[发明专利]一种实时在线交通仿真方法及系统

权利要求书

1.一种实时在线交通仿真方法，其特征在于，包括：

获取实时交通数据并进行多源数据融合处理，确定实时交通信号数据和实时交通状态数据；

将所述实时交通信号数据和所述实时交通状态数据输入交通仿真模型确定仿真结果；

当所述仿真结果不满足预设精度要求时，则进行所述交通仿真模型的校核更新，包括：根据所述交通仿真模型的参数默认值和参数实时计算值的偏差或所述参数默认值和历史累积数据的平均值的偏差来调整所述交通仿真模型的关键参数的数值，还根据所述交通仿真模型的仿真结果和所述实时交通状态数据来调整所述交通仿真模型中的OD和路径流量分配和预测模型参数的数值，并根据校核更新后的所述交通仿真模型重新进行仿真，其中，所述关键参数包括道路通行能力、自由流速度和饱和流率，所述参数默认值为所述交通仿真模型进行仿真时的所述关键参数；

当所述仿真结果满足所述预设精度要求时，输出所述仿真结果。

2.根据权利要求1所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述获取实时交通数据并进行多源数据融合处理包括：

获取前端采集设备和智能移动设备提供的所述实时交通数据；

对所述实时交通数据进行清洗和分类，并根据分类结果按预设格式存入对应的数据库，所述数据库包括实时流量数据库、实时速度数据库、实时密度数据库和实时信号数据库；

将所述实时流量数据库、所述实时速度数据库和所述实时密度数据库中的数据作为所述实时交通状态数据，将所述实时信号数据库中的数据作为所述实时交通信号数据。

3.根据权利要求1所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述根据所述交通仿真模型的参数默认值和参数实时计算值的偏差或所述参数默认值和历史累积数据的平均值的偏差来调整所述交通仿真模型的关键参数的数值包括：

获取所述交通仿真模型参数的所述历史累积数据；

当所述历史累积数据小于预设数量时，确定当前仿真周期下的所述交通仿真模型的所述参数实时计算值；

确定所述交通仿真模型的所述参数默认值和所述参数实时计算值的第一误差值；

当所述第一误差值大于第一预设阈值时，更新所述关键参数。

4.根据权利要求3所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述根据所述交通仿真模型的参数默认值和参数实时计算值的偏差或所述参数默认值和历史累积数据的平均值的偏差来调整所述交通仿真模型的关键参数的数值还包括：

当所述历史累积数据不小于所述预设数量时，确定与当前仿真时段在时间上相近的满足预设条件的所述历史累积数据；

确定所述历史累积数据的平均值，并确定所述平均值与所述参数默认值的第二误差值；

当所述第二误差值大于第二预设阈值时，更新所述关键参数。

5.根据权利要求4所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述确定与当前仿真时段在时间上相近的满足预设条件的所述历史累积数据包括：

判断与当前仿真时段在时间上最相近的预设数量的历史累积数据是否满足所述预设条件，所述预设条件包括3σ定律；

当不满足所述预设条件时，则获取其他相近的历史累积数据来补齐数据，并重新判断是否满足所述预设条件，直至所述预设数量的历史累积数据满足所述预设条件。

6.根据权利要求5所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述更新关键参数包括：

根据所述交通仿真模型的所述参数实时计算值和所述历史累积数据的所述平均值的比值来更新所述关键参数。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的实时在线交通仿真方法，其特征在于，所述获取实时交通数据并进行多源数据融合处理，确定实时交通信号数据和实时交通状态数据之前，还包括：

对齐当前的系统时间，并根据仿真过程中的时间消耗确定仿真的开始时间；

当所述系统时间还未到达所述仿真的开始时间时，则等待预设时长再重新判断，直至所述系统时间到达所述仿真的开始时间。