CN107464417A - 基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法 - Google Patents

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王振宇
杨克杰
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    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data

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Abstract

本发明提供一种基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法，包括以下步骤：（1）采集历史交通数据和实时交通数据；（2）采集用户预约路径：获取出行需求数据并进行出行预约，获得出行预约数据；（3）获取所有用户端的未来出行拟走路径、预约出发时间；（4）云端处理器路况进行预测；（5）根据未来路况预测结果分配出行路径并发送给用户端确认；（6）对用户端进行定位和跟踪，获得用户端的实际出行路径和实际出行用时用于更新未来路况预测结果；（7）根据未来路况预测结果调整交通设备信号。本发明有益效果：通过用户预约路径信息以及历史及当前路况信息，集中采集处理交通信息，充分利用道路资源，有效减轻拥堵，节省出行时间。

Description

基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法
技术领域
本发明涉及交通大数据领域，具体是指一种基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法。
背景技术
随着机动车保有量的不断上升，城市道路变得拥挤甚至拥塞，交通拥挤会给城市带来安全、经济、环境、健康等方面的问题。为了更畅通的出行，人们往往会通过下载实时路况地图软件，出行之前先看看软件中的路况情况再决定出行路径，以期尽可能地避开交通拥塞，减少出行时间，提高出行效率。现有的实时路况地图存在以下不足：(1)仅依靠历史交通数据和实时交通数据预测未来路况；(2)路径规划依据是实时路况和用户出发地、目的地，规划的路线容易形成滞后。
发明内容
本发明的发明目的在于针对现有技术存在的上述问题，提供一种基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法。
上述发明目的通过以下方案实现：
基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法，包括以下步骤：（1）云端处理器采集历史交通数据和实时交通数据；（2）采集用户预约路径：获取各网约车用户端出行需求数据并发送给云端处理器进行出行预约，获得出行预约数据，出行需求数据包括：用户出行起点、终点；出行预约数据包括：预约出发时间、预约出行拟走路径、预估到达时间；（3）云端处理器对用户端的出行需求数据和出行预约数据进行存储，从而获得若干个用户端的未来出行拟走路径、预约出发时间；（4）云端处理器路况进行预测：云端处理器所收集到的所有出行拟走路线与城市路网进行匹配，通过对未来出行数据、历史交通数据、实时交通数据进行叠加综合处理，得到未来路况预测结果，预测结果为未来路网各个路段的路段占有率、车行速度和交通流量；（5）云端处理器根据未来路况预测结果以及分配原则为用户端分配出行路径并发送给用户端进行确认； （6）云端处理器对用户端进行定位和跟踪，从而获得用户端的实际出行路径和实际出行用时用于更新未来路况预测结果；（7）云端处理器根据未来路况预测结果调整交通设备信号。
进一步地，交通设备信号包括信号灯颜色、时长和潮汐车道行进方向信号。
本发明有益效果在于：通过用户预约路径信息以及历史及当前路况信息，集中采集处理交通信息，充分利用道路资源，有效减轻拥堵，节省出行时间。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步说明。
基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法，包括以下步骤：（1）云端处理器采集历史交通数据和实时交通数据；（2）采集用户预约路径：获取各网约车用户端出行需求数据并发送给云端处理器进行出行预约，获得出行预约数据，出行需求数据包括：用户出行起点、终点；出行预约数据包括：预约出发时间、预约出行拟走路径、预估到达时间；（3）云端处理器对用户端的出行需求数据和出行预约数据进行存储，获取所有用户端的未来出行拟走路径、预约出发时间；（4）云端处理器路况进行预测：云端处理器所收集到的所有出行拟走路线与城市路网进行匹配，通过对未来出行数据、历史交通数据、实时交通数据进行叠加综合处理，得到未来路况预测结果，预测结果为未来路网各个路段的路段占有率、车行速度和交通流量；（5）云端处理器根据未来路况预测结果以及分配原则为用户端分配出行路径并发送给用户端进行确认； （6）云端处理器对用户端进行定位和跟踪，从而获得用户端的实际出行路径和实际出行用时用于更新未来路况预测结果；（7）云端处理器根据未来路况预测结果调整交通设备信号。交通设备信号包括信号灯颜色、时长和潮汐车道行进方向信号。
虽然本发明已通过参考优选的实施例进行了描述，但是，本领域普通技术人员应当了解，可以不限于上述实施例的描述，在权利要求书的范围内，可作出形式和细节上的各种变化。

Claims (2)

1.基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法，其特征在于包括以下步骤：（1）云端处理器采集历史交通数据和实时交通数据；（2）采集用户预约路径：获取各网约车用户端出行需求数据并发送给云端处理器进行出行预约，获得出行预约数据，出行需求数据包括：用户出行起点、终点；出行预约数据包括：预约出发时间、预约出行拟走路径、预估到达时间；（3）云端处理器对用户端的出行需求数据和出行预约数据进行存储，从而获得若干个用户端的未来出行拟走路径、预约出发时间；（4）云端处理器路况进行预测：云端处理器所收集到的所有出行拟走路线与城市路网进行匹配，通过对未来出行数据、历史交通数据、实时交通数据进行叠加综合处理，得到未来路况预测结果，预测结果为未来路网各个路段的路段占有率、车行速度和交通流量；（5）云端处理器根据未来路况预测结果以及分配原则为用户端分配出行路径并发送给用户端进行确认； （6）云端处理器对用户端进行定位和跟踪，从而获得用户端的实际出行路径和实际出行用时用于更新未来路况预测结果；（7）云端处理器根据未来路况预测结果调整交通设备信号。
2.根据权利要求1所述的基于出行路径大数据分析的交通调度管控方法，其特征在于交通设备信号包括信号灯颜色、时长和潮汐车道行进方向信号。
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