CN106991816B - 道路交通流评价方法 - Google Patents

道路交通流评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106991816B
CN106991816B CN201710368943.3A CN201710368943A CN106991816B CN 106991816 B CN106991816 B CN 106991816B CN 201710368943 A CN201710368943 A CN 201710368943A CN 106991816 B CN106991816 B CN 106991816B
Authority
CN
China
Prior art keywords
traffic
density
formula
road
maximum
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201710368943.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106991816A (zh
Inventor
韩直
岳海亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Original Assignee
China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd filed Critical China Merchants Chongqing Communications Research and Design Institute Co Ltd
Priority to CN201710368943.3A priority Critical patent/CN106991816B/zh
Publication of CN106991816A publication Critical patent/CN106991816A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106991816B publication Critical patent/CN106991816B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供的一种道路交通流评价方法，包括如下步骤：S1.构建交通效能的目标函数E：E＝kv1+bv(1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；S2.在交通效能E最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；S3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。

Description

道路交通流评价方法
技术领域
本发明涉及一种交通评价方法，尤其涉及一种道路交通流评价方法。
背景技术
在交通领域中，交通流为交通规划、交通控制等提供重要的依据，交通流中包括交通量、交通密度以及交通速度，现有方法中，主要采用格林希尔兹模型、格林泊模型等，但是现有的方法不能均是建立在理想道路基础上，并不能满足实际交通状态的需求，而且还要求交通密度较小的情况下的交通流的评估，适应性差，当路网复杂、交通密度庞大的情况下，现有的方法则不能对交通流状态进行准确评估。
为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的方法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种道路交通流评价方法，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。
本发明提供的一种道路交通流评价方法，包括如下步骤：
S1.构建交通效能的目标函数E：E＝kv1+bv(1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；
S2.在交通效能E最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；
S3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv。
进一步，步骤S2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：
S21.将交通效能的目标函数E对道路的车辆平均速度v进行微分得：
Figure BDA0001302194020000021
S22.令
Figure BDA0001302194020000022
此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：
Figure BDA0001302194020000023
S23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：
Figure BDA0001302194020000024
其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度。
进一步，根据如下方法确定交通量达到最大时的最佳密度km以及最佳速度km：
将路网按照不同的设计速度进行路段划分；
对同一路段进行n次采集，获取每次采集的最大交通量qmi以及最佳速度vmi；
根据如下公式进行计算最佳速度vm：
Figure BDA0001302194020000025
根据如下公式计算最佳密度km：
Figure BDA0001302194020000031
进一步，根据如下方法确定系数b：
对式(3)的等号两边进行积分，且将式(3)左边取积分上限k1、下限k2，右边积分取积分上限v1、下限v2得：
Figure BDA0001302194020000032
由式(7)得出b：
Figure BDA0001302194020000033
根据交通流量q＝kv得：
Figure BDA0001302194020000034
将获取的当前路段的采集的n+1组的最大交通量qmi以及最佳速度vmi按照由大到小的顺序进行排列可得：Q＝(q1,q2,…,qn+1)，V＝(v1,v2,…,vn+1)，将Q和V代入到式(9)可得一组b：
b＝(b1,b2,…,bn)；
采用最小二乘法计算出
Figure BDA0001302194020000035
且使系数b的方差
Figure BDA0001302194020000036
最小，则
Figure BDA0001302194020000037
为最终所求系数。
本发明的有益效果：通过本发明，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
图1为本发明的流程图，如图所示，本发明提供的一种道路交通流评价方法，包括如下步骤：
S1.构建交通效能的目标函数E：E＝kv1+bv(1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；
S2.在交通效能E最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；
步骤S2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：
S21.将交通效能的目标函数E对道路的车辆平均速度v进行微分得：
Figure BDA0001302194020000041
S22.令
Figure BDA0001302194020000042
此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：
Figure BDA0001302194020000043
S23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：
Figure BDA0001302194020000044
其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度；
进一步，步骤S2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：
S21.将交通效能的目标函数E对道路的车辆平均速度v进行微分得：
Figure BDA0001302194020000051
S22.令
Figure BDA0001302194020000052
此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：
Figure BDA0001302194020000053
S23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：
Figure BDA0001302194020000054
其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度。
根据如下方法确定交通量达到最大时的最佳密度km以及最佳速度km：
将路网按照不同的设计速度进行路段划分；
对同一路段进行n次采集，获取每次采集的最大交通量qmi以及最佳速度vmi，其中，最大交通量可以通过图像采集、RFID采集等方式实现；
根据如下公式进行计算最佳速度vm：
Figure BDA0001302194020000055
根据如下公式计算最佳密度km：
Figure BDA0001302194020000056
进一步，根据如下方法确定系数b：
对式(3)的等号两边进行积分，且将式(3)左边取积分上限k1、下限k2，右边积分取积分上限v1、下限v2得：
Figure BDA0001302194020000061
由式(7)得出b：
Figure BDA0001302194020000062
根据交通流量q＝kv得：
Figure BDA0001302194020000063
将获取的当前路段的采集的n+1组的最大交通量qmi以及最佳速度vmi按照由大到小的顺序进行排列可得：Q＝(q1,q2,…,qn+1)，V＝(v1,v2,…,vn+1)，也就是说，Q中的q1为n+1组最大交通量qmi中最大值，v1为最佳速度中的最大值；其中，最大交通量是指道路达到拥堵状态前所能容纳的交通量，最佳速度是指道路达到拥堵状态前所能容纳的交通量时车辆行进的最快速度；
将Q和V代入到式(9)可得一组b：
b＝(b1,b2,…,bn)；
采用最小二乘法计算出
Figure BDA0001302194020000064
且使系数b的方差
Figure BDA0001302194020000065
最小，则
Figure BDA0001302194020000066
为最终所求系数。
S3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv。
通过本发明，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种道路交通流评价方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.构建交通效能的目标函数E：E＝kv1+bv (1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；
S2.在交通效能E最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；
S3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv；
根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：
S21.将交通效能的目标函数E对道路的车辆平均速度v进行微分得：
Figure FDA0002422298030000011
S22.令
Figure FDA0002422298030000012
此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：
Figure FDA0002422298030000013
S23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：
Figure FDA0002422298030000014
其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度；
根据如下方法确定交通量达到最大时的最佳密度km以及最佳速度vm：
将路网按照不同的设计速度进行路段划分；
对同一路段进行n次采集，获取每次采集的最大交通量qmi以及最佳速度vmi；
根据如下公式进行计算最佳速度vm：
Figure FDA0002422298030000021
根据如下公式计算最佳密度km：
Figure FDA0002422298030000022
根据如下方法确定系数b：
对式(3)的等号两边进行积分，且将式(3)左边取积分上限k1、下限k2，右边积分取积分上限v1、下限v2得：
Figure FDA0002422298030000023
由式(7)得出b：
Figure FDA0002422298030000024
根据交通流量q＝kv得：
Figure FDA0002422298030000025
将获取的当前路段的采集的n+1组的最大交通量qmi以及最佳速度vmi按照由大到小的顺序进行排列可得：Q＝(q1,q2,…,qn+1)，V＝(v1,v2,…,vn+1)，将Q和V代入到式(9)可得一组b：
b＝(b1,b2,…,bn)；
采用最小二乘法计算出
Figure FDA0002422298030000031
且使系数b的方差
Figure FDA0002422298030000032
最小，则
Figure FDA0002422298030000033
为最终所求系数。
CN201710368943.3A 2017-05-23 2017-05-23 道路交通流评价方法 Expired - Fee Related CN106991816B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710368943.3A CN106991816B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 道路交通流评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710368943.3A CN106991816B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 道路交通流评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106991816A CN106991816A (zh) 2017-07-28
CN106991816B true CN106991816B (zh) 2020-08-28

Family

ID=59421160

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710368943.3A Expired - Fee Related CN106991816B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 道路交通流评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106991816B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108447276B (zh) * 2018-03-22 2020-09-29 南京推推兔信息科技有限公司 一种基于地磁的十字路口信号机控制方法
CN110164133A (zh) * 2019-06-13 2019-08-23 广东联合电子服务股份有限公司 节假日高速公路路网通行效率评估方法、电子设备、介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542818B (zh) * 2012-01-13 2016-02-17 吉林大学 一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法
US8842023B2 (en) * 2012-01-30 2014-09-23 Reno A & E Bicycle detector
CN102646330B (zh) * 2012-04-19 2014-07-02 浙江大学 一种相邻路口交通关联度智能计算方法
CN102819955B (zh) * 2012-09-06 2014-12-17 北京交通发展研究中心 基于车辆行程数据的道路网运行评价方法
CN104268415B (zh) * 2014-09-30 2017-03-08 北京交通发展研究中心 出行拥堵概率的估计方法
CN104408916B (zh) * 2014-10-31 2017-07-11 重庆大学 基于路段速度、流量数据的道路交通运行状态评估方法
CN105654415B (zh) * 2016-01-21 2017-04-12 浙江大学 一种面向交通管理者的路网通行效率变化率计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106991816A (zh) 2017-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108320506B (zh) 一种基于复合网络的拥堵时段的发现方法
CN107832882A (zh) 一种基于马尔科夫决策过程的出租车寻客策略推荐方法
CN102278995B (zh) 基于gps探测的贝叶斯路径规划装置及方法
CN108572648B (zh) 一种无人驾驶车辆电源多源融合预测方法及系统
CN110210621A (zh) 一种基于残差网络改进的目标检测方法
CN106991816B (zh) 道路交通流评价方法
CN103458261B (zh) 一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法
CN109767619B (zh) 一种智能网联纯电动汽车行驶工况预测方法
CN105006149B (zh) 交通路况估计动态迭代方法
CN110969142B (zh) 一种基于网联车辆自然驾驶数据的异常驾驶场景提取方法
CN106542102A (zh) 一种无人机电源管理系统及其控制方法
CN103810868A (zh) 一种基于高空视频信息的交通溢流抑制方法
CN103839264A (zh) 一种车道线的检测方法
WO2022166239A1 (zh) 一种车辆行驶方案的规划方法、装置和存储介质
CN106920402A (zh) 一种基于交通流量的时间序列划分方法与系统
CN104715610A (zh) 一种面向城市交通的交通指数计算方法
CN106251642A (zh) 一种基于实时公交车gps数据的公交路链速度计算方法
CN103150559A (zh) 基于Kinect三维深度图像的头部识别与跟踪方法
CN110758487A (zh) 一种雨雪天气列车下自动驾驶速度控制方法
CN105654509A (zh) 基于复合深度神经网络的运动跟踪方法
CN105354542A (zh) 一种拥挤场景下视频异常事件检测方法
CN110422175A (zh) 车辆状态估计方法以及装置、电子设备、存储介质、车辆
CN110796876A (zh) 基于卡尔曼滤波的路段车辆总数估计方法
CN102156989B (zh) 视频帧中车辆遮挡检测与分割方法
CN104811336A (zh) 基于智能优化的分布式网络流量预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200828