[发明专利]基于GPS数据的恶劣天气下脆弱路段识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于GPS数据的恶劣天气下脆弱路段识别方法，其特征在于，所述识别方法包括如下步骤：

根据历史气象数据确定城市网络中每个路段的历史气象信息，根据历史的GPS数据确定每个路段的历史拥堵信息，建立历史数据集；

将历史数据集中的恶劣天气的数据组成路段风险因子计算子集；

利用所述路段风险因子计算子集计算每个路段的路段风险因子；

将所述历史数据集中最大通行流量值大于通行量阈值的数据组成路段影响因子计算子集；所述最大通行流量值为路段中在历史的所有的时间段的GPS定位点数的最大值；

利用所述路段影响因子计算子集计算每个路段的路段影响因子；

将每个路段的路段风险因子与路段影响因子的乘积作为每个路段的脆弱性指标，进行脆弱路段识别；

所述利用所述路段风险因子计算子集计算每个路段的路段风险因子，具体包括：

根据所述路段风险因子计算子集，利用公式计算每个路段的路段拥堵比例；其中，为路段s_i的路段拥堵比例，为路段s_i在全部时段N₁内拥堵的频次；

根据所述路段风险因子计算子集，利用公式计算每个路段的路段无车辆驶入比例；其中，为路段s_i的路段无车辆驶入比例，为路段s_i在全部时段N₁内GPS定位点数量为0的频次；

根据每个路段的路段拥堵比例和路段无车辆驶入比例，利用公式计算每个路段的路段风险因子；其中，为路段s_i的路段风险因子。

2.根据权利要求1所述的基于GPS数据的恶劣天气下脆弱路段识别方法，其特征在于，所述根据历史的GPS数据确定每个路段的历史拥堵信息，具体包括：

根据历史的GPS数据，计算每个路段在每个时间段的GPS定位点的数量，作为每个路段的历史拥堵信息。

3.根据权利要求2所述的基于GPS数据的恶劣天气下脆弱路段识别方法，其特征在于，根据历史的GPS数据，计算每个路段在每个时间段的GPS定位点的数量，具体包括：

根据历史的GPS数据，确定与所述GPS数据的GPS定位点距离小于预设距离阈值的所有路段，并按照距离从小到大的顺序进行排序，获得备选路段序列；

从所述备选路段序列中选取交通流方向与所述GPS数据的GPS定位点的移动方向相同的路段，作为所述GPS数据的GPS定位点所属的路段；

将所述GPS数据的GPS定位点所属的路段的GPS数据的时间点所属的时间段的GPS定位点的数量增加1，选取下一个历史的GPS数据，返回步骤“根据历史的GPS数据，确定与所述GPS数据的GPS定位点距离小于预设距离阈值的所有路段，并按照距离从小到大的顺序进行排序，获得备选路段序列”，直到选取完所有的历史的GPS数据，获得每个路段在每个时间段的GPS定位点的数量。

4.根据权利要求1所述的基于GPS数据的恶劣天气下脆弱路段识别方法，其特征在于，所述利用所述路段影响因子计算子集计算每个路段的路段影响因子，具体包括：

利用所述路段影响因子计算子集，利用公式计算路段s_i的自身交通压力权重其中，为路段s_i的最大通行流量值，是全部路段s_l中最大交通流量值；

选取以路段s_i为中心的预设范围内的全部路段，组成邻接路段集合；

根据邻接路段集合中每个路段的最大通行流量值，利用公式计算路段s_i的最大通行流量值在邻接路段集合中的比例；其中，为路段s_i的最大通行流量值在邻接路段集合中的比例，和分别表示邻接路段集合中路段s₁、路段s₂和路段s_m的最大通行流量值，m表示邻接路段集合中路段的数量；

根据路段s_i的自身交通压力权重和路段s_i的最大通行流量值在邻接路段集合中的比例，利用公式计算路段s_i的路段影响因子；其中，I^si表示路段s_i的路段影响因子。