CN110428628B - 道路交通诱导方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种道路交通诱导方法，包括如下步骤：包括如下步骤：S1.获取路网信息，包括路段信息和节点信息；S2.确定出路网中拥堵路段以及能够进行交通诱导的有效路段；S3.确定有效路段的状态价值

S4.对出现异常情形的节点进行诱导流量分配：能够基于道路的状态价值以及全局路网的综合考虑，从而对道路的状态进行准确预测，并在不同道路状态下提供准确的诱导措施，从而有效提升交通诱导的实时效果，并且有效环境拥堵。

Description

道路交通诱导方法

技术领域

本发明涉及交通领域，尤其涉及一种道路交通诱导方法。

背景技术

随着城市的发展，道路拥堵越来越严重，而且，人们对出行的要求也越来越高，为了缓解拥堵，除了对道路进行改造、扩建等措施外，对交通进行诱导是目前最为经济且有效的措施之一，现有技术中，诱导方法主要可以分为：基于最短路径、基于最短行程时间、基于最小花费的局域性交通诱导。基于最短路径的诱导系统起步最早,发展也比较成熟,主要最常用的有Dijkstra和Floyd算法,在路网交通量不大时使用效果较好,交通量大时多个用户都选择最短路径可能还是会导致交通拥堵。

由于基于局域性交通诱导，所采取的管控措施和优化都是针对局部、小范围内的，在实际操作过程中存在着诸多不合理的现象，不能把握整个路网的整体情况就很难达到路网全局均衡的效果。

而且，以往的诱导方法多考虑单一因素，如基于畅通、最小花费、安全等，然而用户出行考虑选择通常都是多方面的，单独考虑单一因素情况下，产生实际效果很难与理论结果符合。

因此，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诱导方法，能够基于道路的状态价值以及全局路网的综合考虑，从而对道路的状态进行准确预测，并在不同道路状态下提供准确的诱导措施，从而有效提升交通诱导的实时效果，并且有效环境拥堵。

本发明提供的一种道路交通诱导方法，包括如下步骤：

S1.获取路网信息，包括路段信息和节点信息；

S2.确定出路网中拥堵路段以及能够进行交通诱导的有效路段；

S3.确定有效路段的状态价值

S4.对出现异常情形的节点进行诱导流量分配：

S41.确定诱导流量供给比δ：

为所有有效路段在该道路的容忍速度下还可额外容纳的通行能力，

为拥堵路段a_ij在该道路的容忍速度下需诱导的交通量；其中，

其中，

为有效诱导路段a_xy在t_m时间段时的通行能力，

为有效诱导路段a_xy的阻塞密度，

为有效诱导路段a_xy的自由速度；

表示有效诱导路段a_xy处容忍速度，a_xy为有效诱导路段集合

中任一有效诱导路段；

S42.确定异常路段每次分配的交通量

其中：

r为流量分配次数，τ为各诱导路径最大的诱导交通量与所有有效诱导路径中通行能力最低的道路通行能力之差；

S43.根据有效路段的状态价值确定有效路段的分配率P；

S44.确定有效路段被分配的交通量Q(a^YD,J)：

S45.调整有效路段的状态价值，返回步骤S3中，重新计算分配率P以有效路段被分配的交通量，直至分配结束。

进一步，还包括步骤S43中，有效路段的分配率P通过如下方法确定：

其中，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和。

进一步，步骤S3中，有效路段的状态价值

其中：

表示有效路段

的安全性价值函数值，

为有效路段

的畅通性价值函数值，

表示有效路段

的经济性价值函数值，λ_m分别为各价值函数的权值，m＝1,2,3。

进一步，有效路段

的安全性价值函数值

通过如下方法确定：

建立评判因素集，g₁＝(g_1v,g_1g,g_1q)，其中，g_1v表示速度差，g_1g表示富余间距，g_1q表示交通量；

建立评判集E：E＝(e₁,e₂,e₃,e₄)，其中e₁为代表交通处于安全状态，e₂为代表处于较安全状态，e₃为代表处于临界安全状态，e₄为代表处于危险状态；

建立评判对象权重集Z，Z＝(z₁,z₂,z₃)，且∑z_α＝1,α＝1,2,3；

构建中间型梯形隶属度函数：

确定模糊评价矩阵S：

选取模糊评价矩阵中最大值为安全性价值函数值

进一步，步骤S2中，道路的拥堵状态根据如下方法确定：

建立评判对象因素集U，U＝(X,a,o)，X代表道路服务水平，其中X＝Q/C，Q为道路的交通流量，C为道路的通行能力；a为道路畅行程度，其中a＝V/V^tol，V为道路区间平均车速，V^tol代表道路容忍速度；o代表路段排队程度，

为a_ij道路t_m时间段排队长度，b_ij为a_ij道路长度；

建立评判集F，分5个等级。F＝(f₁,f₂,f₃,f₄,f₅)，其中f₁为代表交通处于畅通状态，f₂为代表处于较畅通状态，f₃为代表处于一般状态，f₄为代表处于较拥堵状态，f₅为代表处于拥堵状态；

建立评判对象权重集P，P＝(P₁,P₂,P₃)。∑P_θ＝1,θ＝1,2,3；

构建梯形中间型隶属度函数：

由梯形中间型隶属度函数得出判决A；

确定模糊综合评价参数集H：

将H中的值最大的值作为拥堵判别值，并将拥堵判断拥堵判别值处于评判集进行对应比较，得出当前道路的拥堵状态。

进一步，路径a_xy在t_m时间段时的通行能力

通过如下方法确定：

如果路径a_xy为信号交叉口，则：

d_χ＝S_χκ_χ；

其中，d_χ为车道组χ或者引道χ的通行能力，κ_χ为信号交叉口的绿信比，S_χ为车道组χ或者引道χ的饱和流率；

如果路径a_xy为匝道，则：

C_o为理想通行能力，C_W为匝道断面总宽度修正系数，C_H为大车混入率修正值，其中：C_H＝1+P₂+P₃-P₂×E₂-P₃×E₃，P₂,P₃分别为大中型车和特大型车所占比例，E₂,E₃分别为大中型车及特大型车的换算系数；

如果路径a_xy为无信号交叉口，则：

其中，l为交织段长度，ω为交织段宽度，e为环交入口引道平均宽度，p为交织段内进行交织的车辆占全部车辆之比；

如果路径a_xy为直行路段，则：

f_w为车道宽度修正系数；f_cw为侧向净空受限修正系数，f_HV为纵坡度修正系数，f_FBIC为横向干扰修正系数，S₁为视距不足修正系数，S₂为沿途条件修正系数，f_x为交通条件修正系数。

本发明的有益效果：通过本发明，能够基于道路的状态价值以及全局路网的综合考虑，从而对道路的状态进行准确预测，并在不同道路状态下提供准确的诱导措施，从而有效提升交通诱导的实时效果，并且有效环境拥堵。

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为本发明的交通路网示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明，如图所示：其中，图1中的个字母表示道路的节点，各节点之间表示路段；

本发明提供的一种道路交通诱导方法，包括如下步骤：

S1.获取路网信息，包括路段信息和节点信息；

S2.确定出路网中拥堵路段以及能够进行交通诱导的有效路段；

S3.确定有效路段的状态价值

S4.对出现异常情形的节点进行诱导流量分配：其中，异常情形一般指道路出现拥堵的状况；

S41.确定诱导流量供给比δ：

为所有有效路段在该道路的容忍速度下还可额外容纳的通行能力，

为拥堵路段a_ij在该道路的容忍速度下需诱导的交通量；其中，

其中，

为有效诱导路段a_xy在t_m时间段时的通行能力，

为有效诱导路段a_xy的阻塞密度，

为有效诱导路段a_xy的自由速度；

表示有效诱导路段a_xy处容忍速度，a_xy为有效诱导路段集合

中任一有效诱导路段；对于下表x、y，其中，x表示路网中作为终点的任一节点，比如n，s，w等，与表示路网中作为起点的任一节点，在下述中，*也用于表示起点，y也可以取n，s，w等，当然，为了表示清楚的路段，xy一般不同时去相同的节点，比如a_nn；

S42.确定异常路段每次分配的交通量

其中：

r为流量分配次数，τ为各诱导路径最大的诱导交通量与所有有效诱导路径中通行能力最低的道路通行能力之差；

S43.根据有效路段的状态价值确定有效路段的分配率P；

S44.确定有效路段被分配的交通量Q(a^YD,J)：

S45.调整有效路段的状态价值，返回步骤S3中，重新计算分配率P以有效路段被分配的交通量，直至分配结束，通过上述方法，能够基于道路的状态价值以及全局路网的综合考虑，从而对道路的状态进行准确预测，并在不同道路状态下提供准确的诱导措施，从而有效提升交通诱导的实时效果，并且有效环境拥堵。

本实施例中，还包括步骤S43中，有效路段的分配率P通过如下方法确定：

其中，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，其中，n、s以及w表示有效路段的终点，*表示有效路段的起点，在本实施例中，仅仅基于附图1所给出的路网拓扑结构给出了三个有效路段集合的分配率P，如果有效路段的集合更多，其计算方式与上述相同。

本实施例中，步骤S3中，有效路段的状态价值

其中：

表示有效路段

的安全性价值函数值，

为有效路段

的畅通性价值函数值，

表示有效路段

的经济性价值函数值，λ_m分别为各价值函数的权值，m＝1,2,3。

具体地：有效路段

的安全性价值函数值

通过如下方法确定：

建立评判因素集，g₁＝(g_1v,g_1g,g_1q)，其中，g_1v表示速度差，g_1g表示富余间距，g_1q表示交通量；

建立评判集E：E＝(e₁,e₂,e₃,e₄)，其中e₁为代表交通处于安全状态，e₂为代表处于较安全状态，e₃为代表处于临界安全状态，e₄为代表处于危险状态；

建立评判对象权重集Z，Z＝(z₁,z₂,z₃)，且∑z_α＝1,α＝1,2,3；

构建中间型梯形隶属度函数：

确定模糊评价矩阵S：

选取模糊评价矩阵中最大值为安全性价值函数值

其中，矩阵R由上述的隶属度函数得出，属于现有技术，在此不加以赘述，对于有效路段

的畅通性价值函数值

有效路段

的经济性价值函数值

均采用上述方法计算得出，只不过，

的评判因素集为g₂＝(g_2k，g_2q，g_2v,g_2L)，g_2k表示密度，g_2q表示交通量，g_2v表示速度，g_2L表示排队长度，

的评判因素集为g₃＝(g_3m，g_3t)，g_3m表示油耗、交费等直接费用，与车型、里程有关，g_3t表示间接费用，与行程时间和车型与装载相关,Z为评判对象因素的权重集，该权重集根据实际道路情形进行设定；对于状态价值

其隶属度函数表达式与上述隶属度函数的表达式相同，只是评判对象因素的权重集是不同的，因此，

的计算过程与上述相同，由于权重因素集的不同，其计算结果也是不同的，在此不加赘述。

本实施例中，步骤S2中，道路的拥堵状态根据如下方法确定：

建立评判对象因素集U，U＝(X,a,o)，X代表道路服务水平，其中X＝Q/C，Q为道路的交通流量，C为道路的通行能力；a为道路畅行程度，其中a＝V/V^tol，V为道路区间平均车速，V^tol代表道路容忍速度；o代表路段排队程度，

为a_ij道路t_m时间段排队长度，b_ij为a_ij道路长度；

建立评判集F，分5个等级。F＝(f₁,f₂,f₃,f₄,f₅)，其中f₁为代表交通处于畅通状态，f₂为代表处于较畅通状态，f₃为代表处于一般状态，f₄为代表处于较拥堵状态，f₅为代表处于拥堵状态；

建立评判对象因素权重集P，P＝(P₁,P₂,P₃)。∑P_θ＝1,θ＝1,2,3；

构建梯形中间型隶属度函数：

由梯形中间型隶属度函数得出判决A；判决矩阵A由上述隶属度函数得出，其计算过程为现有技术，在此不加以赘述；

确定模糊综合评价参数集H：

将H中的值最大的值作为拥堵判别值，并将拥堵判断拥堵判别值处于评判集进行对应比较，得出当前道路的拥堵状态，矩阵P为评判对象因素的权重集。

本实施例中，路径a_xy在t_m时间段时的通行能力

通过如下方法确定：

如果路径a_xy为信号交叉口，则：

d_χ＝S_χκ_χ；

其中，d_χ为车道组χ或者引道χ的通行能力，κ_χ为信号交叉口的绿信比，S_χ为车道组χ或者引道χ的饱和流率；

如果路径a_xy为匝道，则：

C_o为理想通行能力，C_W为匝道断面总宽度修正系数，C_H为大车混入率修正值，其中：C_H＝1+P₂+P₃-P₂×E₂-P₃×E₃，P₂,P₃分别为大中型车和特大型车所占比例，E₂,E₃分别为大中型车及特大型车的换算系数；

如果路径a_xy为无信号交叉口，则：

其中，l为交织段长度，ω为交织段宽度，e为环交入口引道平均宽度，p为交织段内进行交织的车辆占全部车辆之比；

如果路径a_xy为直行路段，则：

f_w为车道宽度修正系数；f_cw为侧向净空受限修正系数，f_HV为纵坡度修正系数，f_FBIC为横向干扰修正系数，S₁为视距不足修正系数，S₂为沿途条件修正系数，f_x为交通条件修正系数。

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)

1.一种道路交通诱导方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.获取路网信息，包括路段信息和节点信息；

S2.确定出路网中拥堵路段以及能够进行交通诱导的有效路段；

S3.确定有效路段的状态价值

S4.对出现异常情形的节点进行诱导流量分配：

S41.确定诱导流量供给比δ：

为所有有效路段在该道路的容忍速度下还可额外容纳的通行能力，

为拥堵路段a_ij在该道路的容忍速度下需诱导的交通量；其中，

其中，

为有效诱导路段a_xy在t_m时间段时的通行能力，

为有效诱导路段a_xy的阻塞密度，

为有效诱导路段a_xy的自由速度；

表示有效诱导路段a_xy处容忍速度，a_xy为有效诱导路段集合

中任一有效诱导路段；

S42.确定异常路段每次分配的交通量

其中：

r为流量分配次数，τ为各诱导路径最大的诱导交通量与所有有效诱导路径中通行能力最低的道路通行能力之差；

S43.根据有效路段的状态价值确定有效路段的分配率P；

S44.确定有效路段被分配的交通量Q(a^YD,J)：

S45.调整有效路段的状态价值，返回步骤S3中，重新计算分配率P以有效路段被分配的交通量，直至分配结束。

2.根据权利要求1所述道路交通诱导方法，其特征在于：还包括步骤S43中，有效路段的分配率P通过如下方法确定：

其中，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和，

为有效路段

的状态价值，

为有效路段集合

所有有效路段的状态价值之和。

3.根据权利要求1所述道路交通诱导方法，其特征在于：步骤S3中，有效路段的状态价值

其中：

表示有效路段

的安全性价值函数值，

为有效路段

的畅通性价值函数值，

表示有效路段

的经济性价值函数值，λ_m分别为各价值函数的权值，m＝1,2,3。

4.根据权利要求3所述道路交通诱导方法，其特征在于：有效路段

的安全性价值函数值

通过如下方法确定：

建立评判因素集，g₁＝(g_1v,g_1g,g_1q)，其中，g_1v表示速度差，g_1g表示富余间距，g_1q表示交通量；

建立评判集E：E＝(e₁,e₂,e₃,e₄)，其中e₁为代表交通处于安全状态，e₂为代表处于较安全状态，e₃为代表处于临界安全状态，e₄为代表处于危险状态；

建立评判对象权重集Z，Z＝(z₁,z₂,z₃)，且∑z_α＝1,α＝1,2,3；

构建中间型梯形隶属度函数：

确定模糊评价矩阵S：

；选取模糊评价矩阵中最大值为安全性价值函数值

5.根据权利要求1所述道路交通诱导方法，其特征在于：步骤S2中，道路的拥堵状态根据如下方法确定：

建立评判对象因素集U，U＝(X,a,o)，X代表道路服务水平，其中X＝Q/C，Q为道路的交通流量，C为道路的通行能力；a为道路畅行程度，其中a＝V/V^tol，V为道路区间平均车速，V^tol代表道路容忍速度；o代表路段排队程度，

为a_ij道路t_m时间段排队长度，b_ij为a_ij道路长度；

建立评判集F，分5个等级；F＝(f₁,f₂,f₃,f₄,f₅)，其中f₁为代表交通处于畅通状态，f₂为代表处于较畅通状态，f₃为代表处于一般状态，f₄为代表处于较拥堵状态，f₅为代表处于拥堵状态；

建立评判对象权重集P，P＝(P₁,P₂,P₃)，∑P_θ＝1,θ＝1,2,3；

构建梯形中间型隶属度函数：

由梯形中间型隶属度函数得出判决A；

确定模糊综合评价参数集H：

将H中的值最大的值作为拥堵判别值，并将拥堵判断拥堵判别值处于评判集进行对应比较，得出当前道路的拥堵状态。

6.根据权利要求1所述道路交通诱导方法，其特征在于：路径a_xy在t_m时间段时的通行能力

通过如下方法确定：

如果路径a_xy为信号交叉口，则：

d_χ＝S_χk_χ；

其中，d_χ为车道组χ或者引道χ的通行能力，k_χ为信号交叉口的绿信比，S_χ为车道组χ或者引道χ的饱和流率；

如果路径a_xy为匝道，则：

C_o为理想通行能力，C_W为匝道断面总宽度修正系数，C_H为大车混入率修正值，其中：C_H＝1+P₂+P₃-P₂×E₂-P₃×E₃，P₂,P₃分别为大中型车和特大型车所占比例，E₂,E₃分别为大中型车及特大型车的换算系数；

如果路径a_xy为无信号交叉口，则：

其中，l为交织段长度，ω为交织段宽度，e为环交入口引道平均宽度，p为交织段内进行交织的车辆占全部车辆之比；

如果路径a_xy为直行路段，则：

f_w为车道宽度修正系数；f_cw为侧向净空受限修正系数，f_HV为纵坡度修正系数，f_FBIC为横向干扰修正系数，S₁为视距不足修正系数，S₂为沿途条件修正系数，f_x为交通条件修正系数。

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