[發明專利]一種獲取城市大型活動的道路限速值的方法

有效

• 申請號: 201610225806.X
• 申請日: 2016-04-12
• 公開（公告）號: CN105702019B
• 公開（公告）日: 2018-01-02
• 發明（設計）人: 陸建;毛悍琪;楊斌;蘇子毅;趙顗
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00;G08G1/01
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙)32249
• 代理人: 徐激波

技術領域

本發明涉及交通管理與控制技術領域，特別是涉及一種獲取城市大型活動的道路限速值的方法。

背景技術

近年來，我國舉辦了多次城市大型活動，城市大型活動在短時間內會引起城市局部區域交通流量的急劇增加，激化交通供需矛盾，形成交通擁堵，對城市正常交通產生很大沖擊。由于其造成的交通影響是短時間的，因此一般情況下，城市大型活動帶來的交通影響一般不利用增加道路容量的方法來解決。系統、科學、合理地制定和實施城市大型活動交通組織管理方案是緩解城市大型活動期間供需矛盾、保證城市大型活動順利舉行的關鍵。而如何系統、科學、合理的制定和實施城市大型活動交通組織管理方案也是本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提供一種獲取城市大型活動的道路限速值的方法，以避免城市舉行大型活動時交通擁堵的問題，并且無需增加道路的容量。

本發明采用的技術方案為：一種獲取城市大型活動的道路限速值的方法，包括以下步驟：

獲取道路基礎數據：所述道路基礎數據包括道路摩阻系數φ、道路縱坡度i_v、實時車流量Q、大型車占總車流量的比例η、能見度L_v、降雨量L、正常路段大型活動車隊行駛時間平均速度道路瓶頸段大型活動車隊時間平均速度u、大型活動車隊與車隊之間距離L_s1、前一車隊速度V_前和后一車隊速度V_后；

根據經驗公式確定道路經驗限速值V_經驗；

根據模糊神經網絡確定道路模糊限速值V_模糊；

根據所述道路經驗限速值V_經驗和所述道路模糊限速值V_模糊確定最佳限速值V _最佳；；計算公式為

可選的，所述根據經驗公式確定所述道路經驗限速值V_經驗，具體包括以下步驟：

確定設計速度V₀；

根據實時車流量Q和設計速度V₀確定交通量修正系數f₁，

根據大型車占總車流量的比例η和設計速度V₀確定大型車比例修正系數f₂，

根據能見度L_v和設計速度V₀確定能見度修正系數f₃，

確定修訂系數f，修正系數f＝min(f₁，f₂，f₃)；

根據修訂系數f，確定道路經驗限速值V_經驗＝V₀×f。

可選的，所述根據模糊神經網絡確定所述道路模糊限速值V_模糊的方法，包括以下步驟：

根據模糊邏輯模型確定環境修正因子w，所述環境修正因子w包括實時車流量修正因子w₁，大型車比例修正因子w₂，能見度修正因子w₃和降雨量修正因子w₄；

建立模糊神經網絡模型，所述模糊神經網絡模型包括輸入層、隸屬函數層、結果層和模糊化輸出層；

經模糊神經網絡模型訓練、學習后獲得道路模糊限速值V_模糊。

可選的，所述模糊神經網絡模型的模糊推理方法為：R_k：if(w₁ is Q_i)and(w₂ is η_j)and(w₃ is L_vk)and(w₄ is L_l)then(R is R_n)，其中，i＝1，2，3，4； j＝1，2，3，4；k＝1，2，3，4；l＝1，2，3，4；n＝1，2，…，256；R表示模糊方法， R_n表示第n個模糊方法。

可選的，所述模糊神經網絡模型的輸入層為所述環境修正因子w。

可選的，所述輸入層的輸入維數為3，所述模糊化輸出層的神經元的個數為1。

可選的，所述的獲取城市大型活動的道路限速值的方法還包括以下步驟：

設定大型活動車隊的期望車速V_期望；