CN117765738B - 道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质，涉及智能交替控制技术领域，其技术方案要点是：获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量；建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算拥堵驾驶时间；计算总驾驶时间；计算总驾驶油耗；通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；筛选推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送。本发明以整个拥堵路段的车辆分布情况为基础，在不需要获知具体路况的情况下，实现对拥堵路段的排流性能分析，其准确性较高、可靠性较强。
Description
技术领域
本发明涉及智能交替控制技术领域，更具体地说，它涉及道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质。
背景技术
随着家用汽车的普及，越来越多的人们选择驾驶或者乘坐汽车通过交通道路出行，尤其是在节假日期间，较高的车流量极易引发交通事故，从而导致交通道路拥堵。而在交通道路拥堵的情况下，尚未行驶至拥堵点的驾驶人员难以获知拥堵的具体情况，继续向拥堵点行驶将导致交通道路拥堵加剧，且在拥堵严重的情况下将可能在交通道路上停留较长时间。
现有技术中记载有通过对交通事故发生后的车辆流动性进行分析，以车辆行驶时间和油耗为指标向车辆用户推送备选路线，车辆用户在选择备选路线后不仅仅可以降低驾驶时间或行驶油耗，还可以将实现交通道路分流，降低交通道路拥堵程度。然而，现有技术在分析车辆流动性是主要是依据用户上传的信息进行分析的，如事故占道数量和用户主观评价的拥堵程度，这就容易导致车辆流动性分析存在较大的误差；此外，交替事故发生后，车辆通过的速度不仅仅受事故驶入侧的车辆分布影响，还受车辆驶出侧的车辆分布影响，所以仅仅对交替事故处的可通行路况进行分析无法准确、可靠的获知交替事故的真实流动性。
因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质，以整个拥堵路段的车辆分布情况为基础，在不需要获知具体路况的情况下，实现对拥堵路段的排流性能分析，其准确性较高、可靠性较强。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了道路交通车流量分流控制优化方法，包括以下步骤：
获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；
根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；
结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；
根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；
通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；
筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或小于预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送。
进一步的，所述车流量序列、第一平均车流量和第二平均车流量中的车流量采用车辆分布密度或车辆行驶速度表征。
进一步的，所述驶向路段为最近驶出口与拥堵路段之间的路段，驶离路段为拥堵路段与最近驶入口之间的路段；
其中，所述最近驶出口为位于交通道路区段中驶向拥堵路段一侧的驶出口，且为距离拥堵路段最近的驶出口；
所述最近驶入口为位于交通道路区段中驶离拥堵路段一侧的驶入口，且为距离拥堵路段最近的驶入口。
进一步的，所述拥堵分布函数以最大波峰点为临界点划分为右侧函数和左侧函数；
所述右侧函数以驶向路段与拥堵路段之间的交点为起始点、临界点为终止点；
所述左侧函数以临界点为起始点、拥堵路段与驶离路段之间的交点为终止点。
进一步的，所述拥堵驾驶时间的计算公式具体为：
其中，表示拥堵驾驶时间；/>表示右侧函数；/>表示右侧函数所对应路段的路宽；/>表示右侧函数所对应路段的路长；/>表示左侧函数；/>表示左侧函数所对应路段的路宽；/>表示左侧函数所对应路段的路长；/>表示途径拥堵路段估算的平均行驶速度；表示左侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示平均车辆密度下/>的标准行驶速度；/>表示拥堵程度；/>表示右侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示车辆密度与行驶速度之间的关联函数。
进一步的，所述总驾驶时间的计算过程具体为：
依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；
以驶向路段的路长与第一平均行驶速度之比计算得到途径驶向路段的驶向驾驶时间；
以驶离路段的路长与第二平均行驶速度之比计算得到途径驶离路段的驶离驾驶时间；
以驶向驾驶时间、拥堵驾驶时间和驶离驾驶时间之和计算得到交通道路区段的总驾驶时间。
进一步的，所述总驾驶油耗的计算过程具体为：
依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；
从数据库中分别为第一平均行驶速度、第二平均行驶速度、途径拥堵路段估算的平均行驶速度匹配相应的第一单位里程油耗、第二单位里程油耗和拥堵单位里程油耗；
以第一单位里程油耗与驶向路段的路长之积计算得到驶向驾驶油耗；
以第二单位里程油耗与驶离路段的路长之积计算得到驶离驾驶油耗；
以拥堵单位里程油耗与拥堵路段的路长之积计算得到拥堵驾驶油耗；
以驶向驾驶油耗、驶离驾驶油耗和拥堵驾驶油耗之和计算得到交通道路区段的总驾驶油耗。
第二方面，提供了道路交通车流量分流控制优化系统，包括：
数据采集模块，用于获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；
拥堵分析模块，用于根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；
时间计算模块，用于结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；
油耗计算模块，用于根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；
路线搜索模块，用于通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；
路线推送模块，用于筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或小于预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送。
第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的道路交通车流量分流控制优化方法。
第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的道路交通车流量分流控制优化方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提供的道路交通车流量分流控制优化方法，以整个拥堵路段的车辆分布情况为基础，在不需要获知具体路况的情况下，实现对拥堵路段的排流性能分析，其准确性较高、可靠性较强；
2、本发明以拥堵路段中最大波峰点靠近驶离路段一侧路段的车流量分布情况在确定交替事故发生后的可通行路况，并以拥堵路段中最大波峰点两侧路段的对比情况来确定拥堵程度，最后结合可通行路况和拥堵程度来综合分析车辆的流动性，从而确定车辆途径拥堵路段的拥堵驾驶时间，有效降低了车流量分流控制的错误率；
3、本发明采用关联函数来实现车辆密度与行驶速度之间的转换，使得总驾驶时间和总驾驶油耗的计算更为准确、高效。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例中的流程图；
图2是本发明实施例中拥堵路段的分布示意图；
图3是本发明实施例中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：道路交通车流量分流控制优化方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；
S2：根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；
S3：结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；
S4：根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；
S5：通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；
S6：筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或小于预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送。
需要说明的是，车流量序列、第一平均车流量和第二平均车流量中的车流量可以采用车辆分布密度，也可以车辆行驶速度表征。而本发明中的交通道路可以是高速公路。
而一个目标车辆在启动本发明记载的道路交通车流量分流控制优化功能时，需要距离驶向路段一定距离就开启，为系统运算和变道预留足够的时间。
如图2所示，驶向路段为最近驶出口与拥堵路段之间的路段，如图2中的A路段。驶离路段为拥堵路段与最近驶入口之间的路段，如图2中的B路段。其中，所述最近驶出口为位于交通道路区段中驶向拥堵路段一侧的驶出口，且为距离拥堵路段最近的驶出口，如图2中的C出口。所述最近驶入口为位于交通道路区段中驶离拥堵路段一侧的驶入口，且为距离拥堵路段最近的驶入口，如图2中的D入口。
在步骤S2中，拥堵分布函数以最大波峰点为临界点划分为右侧函数和左侧函数。右侧函数以驶向路段与拥堵路段之间的交点为起始点、临界点为终止点，如图2中的E曲线段。所述左侧函数以临界点为起始点、拥堵路段与驶离路段之间的交点为终止点，如图2中的F曲线段。
以车流量采用车辆分布密度为例，车辆分布密度即为单位面积内的车辆数量，拥堵驾驶时间的计算公式具体为：
其中，表示拥堵驾驶时间；/>表示右侧函数；/>表示右侧函数所对应路段的路宽；/>表示右侧函数所对应路段的路长；/>表示左侧函数；/>表示左侧函数所对应路段的路宽；/>表示左侧函数所对应路段的路长；/>表示途径拥堵路段估算的平均行驶速度；表示左侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示平均车辆密度下/>的标准行驶速度；/>表示拥堵程度；/>表示右侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示车辆密度与行驶速度之间的关联函数。
在步骤S3中，总驾驶时间的计算过程具体为：依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；以驶向路段的路长与第一平均行驶速度之比计算得到途径驶向路段的驶向驾驶时间；以驶离路段的路长与第二平均行驶速度之比计算得到途径驶离路段的驶离驾驶时间；以驶向驾驶时间、拥堵驾驶时间和驶离驾驶时间之和计算得到交通道路区段的总驾驶时间。
在步骤S4中，总驾驶油耗的计算过程具体为：依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；从数据库中分别为第一平均行驶速度、第二平均行驶速度、途径拥堵路段估算的平均行驶速度匹配相应的第一单位里程油耗、第二单位里程油耗和拥堵单位里程油耗；以第一单位里程油耗与驶向路段的路长之积计算得到驶向驾驶油耗；以第二单位里程油耗与驶离路段的路长之积计算得到驶离驾驶油耗；以拥堵单位里程油耗与拥堵路段的路长之积计算得到拥堵驾驶油耗；以驶向驾驶油耗、驶离驾驶油耗和拥堵驾驶油耗之和计算得到交通道路区段的总驾驶油耗。
在步骤S5中，地图导航算法采用百度地图、高德地图等具有导航功能的APP实现，在此不受限制，预估驾驶油耗也可以采用行驶速度与油耗之间的关联关系，其可以是依据历史数据进行统计分析得到。同理，车辆密度与行驶速度之间的关联函数也可以是依据历史数据进行统计分析得到。
在步骤S6中，将推荐路线向目标用户进行推送，可以单独依据驾驶时间长度、油耗高低进行推送，也可以为驾驶时间和驾驶时间配置相应的权重进行综合推送，在此不受限制。
实施例2：道路交通车流量分流控制优化系统，该系统用于实现实施例1中所记载的道路交通车流量分流控制优化方法，如图3所示，包括数据采集模块、拥堵分析模块、时间计算模块、油耗计算模块、路线搜索模块和路线推送模块。
其中，数据采集模块，用于获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；拥堵分析模块，用于根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；时间计算模块，用于结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；油耗计算模块，用于根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；路线搜索模块，用于通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；路线推送模块，用于筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或小于预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送。
工作原理：本发明以整个拥堵路段的车辆分布情况为基础，在不需要获知具体路况的情况下，实现对拥堵路段的排流性能分析，其准确性较高、可靠性较强；此外，本发明以拥堵路段中最大波峰点靠近驶离路段一侧路段的车流量分布情况在确定交替事故发生后的可通行路况，并以拥堵路段中最大波峰点两侧路段的对比情况来确定拥堵程度，最后结合可通行路况和拥堵程度来综合分析车辆的流动性，从而确定车辆途径拥堵路段的拥堵驾驶时间，有效降低了车流量分流控制的错误率。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.道路交通车流量分流控制优化方法，其特征是，包括以下步骤：
获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；
根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；
结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；
根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；
通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；
筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送；
所述驶向路段为最近驶出口与拥堵路段之间的路段，驶离路段为拥堵路段与最近驶入口之间的路段；
其中，所述最近驶出口为位于交通道路区段中驶向拥堵路段一侧的驶出口，且为距离拥堵路段最近的驶出口；
所述最近驶入口为位于交通道路区段中驶离拥堵路段一侧的驶入口，且为距离拥堵路段最近的驶入口；
所述拥堵分布函数以最大波峰点为临界点划分为右侧函数和左侧函数；
所述右侧函数以驶向路段与拥堵路段之间的交点为起始点、临界点为终止点；
所述左侧函数以临界点为起始点、拥堵路段与驶离路段之间的交点为终止点；
所述拥堵驾驶时间的计算公式具体为：
;
其中，表示拥堵驾驶时间；/>表示右侧函数；/>表示右侧函数所对应路段的路宽；表示右侧函数所对应路段的路长；/>表示左侧函数；/>表示左侧函数所对应路段的路宽；/>表示左侧函数所对应路段的路长；/>表示途径拥堵路段估算的平均行驶速度；/>表示左侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示平均车辆密度下/>的标准行驶速度；表示拥堵程度；/>表示右侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示车辆密度与行驶速度之间的关联函数。
2.根据权利要求1所述的道路交通车流量分流控制优化方法，其特征是，所述车流量序列、第一平均车流量和第二平均车流量中的车流量采用车辆分布密度或车辆行驶速度表征。
3.根据权利要求1所述的道路交通车流量分流控制优化方法，其特征是，所述总驾驶时间的计算过程具体为：
依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；
以驶向路段的路长与第一平均行驶速度之比计算得到途径驶向路段的驶向驾驶时间；
以驶离路段的路长与第二平均行驶速度之比计算得到途径驶离路段的驶离驾驶时间；
以驶向驾驶时间、拥堵驾驶时间和驶离驾驶时间之和计算得到交通道路区段的总驾驶时间。
4.根据权利要求1所述的道路交通车流量分流控制优化方法，其特征是，所述总驾驶油耗的计算过程具体为：
依据车辆密度与行驶速度之间的关联函数分别将第一平均车流量、第二平均车流量转换成对应的第一平均行驶速度、第二平均行驶速度；
从数据库中分别为第一平均行驶速度、第二平均行驶速度、途径拥堵路段估算的平均行驶速度匹配相应的第一单位里程油耗、第二单位里程油耗和拥堵单位里程油耗；
以第一单位里程油耗与驶向路段的路长之积计算得到驶向驾驶油耗；
以第二单位里程油耗与驶离路段的路长之积计算得到驶离驾驶油耗；
以拥堵单位里程油耗与拥堵路段的路长之积计算得到拥堵驾驶油耗；
以驶向驾驶油耗、驶离驾驶油耗和拥堵驾驶油耗之和计算得到交通道路区段的总驾驶油耗。
5.道路交通车流量分流控制优化系统，其特征是，包括：
数据采集模块，用于获取交通道路区段中拥堵路段的车流量序列、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量，驶向路段位于驶向拥堵路段的一侧，驶离路段位于驶离拥堵路段的一侧；
拥堵分析模块，用于根据拥堵路段的车流量序列建立拥堵路段的拥堵分布函数，并结合时间求解函数计算途径拥堵路段的拥堵驾驶时间；
时间计算模块，用于结合拥堵驾驶时间、途径驶向路段的驶向驾驶时间和途径驶离路段的驶离驾驶时间计算得到交通道路区段的总驾驶时间；
油耗计算模块，用于根据拥堵路段的拥堵驾驶时间、驶向路段的第一平均车流量、驶离路段的第二平均车流量计算得到交通道路区段的总驾驶油耗；
路线搜索模块，用于通过地图导航算法搜索出驶出交通道路以替代交通道路区段行驶的目标路线，同时获取各个目标路线的预估行驶时间和预估驾驶油耗；
路线推送模块，用于筛选出预估行驶时间小于总驾驶时间和/或预估驾驶油耗小于总驾驶油耗的目标路线作为推荐路线，并将推荐路线向目标用户进行推送；
所述驶向路段为最近驶出口与拥堵路段之间的路段，驶离路段为拥堵路段与最近驶入口之间的路段；
其中，所述最近驶出口为位于交通道路区段中驶向拥堵路段一侧的驶出口，且为距离拥堵路段最近的驶出口；
所述最近驶入口为位于交通道路区段中驶离拥堵路段一侧的驶入口，且为距离拥堵路段最近的驶入口；
所述拥堵分布函数以最大波峰点为临界点划分为右侧函数和左侧函数；
所述右侧函数以驶向路段与拥堵路段之间的交点为起始点、临界点为终止点；
所述左侧函数以临界点为起始点、拥堵路段与驶离路段之间的交点为终止点；
所述拥堵驾驶时间的计算公式具体为：
;
其中，表示拥堵驾驶时间；/>表示右侧函数；/>表示右侧函数所对应路段的路宽；表示右侧函数所对应路段的路长；/>表示左侧函数；/>表示左侧函数所对应路段的路宽；/>表示左侧函数所对应路段的路长；/>表示途径拥堵路段估算的平均行驶速度；/>表示左侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示平均车辆密度下/>的标准行驶速度；表示拥堵程度；/>表示右侧函数所对应路段的平均车辆密度；/>表示车辆密度与行驶速度之间的关联函数。
6.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任意一项所述的道路交通车流量分流控制优化方法。
7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-4中任意一项所述的道路交通车流量分流控制优化方法。
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| Country | Link |
|---|---|
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Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1154389A1 (de) * | 2000-05-10 | 2001-11-14 | DaimlerChrysler AG | Verfahren zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz |
| KR20040089555A (ko) * | 2003-04-11 | 2004-10-21 | 가부시키가이샤 자나비 인포메틱스 | 내비게이션 장치의 여행 시간 산출 방법 및 교통 정보디스플레이 방법 |
| JP2009210513A (ja) * | 2008-03-06 | 2009-09-17 | Aisin Aw Co Ltd | 交通データ算出装置、交通データ算出方法及びコンピュータプログラム |
| JP2011118521A (ja) * | 2009-12-01 | 2011-06-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 交通情報算出装置、交通システム及びコンピュータプログラム |
| CN104821080A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-08-05 | 北京理工大学 | 基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法 |
| KR20170077336A (ko) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 한국건설기술연구원 | 교통밀도 기반의 도로혼잡도 추정 시스템 및 그 방법 |
| KR20170105281A (ko) * | 2016-03-09 | 2017-09-19 | 현대자동차주식회사 | 경로 추천 시스템 및 방법 |
| CN110782654A (zh) * | 2019-02-22 | 2020-02-11 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 拥堵区域通行能力估测方法、装置及数据处理设备 |
| WO2021218235A1 (zh) * | 2020-04-30 | 2021-11-04 | 山东交通学院 | 一种道路交通拥堵预警方法及系统 |
| CN113971884A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-01-25 | 文思海辉智科科技有限公司 | 一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114550471A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-05-27 | 四川九通智路科技有限公司 | 一种智能交通的信号灯控制方法及控制系统 |
| CN115712808A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-02-24 | 吉林大学 | 一种基于bpr函数模型的城市道路交通时间的计算方法及其系统 |
| CN116597642A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-08-15 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 一种交通拥堵状况的预测方法及系统 |
-
2024
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Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1154389A1 (de) * | 2000-05-10 | 2001-11-14 | DaimlerChrysler AG | Verfahren zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz |
| KR20040089555A (ko) * | 2003-04-11 | 2004-10-21 | 가부시키가이샤 자나비 인포메틱스 | 내비게이션 장치의 여행 시간 산출 방법 및 교통 정보디스플레이 방법 |
| JP2009210513A (ja) * | 2008-03-06 | 2009-09-17 | Aisin Aw Co Ltd | 交通データ算出装置、交通データ算出方法及びコンピュータプログラム |
| JP2011118521A (ja) * | 2009-12-01 | 2011-06-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 交通情報算出装置、交通システム及びコンピュータプログラム |
| CN104821080A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-08-05 | 北京理工大学 | 基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法 |
| KR20170077336A (ko) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 한국건설기술연구원 | 교통밀도 기반의 도로혼잡도 추정 시스템 및 그 방법 |
| KR20170105281A (ko) * | 2016-03-09 | 2017-09-19 | 현대자동차주식회사 | 경로 추천 시스템 및 방법 |
| CN110782654A (zh) * | 2019-02-22 | 2020-02-11 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 拥堵区域通行能力估测方法、装置及数据处理设备 |
| WO2021218235A1 (zh) * | 2020-04-30 | 2021-11-04 | 山东交通学院 | 一种道路交通拥堵预警方法及系统 |
| CN113971884A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-01-25 | 文思海辉智科科技有限公司 | 一种道路交通拥堵确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114550471A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-05-27 | 四川九通智路科技有限公司 | 一种智能交通的信号灯控制方法及控制系统 |
| CN115712808A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-02-24 | 吉林大学 | 一种基于bpr函数模型的城市道路交通时间的计算方法及其系统 |
| CN116597642A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-08-15 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 一种交通拥堵状况的预测方法及系统 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| A Model with Traffic Routers, Dynamically Managing Signal Phases to Address Traffic Congestion in Real Time;Rajendra S. Parmar等;Journal of Transportation Technologies;20181231;第8卷(第1期);75-90 * |
| Modeling and analysis of heterogeneous traffic flow considering dynamic information flow topology and driving behavioral characteristics;Ying Luo等;Physica A: Statistical Mechanics and its Applications;20240118;第637卷;129521 * |
| Traffic network equilibrium analysis considering bi-directional flow effect on local road;Shi, Feng等;China Journal of Highway and Transport;20131231;第26卷(第3期);137-142 * |
| 基于元胞自动机的动态路段走行时间计算模型;王红霖;焦朋朋;孙文博;;交通信息与安全;20150420(第02期);69-73+79 * |
| 基于地图API数据挖掘的道路交通运行状态分析;陈诗意;潘义勇;;物流科技;20200810(第08期);112-116 * |
| 张轮,施奕骋,杨文臣等.武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2014,第38卷(第1期),1-6. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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