CN115346379B - 基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统 - Google Patents

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CN115346379B CN202210848618.8A CN202210848618A CN115346379B CN 115346379 B CN115346379 B CN 115346379B CN 202210848618 A CN202210848618 A CN 202210848618A CN 115346379 B CN115346379 B CN 115346379B
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Abstract

本申请公开了基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统，属于公路减速设施应用技术领域，该方法包括:获取路网线路内减速带位置作为可微控节点，编号并标记；选择测试路段，启动监测，获取实际车流量，与预期车流量对比；若达到饱和状态，获取车流量饱和值，确定车辆信息，回溯并确定车辆途径的可微控节点，构建途径节点集；基于途径节点集和矩阵式法，统计饱和参照量，构建对照表；基于预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，本申请排除了将行车速度作为研究因素，将整个行驶过程耗时看作整体，通过预设模型对高速公路上减速带的设置进行模拟调控，对驶入匝道进行增设，对主路减速带进行减少，调控更加科学化。

Description

基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统
技术领域
本申请涉及公路减速设施应用技术领域，尤其涉及基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统。
背景技术
减速带是通过影响驾驶人的驾驶心理实现减速的，当车辆以较高车速通过减速带时，剧烈的振动会从轮胎经由车身及座椅传递给驾驶人，垂直曲线可以产生一个垂直方向的加速度，产生强烈的生理刺激以及心理刺激，从而促使驾驶人进行合理减速，按照减速带不同外形及功能可分为减速丘、减速台、行道凸起、圆形减速带和太阳能减速带类型。
高速公路上减速带多设置在驶入、驶出高速公路和服务区的匝道路段，一般多采用行道凸起的方式设置减速带，目前，现有技术中设置高速公路减速带的方式较为单一，可选择设置点较为固定，多为直接在上述设置地点处进行减速带铺设，一定程度上能有效减少车辆驶离和驶入高速公路主路时交通事故的发生，但是，对于高速公路主路上非驶入和非驶离路段，无法直接按照上述方式选择设置点进行减速带铺设，若直接采用等距设置法进行减速带设置，又会造成高速公路主路内减速带设置过多，若直接统一在下坡路段进行减速带设置，又往往容易造成上下坡交汇处交通堵塞，因此，当前亟需一种科学的方式来实现对高速公路主路段减速带进行铺设。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统，以解决现有技术在高速公路内设置减速带还不够科学化的问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，采用了如下所述的技术方案：
基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，包括：
步骤101，获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；
步骤102，结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；
步骤103，选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的测流或/和视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；
步骤104，若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；
步骤105，基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；
步骤106，将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设。
进一步的，所述路网线路内各个驶入匝道，包括：
由收费站、支线高速公路和服务区进入所述高速公路路网线路的匝道。
进一步的，所述将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内，具体编号方式为：
获取所述路网线路分布图中各高速公路对应的国家高速公路编号；
对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Ii，其中，i为从1开始依次增大的正整数；
对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Jj，其中，j为从1开始依次增大的正整数。
进一步的，所述判断所述实际车流量是否达到饱和状态，具体为：
若所述实际车流量大于所述预期车流量，则所述实际车流量达到饱和状态。
进一步的，所述基于预设第一算法，获取车流量饱和值，具体实现方式为：
基于预设第一算法：Δw＝w1-w2，获取车流量饱和值，其中，w1为实际车流量，w2为预期车流量。
进一步的，所述基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，包括：
获取所述各个车辆的车牌信息，并将所述车牌信息依次加入到预先构建的测试车牌集中。
进一步的，所述基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集，具体实现方式为：
步骤201，获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；
步骤202，通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取所述当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；
步骤203，基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；
步骤204，将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；
步骤205，若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；
步骤206，将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；
步骤207，采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，并执行步骤202至步骤206，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集。
进一步的，所述基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，具体实现方式为：
获取所述测试车牌集中元素的数量，记为m，对所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素名称进行统计，筛选出所有不同的名称数量，记为n；
所述矩阵式法，具体为：获取所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素，构建的m×n矩阵，所述矩阵每一行的元素分别对应一个途径节点集中元素，所述矩阵每一列的元素对应不同途径节点集中相同的元素，若某些途径节点集中存在列项中元素，其他途径节点集中不存在该列项对应的元素，不能达到满列相同，则对矩阵中该列位置处进行补0；
基于Matlab算法中tabulate函数直接统计出所述矩阵中每一个相同元素的数量，即为饱和参照量。
进一步的，所述获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表，具体实现方式为：
基于当前饱和参照量、所述m×n矩阵，识别出当前饱和参照量对应的所述可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表。
进一步的，所述将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，具体模拟方式为：
将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量，基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；
若ΔT<T1×x,则模拟成功，其中，ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，x为增设或减少条数，取x对应的最小值作为增设或减少的减速带的数量；
所述预设模拟铺设模型的处理过程包括：将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，基于预设对比算法，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量；基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；设ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，从一条开始按条数增序依次增设或减少减速带，判断ΔT与T1×x间的大小关系，若ΔT<T1×x,则模拟成功，x为增设或减少的减速带的数量，其中，x为正整数。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供了基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统，采用了如下所述的技术方案：
基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统，包括：
位置信息获取模块，用于获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；
节点显示与编号模块，用于结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；
车流量测试模块，用于选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的测流或/和视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；
途径节点集构建模块，用于若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；
饱和参照量与编号对照表构建模块，用于基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；
智能模拟铺设模块，用于将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中提出的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中提出的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的步骤。
与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
本申请实施例公开了基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法及系统，通过获取路网线路内减速带位置作为可微控节点，编号并标记；选择测试路段，启动监测，获取实际车流量，与预期车流量对比；若达到饱和状态，获取车流量饱和值，确定车辆信息，回溯并确定车辆途径的可微控节点，构建途径节点集；基于途径节点集和矩阵式法，统计饱和参照量，构建对照表；基于预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，本申请排除了将行车速度作为研究因素，将整个行驶过程耗时看作整体，通过预设模型对高速公路上减速带的设置进行模拟调控，对驶入匝道进行增设，延后车辆进行高速的时间，对主路减速带进行减少，缩短车辆在该主路上的通过时间，即能保证主路上车辆快速通行，又能对新驶入车辆做到延后进入，调控更加科学化。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的一个实施例的流程图；
图2为本申请实施例中构建车辆对应的途径节点集的一个实施例流程图；
图3为本申请实施例中对所述路网线路分布图内可微控节点进行标记的一个示意图；
图4为本申请实施例中构建车辆对应的途径节点集的一个实施例的执行逻辑图；
图5为本申请实施例中所述矩阵的一个实施例的说明示意图；
图6为本申请实施例中所述预设模拟铺设模型的一个实施例的执行逻辑图；
图7为本申请实施例中基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统的一个实施例；
图8为本申请实施例中基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的一个实施例的执行逻辑图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本申请实施例所提供的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统一般设置于服务器/终端设备中。
参考图1，图中示出了本申请的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的一个实施例的流程图，所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，包括以下步骤：
步骤101，获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息。
在本申请的一些实施例中，所述路网线路内各个驶入匝道，包括：由收费站、支线高速公路和服务区进入所述高速公路路网线路的匝道。
在本申请的一些实施例中，所述获取目标城市区域内高速公路路网线路，具体实现方式为：基于第三方接口，如中国高速公路网，以目标城市为检索字段，直接获取途径该目标城市区域的高速公路线路。
步骤102，结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内。
在本申请的一些实施例中，所述将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内，具体编号方式为：获取所述路网线路分布图中各高速公路对应的国家高速公路编号；对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Ii，其中，i为从1开始依次增大的正整数；对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Jj，其中，j为从1开始依次增大的正整数。
继续参考图3，图3为本申请实施例中对所述路网线路分布图内可微控节点进行标记的一个示意图，图中301示出了一条主干高速公路，图中302示出了若干条支线高速公路，图中303示出了进入高速的收费站，图中304示出了高速中服务区，图中305示出了该高速公路内各主路上减速带，使用实心三角形进行表示，图中306示出了该高速公路的各个驶入匝道，使用空心圆形进行表示。
解释：假设上述图3中标记的实心三角形即为图中所示301高速公路上的所有减速带，假设该高速公路的国家编号为G12，车辆行进方向为从西至东，则从西至东实心三角形的编号分别为G12-J1、G12-J2、G12-J3、G12-J4、G12-J5、G12-J6、G12-J7，假设该车辆从图3中303所示的收费站进入图中301所示的主干高速公路，图3中302所示的高速公路国家编号为G123，且只有一个收费站303，则该高速公路上标记的空心圆形即为该302高速公路上的驶入匝道，则该空心圆形的编号为G123-I1，同理，若图中301高速公路上的空心圆形即为该高速公路上的所有驶入匝道，则从西至东空心圆形的编号分别为G12-I1、G12-I2、G12-I3、G12-I4、G12-I5、G12-I6。
步骤103，选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的测流或/和视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态。
在本申请的一些实施例中，所述判断所述实际车流量是否达到饱和状态，具体为：若所述实际车流量大于所述预期车流量，则所述实际车流量达到饱和状态。
步骤104，若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集。
在本申请的一些实施例中，所述基于预设第一算法，获取车流量饱和值，具体实现方式为：基于预设第一算法：Δw＝w1-w2，获取车流量饱和值，其中，w1为实际车流量，w2为预期车流量。
在本申请的一些实施例中，所述基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，包括：获取所述各个车辆的车牌信息，并将所述车牌信息依次加入到预先构建的测试车牌集中。
在本申请的一些实施例中，所述基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集，具体实现方式为：获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取所述当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集。
继续参考图2，图2示出了本申请实施例中构建车辆对应的途径节点集的一个实施例流程图，包括如下步骤：
步骤201，获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；
步骤202，通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取所述当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；
步骤203，基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；
步骤204，将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；
步骤205，若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；
步骤206，将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；
步骤207，采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，并执行步骤202至步骤206，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集。
继续参考图4，图4示出了本申请实施例中构建车辆对应的途径节点集的一个实施例执行逻辑图，具体为：获取所述各个车辆的车牌信息，并将所述车牌信息依次加入到预先构建的测试车牌集中；获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取所述当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集。
步骤105，基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表。
在本申请的一些实施例中，所述基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，具体实现方式为：获取所述测试车牌集中元素的数量，记为m，对所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素名称进行统计，筛选出所有不同的名称数量，记为n；所述矩阵式法，具体为：获取所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素，构建的m×n矩阵，所述矩阵每一行的元素分别对应一个途径节点集中元素，所述矩阵每一列的元素对应不同途径节点集中相同的元素，若某些途径节点集中存在列项中元素，其他途径节点集中不存在该列项对应的元素，不能达到满列相同，则对矩阵中该列位置处进行补0；基于Matlab算法中tabulate函数直接统计出所述矩阵中每一个相同元素的数量，即为饱和参照量。
解释：获取所述测试车牌集中元素的数量，即获取到测试车辆的数量，为了便于理解，假设测试车辆的数量为4辆，该4辆测试车辆经过的可微控节点分别为[G123-I1、G12-I1、G12-J3、G12-J4、G12-J5、G12-J6、G12-J7]、[G126-I1、G12-I5、G12-J6、G12-J7]、[G125-I1、G12-I4、G12-J5、G12-J6、G12-J7]、[G124-I1、G12-I2、G12-J3、G12-J4、G12-I3、G12-J5、G12-J6、G12-J7]，上述4辆测试车辆经过的不同名称的可微控节点数量为14个，则构建4×14矩阵，所述矩阵每一行的元素分别对应一个途径节点集中元素，所述矩阵每一列的元素对应不同途径节点集中相同的元素，若某些途径节点集中存在列项中元素，其他途径节点集中不存在该列项对应的元素，不能达到满列相同，则对矩阵中该列位置处进行补0，图5为所述矩阵的一个实施例的说明示意图，具体矩阵参考图5，即G123-I1、G12-I1、G126-I1、G12-I5、G125-I1、G12-I4、G124-I1、G12-I2、G12-I3对应的饱和参照量为1，G12-J3、G12-J4对应的饱和参照量为2，G12-J5对应的饱和参照量为3，G12-J6、G12-J7对应的饱和参照量为4。
在本申请的一些实施例中，所述获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表，具体实现方式为：基于当前饱和参照量、所述m×n矩阵，识别出当前饱和参照量对应的所述可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表。
解释：所述饱和参照量与编号对照表，参考图5矩阵，即G123-I1、G12-I1、G126-I1、G12-I5、G125-I1、G12-I4、G124-I1、G12-I2、G12-I3对应的饱和参照量为1，G12-J3、G12-J4对应的饱和参照量为2，G12-J5对应的饱和参照量为3，G12-J6、G12-J7对应的饱和参照量为4。
步骤106，将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设。
在本申请的一些实施例中，所述将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，具体模拟方式为：将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量，基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；ΔT<T1×x,则模拟成功，其中，ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，x为增设或减少条数，取x对应的最小值作为增设或减少的减速带的数量；
所述预设模拟铺设模型的处理过程包括：将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，基于预设对比算法，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量；基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；设ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，从一条开始按条数增序依次增设或减少减速带，判断ΔT与T1×x间的大小关系，若ΔT<T1×x,则模拟成功，x为增设或减少的减速带的数量，其中，x为正整数。
此外，在本申请的一些实施例中，所述将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量，具体实现时还包括：若不存在饱和参照量与所述车流量饱和值相同，则取若干个饱和参照量并计算和值，若所述和值与所述车流量饱和值相同，也可默认为筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量。
继续参考图6，图6为本申请实施例中所述预设模拟铺设模型的一个实施例的执行逻辑图，具体包括：将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数传入所述模拟铺设模型，基于预设对比算法，筛选出符合预设条件的饱和参照量；基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带。
本申请实施例中所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，可以通过获取路网线路内减速带位置作为可微控节点，编号并标记；选择测试路段，启动监测，获取实际车流量，与预期车流量对比；若达到饱和状态，获取车流量饱和值，确定车辆信息，回溯并确定车辆途径的可微控节点，构建途径节点集；基于途径节点集和矩阵式法，统计饱和参照量，构建对照表；基于预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，本申请排除了将行车速度作为研究因素，将整个行驶过程耗时看作整体，通过预设模型对高速公路上减速带的设置进行模拟调控，对驶入匝道进行增设，延后车辆进行高速的时间，对主路减速带进行减少，缩短车辆在该主路上的通过时间，即能保证主路上车辆快速通行，又能对新驶入车辆做到延后进入，调控更加科学化。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
进一步参考图7，作为对上述图1所示方法的实现，本申请提供了一种基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统的一个实施例，该系统实施例与图1所示的方法实施例相对应，该系统具体可以应用于各种电子设备中。
如图7所示，本实施例所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统7包括：位置信息获取模块701、节点显示与编号模块702、车流量测试模块703、途径节点集构建模块704、饱和参照量与编号对照表构建模块705和智能模拟铺设模块706。其中：
位置信息获取模块701，用于获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；
节点显示与编号模块702，用于结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；
车流量测试模块703，用于选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的测流或/和视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；
途径节点集构建模块704，用于若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；
饱和参照量与编号对照表构建模块705，用于基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；
智能模拟铺设模块706，用于将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设。
本申请实施例所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统，通过获取路网线路内减速带位置作为可微控节点，编号并标记；选择测试路段，启动监测，获取实际车流量，与预期车流量对比；若达到饱和状态，获取车流量饱和值，确定车辆信息，回溯并确定车辆途径的可微控节点，构建途径节点集；基于途径节点集和矩阵式法，统计饱和参照量，构建对照表；基于预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，本申请排除了将行车速度作为研究因素，将整个行驶过程耗时看作整体，通过预设模型对高速公路上减速带的设置进行模拟调控，对驶入匝道进行增设，延后车辆进行高速的时间，对主路减速带进行减少，缩短车辆在该主路上的通过时间，即能保证主路上车辆快速通行，又能对新驶入车辆做到延后进入，调控更加科学化。
继续参考图8，图8为本申请实施例中基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法的一个实施例的执行逻辑图，包括：获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的测流或/和视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；将所述车流量饱和值作为定值参数，所述饱和参照量作为变量参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (4)

1.基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤101，获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；所述匝道包括由收费站、支线高速公路和服务区进入所述高速公路路网线路的匝道；
步骤102，结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；
步骤103，选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；
步骤104，若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；
步骤105，基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；
步骤106，将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设；
其中，所述预设第一算法为Δw＝w1-w2，获取车流量饱和值，其中，w1为实际车流量，w2为预期车流量；
所述基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集，具体包括：
获取所述各个车辆的车牌信息，并将所述车牌信息依次加入到预先构建的测试车牌集中；
步骤201，获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；
步骤202，通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；
步骤203，基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；
步骤204，将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；
步骤205，若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；
步骤206，将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；
步骤207，采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，并执行步骤202至步骤206，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集；
则，所述基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，具体包括：
获取所述测试车牌集中元素的数量，记为m，对所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素名称进行统计，筛选出所有不同的名称数量，记为n；
所述矩阵式法，具体为：获取所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素，构建的m×n矩阵，所述矩阵每一行的元素分别对应一个途径节点集中元素，所述矩阵每一列的元素对应不同途径节点集中相同的元素，若某些途径节点集中存在列项中元素，其他途径节点集中不存在该列项对应的元素，不能达到满列相同，则对矩阵中该列位置处进行补0；
基于Matlab算法中tabulate函数直接统计出所述矩阵中每一个相同元素的数量，即为饱和参照量；
所述将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设，具体模拟方式为：
将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量，基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；
若ΔT<T1×x,则模拟成功，其中，ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，x为增设或减少条数，取x对应的最小值作为增设或减少的减速带的数量；
所述预设模拟铺设模型的处理过程包括：将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，基于预设对比算法，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量；基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；设ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，从一条开始按条数增序依次增设或减少减速带，判断ΔT与T1×x间的大小关系，若ΔT<T1×x,则模拟成功，x为增设或减少的减速带的数量，其中，x为正整数。
2.根据权利要求1所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，其特征在于，所述将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内，具体编号方式为：
获取所述路网线路分布图中各高速公路对应的国家高速公路编号；
对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路的各个驶入匝道进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Ii，其中，i为从1开始依次增大的正整数；
对所述路网线路分布图中每一条高速公路，按照车辆行进方向，采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，其中，所述采用字符串拼接的方式依次对该高速公路内各主路上减速带进行区别编号，具体为：该高速公路国家编号+“-”+Jj，其中，j为从1开始依次增大的正整数。
3.根据权利要求1所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，其特征在于，所述获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表，具体实现方式为：
基于当前饱和参照量、所述m×n矩阵，识别出当前饱和参照量对应的所述可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表。
4.基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的系统，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的基于车流对高速公路减速带进行模拟铺设的方法，包括：
位置信息获取模块，用于获取目标城市区域内高速公路路网线路，获取所述路网线路内各个驶入匝道位置信息和所述路网线路内各主路上减速带位置信息；所述匝道包括由收费站、支线高速公路和服务区进入所述高速公路路网线路的匝道；
节点显示与编号模块，用于结合地图服务终端，在预设显示界面内显示所述目标城市区域内高速公路路网线路分布图，将所述各个驶入匝道和所述各主路上减速带作为可微控节点，编号并标记在所述路网线路分布图内；
车流量测试模块，用于选择所述路网线路内距离合适的路段作为测试路段，启动所述测试路段内预先设置的视频监测终端，获取在预设单位测试时间内所述测试路段的实际车流量，并与预期车流量进行对比，判断所述实际车流量是否达到饱和状态；
途径节点集构建模块，用于若所述实际车流量达到饱和状态，基于预设第一算法，获取车流量饱和值，并基于所述视频监测终端确定在所述预设单位测试时间内所述测试路段上的各个车辆信息，基于所述车辆信息和GPS定位服务，回溯并确定所述各个车辆行驶至所述测试路段过程中途径的可微控节点，分别构建各个车辆对应的途径节点集；
饱和参照量与编号对照表构建模块，用于基于所述途径节点集和矩阵式法，统计同一可微控节点处经过所述车辆的数量，作为饱和参照量，获取每一个所述饱和参照量对应的可微控节点编号，构建饱和参照量与编号对照表；
智能模拟铺设模块，用于将所述车流量饱和值与所述饱和参照量作为参数传入预设模拟铺设模型，对高速公路减速带进行智能模拟铺设；
其中，所述预设第一算法为Δw＝w1-w2，获取车流量饱和值，其中，w1为实际车流量，w2为预期车流量；
所述途径节点集构建模块，还用于获取所述各个车辆的车牌信息，并将所述车牌信息依次加入到预先构建的测试车牌集中；
途径节点集构建模块，还用于执行以下步骤：
步骤201，获取所述测试车牌集中元素，即测试车辆的车牌信息；
步骤202，通过所述车牌信息和GPS定位服务，获取所述当前车辆驶入高速公路的收费站，并获取所述收费站的驶入匝道对应的编号；
步骤203，基于GPS定位服务，获取所述当前车辆从所述收费站行至所述测试路段经过的行车线路；
步骤204，将所述当前车辆对应的行车线路映射至所述路网线路分布图内，并使用区别色彩在所述路网线路分布图内显示所述行车线路，从所述路网线路分布图上直接获取所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号；
步骤205，若基于所述行车线路，识别到所述当前车辆在中途驶入进服务区，则获取所述服务区的驶入匝道对应的编号；
步骤206，将所述收费站的驶入匝道对应的编号、所述服务区的驶入匝道对应的编号和所述当前车辆途径的各主路上的减速带对应的编号，作为元素，并以所述车牌信息为集合名称，构建当前车辆对应的途径节点集；
步骤207，采用循环的方式，依次获取所述测试车牌集中每一元素，并执行步骤202至步骤206，对所述测试车牌集中每一车辆构建其对应的途径节点集；
所述饱和参照量与编号对照表构建模块，还用于获取所述测试车牌集中元素的数量，记为m，对所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素名称进行统计，筛选出所有不同的名称数量，记为n；
则，所述矩阵式法，具体为：获取所述测试车牌集中每一车辆对应的途径节点集中元素，构建的m×n矩阵，所述矩阵每一行的元素分别对应一个途径节点集中元素，所述矩阵每一列的元素对应不同途径节点集中相同的元素，若某些途径节点集中存在列项中元素，其他途径节点集中不存在该列项对应的元素，不能达到满列相同，则对矩阵中该列位置处进行补0；基于Matlab算法中tabulate函数直接统计出所述矩阵中每一个相同元素的数量，即为饱和参照量；
所述智能模拟铺设模块，还用于将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量，基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；若ΔT<T1×x,则模拟成功，其中，ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，x为增设或减少条数，取x对应的最小值作为增设或减少的减速带的数量；
所述智能模拟铺设模块，还用于将所述车流量饱和值作为定值参数，将所述饱和参照量作为变量参数，基于预设对比算法，筛选出与所述车流量饱和值相同的饱和参照量；基于所述饱和参照量与编号对照表识别出当前饱和参照量对应的编号，确定可微控节点，若所述可微控节点为驶入匝道，则在该驶入匝道位置模拟增设减速带，若所述可微控节点为主路上减速带，则在该减速带位置模拟减少减速带；设ΔT为车辆从进入测试路段到离开测试路段所经过的时间，T1为每一条减速带迫使车辆延后的时间，从一条开始按条数增序依次增设或减少减速带，判断ΔT与T1×x间的大小关系，若ΔT<T1×x,则模拟成功，x为增设或减少的减速带的数量；其中，x为正整数。
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