[发明专利]一种自演化交通路网拓扑建模方法

说明书

本发明公开了一种自演化交通路网拓扑建模方法，包括：步骤一、建立交通路网模型，所述交通路网模型以节点的度和邻接矩阵表示；步骤二、计算交通路网模型中的预测交通流量；步骤三、建立自演化交通路网模型，所述自演化交通路网模型的节点的度和邻接矩阵根据预测交通流量进行更新。本发明对图论和复杂网络理论中的度的定义进行了修改，使得其可运用于实际交通路网的拓扑建模，并用以表征路网交叉口重要程度；并运用马尔可夫模型计算预测交通流量，结合各节点维护的邻接矩阵实现节点的度的自演化更新，从而完成交通路网的自演化拓扑建模。

技术领域

本发明涉及交通管理技术领域，尤其是一种自演化交通路网拓扑建模方法。

背景技术

在城市交通路网中，交叉口是最为重要的部分，大多数的交通拥堵发生在交叉口，对路网进行拓扑建模，利用图论和复杂网络理论，将城市交通路网中的交叉口抽象为节点，道路抽象为连接交叉口的边，采用度对交叉口的重要程度进行描述，对区域交通控制有着重要的意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种自演化交通路网拓扑建模方法，使得交通路网中的交叉口节点的重要程度随着交通流的改变而自适应更新变化，从而实现交通路网的自演化拓扑建模。

本发明采用的技术方案如下：

一种自演化交通路网拓扑建模方法，包括：

步骤一、建立交通路网模型，所述交通路网模型以节点的度和邻接矩阵表示；

步骤二、计算交通路网模型中的预测交通流量；

步骤三、建立自演化交通路网模型，所述自演化交通路网模型的节点的度和邻接矩阵根据预测交通流量进行更新。

进一步，所述节点的度为节点的出度和节点的入度之和；所述节点的出度表示流出节点的交通流量的和；所述节点的入度表示流入节点的交通流量的和。

进一步，所述邻接矩阵为基于节点的流入交通流量和节点的各邻接节点的流入交通流量进行表示。

进一步，步骤二所述计算交通路网模型中的预测交通流量的方法为：

(1)将历史交通流量以时间序列进行表示；

(2)利用阈值法将交通流量归属到不同的交通流状态；

(3)通过统计交通流状态在不同时间段出现的次数及其经过采样时间间隔转移到另一交通流状态的次数，计算一步转移概率和一步转移矩阵；

(4)根据一步转移概率和一步转移矩阵计算经过采样时间间隔的预测交通流量。

进一步，所述将历史交通流量以时间序列进行表示为：X(t),t∈{T_s,2T_s,…,nT_s}，其中，T_s为采样间隔时间，X(t)代表时间为t时的交通流量。

进一步，所述利用阈值法将交通流量归属到不同的交通流状态的方法为：提取时间序列中历史交通流量的最大值和最小值，选取合适的交通流量间隔将交通流量划分为k个交通流状态，并记录交通流状态对应的交通流量阈值ω_k，则交通流状态集合表示为：S＝{s₁,s₂,…,s_k}。

进一步，所述通过统计交通流状态在不同时间段出现的次数及其经过采样时间间隔T_s转移到另一交通流状态的次数，计算一步转移概率和一步转移矩阵的方法为：