[发明专利]一种快速道路行程时间可靠度监测分析系统及方法

权利要求书

1.一种快速道路行程时间可靠度监测分析系统，其特征在于：由交通数据检测和监视子系统、第一通信子系统、行程时间可靠度监测子系统、第二通信子系统、交通管理信息汇集子系统和行程时间可靠度应用子系统构成；

所述的交通数据检测和监视子系统通过第一通信子系统与行程时间可靠度监测子系统连接，所述的行程时间可靠度监测子系统通过所述的第二通信子系统与交通管理信息汇集子系统和行程时间可靠度应用子系统连接；

所述的交通数据检测和监视子系统包括多种交通检测器、视频监视摄像机和视频通信控制和监视器，通过外场多种交通检测器和视频监视摄像机采集道路网络上的交通数据并传递给所述的行程时间可靠度监测子系统；

所述的交通管理信息汇集子系统包括可变情报板、匝道控制器、可变限速控制器和交通控制和监视器，以及天气信息发布系统，由交通控制和监视器记录交通控制管理信息内容和时间，同时调用天气信息发布系统的道路天气信息内容和时间，并传递给行程时间可靠度监测子系统；

所述的行程时间可靠度监测子系统一方面对所述的交通数据检测和监视子系统中的交通数据采集控制和监视器记录的交通检测数据，并接收由交通管理信息汇集子系统中的交通控制和监视器记录的交通管理信息内容和时间，以及交通管理信息汇集子系统中的天气信息发布系统的道路天气信息内容和时间，实现对行程时间可靠度监测分析所需原始数据的采集和汇集；另一方面，基于道路交通属性数据、交通检测数据、交通管理数据和天气数据，利用行程时间可靠度监测子系统实现行程时间可靠度的计算分析；

所述的行程时间可靠度监测子系统由应用服务器Ⅰ、数据库服务器和应用服务器Ⅱ构成，应用服务器Ⅰ中设置有交通breakdown监测分析、行程时间估计系统；应用服务器Ⅱ中设置有行程时间可靠度计算分析系统；数据库服务器设置有道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库、行程时间可靠度数据库；

所述的交通breakdown监测分析和行程时间估计系统由道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理数据和天气数据库、行程时间可靠度数据库、交通数据修补和预处理模块、行程时间估计模块、交通breakdown监测分析模块构成；所述的交通breakdown监测分析和行程时间估计系统利用道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库提供的基础交通数据，由所述的交通数据修补和预处理模块对交通检测数据进行预处理和修补，并由所述的交通breakdown监测分析模块、行程时间估计模块对基础交通数据进行分析处理，得到道路设施、交通管理措施和天气情况条件下的交通breakdown概率和路段行程时间；

所述的行程时间可靠度计算分析系统由道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理数据和天气数据库、行程时间可靠度数据库、行程时间变异性计算分析模块、行程时间可靠度计算分析模块构成；所述的行程时间可靠度计算分析系统利用道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库、行程时间可靠度数据库提供的基础道路交通属性数据、交通检测数据、交通管理数据和天气数据，由所述的行程时间变异性计算分析模块计算分析有无交通流breakdown情况下的路段行程时间变异性；由行程时间可靠度计算分析模块计算分析某一交通流量、道路设施、交通管理措施和天气情况条件下的路段行程时间可靠度，建立路段行程时间可靠度模型；以路段行程时间可靠度模型为基础，结合典型交通扰动的网络空间传播规律，利用概率论、风险评估理论和动态分段技术构建路径行程时间可靠度模型和路网行程时间可靠度模型；由行程时间可靠度计算分析模块根据路段、路径和路网行程时间可靠度模型，得到不同时段、不通交通需求情况下路段、路径和路网行程时间可靠度，从而辨识影响行程时间可靠度的主要影响因素；

所述的行程时间可靠度应用子系统包括行程时间可靠度分析查询系统，由面向管理者和出行者的系统分析查询终端输入分析查询指令，传递给行程时间可靠度监测子系统，并由行程时间可靠度监测子系统生成分析查询报告，输出显示在分析查询终端上；面向管理者有分析和查询功能，面向出行者有查询功能；

所述的一种快速道路行程时间可靠度监测分析系统，其特征在于：所述的通信子系统采用有线和无线通信相结合的方式。

2.一种快速道路行程时间可靠度监测分析方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

步骤一：数据采集和汇集；

汇集交通数据检测与监视子系统传递过来的原始数据，以及交通管理信息汇集子系统和天气信息发布系统传递过来的交通管理数据和天气数据，并实现交通检测数据的质量控制，提高交通检测设备的利用效率和数据质量；交通检测数据主要由固定交通检测器、基于车和固定交通检测器相结合检测方式、移动交通检测器检测方式获得，这些数据经过数据校验与预处理、修补汇集存储到数据库服务器，并通过行程时间估计和行程时间可靠度计算；所述的数据库服务器包括交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库和行程时间可靠度数据库；

步骤二：行程时间估计

调用数据库服务器中的道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库，利用行程时间估计模块，建立行程时间估计模型，得到交通流量、道路设施、交通管理措施和天气情况条件下的路段行程时间，存储在数据库服务器行程时间可靠度数据库；行程时间估计模型主要包括基于固定交通检测器的路段行程时间估计模型，基于车和固定交通检测器相结合检测方式的路段行程时间估计模型，基于移动交通检测器的路段和路径行程时间估计模型，以及基于多源交通检测数据的路段行程时间估计模型四类模型；第四类模型中除了移动交通检测器数据融合得到路段和路径行程时间外，其他数据融合可以得到路段行程时间；行程时间估计的数据处理过程主要集中在数据库服务器、应用服务器Ⅰ中进行；应用服务器Ⅰ包括交通数据修补与预处理模块、行程时间估计模块和交通breakdown监测分析模块；

步骤三：行程时间可靠度计算分析

由交通breakdown监测分析模块调用道路交通属性数据库、交通检测数据库、交通管理和天气数据库的数据再现典型交通扰动下交通流breakdown演化过程，建立交通breakdown概率模型；其次，由行程时间变异性计算分析模块建立无交通breakdown影响的随流量变化的行程时间方程和行程时间变异性模型，以及有交通流breakdown影响的行程时间方程和行程时间变异性模型；再次，由行程时间可靠度计算分析模块根据交通breakdown概率和行程时间变异性，建立路段行程时间可靠度模型；最后，由行程时间可靠度计算分析模块根据典型扰动分布特征和交通breakdown在网络中的演化规律，利用概率论、风险评估理论和动态分段技术建立路径和路网行程时间可靠度模型，从而辨识影响行程时间可靠度的影响因素；行程时间可靠度计算分析的数据处理过程主要集中在数据库服务器、应用服务器Ⅱ中进行；应用服务器Ⅱ包括行程时间变异性计算分析模块、行程时间可靠度计算分析模块。