为，利用COM调用所述微观交通仿真平台的二次开发接口，将 所述未来交通需求数据加载入微观交通仿真平台的交通需求矩阵中，得到未来交通需求矩 阵。
[0029] 具体地，步骤3中，所述交通事件的信息包括所述交通事件发生的时间、路段，粧 号位置、方向和/或发生断面的通行能力。
[0030] 优选地，步骤4中，所述可调用的文件为XML文件。
[0031] 具体地，步骤5中，所述微观交通仿真模型包括所述交通事件所在路网的主要道 路、收费站和/或桥隧、所述路网中的交通管控设施和/或所述路网中的交通需求。
[0032] 具体地，步骤5中，所述对所述交通事件进行微观模拟，包括对所述交通事件的发 生、清除、断面通行能力的场景进行微观模拟。
[0033] 其中，步骤6中，所述对所述交通事件影响下的微观交通过程进行模拟，具体为， 利用所述微观交通仿真模型模拟交通事件场景下，高速公路上车辆对交通事件的反应行 为，包括在发现交通事件后的减速行为、在事故断面的合流行为和/或通过事故断面的慢 速跟驰行为。
[0034] 本发明的有益效果是：本发明实施例提供的技术方案，将预测的未来交通需求数 据和交通事件信息加载到微观交通仿真平台中，通过微观交通仿真模型对车辆在交通事件 下的反应、减速、排队等微观行为进行模拟，从而预测高速公路交通时间影响范围，与基于 交通波理论预测高速公路交通事件影响范围的方法相比，本发明提供的预测方法对交通事 件影响范围的估计精度和准确性均得到了显著提高；此外，本发明实施例中，预测交通事件 影响范围时，基于高速公路最常用的收费数据，而不是基于交通波方法常用的车检器数据， 数据质量能够得到保障，而且不受车检器布设条件的限制，适用范围明显扩大，更加适用于 高速公路网络化的交通事件影响范围预测；因此，本发明实施例提供的方法，解决了现有的 高速公路交通事件影响范围预测中基于交通波与车检器数据的方法不能准确模拟车辆排 队的微观过程，以及数据来源不稳定，数据质量差的所导致的预测精度差的缺陷。
【附图说明】
[0035] 图1是本发明实施例提供的方法流程示意图。
【具体实施方式】
[0036] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进 行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的【具体实施方式】仅仅用以解释本发明，并不用于 限定本发明。
[0037] 如图1所示，本发明实施例提供了一种基于微观仿真的高速公路交通事件影响范 围的预测方法，包括如下步骤：
[0038] 步骤1，获取未来交通需求数据。
[0039] 具体为：基于历史交通需求数据与实时交通需求数据，利用卡尔曼滤波算法，获取 未来交通需求数据。
[0040] 本实施例中，通过统计进入高速公路相同时间段内，进入/离开相同高速公路收 费站的数据，获得分时段的交通需求数据。根据交通需求数据的时段不同，可以包括历史交 通需求数据、实时交通需求数据和未来交通需求数据，其中，本实施例中，所述历史交通需 求数据，为，当前时刻某段时间内的交通需求数据；所述实时交通需求数据，为，当前时刻的 交通需求数据；所述未来交通需求数据，为，当前时刻某段时间后的交通需求数据。
[0041] 本实施例中，为了能够利用历史交通需求数据和实时交通需求数据，更精确的预 测未来交通需求数据，所述历史交通需求数据，为，当前时刻两小时内的交通需求数据；所 述未来交通需求数据，为，当前时刻半小时后的交通需求数据。
[0042] 步骤2,将所述未来交通需求数据加载入微观交通仿真平台的交通需求矩阵中，得 到未来交通需求矩阵。
[0043] 微观交通仿真平台用于交通仿真模拟。本发明实施例中，用于微观交通仿真模拟 的输入数据包括未来交通需求数据和待预测影响范围的交通事件的信息。微观交通仿真平 台可以利用输入的数据，对交通行为进行仿真模拟，并预测交通运行状态。
[0044] 本发明实施例中，微观交通仿真平台可以采用TransModeler多功能交通仿真软 件包，其可以模拟从高速公路到市中心区路网道口在内的各类道路交通网络、可以详细逼 真地分析大范围多种出行方式的交通流。TransModeler可以用动画的形式把交通流的状 况、信号灯的运作、以及网络的综合性能直观地表现出来，一目了然地显示复杂交通系统的 行为和因果关系。
[0045] COM (Component Object Model，组件对象模型）是一种说明如何建立可动态互变 组件的规范，此规范提供了为保证能够互操作，客户和组件应遵循的一些二进制和网络标 准。通过这种标准将可以在任意两个组件之间进行通信而不用考虑其所处的操作环境是否 相同、使用的开发语言是否一致以及是否运行于同一台计算机。
[0046] 本发明实施例中，步骤2具体为，利用COM调用所述微观交通仿真平台的二次开发 接口，将所述未来交通需求数据加载入微观交通仿真平台的交通需求矩阵中，得到未来交 通需求矩阵。
[0047] 步骤3,获取待预测影响范围的交通事件的信息。
[0048] 其中，所述交通事件的信息可以在交通事件发生后通过报警业务系统上报至数据 库，该信息的内容包括所述交通事件发生的时间、路段，粧号位置、方向和/或发生断面的 通行能力。
[0049] 步骤4,将所述交通事件的信息解析为所述微观交通仿真平台可调用的文件。其 中，所述可调用的文件可以为XML文件。
[0050] 步骤5,利用微观交通仿真模型和步骤4中得到的可调用的文件，对所述交通事件 进行微观模拟，得到微观模拟的交通事件。
[0051] 其中，所述微观交通仿真模型包括所述交通事件所在路网的主要道路、收费站和/ 或桥隧、所述路网中的交通管控设施和/或所述路网中的交通需求。
[0052] 其中，所述对所述交通事件进行微观模拟，包括对所述交通事件的发生、清除、断 面通行能力的场景进行微观模拟。
[0053] 步骤6,利用所述微观交通仿真模型、所述微观模拟的交通事件和步骤2中得到的 所述未来交通需求矩阵，对所述交通事件影响下的微观交通过程进行模拟，得到所述交通 事件影响下的微观模拟交通过程。
[0054] 其中，所述对所述交通事件影响下的微观交通过程进行模拟，具体为，利用所述微 观交通仿真模型模拟交通事件场景下，高速公路上车辆对交通事件的反应行为，包括在发 现交通事件后的减速行为、在事故断面的合流行为和/或通过事故断面的慢速跟驰行为。
[0055] 步骤7,在所述微观交通仿真模型中，布设虚拟的车检器，利用所述虚拟车检器测 量所述交通事件影响下的微观模拟交通过程中的车辆排队长度。
[0056] 步骤8,根据步骤7中所得到的车辆排队长度，获取所述交通事件影响下的车辆排 队长度。
[0057] 步骤9,根据所述交通事件影响下的车辆排队长度，结合所述交通事件的位置和信 息，获取所述交通事件的影响范围。
[0058] 实施例一
[0059] 本实施例中，提供的一种基于微观仿真的高速公路交通事件影响范围的预测方 法，可以按照如下步骤进行实施：
[0060] 步骤1 :获取高速公路网的实时收费数据以及历史收费数据。
[0061] 高速公路收费数据的主要内容包括当前车辆进入高速公路的时间、进入高速公路 的收费站编码、离开高速公路的时间、离开高速公路的收费站编码、车型等信息。通过统计 相同进入高速公路时间段内，进入/离开相同收费站的收费数据，可获得分时段的高速公 路交通需求数据。一个交通需求矩阵时间粒度为5分钟，矩阵横轴纵轴为路网包含的收费 站编号，其中矩阵的对角元素均为〇。
[0062] 步骤2 :获取高速公路的交通事件信息。
[0063] 该信息在交通事件发生后通