一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法

1.本发明公开了一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，属于智能交通技术领域。

背景技术：

2.在城市交通系统中，由于交通出行的分散性和潮汐性、交通需求分布的不均匀性、供需资源的不匹配性等内外部因素，城市路网中不同的交叉口往往具有不同的重要性。若随机面向部分非关键节点采用交通管控优化措施，无法在网络层面实现交通运行效果有效改善；若面向路网某些关键节点进行针对性地交通管控优化，如交通需求管理、增设车道、增加通行权等，通常可以提升网络全局交通流的运行效率。与此同时，关键节点的识别为拥堵溯源、瓶颈路段挖掘等研究提供理论支撑。因此，作为影响城市交通运行效率的重要因素之一，城市路网关键节点的识别具有重要的理论价值和现实意义。
3.当前，随着大数据、移动互联等新一代信息技术的发展，交通信息的采集方式也在发生日新月异的变化。交叉口车辆检测可以提供该交叉口通行车辆的车牌号、检测时间、通行车道等信息，为路网关键节点的识别提供了数据基础。
4.目前路网关键节点的识别方法主要基于复杂网络理论，将城市路网抽象为节点和边的集合，并通过网络静态拓扑结构，实现路网关键点边的识别。同时，部分研究基于网络渗流理论，通过网络性能相变过程识别路网关键节点。此外，少量研究基于网络可靠性评价指标，将对交通网络可靠性影响最大的节点定义为关键节点。但是，上述方法均缺乏考虑网络交通流的运行特性，网络静态拓扑结构并非影响节点关键性的唯一因素，路网关键节点的识别应结合交叉口多维运行特性，如动态交通流特性、信号控制特性等进行综合考量。
5.因此，本方法综合考虑交叉口多维度的运行特性，包括：静态拓扑特性、动态交通流特性、信号控制特性、供需水平时变特性等，通过客观加权评价方法建立节点关键性的量化评价模型，从而实现路网关键节点的识别。

技术实现要素：

6.1.发明目的
7.本发明面向城市道路网络，基于交叉口检测数据解析不同维度的运行特性，结合客观加权评价方法，建立节点关键性的量化评价模型，提出一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，实现城市道路网络中关键节点的识别。
8.2.本发明所采用的技术方案
9.本发明提出的考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，可以通过以下步骤实现：
10.(1)解析交叉口静态拓扑特性。将城市路网抽象为复杂网络，计算不同交叉口在静态拓扑结构方面的特性。
11.(2)解析交叉口动态交通流特性。基于交叉口检测数据，计算不同交叉口在交通流
参数方面的特性。
12.(3)解析交叉口信号控制特性。基于交叉口信号控制方案，计算不同交叉口在信号控制参数方面的特性。
13.(4)解析交叉口供需水平时变特性。将研究时段切割，计算不同交叉口供需水平随时间的波动特性。
14.(5)客观加权评价。基于客观评价方法进行参数加权，综合分析交叉口不同运行特性在网络层面对节点关键性的影响。
15.(6)建立节点关键性量化评价模型。基于量化评价模型，实现路网关键节点识别。
16.(7)关键节点地图匹配。通过关键节点id实现地图匹配，分析关键节点的空间分布特征。
17.所述步骤(1)具体为：将城市路网抽象为复杂网络g＝(v,e)，计算节点度与节点介数中心性表征节点的静态拓扑特性。节点度反映了该节点的局部影响能力，节点介数中心性反映了节点在静态网络结构中的全局关联能力。交叉口i的节点度d(i)和节点介数值b(i)的计算方式为
[0018][0019][0020]
其中，γi表示交叉口i的邻接交叉口集合，ρ
ij
＝1表示交叉口i与其邻接交叉口j相连接，否则，ρ
ij
＝0，n
uw
表示连接任意两个不相邻交叉口u和w的最短路径数量，n
uw
(j)表示交叉口u和交叉口w之间的最短路径中经过交叉口i的最短路径数量。
[0021]
所述步骤(2)具体为：基于交叉口检测数据，计算交叉口交通量和交叉口平均车速表征节点的动态交通流特性。交叉口交通量反映了交通出行主体对于节点的交通需求，交叉口平均车速反映了节点的车流通行时间。交叉口i的交通量n(i)和平均车速v(i)的计算方式为
[0022]
n(i)＝∑en(e)
ꢀꢀ
(3)
[0023][0024]
其中，n(e)表示进口道e的交通量，θ表示交叉口i的进口道与出口道数量之和，v(a)表示交叉口i各进口道、出口道的车辆平均车速。
[0025]
所述步骤(3)具体为：基于交叉口信号控制方案，计算交叉口饱和度表征节点的信号控制特性。饱和度是交叉口信号控制的重要参数，反映了节点的交通供需情况。交叉口i的饱和度α(i)的计算方式为
[0026][0027]
其中，q表示交叉口i的关键车道流量，λ表示此车道所对应的绿信比，s表示此车道所对应的饱和流率。
[0028]
所述步骤(4)具体为：将研究时段切割，计算不同时段间的交叉口饱和度标准差表征节点供需水平时变特性。交叉口饱和度标准差反映了节点随时间变化的交通供需波动，其计算方式为
[0029]
[0030]
其中，n表示样本总数，x
t
表示交叉口i的饱和度序列，μ表示饱和度样本均值。
[0031]
所述步骤(5)具体为：基于客观评价方法——critic方法，分析交叉口不同运行特性间的变异性和相关性，其中，变异性以标准差的形式表征，相关性以相关系数的形式表征。最终，获取交叉口不同运行特性所呈现的客观信息量，并依此进行参数加权，综合分析不同运行特性对节点关键性的影响。此步骤中，信息量cn及客观权重ωn的计算方式为
[0032][0033][0034]
其中，sn为运行特性n的标准差。r
mn
表示运行特性m和n之间的相关系数。当信息量cn越大，运行特性n在整个评价指标体系中的作用越大，其权重就越高。
[0035]
所述步骤(6)具体为：建立节点关键性量化评价模型为
[0036]ki
＝∑ωn·fi
ꢀꢀ
(9)
[0037]
其中，fi为交叉口不同运行特性，包括d(i)，b(i)，n(i)，v(i)，α(i)，σ(i)，并基于此量化评价模型，实现路网关键节点识别。
[0038]
所述步骤(7)具体为：基于上述量化评价模型识别关键节点，并通过关键节点id实现地图匹配，分析关键节点的空间分布特征。
[0039]
3.本发明所产生的技术效果
[0040]
本发明基于交叉口检测数据解析不同维度的运行特性，结合客观加权评价方法，建立节点关键性的量化评价模型，提出一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，实现城市道路网络中关键节点的识别。本发明具有以下优点：
[0041]
(1)本发明综合分析了交叉口在不同维度的运行特性，并将不同特性融合至节点关键性量化评价模型中，具有识别精度高、效率快、可应用和可推广性强等优点；
[0042]
(2)本发明为面向城市路网关键节点的信号控制优化提供了理论依据；
[0043]
(3)本发明为交通拥堵溯源开拓了研究思路。
4.附图说明
[0044]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0045]
图1为本发明的方法流程图。
[0046]
图2为验证数据覆盖范围空间分布示意图。
[0047]
图3为各交叉口节点度分布示意图。
[0048]
图4为各交叉口节点介数值分布示意图。
[0049]
图5为各交叉口交通量分布示意图。
[0050]
图6为各交叉口平均车速分布示意图。
[0051]
图7为各交叉口饱和度分布示意图。
[0052]
图8为各交叉口饱和度标准差分布示意图。
[0053]
图9为交叉口不同运行特性客观权重。
[0054]
图10为前10位关键节点id。
[0055]
图11为关键节点空间分布示意图。
5.具体实施方式
[0056]
下面结合附图和实施实例对本发明进行详细说明，使得本领域技术人员参照说明书能够据以实施：
[0057]
本发明提出的考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法可以通过以下步骤来实现：
[0058]
(1)解析交叉口静态拓扑特性。将城市路网抽象为复杂网络，计算不同交叉口在静态拓扑结构方面的特性。
[0059]
(2)解析交叉口动态交通流特性。基于交叉口检测数据，计算不同交叉口在交通流参数方面的特性。
[0060]
(3)解析交叉口信号控制特性。基于交叉口信号控制方案，计算不同交叉口在信号控制参数方面的特性。
[0061]
(4)解析交叉口供需水平时变特性。将研究时段切割，计算不同交叉口供需水平随时间的波动特性。
[0062]
(5)客观加权评价。基于客观评价方法进行参数加权，综合分析交叉口不同运行特性在网络层面对节点关键性的影响。
[0063]
(6)建立节点关键性量化评价模型。基于量化评价模型，实现路网关键节点识别。
[0064]
(7)关键节点地图匹配。通过关键节点id实现地图匹配，分析关键节点的空间分布特征。
[0065]
本实施例选用河北省保定市中心城区的交叉口检测数据集作为验证数据，覆盖120余个交叉口和200余条路段，具体空间分布如图2所示。其中，研究路段涵盖多种道路等级，包括：主干路、次干路、支路等。不同道路具有不同车道数，以双向四车道和双向六车道最为普遍。部分交叉口存在展宽现象。
[0066]
第(1)步：解析交叉口静态拓扑特性。
[0067]
通过式(1)和式(2)，获取研究路网中各交叉口节点度和节点介数值的分布，分别如图3、图4所示。
[0068]
第(2)步：解析交叉口动态交通流特性。
[0069]
通过式(3)和式(4)，获取研究路网中各交叉口交通量和平均车速的分布，分别如图5、图 6所示。
[0070]
第(3)步：解析交叉口信号控制特性。
[0071]
通过式(5)，获取研究路网中各交叉口饱和度的分布，如图7所示。
[0072]
第(4)步：解析交叉口供需水平时变特性。
[0073]
通过式(6)，获取研究路网中各交叉口饱和度标准差的分布，如图8所示。
[0074]
第(5)步：客观加权评价。
[0075]
基于客观评价法——critic法，即式(7)和式(8)，依据不同运行特性对节点关键性影响水平的不同，为研究路网中交叉口不同运行特性赋以不同权重。经计算得到的交叉口不同运行特性客观权重如图9所示。
[0076]
第(6)步：建立节点关键性量化评价模型。
[0077]
经计算，在此研究路网中，所建立的节点关键性量化评价模型为
[0078]ki
＝0.13d(i)+0.15b(i)+0.18n(i)+0.16v(i)+0.23α(i)+0.16σ(i)
ꢀꢀ
(10)
[0079]
第(7)步：关键节点地图匹配。
[0080]
依据第(6)步中的节点关键性量化评价模型，获取研究路网中各节点的关键性排序，其中前10位关键节点id如图10所示，其空间分布如图11所示。
[0081]
上述实例为本发明较佳的实施方式，但是本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：解析交叉口静态拓扑特性。将城市路网抽象为复杂网络，计算不同交叉口在静态拓扑结构方面的特性。步骤二：解析交叉口动态交通流特性。基于交叉口检测数据，计算不同交叉口在交通流参数方面的特性。步骤三：解析交叉口信号控制特性。基于交叉口信号控制方案，计算不同交叉口在信号控制参数方面的特性。步骤四：解析交叉口供需水平时变特性。将研究时段切割，计算不同交叉口供需水平随时间的特性。步骤五：客观加权评价。基于客观评价方法进行参数加权，综合分析交叉口不同运行特性在网络层面对节点关键性的影响。步骤六：建立节点关键性量化评价模型。基于量化评价模型，实现路网关键节点识别。步骤七：关键节点地图匹配。通过关键节点id实现地图匹配，分析关键节点的空间分布特征。2.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤一将城市路网抽象为复杂网络g＝(v,e)，通过节点度与节点介数中心性表征交叉口的静态拓扑特性。3.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤二基于交叉口检测数据，通过交叉口交通量和交叉口平均车速表征交叉口的动态交通流特性。4.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤三基于交叉口信号控制方案，通过交叉口饱和度表征交叉口的信号控制特性。5.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤四将研究时段切割，通过不同时段间的交叉口饱和度标准差表征供需水平时变特性。6.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤五基于客观评价方法——critic方法，获取交叉口不同运行特性所呈现的客观信息量，并依此进行参数加权。7.根据权利1要求的一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，其特征在于：所述的步骤六基于交叉口不同运行特性的客观权重，建立节点关键性量化评价模型，并以此实现路网关键节点的识别。

技术总结

本发明公开了一种考虑交叉口运行特性的路网关键节点识别方法，旨在综合分析不同维度的交叉口运行特性，突破现有关键节点识别方法的局限，提供一种精度高、效率快、可应用和可推广性强的路网关键节点识别方法。本方法面向城市道路网络，基于交叉口检测数据解析多维运行特性，结合客观加权评价方法，建立节点关键性的量化评价模型，实现城市道路网络中关键节点的识别。技术方案为：1)解析交叉口静态拓扑特性；2)解析交叉口动态交通流特性；3)解析交叉口信号控制特性；4)解析交叉口供需水平时变特性；5)客观加权评价；6)建立节点关键性量化评价模型；7)关键节点地图匹配。7)关键节点地图匹配。7)关键节点地图匹配。