CN110009908A - 基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,包括:S1:建立管控区域路网长度的计算模型,具体包括:S11:采集计测路段交通流的平均行驶速度、道路交通流车辆的平均长度以及路段交通流的平均交通量;S12:确定车流速度与行驶时间关系;S13:确定路段时间占有率与空间占有率的关系;S14:根据路段时间占有率与空间占有率关系推导得到管控区域路网长度的计算模型;S2:根据前M天的原始采样时间段的平均交通量,确定Q和T;S3:将Q和T带入管控区域路网长度的计算模型,得到L;本发明通过将时间占有率与空间占有率进行等效,建立交通道路长度的计算模型,以精确优化交通管控区域,减少管控的成本,提高管控的效率。
Description
技术领域
本发明涉及交通管理的技术领域,具体涉及一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法。
背景技术
随着社会的发展,汽车的保有量逐渐增加,然而用于汽车行驶的道路的增量远远不及汽车保有量的增加速度,这就造成了现代城市道路的拥堵现象日益严重,现有的交通管控主要是根据历史统计的交通道路拥堵情况,在确定管控时间的前提下,粗略的确定管控区域进行管控,确定的管控区域大小与实际交通拥堵情况并不一定完全对应,确定的管控区域过大或过小都会给缓解交通拥堵情况造成影响,使相应的拥堵区域不能及时进行交通疏导。
因为,需要提出一种新的交通道路长度控制方法。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,通过将时间占有率与空间占有率进行等效,建立交通道路长度的计算模型,以精确优化和确定交通管控区域,减少管控的成本,提高管控的效率。
本发明提供一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,包括步骤:
S1:建立管控区域路网长度的计算模型,所述管控区域路网长度的计算模型为:
其中,T表示管控时间,L表示管控时间T内应管控的最佳区域道路长度,ai表示第i个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量,Q表示管控时间T内的平均交通量;
S2:根据需进行管控当天的前M天的原始采样时间段的平均交通量,确定Q和T;
S3:将Q和T带入管控区域路网长度的计算模型,得到L。
进一步,所述步骤S2中确定T具体包括步骤:
S201:初始化平均交通量的下限阈值Qlower;
S202:采集需进行管控当天的前M天的各个预设的原始采样时间段的平均交通量;预设原始采样时间段具体为:将每一天划分为若干时间长度相等的原始采样时间段,其中,5分钟≤原始采样时间段≤15分钟,M为正数,且3≤M≤7;
S203:从未被遍历的Qij中随机选取任一Qij,判断Qij>Qlower是否成立,若不成立,则将相应的Qij剔除,若成立,则将不做处理;其中,Qij表示管控当天的前i天第j个原始采样时间段的平均交通量,1≤i≤M;
S204:重复步骤S203,直到所有Qij都被遍历,得到剩余的Qij’,并初始化采样时间集合TJ;其中,Qij’表示第i天保留的第j’个采样时间段的平均交通量;
S206:初始化i=1;
S207:初始化j’=1;
S208:判断第i天的Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段之间的间隔时间段是否小于或等于30分钟,若是,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段以及其间隔时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;若否,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;
S209:令j’加1,得到新的j’,返回步骤S208;
S210:重复步骤S208至S209,直到第i天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历;
S211:令i加1,得到新的i,返回步骤S207;
S212:重复步骤S207至S211,直到前M天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历,得到第一次更新后的采样时间集合TJ;
S213:将更新后的采样时间集合TJ中各个天数中各采样时间段作为当天的管控时间T,更新后的采样时间集合TJ各采样时间段为管控时间T的各个管理连续时间段。
进一步,所述步骤S2中Q的计算公式为:
其中,表示第i天的管控时间T内的平均交通量。
进一步,所述的计算公式为:
其中,管控时间T包括G个管控连续时间段,Tg表示第g个管控连续时间段;Qig表示第i天第g个管控连续时间段Tg的平均交通量。
进一步,所述管控区域路网长度的计算模型的建立具体包括步骤:
S11:确定车流速度v与行驶时间t关系,具体包括:
S111:在道路行驶的车流速度v的倒数与行驶时间t存在一定的函数关系,所述函数关系用下式表示:
v为车流行驶速度,t为车流行驶时间,为路段交通流的平均行驶速度;
S112:将f(t)通过泰勒公式展开得:
f(t)=a0+2a1t+3a2t2+...+(n+1)antn (5)
其中,ak表示第k个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量,
S12:确定路段时间占有率与空间占有率的关系,具体包括:
设定T’时间内,长度为L’的道路上有N’辆车,第k辆车的车辆长度为lk,速度为vk,则路段时间占有率Oct的计算公式为:
设定该N辆车的平均长度为以代替lk,则
其中,VS为区间平均车速,Vj为第j辆车的地点车速,m为时间T’内观测的车辆总数,K为交通密度,L'=VS·T';表示道路交通流车辆的平均长度;
同理,路段空间占有率Ocs的计算公式为:
由(7)式和(8)式可得,在同一速度下,
Oct=Ocs (9)
S13:在管控时间T内,对时间占有率与空间占有率积分得:
将(5)式带入(10)式得到:
将T内平均交通量Q带入空间占有率得:
由(10)、(11)和(12)式,得到:
对(13)式进行变换,得到(1)式。
进一步,获得公式(4)中路段交通流的平均行驶速度,具体包括:
在计测路段设置车辆检测装置,设检测车辆数为N,在一定的行驶时间ti'内得到的车辆速度依次为vi'1,vi'2,vi'3...vi'N,则车辆的平均速度为
其中,表示在计测路段的行驶时间ti'内车辆的平均速度。
进一步,获得步骤S12至S13中道路交通流车辆的平均长度,具体包括:采集管控当天的前M天的计测路段的车辆长度信息,通过如下公式,计算得到道路交通流车辆的平均长度,
其中,表示道路交通流车辆的平均长度;lk'表示采集得到的管控当天的前M天的计测路段的第k’辆车辆长度,N1表示在管控当天的前M天通过计测路段的车辆数量。
本发明的有益效果:本发明通过将时间占有率与空间占有率进行等效,建立交通道路长度的计算模型,以精确优化和确定交通管控区域,减少管控的成本,提高管控的效率。
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为本发明的流程示意图;
图2为本发明管控区域路网长度的计算模型建立的流程示意图。
具体实施方式
如图1所示,本发明提供的一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,包括步骤:
S1:建立管控区域路网长度的计算模型,所述管控区域路网长度的计算模型为:
其中,T表示管控时间,L表示管控时间T内应管控的最佳区域道路长度,ai表示第i个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量,Q表示管控时间T内的平均交通量;n的取值与道路等级有关,在此为已知参数。
S2:根据需进行管控当天的前M天的原始采样时间段的平均交通量,确定Q和T;
S3:将Q和T带入管控区域路网长度的计算模型,得到L。通过上述方法,将时间占有率与空间占有率进行等效,建立交通道路长度的计算模型,以精确优化和确定交通管控区域,减少管控的成本,提高管控的效率。
所述步骤S2中确定T具体包括步骤:
S201:初始化平均交通量的下限阈值Qlower;
S202:采集需进行管控当天的前M天的各个预设的原始采样时间段的平均交通量;预设原始采样时间段具体为:将每一天划分为若干时间长度相等的原始采样时间段,其中,5分钟≤原始采样时间段≤15分钟,M为正数,且3≤M≤7;
S203:从未被遍历的Qij中随机选取任一Qij,判断Qij>Qlower是否成立,若不成立,则将相应的Qij剔除,若成立,则将不做处理;其中,Qij表示管控当天的前i天第j个原始采样时间段的平均交通量,1≤i≤M;
S204:重复步骤S203,直到所有Qij都被遍历,得到剩余的Qij’,并初始化采样时间集合TJ;其中,Qij’表示第i天保留的第j’个采样时间段的平均交通量;
S206:初始化i=1;
S207:初始化j’=1;
S208:判断第i天的Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段之间的间隔时间段是否小于或等于30分钟,若是,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段以及其间隔时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;若否,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;
S209:令j’加1,得到新的j’,返回步骤S208;
S210:重复步骤S208至S209,直到第i天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历;
S211:令i加1,得到新的i,返回步骤S207;
S212:重复步骤S207至S211,直到前M天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历,得到第一次更新后的采样时间集合TJ;
S213:将更新后的采样时间集合TJ中各个天数中各采样时间段作为当天的管控时间T,更新后的采样时间集合TJ各采样时间段为管控时间T的各个管理连续时间段。
本实施例中,采集需进行管控当天的前3天的各个预设的原始采样时间段的平均交通量,原始采样时间段=10分钟,每1天有144个原始采样时间段和对应的144个平均交通量数据,将3天中共计432个平均交通量大于初始化的Qlower保留,保留的平均交通量对应的原始采样时间段是潜在的需要交通管控的时间。保留的平均交通量对应的原始采样时间段中可能存在不连续但间隔时间很近的原始采样时间,这时候,如果仅仅只是对这些原始采样时间段进行管控,而不对其间隔时间段进行管控的话,交通量容易在间隔时间段内再次急剧增大,造成后续交通管控负担,进一步,在间隔时间段停止管控,到了下一个采样时间段再次启动管控,多次启动管控,也会带来相应的管控成本的提高,并不利用方便的进行交通管控。故还需对保留的原始采样时间段中相邻的时间进行时间间隔长度的判断,若时间间隔长度不超过30分钟,则将这间隔时间段也纳入管控时间段中,例如前3天中的第2天的8:30到8:40和9:00到9:10的两个原始采样时间段的平均交通量均超过了Qlower,而它们之间间隔的时间段8:40到8:50,8:50到9:00的平均交通量均小于Qlower,此间隔时间段为20分钟未超过30分钟,故将时间段8:40到8:50和8:50到9:00也纳入管控时间段。最后将前3天的纳入管控时间段的采样时间段全部纳入管控时间段,例如:前3天中的第1天的7:30到7:40、前3中的第2天的8:30到9:10和前3天中第3天的17:30到18:00,全部纳入管控时间T中,则当天的管控时间为7:30到7:40、8:30到9:10和17:30到18:00。通过上述方法,找到管控当天最近的历史交通量信息,预测管控当天的交通情况,来进行管控,可根据实际交通变化趋势进行自适应的管控控制,贴近实际,具备更广泛的适用范围。
所述步骤S2中Q的计算公式为:
其中,表示第i天的管控时间T内的平均交通量。
所述的计算公式为:
其中,管控时间T包括G个管控连续时间段,Tg表示第g个管控连续时间段;Qig表示第i天第g个管控连续时间段Tg的平均交通量。
所述管控区域路网长度的计算模型的建立具体包括步骤:
S11:确定车流速度v与行驶时间t关系,具体包括:
S111:在道路行驶的车流速度v的倒数与行驶时间t存在一定的函数关系,所述函数关系用下式表示:
v为车流行驶速度,t为车流行驶时间,为路段交通流的平均行驶速度;
S112:将f(t)通过泰勒公式展开得:
f(t)=a0+2a1t+3a2t2+...+(n+1)antn (5)
其中,ak表示第k个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量;(5)式可根据采集到tk与采用最小二乘法或现有的拟合软件拟合得到,相关系数需R2>0.98。tk表示第k计测道路采样时间段,表示在第k计测道路采样时间段的交通流平均行驶速度。
S12:确定路段时间占有率与空间占有率的关系,具体包括:
设定T’时间内,长度为L’的道路上有N’辆车,第k辆车的车辆长度为lk,速度为vk,则路段时间占有率Oct的计算公式为:
设定该N辆车的平均长度为以代替lk,则
其中,VS为区间平均车速,Vj为第j辆车的地点车速,m为时间T’内观测的车辆总数,K为交通密度,L'=VS·T';表示道路交通流车辆的平均长度;
同理,路段空间占有率Ocs的计算公式为:
由(7)式和(8)式可得,在同一速度下,
Oct=Ocs (9)
通过找到路段时间占有率和空间占有率的相等关系,建立交通道路长度的计算模型,以精确优化和确定交通管控区域,减少管控的成本,提高管控的效率。
S13:在管控时间T内,对时间占有率与空间占有率积分得:
将(5)式带入(10)式得到:
将T内平均交通量Q带入空间占有率得:
由(10)、(11)和(12)式,得到:
对(13)式进行变换,得到(1)式。
获得公式(4)中路段交通流的平均行驶速度,具体包括:
在计测路段设置车辆检测装置,设检测车辆数为N,在一定的行驶时间ti'内得到的车辆速度依次为vi'1,vi'2,vi'3...vi'N,则车辆的平均速度为
其中,表示在计测路段的行驶时间ti'内车辆的平均速度。
获得步骤S12至S13中道路交通流车辆的平均长度,具体包括:采集管控当天的前M天的计测路段的车辆长度信息,通过如下公式,计算得到道路交通流车辆的平均长度,
其中,表示道路交通流车辆的平均长度;lk'表示采集得到的管控当天的前M天的计测路段的第k’辆车辆长度,N1表示在管控当天的前M天通过计测路段的车辆数量。
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 (6)
1.一种基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:包括步骤:
S1:建立管控区域路网长度的计算模型,所述管控区域路网长度的计算模型为:
其中,T表示管控时间,L表示管控时间T内应管控的最佳区域道路长度,ai表示第i个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量,Q表示管控时间T内的平均交通量;
S2:根据需进行管控当天的前M天的原始采样时间段的平均交通量,确定Q和T;
S3:将Q和T带入管控区域路网长度的计算模型,得到L。
其中,所述步骤S2中确定T具体包括步骤:
S201:初始化平均交通量的下限阈值Qlower;
S202:采集需进行管控当天的前M天的各个预设的原始采样时间段的平均交通量;预设原始采样时间段具体为:将每一天划分为若干时间长度相等的原始采样时间段,其中,5分钟≤原始采样时间段≤15分钟,M为正数,且3≤M≤7;
S203:从未被遍历的Qij中随机选取任一Qij,判断Qij>Qlower是否成立,若不成立,则将相应的Qij剔除,若成立,则将不做处理;其中,Qij表示管控当天的前i天第j个原始采样时间段的平均交通量,1≤i≤M;
S204:重复步骤S203,直到所有Qij都被遍历,得到剩余的Qij’,并初始化采样时间集合TJ;其中,Qij’表示第i天保留的第j’个采样时间段的平均交通量;
S206:初始化i=1;
S207:初始化j’=1;
S208:判断第i天的Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段之间的间隔时间段是否小于或等于30分钟,若是,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段以及其间隔时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;若否,则将Qij’与Qi(j’+1)对应的采样时间段存入采样时间集合TJ中,进入步骤S209;
S209:令j’加1,得到新的j’,返回步骤S208;
S210:重复步骤S208至S209,直到第i天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历;
S211:令i加1,得到新的i,返回步骤S207;
S212:重复步骤S207至S211,直到前M天保留的Qij’对应采样时间段全部被遍历,得到第一次更新后的采样时间集合TJ;
S213:将更新后的采样时间集合TJ中各个天数中各采样时间段作为当天的管控时间T,更新后的采样时间集合TJ各采样时间段为管控时间T的各个管理连续时间段。
2.根据权利要求1所述基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:所述步骤S2中Q的计算公式为:
其中,表示第i天的管控时间T内的平均交通量。
3.根据权利要求2所述基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:所述的计算公式为:
其中,管控时间T包括G个管控连续时间段,Tg表示第g个管控连续时间段;Qig表示第i天第g个管控连续时间段Tg的平均交通量。
4.根据权利要求3所述基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:所述管控区域路网长度的计算模型的建立具体包括步骤:
S11:确定车流速度v与行驶时间t关系,具体包括:
S111:在道路行驶的车流速度v的倒数与行驶时间t存在一定的函数关系,所述函数关系用下式表示:
v为车流行驶速度,t为车流行驶时间,为路段交通流的平均行驶速度;
S112:将f(t)通过泰勒公式展开得:
f(t)=a0+2a1t+3a2t2+...+(n+1)antn (5)
其中,ak表示第k个道路等级相关系数,n表示道路等级相关系数的总数量;
S12:确定路段时间占有率与空间占有率的关系,具体包括:
设定T’时间内,长度为L’的道路上有N’辆车,第k辆车的车辆长度为lk,速度为vk,则路段时间占有率Oct的计算公式为:
设定该N辆车的平均长度为以代替lk,则
其中,VS为区间平均车速,Vj为第j辆车的地点车速,m为时间T’内观测的车辆总数,K为交通密度,L'=VS·T';表示道路交通流车辆的平均长度;
同理,路段空间占有率Ocs的计算公式为:
由(7)式和(8)式可得,在同一速度下,
Oct=Ocs (9)
S13:在管控时间T内,对时间占有率与空间占有率积分得:
将(5)式带入(10)式得到:
将T内平均交通量Q带入空间占有率得:
由(10)、(11)和(12)式,得到:
对(13)式进行变换,得到(1)式。
5.根据权利要求4所述基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:获得公式(4)中路段交通流的平均行驶速度,具体包括:
在计测路段设置车辆检测装置,设检测车辆数为N,在一定的行驶时间ti'内得到的车辆速度依次为vi'1,vi'2,vi'3...vi'N,则车辆的平均速度为
其中,表示在计测路段的行驶时间ti'内车辆的平均速度。
6.根据权利要求4所述基于道路交通管控时间与区域计算的交通道路长度控制方法,其特征在于:获得步骤S12至S13中道路交通流车辆的平均长度,具体包括:采集管控当天的前M天的计测路段的车辆长度信息,通过如下公式,计算得到道路交通流车辆的平均长度,
其中,表示道路交通流车辆的平均长度;lk'表示采集得到的管控当天的前M天的计测路段的第k’辆车辆长度,N1表示在管控当天的前M天通过计测路段的车辆数量。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115346371A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-15 | 广西新发展交通集团有限公司 | 一种交通路网重要节点的识别方法 |
CN115497306A (zh) * | 2022-11-22 | 2022-12-20 | 中汽研汽车检验中心(天津)有限公司 | 一种基于gis数据的速度区间权重计算方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5256924B2 (ja) * | 2008-08-11 | 2013-08-07 | 住友電気工業株式会社 | 渋滞情報生成装置、コンピュータプログラム及び渋滞情報生成方法 |
CN103606266A (zh) * | 2013-06-28 | 2014-02-26 | 长沙理工大学 | 基于数据包络分析的路网交通改善方案效率评估方法 |
CN204291053U (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-22 | 北京高诚科技发展有限公司 | 基于手机app浮动车数据进行城市交通运行状态监测系统 |
CN104778837A (zh) * | 2015-04-14 | 2015-07-15 | 吉林大学 | 一种道路交通运行态势多时间尺度预测方法 |
CN105405303A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-03-16 | 佛山市高明区云大机械科技有限公司 | 一种基于车流量的交通控制方法 |
CN106558220A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-04-05 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种公路交通量的统计方法及装置 |
CN106991817A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-07-28 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 多级路网路段交通容量确定方法 |
CN108431880A (zh) * | 2015-10-30 | 2018-08-21 | 光学感应器控股有限公司 | 监测交通流量 |
CN109035786A (zh) * | 2018-10-10 | 2018-12-18 | 南京宁昱通交通科技有限公司 | 一种提高主干路相邻交叉口通行效率的交通时段控制方法 |
-
2019
- 2019-03-27 CN CN201910239637.9A patent/CN110009908B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5256924B2 (ja) * | 2008-08-11 | 2013-08-07 | 住友電気工業株式会社 | 渋滞情報生成装置、コンピュータプログラム及び渋滞情報生成方法 |
CN103606266A (zh) * | 2013-06-28 | 2014-02-26 | 长沙理工大学 | 基于数据包络分析的路网交通改善方案效率评估方法 |
CN204291053U (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-22 | 北京高诚科技发展有限公司 | 基于手机app浮动车数据进行城市交通运行状态监测系统 |
CN104778837A (zh) * | 2015-04-14 | 2015-07-15 | 吉林大学 | 一种道路交通运行态势多时间尺度预测方法 |
CN108431880A (zh) * | 2015-10-30 | 2018-08-21 | 光学感应器控股有限公司 | 监测交通流量 |
CN105405303A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-03-16 | 佛山市高明区云大机械科技有限公司 | 一种基于车流量的交通控制方法 |
CN106558220A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-04-05 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种公路交通量的统计方法及装置 |
CN106991817A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-07-28 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 多级路网路段交通容量确定方法 |
CN109035786A (zh) * | 2018-10-10 | 2018-12-18 | 南京宁昱通交通科技有限公司 | 一种提高主干路相邻交叉口通行效率的交通时段控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘宁: "区域主干路交通流分析与解决对策", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115346371A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-15 | 广西新发展交通集团有限公司 | 一种交通路网重要节点的识别方法 |
CN115346371B (zh) * | 2022-08-12 | 2023-12-29 | 广西新发展交通集团有限公司 | 一种交通路网重要节点的识别方法 |
CN115497306A (zh) * | 2022-11-22 | 2022-12-20 | 中汽研汽车检验中心(天津)有限公司 | 一种基于gis数据的速度区间权重计算方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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