[发明专利]一种基于物联网的拥堵车辆综合调度方法

权利要求书

1.一种基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、按照采样周期，采集待监测路段的车道数N、车道长度L、车数量M、平均车速平均车间距并计算交通拥堵指数κ；

步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆}；其中，x₁为车道数系数，x₂为车道长度系数，x₃为车数量系数，x₄为平均车速系数，x₅为平均车间距系数，x₆为交通拥堵指数系数；

步骤三、所述输入层向量映射到隐层，隐层的神经元为m个；

步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o₁,o₂,o₃,o₄}；其中，o₁为设定的1级拥堵等级，o₂为设定的2级拥堵等级，o₃为设定的3级拥堵等级，o₄为设定的4级拥堵等级，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2,3,4}，i为设定的第i个拥堵等级，i＝{1,2,3,4}，当o_k为1时，此时，待监测路段处于o_k对应的拥堵等级；

步骤5、服务模块根据输出的拥堵等级判断，所述1级拥堵等级为正常状态，对待监测路段无需做出保护措施，所述2级拥堵等级为缓行状态，对待监测路段需要做出监视预警和红绿灯时间调节，所述3级拥堵等级为拥堵状态，对待监测路段需要作出红绿灯调整措施，所述4级拥堵等级为严重拥堵等级，对待监测路段需要做出人为限流、分流措施。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，在所述步骤一中交通拥堵指数κ的计算方法如下：

其中，γ为拥堵校正系数。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，

当输出层神经元向量o＝o₂时，控制待监测路段的最近出口处的绿灯时长占比最近路口处的一个周期红绿灯时间的比例λ₁满足：

其中，δ₁为第一校正系数，s为待监测路段前端距离最近出口处的距离。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，

当输出层神经元向量o＝o₃时，控制待监测路段的最近出口处的绿灯时长占比最近路口处的一个周期红绿灯时间的比例λ₂满足：

其中，δ₂为第二校正系数。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，当输出层神经元向量o＝o₄时，控制待监测路段的最近出口处的车流量Q满足：

Q₀为待监测路段的标注车流量。

6.根据权利要求1所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，

所述隐层节点个数m满足：其中a为输入层节点个数，p为输出层节点个数。

7.根据权利要求6所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，在所述步骤二中，将车道数N、车道长度L、车数量M、平均车速平均车间距并计算交通拥堵指数κ进行规格化的公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数N、L、M、κ，j＝1,2,3,4,5,6；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。

8.根据权利要求7所述的基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，其特征在于，

所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数f_j(x)＝1/(1+e^-x)。