[發明專利]一種基于韋布爾分布的城市快速路路段通行能力可靠性分布分析方法

有效

• 申請號: 201811578450.3
• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN109584563B
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 趙磊娜;王延鵬;俞艇;李淑慶;劉祺
• 申請（專利權）人: 重慶交通大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 重慶蘊博君晟知識產權代理事務所(普通合伙) 50223
• 代理人: 王玉芝

本發明提供一種能夠解釋多個瓶頸下的快速路路段的隨機通行能力的基于韋布爾分布的城市快速路路段通行能力可靠性分布分析方法包括以下步驟，對待分析路段設定多個檢測點；獲取每個檢測點的環境信息；依據環境信息獲取各檢測點的形狀參數和規模參數；依據各檢測點的形狀參數和規模參數獲取各檢測點的交通流突變概率。本發明基于對各個瓶頸路段之間發生突變概率相互獨立的假設而定的，該假設經過實驗結果驗證，在短時間內本發明可按要求給出不同長度路段的理論平均通行能力和突變概率，其結果與實際情況較為符合，本發明對于分析快速路路段或路網內的交通流突變風險，特別是對快速路段間各個瓶頸突變概率的分析提供了優秀的解決方案。

技術領域

本發明涉及交通領域，具體涉及一種基于韋布爾分布的城市快速路路段通行能力可靠性分布分析方法

背景技術

隨著對通行能力隨機性認識的深入，其相應的概念正成為道路可靠性分析和實際應用的重要課應用。此處，通行能力被理解為道路交通量突變前某一變量。大多數技術人員都是通過觀測不同流量的交通突變以證明突變前流量的可變性。Brilon等人在理論上提出了隨機通行能力分析的概念，同時基于Minderhoud和vanToorenburg的想法，提出一種基于統計學方法篩選數據，隨后提供一致性的隨機能力估計的統計方式。Dong和Mahmassani用該概念來改善出行時間預測，以此優化根據出行者實時信息而建立的線路選擇模型。Ningwu等通過對德國的高速公路通行能力研究，提出了多瓶頸，多路段的通行能力失效概率分析，但其對模型參數標定仍然采取人為設定。Brilon等人應用隨機通行能力的概念對大規模高速公路網規劃體系進行評估。隨后，Elefteriadou等人將隨機通行能力運用在高速公路上的流量突變上，并提出關于匝道的主動控制策略。在國內，同濟大學的章洵、陳錚錚等基于上海快速路的實測數據提出了快速路的隨機通行能力測量模型。張雄飛，李瑞敏等在基于同行能力隨機變化的條件下分析行程時間的可靠性。

現有技術中，對一段沒有明確定義“瓶頸”的較長路段而言，其路段隨機通行能力分布大多基于監測點位置的最小值或極小值，其結果往往缺乏準確性。此外由于路況的差異，多數研究對于隨機分布的參數標定，往往存在一定的隨意性。為克服這兩個問題，首先，基于對Brilon等[13]提出的通行能力分布函數的理解，結合韋布爾分布的最大似然估計得出相應的標定參數擬合出概率分布曲線，隨后通過回歸分析，分析參數與影響因素的定量關系。最后，引入一種基于威布爾分布的突變概率的模型，用以解釋多個瓶頸下的快速路路段的隨機通行能力。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種能夠解釋多個瓶頸下的快速路路段的隨機通行能力的基于韋布爾分布的城市快速路路段通行能力可靠性分布分析方法

包括以下步驟，

對待分析路段設定多個檢測點；

獲取每個檢測點的環境信息；

依據環境信息獲取各檢測點的形狀參數α和規模參數β；

依據各檢測點的形狀參數α和規模參數β獲取各檢測點的交通流突變概率。

進一步的，

所述環境信息包括天氣信息，車道數信息，光線信息。

進一步的，

所述依據環境信息獲取各檢測點的形狀參數α和規模參數β,

依據下述公式獲取形狀參數α，

α＝9.371+0.115x₁+1.512x₂-0.331x₃²；

依據下述公式獲取規模參數β，