[发明专利]一种基于物联网的拥堵车辆综合调度方法

摘要

本发明公开了一种基于物联网的拥堵车辆综合调度方法，包括：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}；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、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ok为1时，此时，待监测路段处于ok对应的拥堵等级。

主权项

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。