准饱和或过饱和状态时选用排队长度关联度模型，计算公式如下：其中：Iq为过饱和状态下路段的关联度，Lq为研究时段内路段上的排队车辆数，通过检测器采集获得；l·kj·m表示阻塞排队的车辆数，l是路段长度，kj是阻塞密度，m是路段车道数；4)计算路网内相邻节点的饱和度相似度；5)根据步骤3)和步骤4)确定的节点关联度和饱和度相似度，计算相邻节点间路段的边权值；6)计算整个路网的相似矩阵W，根据相似矩阵W求解其对应的度矩阵D和特征值λk，从λk中选取第二小特征值λ计算对应的特征向量x，即Fiedler向量；最后基于谱聚类方法对Fiedler向量元素进行分类，计算每种分类结果的Mcut值，选择最小Mcut值对应的划分方案作为结果；7)判断划分后的各交通小区节点数是否满足降维处理条件，若满足，则进行降维处理，获取新的小区划分方案，然后进行步骤8)；若不满足，直接执行步骤8)；8)选取划分模块性指标Q、分区饱和度总方差Tv和平均切割权重Wac三个指标对路网划分结果进行评价。