[发明专利]智能化动态路线诱导系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种电子化的交通诱导系统，特别是涉及一种交通诱导系统下的学习型 路线诱导系统。

背景技术

大城市中机动车拥有量急剧增加，交通系统的压力越来越大。在现有的交通路网和 交通管理条件下，如果没有有效的交通管理系统，则行车难、停车难这些各大城市普遍 存在的问题难以解决，也避免不了城市交通拥堵现象的发生。

因为交通参与的随意性和无规律性，使交通管理者无法提前规划，也因此加剧了城 市交通管理的压力。交通诱导技术是更有效地管理现代交通、实现交通流优化的一种技 术。而现有计算机技术提供的强大的数据计算能力、以及信息处理能力使得借助计算机 系统实现智能化的交通诱导系统得以实现。交通诱导系统的作用主要体现在三个方面：

1.交通管理方面，通过信息发布系统，将各类交通信息发布到交通现场，使交通 参与者得到及时的提醒，降低发生交通堵塞事件的概率；

2.交通组织方面，采集的交通状况信息，可使交通组织者及时全面地掌握实时交 通状况，提前采取有关措施，最大限度保障通畅；

3.交通服务方面，根据掌握的交通状况信息和信息发布渠道，向交通参与者提供 交通指导信息，减少盲目交通对路网造成的压力，同时为出行者提供出发时间和选择方 式，促使交通量在整个路网中的负载平衡。

现有技术中的交通诱导系统中的关键是路线诱导，虽然能够通过电子化平台实现路 线诱导的电子化处理，提高了交通管理的效率，但是，这种路线诱导系统尚未实现智 能化，不具备预测和学习能力，因此，不能充分地利用交通诱导系统中的已有的路线信 息进行学习，因而也就无法实现路线诱导中的路线信息的动态预测，从而导致现有技术 中交通诱导系统中的路线诱导功能效率较低。由此可见，如何提高路线诱导功能的效率， 成为了本发明的智能化动态路线诱导系统函待解决的问题。

发明内容

鉴于上述技术问题，本发明提出了一种智能化动态路线诱导系统，应用人工智 能中的机器学习与推理来处理交通流的短时预测与交通路线诱导问题。

本发明提出一种智能化动态路线诱导系统，该系统包括交通流过程、检测单元、 辨识单元、预测学习单元、预测单元、诱导学习、单元决策单元、评价单元以及知 识库，其特征在于：

检测单元实测交通流过程中的路网交通状态信息，该信息包括交通系统中有关 人、交通工具、交通网络和各种交通信息，实测结果传送到辨识单元作辨识处理、 传送到预测单元为预测提供依据、传送到预测学习单元为预测学习提供依据，以及 传送到诱导学习单元为诱导学习提供依据；

预测学习单元学习诱导策略，并将学习到的诱导策略传送到预测单元；

预测单元将预测的诱导单元状态以及学习到的诱导策略提供给辨识单元；

诱导学习单元用于执行诱导策略的学习流程；

辨识单元接收预测策略与检测结果，并对它们进行辨识处理，辨识的诱导单元 状态输出到决策单元；

决策单元一方面根据辨识的诱导单元状态提供诱导策略，存入知识库中，另一 方面，决策单元从诱导策略库21获取诱导策略，所获取的诱导策略用于交通流过程 的交通路线诱导；

评价单元对诱导学习单元的输出的学习完毕的诱导策略进行状态最优诱导策略 判别条件的检验，当不满足该条件时，确定下一步的搜索方向，重新进入学习流程， 对该诱导策略进行学习，诱导学习单元的输出结果存入知识库中的学习策略库中， 以便作为该系统的策略储备；

知识库包括诱导策略库、评价数据库和学习策略库，包含了所有诱导策略，评 价数据和诱导学习策略；

所述诱导策略的学习流程包括以下步骤：

初始化学习策略库；实测诱导单元子区在诱导周期内的各路段饱和度之后，并 行执行以下两个流程分支：

分支一：实时诱导流程

计算诱导单元子区在一个诱导周期内的路网饱和度；

判断上述路网饱和度是否在需要进行诱导的最大/最小饱和度区域；

如否，则返回，则获取下一诱导周期，并重新实测当前诱导单元子区该新的诱 导周期内的各路段饱和度；

如是，则对当前计算出的路网饱和度，以及上一路网饱和度进行加权，得到加 权后的路网饱和度；

对上述加权后的路网饱和度进行状态辨识，得到标准化的诱导单元状态；