交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及数据仿真计算领域，尤其涉及一种交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

2.在数字孪生智慧城市建设的大趋势下，以“新基建”为契机，结合物联网、5g实时接收海量传感器数据，由此可以获得大量的数据。
3.海量数据经过数据采集、数据清洗后，可以通过某些算法集合进行推演分析，根据超前预判对数据进行仿真推演，推演过程中可以对推演的各种条件进行临机干预，得到不同的推演结果。通过分析不同的推演结果和干预机制，得出最优的现实方案。通过最优的现实方案反向控制实体世界，为实体世界提供最优解决方案，能够避免社会发展过程中的一些潜在不利因素，实现绿、高效、智能的发展理念。
4.目前，在城市交通发展过程中，如何利用算法集合对数据进行仿真推演以缓解交通拥挤，规划道路建设，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统，为城市交通发展提供参考。

技术实现要素：

5.鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本发明实施例提供一种交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质。
6.第一方面，本发明实施例提供一种交通管理方法，包括：
7.获取目标城市的交通信息和路网信息；
8.基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；
9.基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；
10.基于所述影响因素确定对应的干预机制；
11.基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；
12.基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；
13.基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
14.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
15.所述模拟交通场景至少包括模拟交通信息和模拟道路信息；
16.基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息；
17.基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。
18.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
19.基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演；
20.在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。
21.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
22.通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路；
23.记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
24.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
25.通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间；
26.记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。
27.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
28.在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
29.在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
30.在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。
31.第二方面，本发明实施例提供一种交通管理装置，包括：
32.获取模块，用于获取目标城市的交通信息和路网信息；
33.模拟模块，用于基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；
34.确定模块，用于基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；
35.所述确定模块，还用于基于所述影响因素确定对应的干预机制；
36.干预模块，用于基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；
37.所述确定模块，还用于基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；
38.管理模块，用于基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
39.第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的交通管理程序，以实现上述第一方面中所述的交通管理方法。
40.第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，包括：所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面中所述的交通管理方法。
41.本发明实施例提供的交通管理方案，通过获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目
标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理，相比于现有的城市交通领域没有利用算法集合进行仿真推演辅助城市规划的情况，由本方案，通过真实的交通数据对城市交通进行仿真推演，保证了结果的说服力，可以出影响城市交通的因素和干预机制，为城市交通发展提供参考。
附图说明
42.图1为本发明实施例提供的一种交通管理方法的流程示意图；
43.图2为本发明实施例提供的另一种交通管理方法的流程示意图；
44.图3为本发明实施例提供的一种交通管理装置的结构示意图；
45.图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
46.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。
48.图1为本发明实施例提供的一种交通管理方法的流程示意图，如图1所示，该方法具体包括：
49.s11、获取目标城市的交通信息和路网信息。
50.本发明实施例主要针对城市交通进行推演分析，研究如何缓解交通拥挤，规划道路建设，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合交通系统。
51.首先，获取目标城市的交通信息和路网信息，其中，目标城市可以是待研究的任何城市；交通信息的获取可以从相关交通部门获取，也可以从一些地图服务提供商处获取，主要包括但不限于：目标城市的车流量、人流量、交通视频、交通压力路段、交通拥挤时间等等；路网信息的获取也可以从相关道路管理部门获取，还可以从一些地图服务提供商处获取，主要包括但不限于：目标城市的全部道路图等。
52.可选的，在获取到目标城市的交通信息和路网信息后，可以对获取到的信息进行数据清洗，一致性检查：根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据进行剔除。
53.无效值和缺失值的处理：由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理，常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。
54.数据分类和数据处理：根据数据的格式和内容进行分类，然后对数据进行处理。由于原始数据的格式有很多种，无法将这些数据直接投入使用，需要转换为统一的格式，便于后面各类数据的交互。数据内容也要进行筛选，筛选出来后面仿真计算需要的信息，有一些与仿真计算无关的数据可暂时不做处理。
55.s12、基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景。
56.本发明实施例中，基于仿真算法集合进行仿真场景的设置，通过获取到的路网信息，设定所有的道路信息；基于获取到的交通信息，模拟设置不同时段的交通信息；基于仿真算法集合模拟不同时段的交通场景。
57.s13、基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素。
58.s14、基于所述影响因素确定对应的干预机制。
59.对模拟不同时段的交通场景进行分析，到造成交通异常的主要因素，例如，红绿灯的切换时间、交通拥挤重点位置、交通拥挤重点时间、交通拥挤位置的车道方向等等；针对这些影响因素设定对应的干预机制，例如，变更红绿灯切换时间、在交通拥挤重点位置增加辅助道路、在交通拥挤位置变更车道方向、分时段设置道路为单向路等。
60.s15、基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
61.基于上述为影响因素设定的对应的干预机制，动态干预造成交通异常的影响因素，再次进行仿真推演，得到不同干预机制下的交通情况。
62.s16、基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制。
63.s17、基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
64.基于上述得到的不同干预机制下的交通情况，对所有结果进行分析，得出影响交通的目标影响因素，以及有效的目标干预机制。根据仿真的结果可以得到缓解交通拥挤的解决方案，并给出最优的道路规划方案。
65.本发明实施例提供的交通管理方法，通过获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理，相比于现有的城市交通领域没有利用算法集合进行仿真推演辅助城市规划的情况，由本方法，通过真实的交通数据对城市交通进行仿真推演，保证了结果的说服力，可以出影响城市交通的因素和干预机制，为城市交通发展提供参考。
66.图2为本发明实施例提供的另一种交通管理方法的流程示意图，如图2所示，该方法具体包括：
67.s21、基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息。
68.s22、基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。
69.本发明实施例中，模拟交通场景至少包括模拟交通信息和模拟道路信息。首先，获取目标城市的交通信息和路网信息，其中，目标城市可以是待研究的任何城市；交通信息的获取可以从相关交通部门获取，也可以从一些地图服务提供商处获取，主要包括但不限于：
目标城市的车流量、人流量、交通视频、交通压力路段、交通拥挤时间等等；路网信息的获取也可以从相关道路管理部门获取，还可以从一些地图服务提供商处获取，主要包括但不限于：目标城市的全部道路图等。
70.可选的，在获取到目标城市的交通信息和路网信息后，可以对获取到的信息进行数据清洗，一致性检查：根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据进行剔除。
71.无效值和缺失值的处理：由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理，常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。
72.数据分类和数据处理：根据数据的格式和内容进行分类，然后对数据进行处理。由于原始数据的格式有很多种，无法将这些数据直接投入使用，需要转换为统一的格式，便于后面各类数据的交互。数据内容也要进行筛选，筛选出来后面仿真计算需要的信息，有一些与仿真计算无关的数据可暂时不做处理。
73.进一步的，基于仿真算法集合进行模拟交通场景的设置，通过获取到的路网信息，设定所有的道路信息；基于获取到的交通信息，模拟设置不同时段的交通信息；基于仿真算法集合模拟不同时段的交通场景。
74.s23、基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演。
75.s24、在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。
76.基于上述模拟不同时段的交通场景进行仿真推演，在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，交通异常表现为交通拥挤；交通异常时的影响因素包括但不限于：红绿灯的切换时间、交通拥挤重点位置、交通拥挤重点时间、交通拥挤位置的车道方向等。
77.进一步的，针对上述影响因素设定对应的干预机制，例如，变更红绿灯切换时间、在交通拥挤重点位置增加辅助道路、在交通拥挤位置变更车道方向、分时段设置道路为单向路等。
78.s25、通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路。
79.s26、记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
80.本发明实施例中，在影响因素为交通拥挤位置时，通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路，记录对交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
81.s27、通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间。
82.s28、记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。
83.本发明实施例中，在影响因素为红绿灯切换时间时，通过仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间，记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。例如，原本红绿灯切换时间间隔为60秒，变更为90秒后的交通情况。
84.s29、在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，
对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
85.根据具体的仿真推演结果(对应干预机制下的交通情况)再次设定干预机制，循环测试干预机制对最终结果的影响。
86.可选的，在对影响因素进行干预时，还可以记录干预过程中再次出现交通异常的影响因素，对这些影响因素再次进行设定干预机制，并进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
87.s210、在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。
88.在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素，由此，可以得到缓解交通拥挤的解决方案，并给出最优的道路规划方案，辅助完成目标城市的交通管理，为城市交通发展提供参考。
89.本发明实施例提供的交通管理方法，通过获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理，由本方法，基于真实的交通数据对城市交通进行仿真推演，保证了结果的说服力；不受真实环境的影响，基于仿真算法集合实现对虚拟环境的实时控制；动态调整干预机制，实时查看影响结果；可以出影响城市交通的因素和干预机制，为城市交通发展提供参考。
90.图3为本发明实施例提供的一种交通管理装置的结构示意图，具体包括：
91.获取模块301，用于获取目标城市的交通信息和路网信息；
92.模拟模块302，用于基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；
93.确定模块303，用于基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；
94.所述确定模块303，还用于基于所述影响因素确定对应的干预机制；
95.干预模块304，用于基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；
96.所述确定模块303，还用于基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；
97.管理模块305，用于基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
98.在一个可能的实施方式中，所述模拟模块302，具体用于基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息；基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。
99.在一个可能的实施方式中，所述确定模块303，具体用于基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演；在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。
100.在一个可能的实施方式中，所述确定模块303，还用于在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。
101.在一个可能的实施方式中，所述干预模块304，具体用于通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路；记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
102.在一个可能的实施方式中，所述干预模块304，还用于通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间；记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。
103.在一个可能的实施方式中，所述干预模块304，还用于在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
104.本实施例提供的交通管理装置可以是如图3中所示的交通管理装置，可执行如图1-2中交通管理方法的所有步骤，进而实现图1-2所示交通管理方法的技术效果，具体请参照图1-2相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
105.图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，图4所示的计算机设备400包括：至少一个处理器401、存储器402、至少一个网络接口404和其他用户接口403。计算机设备400中的各个组件通过总线系统405耦合在一起。可理解，总线系统405用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统405除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线系统405。
106.其中，用户接口403可以包括显示器、键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。
107.可以理解，本发明实施例中的存储器402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本文描述的存储器402旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
108.在一些实施方式中，存储器402存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统4021和应用程序4022。
109.其中，操作系统4021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序4022，包含各种应用程序，例如媒体
播放器(media player)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序4022中。
110.在本发明实施例中，通过调用存储器402存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序4022中存储的程序或指令，处理器401用于执行各方法实施例所提供的方法步骤，例如包括：
111.获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
112.在一个可能的实施方式中，所述模拟交通场景至少包括模拟交通信息和模拟道路信息；基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息；
113.基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。
114.在一个可能的实施方式中，基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演；在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。
115.在一个可能的实施方式中，通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路；记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
116.在一个可能的实施方式中，通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间；记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。
117.在一个可能的实施方式中，在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
118.在一个可能的实施方式中，在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。
119.上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。处理器401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器401可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
120.可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、数字信号处理设备(dspdevice，dspd)、可编程逻辑设备(programmable logic device，pld)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本技术所述功能的其它电子单元或其组合中。
121.对于软件实现，可通过执行本文所述功能的单元来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
122.本实施例提供的计算机设备可以是如图4中所示的计算机设备，可执行如图1-2中交通管理方法的所有步骤，进而实现图1-2所示交通管理方法的技术效果，具体请参照图1-2相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
123.本发明实施例还提供了一种存储介质(计算机可读存储介质)。这里的存储介质存储有一个或者多个程序。其中，存储介质可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。
124.当存储介质中一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述在计算机设备侧执行的交通管理方法。
125.所述处理器用于执行存储器中存储的交通管理程序，以实现以下在计算机设备侧执行的交通管理方法的步骤：
126.获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。
127.在一个可能的实施方式中，所述模拟交通场景至少包括模拟交通信息和模拟道路信息；基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息；
128.基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。
129.在一个可能的实施方式中，基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演；在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。
130.在一个可能的实施方式中，通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路；记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。
131.在一个可能的实施方式中，通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间；记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。
132.在一个可能的实施方式中，在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。
133.在一个可能的实施方式中，在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情
况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。
134.专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
135.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
136.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种交通管理方法，其特征在于，包括：获取目标城市的交通信息和路网信息；基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于所述影响因素确定对应的干预机制；基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模拟交通场景至少包括模拟交通信息和模拟道路信息；所述基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景，包括：基于所述交通信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通信息；基于所述路网信息，通过所述仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟道路信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素，包括：基于所述模拟交通场景进行交通仿真推演；在交通仿真推演过程中记录交通异常时的影响因素，其中，所述影响因素至少包括交通拥挤位置、红绿灯切换时间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述影响因素为交通拥挤位置时，所述对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况，包括：通过所述仿真算法集合在所述交通拥挤位置设置辅助道路或分时段设置交通拥挤位置所在的道路为单向路；记录对所述交通拥挤位置或交通拥挤位置所在的道路进行动态干预时，对应干预机制下的交通情况。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述影响因素为红绿灯切换时间时，所述对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况，包括：通过所述仿真算法集合动态变更红绿灯切换时间；记录对红绿灯切换时间进行动态变更时，对应干预机制下的交通情况。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在不同干预机制下循环进行交通仿真推演，并记录交通异常时的影响因素，对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制，包括：在不同干预机制下的交通情况恢复正常时，将交通情况恢复正常时的干预机制作为目标干预机制，以及将交通情况恢复正常时的干预机制下的影响因素作为目标影响因素。8.一种交通管理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标城市的交通信息和路网信息；
模拟模块，用于基于所述交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；确定模块，用于基于所述模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；所述确定模块，还用于基于所述影响因素确定对应的干预机制；干预模块，用于基于所述干预机制对所述影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；所述确定模块，还用于基于所述交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决所述目标影响因素对应的目标干预机制；管理模块，用于基于所述目标干预机制对所述目标城市的交通进行管理。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的交通管理程序，以实现权利要求1～7中任一项所述的交通管理方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1～7中任一项所述的交通管理方法。

技术总结

本发明实施例涉及一种交通管理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取目标城市的交通信息和路网信息；基于交通信息和路网信息以及仿真算法集合模拟设置不同时段的模拟交通场景；基于模拟交通场景确定造成交通异常的影响因素；基于影响因素确定对应的干预机制；基于干预机制对影响因素进行动态干预，得到不同干预机制下的交通情况；基于交通情况确定造成交通异常的目标影响因素以及解决目标影响因素对应的目标干预机制；基于目标干预机制对目标城市的交通进行管理，由此方法，通过真实的交通数据对城市交通进行仿真推演，保证了结果的说服力，可以出影响城市交通的因素和干预机制，为城市交通发展提供参考。为城市交通发展提供参考。为城市交通发展提供参考。