CN117542189A - 区域交通负荷计算方法及系统 - Google Patents

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CN117542189A CN202311307420.XA CN202311307420A CN117542189A CN 117542189 A CN117542189 A CN 117542189A CN 202311307420 A CN202311307420 A CN 202311307420A CN 117542189 A CN117542189 A CN 117542189A
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赵慧
吴海俊
齐泽阳
羊琰琰
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Abstract

本申请公开了一种区域交通负荷计算方法及系统。本申请提出的方法包括，基于区域的交通基础数据，建立交通基础模型；基于交通方案的约束条件集合，建立交通方案信息表；将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成针对所述交通方案的交通仿真模型；基于所述交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对所述交通方案的交通负荷指标。通过将交通仿真模型的修改简化为对交通方案的修改，提高了交通仿真模型的建模效率。

Description

区域交通负荷计算方法及系统
技术领域
本申请涉及道路交通组织管理技术领域，更具体地说，涉及一种区域道路交通网络的负荷计算方法与系统。
背景技术
随着我国城市化进程发展和机动车保有量提升，道路交通拥堵问题愈发突出，制约着城市运行效率的提升。以往，相关部门往往通过大力推动道路建设来试图解决以上交通拥堵问题。然而，这一方案通常并不能达到很好缓解交通拥堵的预期目标，反而在一定程度上增加了车辆的出行距离和时间成本，给社会以及环境造成了更大的负担。
在不盲目进行道路建设的情况下，可通过建立交通仿真模型来评估交通方案，以优化交通管理规划和进行实时交通控制。一般地，所建立的交通仿真模型融汇了与实际交通状况相关的各种参数，以期能够更好地反映实际交通状况，做出最准确的评估。现有的通过交通仿真模型来进行交通方案评估的方法中，一方面，交通仿真模型是不可拆分的整体，每次更新交通方案或进行多个交通方案的比选时需要针对每个交通方案(或新的交通方案)分别独立建模，工作量大，效率低，难以适用于针对交通方案的即时调整进行即时决策，更难以实现实时交通控制；另一方面，交通仿真模型对软件本地化部署依赖较强，增加了总体成本；此外，交通仿真模型的建立还会受到每次建模过程中对模型理解或设置的偏差所带来的影响，使得不同个体按照统一标准建立的模型也可能存在预期外偏差，影响交通方案的比选结果。
亟需对现有的通过建立交通仿真模型来评估交通方案的方法进行改进，以实现对交通方案的更加高效、准确的评估。
发明内容
为了至少部分地解决上述问题，本申请提出了一种区域交通负荷计算方法及系统。
根据本申请的一个方面，提出了一种区域交通负荷计算方法。该方法包括以下步骤：基于区域的交通基础数据，建立交通基础模型；基于交通方案的约束条件集合，建立交通方案信息表；将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成针对所述交通方案的交通仿真模型；以及基于所述交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对所述交通方案的交通负荷指标。
优选地，所述交通方案信息表是由基础信息表和所述约束条件集合融合形成的，其中，所述基础信息表是从所述交通基础模型导出的。
此优选技术方案进一步将所述交通方案信息表拆解为所述基础信息表与所述约束条件集合，进一步提高了所述交通仿真模型的建模效率，其中，一个所述基础信息表可以分别与多个约束条件集合融合，形成多个交通方案信息表。
优选地，所述约束条件集合中的每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性。
优选地，所述约束条件是具有特定语素及规则的自然语言语句。
优选地，所述道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
优选地，所述交通基础数据包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性，其中，所述道路基础属性包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
优选地，所述交通基础模型包括用于描述出行需求的小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层；以及在所述将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成针对所述交通方案的交通仿真模型的步骤中，所述交通仿真模型是通过在所述交通基础模型的路网层中对所述约束条件集合对应的道路交通属性进行更新形成的。
优选地，所述交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
根据本申请的另一方面，提出了一种区域交通负荷计算系统。该系统包括客户端和服务器端。服务器端与所述客户端进行通信，并且被配置为执行以下操作：获取交通基础模型和交通方案信息表，其中，所述交通基础模型是基于区域的交通基础数据建立的，所述交通方案信息表是基于交通方案的约束条件集合建立的，将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成交通仿真模型，以及基于所述交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对所述交通方案的交通负荷指标。
优选地，所述客户端被配置为接收所述基于交通方案的约束条件集合并将所述约束条件集合发送给所述服务器端；
所述服务器端还被配置为从所述交通基础模型导出基础信息表，并将所述基础信息表和所述约束条件集合通过数据整合模块融合，形成所述交通方案信息表。
优选地，所述约束条件集合中的每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性。
优选地，所述约束条件是具有特定语素及规则的自然语言语句。
优选地，所述道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
优选地，所述交通基础数据包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性，其中，所述道路基础属性包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
优选地，所述交通基础模型包括用于描述出行需求的小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层。所述服务器被配置为通过在所述交通基础模型的路网层中对所述约束条件集合对应的道路交通属性进行更新来形成所述交通仿真模型。
优选地，所述交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
本申请的区域交通负荷计算方法及系统，通过基础模型与交通方案信息表进行融合来构建用于仿真计算的交通仿真模型，与现有技术中对用于仿真计算的交通仿真模型的修改或重建过程相比，本申请仅需对交通方案信息表进行修改或更新，大大提高了针对不同交通方案建立交通仿真模型的效率，能够针对交通方案即时调整实现即时量化决策，可实现对交通的实时控制。此外，通过使用基础模型与交通方案信息表来构建交通仿真模型，可以将交通仿真模型的融合操作移到服务器进行，不必在各客户端进行专业软件的本地化部署，并且在针对所有客户端使用相同基础模型的情况下，能够减少本地化偏差带来的不利影响。
本申请的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施方式及其说明用于解释本申请。在附图中：
图1示出了区域交通负荷计算方法的示意流程图；
图2示出了区域交通负荷计算系统的结构示意图；
图3示出了示例性的约束条件结构；
图4示出了示例性的区域交通负荷计算系统操作界面；以及
图5示出了示例性的区域交通负荷计算系统结果展示界面。
具体实施方式
在本申请中，“区域”表示负荷计算覆盖的地理范围，例如城市、街道、立交桥或者某个人工设定的任意地理范围，范围的大小没有限制。
在本申请中，“交通负荷”表示实际道路交通量与道路容量(通行能力)的比值，通常用于衡量交通基础设施的运行压力和拥挤程度。
在本申请中，“融合”指代将至少两组数据进行运算及整理，形成一组新的数据的过程。针对不同的融合操作对象，所使用的运算及整理方式可以是不同的。因此，本申请针对不同的数据对象即便使用了相同的术语“融合”，其所对应的运算及数据整理方式也不必相同。
下面将参考附图来详细说明本申请的技术方案。
图1示出了根据本申请的区域交通负荷计算方法的示意流程图。
如图1所示，区域交通负荷计算方法100包括步骤S110～S140。
在步骤S110中，基于区域的交通基础数据，建立交通基础模型。
一般地，交通基础数据对应于模型中依赖于区域规划、道路设计、人口规模等长期稳定的数据，在典型的计算或评估周期内，这些数据发生显著变化的可能性较低。在本申请的一些实施例中，交通基础数据可以包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性。其中，道路基础属性可以包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
根据具有长期稳定特性的交通基础数据建立的交通基础模型同样在典型评估周期内是稳定的，无需在每次进行独立评估或评估修改的过程中反复更新。当然，交通基础模型的结构可以根据后续计算交通负荷的工具不同而具有不同的结构。例如，在本申请的一些实施例中，交通基础模型可以包括小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层。其中，小区层用于描述出行需求；路网层用于存储道路属性信息；节点层用于衔接小区层和路网层，小区转换为节点层上的形心后，通过连杆与路网建立连接。
在步骤S120中，基于交通方案的约束条件集合，建立交通方案信息表。
在本申请中，约束条件指的是在每个交通方案中为区域内的一条或多条路段设置的规则，其中，不同的交通方案之间存在至少一个不同的约束条件。在一些实施例中，每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性。在本申请的一些实施例中，所述道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
在一些实施例中，可以通过向量或数组的形式来表示约束条件集合。具体的，向量或数组的每个分量对应于一个约束条件。不同的约束条件间用分号分隔。一个约束条件同时对多个对象的相同属性调整时，可以将该约束条件对应的分量表示成该多个对象的函数，每个对象间用逗号分隔。
在一些实施例中，约束条件可以是具有特定语素及规则的自然语言语句。例如，图3示出了这种情况下示例约束条件结构的示意图。
如图3所示，自然语言语句可以由四部分构成，分别为“对象”、“属性”、“二级属性”和“取值”。在一些实施例中，可以不设置“二级属性”、“取值”这两部分内容。
在这种设置下，自然语言语句约束条件可以表示为：
自然语言语句约束条件＝对象+属性(+二级属性)(+取值)
其中，“对象”指路段，以路段ID表示；“属性”指需要修改的属性名称；“二级属性”是对“属性”的补充，由两者共同确定需要修改的属性；“取值”指需要修改的具体值。
例如：“路段1,12通行方向西向东”、“路段21通行能力南向北600；路段32,51禁止通行状态”。
在本申请的一些实施例中，交通方案信息表是由从交通基础模型导出的基础信息表和约束条件集合相融合形成的。
在本申请的一些实施例中，基础信息表可以是根据交通基础模型的内容建立的规范数据格式文件，其中预留了与约束条件集合所对应的道路属性相关的字段，并可以优选的将这些字段设置为默认值，例如0。在一些实施例中，基础信息表可以包含交通仿真模型中交通方案相关数据的索引字段以及具体取值空间。在这种情况下，基础信息表与约束条件集合的融合过程对应于将与约束条件集合相对应的道路属性信息填入规范格式文件中的预留字段的过程。
在这种实施例中，交通方案信息表相当于是将通过约束条件集合表示的交通方案信息填入基础信息表，所形成的计算机程序可读取数据文件。
在步骤S130中，将交通基础模型和交通方案信息表融合，形成针对交通方案的交通仿真模型。
在本申请中，交通仿真模型指的是能够通过适当的计算模块进行仿真计算以评估交通负荷的可计算模型。根据所采用的计算模块的不同，交通仿真模型的形式或结构可以有所区别。
在本申请的一些实施例中，交通基础模型可以对应于交通仿真模型(可计算模型)中的固定数据部分，交通方案信息表对应于其中的可变数据部分。二者融合即可生成可直接用于计算的交通仿真模型。
在本申请的以上步骤中，描述了两部分数据融合的过程，其中融合的规则可以是将可用于计算的交通仿真模型分离成固定部分和可变部分的操作的逆操作，本申请在这里对融合的具体细节不做限定，本领域技术人员能够理解到这与所使用的计算工具以及可计算模型的结构是相关的。
在一些实施例中，步骤S130中的融合操作对应于根据约束条件集合对交通基础模型的路网层中相应的道路交通属性进行更新。
在步骤S140中，基于交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对交通方案的交通负荷指标。
如上文所述，本申请中，交通仿真模型对应于针对特定计算工具可计算的模型。在本申请的一些实施例中，计算输出为各路段的交通量，基于各路段的交通量，结合各路段的长度、道路等级以及通行能力，可计算得到针对所述交通方案的交通负荷指标。
在本申请的一些实施例中，步骤S140中使用的计算工具可以是商业或自研计算软件及其组合，例如，具体可以是TransCAD软件与GISDK二次开发软件的组合。
交通负荷指标可用于评价和比选交通方案。将针对不同交通方案的交通负荷指标进行比较，综合考虑路网负荷度的均值和方差，可得到更优的交通方案。
在本申请的一些实施例中，交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
图2示出了区域交通负荷计算系统200的结构示意图，其中还示例性地对各个模块之间的数据流转进行了标示。
在本申请中，区域交通负荷计算系统200是能够用来实现区域交通负荷计算方法100的系统，其形式上可以是硬件系统或硬件与软件的综合系统。如图2所示，区域交通负荷计算系统200包括客户端200A和服务器端200B。其中，服务器端200B能够与所述客户端200A进行通信。在一些实施例中，服务器端200B可以包括多个用于实现不同操作的模块，例如数据整合模块210、模型管理模块220和仿真计算模块230。
在本申请的一些实施例中，服务器端200B可以被配置为(例如通过数据整合模块210)获取交通基础模型2100和交通方案信息表。其中，交通基础模型2100是基于所考虑的区域的交通基础数据建立的，并且交通方案信息表是基于所考虑的交通方案的约束条件集合建立的。
在一些实施例中，所考虑的区域的交通基础数据是从数据库调取的或由具有一定权限的用户(例如管理员)向服务器端200B提供的。
在一些实施例中，交通基础数据包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性，其中，所述道路基础属性包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
在一些实施例中，建模人员需要在交通基础数据的基础上，建立交通基础模型2100，因为交通基础模型2100是根据具有长期稳定特性的交通基础数据建立的，在典型评估周期内是稳定的，无需在每次进行独立评估或评估修改的过程中反复更新，所以，建模人员在一个典型评估周期内，只需进行一次交通基础模型2100的建模。
在一些实施例中，交通基础模型2100包括小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层。其中，小区层用于描述出行需求；路网层用于存储道路属性信息；节点层用于衔接小区层和路网层，小区转换为节点层上的形心后，通过连杆与路网建立连接。
在一些实施例中，交通基础模型2100的具体建立过程如下：
——首先，依据目标区域现状与上位规划，在TransCAD软件中按照预测年搭建区域路网，设置路段的编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件；
——其次，按照用地地块划分小区，设置小区的编号、名称、初始交通产生、初始交通吸引、生成量、平衡后交通产生以及平衡后交通吸引等字段，并根据交通小区的用地性质和面积计算初始交通生成量；
——最后，在节点层设置小区形心，根据小区形心生成连杆，连接形心和路网。
在本申请的一些实施例中，服务器端200B还被配置为从交通基础模型2100导出基础信息表，并进一步通过例如数据整合模块210将所导出的基础信息表和所获得的约束条件集合融合，以形成交通方案信息表，即实现了以上基于所考虑的交通方案的约束条件集合建立交通方案信息表的操作。
在本申请的另一些实施例中，由方案设计人员在客户端200A本地制作或输入交通方案信息表，客户端200A将所获的交通方案信息表进一步发送给服务器端200B。如此，服务器端200B直接接收交通方案信息表，无需通过数据整合模块210通过融合操作来生成交通方案信息表。
在一些实施例中，所考虑的交通方案的约束条件集合是由客户端200A接收后发送给服务器端200B的。其中，可以由用户直接在客户端200A处通过键盘、语音、触摸等方式输入约束条件集合。
在一些实施例中，约束条件集合通过对区域内道路交通属性的不同描述，形成不同的交通方案，因为采用自然语言的信息录入方式，方案设计人员可以不依赖建模人员，直接向软件系统传递交通方案信息。
在一些实施例中，约束条件集合中的约束条件是指在每个交通方案中为区域内的一条或多条路段设置的规则，每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性，是具有特定语素及规则的自然语言语句。
在一些实施例中，约束条件对应的道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
在一些实施例中，数据整合模块210所执行的融合操作具体实现为：以接收到的约束条件集合为基础，对基础信息表进行修改，生成交通方案信息表。
进一步地，在本申请的一些实施例中，服务器端200B还可以被配置为(例如通过模型管理模块220)将交通基础模型2100和交通方案信息表融合，以形成交通仿真模型2200。
在一些实施例中，模型管理模块220可以是基于GISDK平台的二次开发程序，其基于数据整合模块210生成的交通方案信息表，对建模人员建立的交通基础模型2100中交通方案相关数据进行修改，生成针对交通方案的交通仿真模型2200。
进一步地，在本申请的一些实施例中，服务器端200B还可以被配置为(例如通过仿真计算模块230)基于交通仿真模型2200进行仿真计算，以确定针对所考虑的交通方案的交通负荷指标。
在一些实施例中，仿真计算模块230也可以是基于GISDK平台的二次开发程序,其基于模型管理模块220生成的交通仿真模型2200，通过仿真软件的API接口调用仿真计算引擎(例如宏观模型仿真引擎TransCAD Engine或微观模型仿真引擎TransModeler Engine)进行仿真计算。
在一些实施例中，区域交通负荷计算系统200在仿真计算模块230得到的仿真计算结果基础上，进一步计算区域内交通负荷指标，交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
以下将结合图4和图5以北京市某区域交通方案优化项目作为示例进一步说明。其中，图4示出了示例性的区域交通负荷计算系统操作界面，图5示出了示例性的区域交通负荷计算系统结果展示界面。
本示例中，需要判断某路段由单通行调整为双向通行后的区域交通运行情况，传统方法只能采用经验定性分析，或者投入大量经历和时间调整模型后进行仿真计算。采用本申请的技术方案，可以根据交通方案的修改即时调整模型并进行仿真计算，提升决策的准确性以及效率。
本示例中，区域交通负荷计算系统是基于WEB架构的软件系统，包括客户端和服务器端。
如图4所示，方案设计人员通过客户端网页浏览器，实时调整交通仿真模型以及仿真计算参数，方案设计人员仅需输入约束条件集合“xx路双向通行状态”，即可完成对交通仿真模型的调整。
如图5所示，方案设计人员在计算完成后，可在浏览器中实时查看计算结果，将针对不同交通方案的交通负荷指标进行比较，综合考虑路网负荷度的均值和方差，即可得到最优的交通方案。
具体交通负荷指标计算结果如下，
表1
从上述指标计算结果可以得出，此路段双向通行方案的负荷度均值和方差优于单向逆时针通行方案，宜采取双向通行方案。
以上详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (16)

1.一种区域交通负荷计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
基于区域的交通基础数据，建立交通基础模型；
基于交通方案的约束条件集合，建立交通方案信息表；
将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成针对所述交通方案的交通仿真模型；以及
基于所述交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对所述交通方案的交通负荷指标。
2.根据权利要求1所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，所述交通方案信息表是由基础信息表和所述约束条件集合融合形成的，其中，所述基础信息表是从所述交通基础模型导出的。
3.根据权利要求2所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，所述约束条件集合中的每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性。
4.根据权利要求3所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，所述约束条件是具有特定语素及规则的自然语言语句。
5.根据权利要求3所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，所述道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，
所述交通基础数据包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性，其中，所述道路基础属性包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，
所述交通基础模型包括用于描述出行需求的小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层；以及
在所述将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成针对所述交通方案的交通仿真模型的步骤中，所述交通仿真模型是通过在所述交通基础模型的路网层中对所述约束条件集合对应的道路交通属性进行更新形成的。
8.根据权利要求1至5中任一项所述的区域交通负荷计算方法，其特征在于，所述交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
9.一种区域交通负荷计算系统，其特征在于，所述区域交通负荷计算系统包括：
客户端；和
服务器端，与所述客户端进行通信，被配置为：
获取交通基础模型和交通方案信息表，其中，所述交通基础模型是基于区域的交通基础数据建立的，所述交通方案信息表是基于交通方案的约束条件集合建立的，
将所述交通基础模型和所述交通方案信息表融合，形成交通仿真模型，以及
基于所述交通仿真模型进行仿真计算，以确定针对所述交通方案的交通负荷指标。
10.根据权利要求9所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，
所述客户端被配置为接收所述基于交通方案的约束条件集合并将所述约束条件集合发送给所述服务器端；
所述服务器端还被配置为从所述交通基础模型导出基础信息表，并将所述基础信息表和所述约束条件集合通过数据整合模块融合，形成所述交通方案信息表。
11.根据权利要求10所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，所述约束条件集合中的每个约束条件对应于针对至少一个路段的一个道路交通属性。
12.根据权利要求11所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，所述约束条件是具有特定语素及规则的自然语言语句。
13.根据权利要求11所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，所述道路交通属性包括以下至少一项：双向通行状态、禁止通行状态、通行方向、通行能力、设计速度以及阻抗系数。
14.根据权利要求9至13中任一项所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，
所述交通基础数据包括小区和路网拓扑数据、小区交通发生量和吸引量以及道路基础属性，其中，所述道路基础属性包括编号、名称、长度、设计通行方向、设计通行时间、设计通行能力、设计通行速度、交通阻抗系数、既有分配流量以及连杆判别条件中的至少一项。
15.根据权利要求9至13中任一项所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，
所述交通基础模型包括用于描述出行需求的小区层、路网层以及用于衔接小区层和路网层的节点层；以及
所述服务器被配置为通过在所述交通基础模型的路网层中对所述约束条件集合对应的道路交通属性进行更新来形成所述交通仿真模型。
16.根据权利要求9至13中任一项所述的区域交通负荷计算系统，其特征在于，所述交通负荷指标包括路网平均负荷度a和路网负荷度方差σ2，其中，
其中，ak表示具有道路等级k的路段的平均负荷度，
θk表示具有道路等级k的路段的权重，
且θk满足/>
表示具有道路等级k的路段的路网负荷度方差，
其中，vi k表示具有道路等级k的第i个路段的交通量，ci k表示具有道路等级k的第i个路段的通行能力，li k表示具有道路等级k的第i个路段的长度。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101436345A (zh) * 2008-12-19 2009-05-20 天津市市政工程设计研究院 基于TransCAD宏观仿真平台的港区道路交通需求预测系统
CN110782120A (zh) * 2019-09-12 2020-02-11 腾讯科技（深圳）有限公司 一种交通流模型的评测方法、系统、设备及介质
CN112069636A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 华设设计集团股份有限公司 一种路网仿真输入模型构建方法、装置及存储介质
EP4030365A1 (en) * 2019-10-10 2022-07-20 CRSC Research & Design Institute Group Co., Ltd. Multi-mode multi-service rail transit analog simulation method and system
CN115481531A (zh) * 2022-09-06 2022-12-16 苏州大学 基于sumo的路网交通流实时孪生方法及系统
CN115691138A (zh) * 2022-11-02 2023-02-03 东南大学 一种路网子区划分及子区边界流量控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101436345A (zh) * 2008-12-19 2009-05-20 天津市市政工程设计研究院 基于TransCAD宏观仿真平台的港区道路交通需求预测系统
CN110782120A (zh) * 2019-09-12 2020-02-11 腾讯科技（深圳）有限公司 一种交通流模型的评测方法、系统、设备及介质
EP4030365A1 (en) * 2019-10-10 2022-07-20 CRSC Research & Design Institute Group Co., Ltd. Multi-mode multi-service rail transit analog simulation method and system
CN112069636A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 华设设计集团股份有限公司 一种路网仿真输入模型构建方法、装置及存储介质
CN115481531A (zh) * 2022-09-06 2022-12-16 苏州大学 基于sumo的路网交通流实时孪生方法及系统
CN115691138A (zh) * 2022-11-02 2023-02-03 东南大学 一种路网子区划分及子区边界流量控制方法

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