[发明专利]基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法

摘要

本发明涉及基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法。该系统包括平行仿真评价模块，交通需求模块，路网描述模块，交通演化模块，方案描述模块，路网分析模块。该方法包括平行仿真评价步骤，交通需求步骤，路网描述步骤，交通演化步骤，方案描述步骤，路网分析步骤。本发明将宏观、中观、微观尺度有机融合在一起，能快速地给出当前交通状况的评价，为城市智能交通控制系统提供优化交通信号方案的科学依据。

主权项

一种基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统，其特征是，包括以下模块：平行仿真评价模块，用于对目标交通路网及其信号配时方案进行联动仿真评价，并给出最优信号配时方案；交通需求模块，用于调取目标交通路网的交通流量数据，并根据历史宏观OD数据、目标路段和路口的中观统计数据、以及车辆检测器的微观实测数据来生成车辆智能体；车辆智能体具有自主决策能力，具体包括路径选择、车速修改、观察红绿灯并作出反应、跟驰与变道的能力；路网描述模块，用于建立目标交通路网的地理描述数据，通过分析路网数据给出车辆智能体的路况信息数据；路网描述模块中，地理描述数据包括路网的拓扑结构、路段、路口、车道、停车场、公交站台；路网数据包括节点度、连通度、介数、最短路径；路况信息数据即自当前起的未来一段时间内交通路网的拥挤度数据；路网描述模块的运行过程为：L1.建立目标交通路网的节点属性矩阵、路网节点连接矩阵、路网节点连接属性矩阵，并根据以上矩阵的数据构建仿真城市交通路网；L2.计算并给出目标交通路网的节点度矩阵和节点度分布矩阵、介数矩阵和介数分布矩阵、各个OD对之间的路径矩阵；OD对即车流起始点和终止点对；L3.根据宏观OD数据、中观统计数据和微观实测数据计算实时的和自当前起的未来一段时间内的路网拥堵数据；路网拥堵数据包括车流密度、行程时间；L4.根据宏观OD数据、中观统计数据和微观实测数据计算给出车辆智能体的路况信息数据，并将该数据加载至仿真城市交通路网中；交通演化模块，用于模拟车辆智能体根据微观环境因素做出反应、根据宏观环境因素和中观环境因素做出运动决策，并将所有车辆智能体的行为融入交通路网中形成仿真交通场景；方案描述模块，用于实时更新仿真系统中各路口信号配时方案数据或交通诱导方案数据，并向仿真系统提供所需数据；交通诱导方案数据为交通管理部门通过交通广播或者路口可变信息板向车辆驾驶员提供的路况实时信息，包括：拥堵、限行、绿色通道、或交通事故；路网分析模块，用于分析自当前起的未来一段时间内交通路网中路网渐变级联的脆弱点、线路阻抗、以及路口拥堵系数；在宏观上分析路网中各交通要素的时间序列，在中观上统计车流量和行人数量；并按时间序列以顺序更新的方式对路网中各交通要素进行在线仿真。