道路交通流评价方法与流程

本发明涉及一种交通评价方法，尤其涉及一种道路交通流评价方法。

背景技术：

在交通领域中，交通流为交通规划、交通控制等提供重要的依据，交通流中包括交通量、交通密度以及交通速度，现有方法中，主要采用格林希尔兹模型、格林泊模型等，但是现有的方法不能均是建立在理想道路基础上，并不能满足实际交通状态的需求，而且还要求交通密度较小的情况下的交通流的评估，适应性差，当路网复杂、交通密度庞大的情况下，现有的方法则不能对交通流状态进行准确评估。

为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的方法。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提供一种道路交通流评价方法，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。

本发明提供的一种道路交通流评价方法，包括如下步骤：

s1.构建交通效能的目标函数e：e＝kv^1+bv(1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；

s2.在交通效能e最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；

s3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv。

进一步，步骤s2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：

s21.将交通效能的目标函数e对道路的车辆平均速度v进行微分得：

s22.令此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：

s23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：

其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度。

进一步，根据如下方法确定交通量达到最大时的最佳密度km以及最佳速度km：

将路网按照不同的设计速度进行路段划分；

对同一路段进行n次采集，获取每次采集的最大交通量qmi以及最佳速度vmi；

根据如下公式进行计算最佳速度vm：

根据如下公式计算最佳密度km：

进一步，根据如下方法确定系数b：

对式(3)的等号两边进行积分，且将式(3)左边取积分上限k1、下限k2，右边积分取积分上限v1、下限v2得：

由式(7)得出b：根据交通流量q＝kv得：

将获取的当前路段的采集的n+1组的最大交通量qmi以及最佳速度vmi按照由大到小的顺序进行排列可得：q＝(q1,q2,…,qn+1)，v＝(v1,v2,…,vn+1)，将q和v代入到式(9)可得一组b：

b＝(b1,b2,…,bn)；

采用最小二乘法计算出且使系数b的方差最小，则为最终所求系数。

本发明的有益效果：通过本发明，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

图1为本发明的流程图，如图所示，本发明提供的一种道路交通流评价方法，包括如下步骤：

s1.构建交通效能的目标函数e：e＝kv^1+bv(1)，其中，k为交通密度，v为道路车辆的平均速度，bv为交通速度v在交通流中所占的权重，b为系数；

s2.在交通效能e最大时，根据交通效能目标函数计算交通密度k以及系数b；

步骤s2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：

s21.将交通效能的目标函数e对道路的车辆平均速度v进行微分得：

s22.令此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：

s23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：

其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度；

进一步，步骤s2中，根据如下步骤得出交通密度k的计算模型：

s21.将交通效能的目标函数e对道路的车辆平均速度v进行微分得：

s22.令此时，交通效能达到最大值，根据(2)式可得：

s23.对式(3)的等号两边进行积分，并且在式(3)的左边取积分上限为km，积分下限为k，式(3)的左边取积分上限为vm，积分下限为v，对式(3)积分后可得交通密度k：

其中，km为交通量达到最大时的最佳密度，vm为交通量达到最大时的最佳速度。

根据如下方法确定交通量达到最大时的最佳密度km以及最佳速度km：

将路网按照不同的设计速度进行路段划分；

对同一路段进行n次采集，获取每次采集的最大交通量qmi以及最佳速度vmi，其中，最大交通量可以通过图像采集、rfid采集等方式实现；

根据如下公式进行计算最佳速度vm：

根据如下公式计算最佳密度km：

进一步，根据如下方法确定系数b：

对式(3)的等号两边进行积分，且将式(3)左边取积分上限k1、下限k2，右边积分取积分上限v1、下限v2得：

由式(7)得出b：根据交通流量q＝kv得：

将获取的当前路段的采集的n+1组的最大交通量qmi以及最佳速度vmi按照由大到小的顺序进行排列可得：q＝(q1,q2,…,qn+1)，v＝(v1,v2,…,vn+1)，也就是说，q中的q1为n+1组最大交通量qmi中最大值，v1为最佳速度中的最大值；其中，最大交通量是指道路达到拥堵状态前所能容纳的交通量，最佳速度是指道路达到拥堵状态前所能容纳的交通量时车辆行进的最快速度；

将q和v代入到式(9)可得一组b：

b＝(b1,b2,…,bn)；

采用最小二乘法计算出且使系数b的方差最小，则为最终所求系数。

s3.将计算得出的交通密度k和系数b计算当前道路交通量q：q＝kv。

通过本发明，一方面能够对交通流的指标进行准确评估，为交通规划以及交通控制提供准确的依据，另一方面具有较强的适应性，能够满足复杂的路网以及交通密度较大情况下的交通流评价。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。