[发明专利]基于物联网和人工智能的交通拥堵预测与优化方法

说明书

本发明涉及一种基于物联网和人工智能的交通拥堵预测与优化方法，其包括：获取城市区域的拥堵分析数据，并将拥堵分析数据输入交通拥堵预测模型以判断城市区域是否拥堵；将拥堵的城市区域作为第一城市区域，然后根据第一城市区域内各第一车辆终端发送的车辆疏导数据和第一城市区域的拥堵分析数据为第一城市区域内的每个车辆初始化一条初始车辆疏导路径。根据拥堵分析数据和车辆疏导数据获取第一参考系数和第二参考系数；根据所述第一参考系数、第二参考系数、第一调整系数和第二调整系数和第一路径优化函数建立第二路径优化函数。根据第二路径优化函数对每个车辆的初始车辆疏导路径进行优化以得到每个车辆的最优车辆疏导路径。

技术领域

本发明涉及交通分析管理和人工智能领域，尤其涉及一种基于物联网和人工智能的交通拥堵预测与优化方法。

背景技术

物联网是在计算机互联网的基础上，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。交通是城市经济活动的命脉，对城市经济发展、人民生活水平的提高起着十分重要的作用。随着社会经济的不断发展，汽车已成为人们出行不可缺少的交通工具，但随着汽车的拥有量不断增加，城市交通拥堵现象日益严重，给人们的出行带来了很大的影响。道路的扩建速度远远满足不了机动车的正常行驶需要，造成机动车拥堵成为了新常态，特别是在突发事件时，城市交通和突发事件应对策略显得非常薄弱。

我国大中型城市的突发事件、重大灾难事故、日常交通事件等都急需一套有效地应急系统进行管理。当前传统的城市交通应急系统，其结构复杂、成本高、应急能力不强，信息的交换与通信能力有限，不能对突发事件制定出合理而快捷地应急措施，不能很好地保证交通的畅通性，更没同时考虑兼顾交通信号灯、工作人员和驾驶员之间的统一协调。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网和人工智能的交通拥堵预测与优化方法，其包括：

周期性地获取城市区域的城市区域图像和车辆出入数据，并对所述城市区域图像和车辆出入数据进行数据分析得到城市区域的车辆分布数据；

从数据库获取城市区域的道路分布数据，并对所述道路分布数据和车辆分布数据进行数据融合生成城市区域的拥堵分析数据；

将所述拥堵分析数据输入交通拥堵预测模型的第二子模型以输出第二高维特征向量，并将随机生成的高斯白噪声输入交通拥堵预测模型的第一子模型以输出与第二高维特征向量的维度相同的第一高维特征向量，然后交通拥堵预测模型的第二子模型根据第一高维特征向量和第二高维特征向量判断城市区域是否拥堵；

将拥堵的城市区域作为第一城市区域，并根据第一城市区域内各第一车辆终端发送的车辆疏导数据和第一城市区域的拥堵分析数据为第一城市区域内的每个车辆初始化一条初始车辆疏导路径；

根据第一城市区域的拥堵分析数据和第一城市区域内各第一车辆终端发送的车辆疏导数据计算第一城市区域内每条道路的拥堵值和第一城市区域内每条初始车辆疏导路径的路径长度，并分别将第一城市区域内每条道路的拥堵值和第一城市区域内每条初始车辆疏导路径的路径长度进行归一化处理得到第一参考系数和第二参考系数；

从数据库获取第一调整系数、第二调整系数和第一路径优化函数，并根据第一参考系数、第二参考系数、第一调整系数和第二调整系数和第一路径优化函数建立第二路径优化函数，然后根据所述第二路径优化函数对第一城市区域内每个车辆的初始车辆疏导路径进行优化更新以得到第一城市区域内每个车辆的第一车辆疏导路径；

根据第一城市区域内每个车辆对应的第一车辆疏导路径和第一城市区域内每条道路的拥堵值得到第一城市区域的交通疏导时间，并判断所述交通疏导时间是否小于预设交通疏导时间；在所述交通疏导时间不小于预设交通疏导时间时，对第一车辆疏导路径进行优化更新并重复该步骤；

在所述交通疏导时间小于预设交通疏导时间时，将相应的第一车辆疏导路径作为最优车辆疏导路径并将其发送到相应的车辆终端。