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【发明公布】一种交通拥堵指数评价方法_北京红山信息科技研究院有限公司_202211317845.4 

申请/专利权人:北京红山信息科技研究院有限公司

申请日:2022-10-26

公开(公告)日:2023-03-14

公开(公告)号:CN115798189A

主分类号:G08G1/01

分类号:G08G1/01;G08G1/052;G06Q10/0639;G06Q50/30;G06F18/2321

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要:本发明涉及交通拥堵评价技术领域,且公开了一种交通拥堵指数评价方法,包括以下步骤:步骤一、获取24小时内每个路段的自由流速度,所述自由流速度为交通量较小道路完全畅通情况下车辆的行驶速度,计算每个路段的时间指数。该交通拥堵指数评价方法,本发明利用交通数据本身的统计特性给出了划分拥堵等级的科学方法,避免了人为设置拥堵等级的主观性和盲目性,完善了拥堵分级理论,通过历史地点车速数据的聚类分析得出每一交通拥堵等级对应的临界地点车速值,并求解出模型的参数值,使模型建立之初就与待测路段的交通特性很好地契合,时间汇集度的计算依据待测路段交通拥堵状态实际持续时间和最大最小极端值确定。

主权项:1.一种交通拥堵指数评价方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、获取24小时内每个路段的自由流速度,所述自由流速度为交通量较小道路完全畅通情况下车辆的行驶速度,计算每个路段的时间指数,构建路段交通拥堵指数计算模型如下:RCI=0x≤0xα*20<x≤α2+x-αβ-α*2α<x≤β4+x-βγ-β*2β<x≤γ6+x-γλ-γ*2γ<x≤λ8+x-λη-λ*2λ<x≤η10x>ηx=vf-vsvf*F,其中,RCI表示路段交通拥堵指数,x表示分段函数自变量,α、β、γ、λ、η、F表示模型参数,vs表示地点车速,vf表示路段交通自由流速度;步骤二、根据时间指数值的大小将路网全部路段某一时刻的数据进行聚类分析,对全路网的时间指数数据依照类间差异尽可能大、类内差异尽可能少的原则确定最佳分类数;步骤三、将模型参数F的初始值设为待测路段的交通自由流速度,将各临界地点车速代入计算模型中,求出模型参数α、β、γ、λ、η的值,得到待测路段的交通拥堵指数计算模型;步骤四、将数据源进行分类,为每个类别建立标签,对每个标签的实时数据D进行清洗得到平均实时数据D1,去除误差较大的数据,对于对每个类求其包含样本梯度模的均值,各类在拥堵指数上的映射范围与其梯度模成正比,将拥堵指数范围0-10分配给各个类;步骤五、确定待测路段的时间汇集度,将连续的历史地点车速数据代入待测路段的交通拥堵指数计算模型中,得到相应的交通拥堵指数;步骤六、根据交通拥堵指数,确定对应的交通拥堵等级,确定每个标签的拥堵指数P=0.6*D1DH1+0.3*D1DH2+0.1*D1DH,当P≤1.2时,基本没有拥堵;当1.2<P≤1.5时,为轻度拥堵;当1.5<P≤1.8时,为中度拥堵;当1.8<P≤2.1时,为重度拥堵;当2.1<P时,为严重拥堵。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京红山信息科技研究院有限公司 一种交通拥堵指数评价方法

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