一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法

本发明属于动力学模型与交通大数据，具体涉及一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法。

背景技术：

1、近年来，高速公路的智慧化建设为研究者提供了便利，高速公路网络中装置了大量的传感设备，如gps、车辆电子标签、感应线圈等，为研究者提供大量的精确数据，从而为级联失效的预测工作提供许多便利。

2、针对高速公路网络级联失效时空传播的研究主要包括基于动态交通分配、排队模型的研究和基于冲击波理论的研究，但是相关研究仍存在一定的局限性。确定性排队模型和冲击波模型需要详尽地掌握实时交通流特性，且此类模型的参数需要大量历史数据，而突发事件的数据难以获取，多数研究基于仿真，在现实中较难实现。此外，高速公路突发事件下的级联失效传播规律仍不清晰，模型建立难度大，现有研究中的模型参数标定困难，普适性较差。未能采用合适的方法识别失效路段、模拟失效在高速网络中的蔓延情况。

技术实现思路

1、解决的技术问题：本发明公开了一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，能够对宏观视角下高速公路网络级联失效进行快速准确预测，使高速路网管理人员能够对突发事件进行快速响应，将突发事件对高速公路的影响降到最低。

2、技术方案：

3、一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，所述高速路网宏观级联失效预测方法包括以下步骤：

4、步骤a，采集分布在高速路网上的检测器的检测数据，根据检测数据识别高速路网各个路段在不同时段是否拥堵；

5、步骤b，结合高速路网各个路段在不同时段的拥堵识别结果，判断当前时间节点t各个路段的状态，路段状态包括自由流路段、恢复路段、拥堵路段和传播中路段；其中，自由流路段是指当前路段在时段[0，t]内未曾拥堵；恢复路段是指当前路段在时段[0，t]内曾经拥堵过但时间节点t时为自由流状态；拥堵路段是指当前时间节点t时路段为拥堵状态且拥堵已经传播到上游路段；传播中路段是指当前时间节点t时路段为拥堵状态但拥堵并未传播到上游路段；

6、步骤c，根据路段状态的转换计算得到不同路段的冲击波速度和冲击波在路段上的传播时间；

7、步骤d，计算当前时间节点t每种路段状态的转换率，生成高速路网的级联失效演化模型，预测得到高速公路网络级联失效的宏观演化规律。

8、进一步地，步骤a中，所述检测器的检测数据包括检测器的位置信息、检测时间，以及测得的车辆流量、车辆密度和车辆速度。

9、进一步地，步骤a中，根据检测数据识别高速路网各个路段在不同时段是否拥堵的过程包括以下步骤：

10、按时间节点划分数据，以事件发生的时间节点为起始时间节点，根据检测器测得的速度数据识别路段是否拥堵：

11、

12、

13、式中，j为路段编号，vj(t)为时间节点t时j路段的平均速度，为了路段的路段限速，εj(t)为vj(t)与的比值；ρ为给定的阈值，θj(t)是一个0-1变量，θj(t)＝1代表j路段在时间节点t时为拥堵状态，θj(t)＝0代表j路段在时间节点t时为自由流状态。

14、进一步地，步骤b中，采用下述公式，根据路段状态的转换计算得到不同路段的冲击波速度：

15、

16、式中，uw为冲击波速度，表示流量为q1、密度为k1的交通流遇到流量为q2、密度为k2的交通流时产生的冲击波波速度。

17、进一步地，步骤d中，计算当前时间节点t每种路段状态的转换率，生成高速路网的级联失效演化模型：

18、

19、其中f(t)、h(t)、c(t)和r(t)分别为t时间节点自由流状态、传播中状态、拥堵状态以及恢复状态的路段数量；pfh(t)表示t时间节点自由流路段向传播中路段转化的转化率，phc(t)表示t时间节点传播中路段向拥堵路段转化的转化率，phr(t)表示t时间节点传播中路段向恢复路段转化的转化率，pcr(t)表示t时间节点拥堵路段向恢复路段转化的转化率；λ为路网中路段有效链接上游路段数量的均值；tfh(t)表示t时间节点自由流路段向传播中路段转化所需要的时间，thc(t)表示t时间节点传播中路段向拥堵路段转化所需要的时间，thr(t)表示t时间节点传播中路段向恢复路段转化所需要的时间，tcr(t)表示t时间节点拥堵路段向恢复路段转化所需要的时间。

20、有益效果：

21、第一，本发明的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，为高速公路级联失效动态化研究，可以实时监控突发事件后高速公路级联失效状况，根据不同的失效情景调整优化策略。

22、第二，本发明的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，兼备可移植性与高泛在性，可以根据交通参数输入进行网络状态实时更新，适配不同的高速公路网络，无需复杂的参数修正模型。

23、第三，本发明的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，所提出的模型精度高，计算简单，时效性和精确度兼备，可以快速精确预测级联失效的时空特性。

技术特征：

1.一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，其特征在于，所述高速路网宏观级联失效预测方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，其特征在于，步骤a中，所述检测器的检测数据包括检测器的位置信息、检测时间，以及测得的车辆流量、车辆密度和车辆速度。

3.根据权利要求1所述的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，其特征在于，步骤a中，根据检测数据识别高速路网各个路段在不同时段是否拥堵的过程包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，其特征在于，步骤b中，采用下述公式，根据路段状态的转换计算得到不同路段的冲击波速度：

5.根据权利要求1所述的大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，其特征在于，步骤d中，计算当前时间节点t每种路段状态的转换率，生成高速路网的级联失效演化模型：

技术总结
本发明公开了一种大型突发事件下的高速路网宏观级联失效预测方法，包括：根据检测数据识别高速路网各个路段在不同时段是否拥堵；判断当前时间节点t各个路段的状态，路段状态包括自由流路段、恢复路段、拥堵路段和传播中路段；根据路段状态的转换计算得到不同路段的冲击波速度和冲击波在路段上的传播时间；计算当前时间节点t每种路段状态的转换率，生成高速路网的级联失效演化模型，预测得到高速公路网络级联失效的宏观演化规律。本发明能够探究高速路网宏观级联失效的演化规律，预测高速路段在不同时间节点的失效程度。

技术研发人员：王建,唐诗,韩敏,蒋新春
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1