基于交通仿真的交通流預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其包括如下步驟：步驟1、獲取所需預(yù)測路段的道路參數(shù)以及交通條件；步驟2、在交通仿真軟件中繪制靜態(tài)路網(wǎng)；步驟3、在交通仿真軟件中設(shè)置仿真運行參數(shù)，并在交通仿真軟件的數(shù)據(jù)交互模塊中輸入路段的當(dāng)前交通流密度，并結(jié)合對應(yīng)時間點的歷史交通流密度，以在數(shù)據(jù)交互模塊中得到預(yù)測交通流密度；步驟4、根據(jù)上述步驟3得到的當(dāng)前時間點預(yù)測交通流密度以及步驟1中對應(yīng)時間點的歷史交通流密度，以得到所需下一時間點的預(yù)測交通流密度；重復(fù)上述預(yù)測過程，以得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度。本發(fā)明通過不斷校正仿真交通流，加速仿真，達到短期交通流實時預(yù)測的效果，安全可靠。
【專利說明】基于交通仿真的交通流預(yù)測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種交通流預(yù)測方法，尤其是一種基于交通仿真的交通流預(yù)測方法， 屬于交通預(yù)測的【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進步，交通運輸已成為人們生活中不可缺少的 重要組成部分。近幾十年來，隨著交通運輸網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，隨之引起的交通堵塞、環(huán)境污 染及交通事故等問題也越來越突出。從20世紀(jì)80年代起，不少發(fā)達國家將計算機技術(shù)和 交通仿真技術(shù)相結(jié)合，研究出了許多關(guān)于交通仿真的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品不僅可以動態(tài)、逼真 地仿真交通流和交通事故等交通現(xiàn)象，還能再現(xiàn)交通流時空變化，深入分析車輛、駕駛員 和行人、道路以及交通的特征，找出問題的癥結(jié)。典型代表有德國的PTV-VISSIM、英國的 S-Paramics、美國的C0RSIM、西班牙的GETRAM/AMSUN等。
[0003] 但是，這些優(yōu)秀的交通仿真軟件功能都比較單一，只能再現(xiàn)歷史交通流，而不能進 行交通流的預(yù)測。如何及時、準(zhǔn)確地預(yù)測未來短時間內(nèi)的交通狀況，不僅是智能交通系統(tǒng) (ITS)的一項重要研究課題，也是制定正確交通疏導(dǎo)和控制策略的重要前提之一。早在20 世紀(jì)60年代，研究人員就開始把其它研究領(lǐng)域較為成熟的預(yù)測模型用于短時交通流預(yù)測 領(lǐng)域，這些預(yù)測模型主要分為五類：基于統(tǒng)計理論的模型、基于智能理論的模型、基于非線 性預(yù)測理論的模型、基于微觀交通仿真的模型和混合模型方法。統(tǒng)計理論模型需要做統(tǒng)計 假設(shè)，無法滿足交通流域隨機性強的特點，智能理論模型計算過程復(fù)雜，實時性差，非線性 預(yù)測理論模型的計算精度低，使得計算結(jié)果可靠性低。而采用計算機仿真技術(shù)進行交通流 預(yù)測具有經(jīng)濟、安全、高效的特點。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于交通仿真的交通流預(yù) 測方法，其通過不斷校正仿真交通流，加速仿真，達到短期交通流實時預(yù)測的效果，安全可 〇
[0005] 按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，一種基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，所述交通流 預(yù)測方法包括如下步驟：
[0006] 步驟1、獲取所需預(yù)測路段的道路參數(shù)以及所述路段的交通條件；
[0007] 步驟2、根據(jù)上述獲取路段的道路參數(shù)以及交通條件，在交通仿真軟件中繪制靜態(tài) 路網(wǎng)；
[0008] 步驟3、在交通仿真軟件中設(shè)置仿真運行參數(shù)，并在交通仿真軟件的數(shù)據(jù)交互模塊 中輸入路段的當(dāng)前交通流密度，并結(jié)合對應(yīng)時間點的歷史交通流密度，以在數(shù)據(jù)交互模塊 中得到預(yù)測交通流密度；
[0009] 步驟4、根據(jù)上述步驟3得到的當(dāng)前時間點預(yù)測交通流密度以及步驟1中對應(yīng)時間 點的歷史交通流密度，以得到所需下一時間點的預(yù)測交通流密度；
[0010] 步驟5、利用上述得到的預(yù)測交通流密度，結(jié)合相應(yīng)時間點的歷史交通流密度，重 復(fù)上述預(yù)測過程，以得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度。
[0011] 所述步驟1中，路段的道路參數(shù)包括城市道路網(wǎng)基礎(chǔ)信息、城市基礎(chǔ)地理信息及 城市交通管理信息；獲取路段的交通條件后，進行統(tǒng)計，以得到路段內(nèi)的車輛類型、各類車 型的比例以及路段內(nèi)的車輛平均速度。
[0012] 所述交通仿真軟件包括PTV-VISSM。所述交通仿真軟件將預(yù)測交通流密度以三維 動態(tài)或二維動態(tài)圖表的形式輸出。
[0013] 所述步驟3中，預(yù)測交通流密度的方法為：
[0014] m=ax+ ^y
[0015] 其中，m是得到的預(yù)測交通流密度，x是當(dāng)前交通流密度，y是對應(yīng)時間點的歷史交 通流密度，a是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0是歷史交通流密度的比例因子。
[0016] 當(dāng)前交通流密度的比例因子a為0.8,歷史交通流密度的比例因子0為0.2。
[0017] 所述步驟5中，得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度的方法為：
[0018] m' =a'x'+& 1y1
[0019] 其中，m'是得到的預(yù)測交通流密度，x'是當(dāng)前交通流密度，y'是對應(yīng)時間點的 歷史交通流密度，a'是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0 '是歷史交通流密度的比例因子； 當(dāng)前交通流密度的比例因子a'為0.5,歷史交通流密度的比例因子0 '為0.5。
[0020] 本發(fā)明的優(yōu)點：在利用短期交通流預(yù)測系統(tǒng)進行交通流預(yù)測研究時，不僅降低了 經(jīng)濟成本，提高了仿真實驗的準(zhǔn)確度和可信度，而且可以通過三維動態(tài)仿真軟件和二維動 態(tài)圖表直觀的觀察到未來某一時間點的交通運行狀況，為交通出行者帶來方便，為交通管 理決策者提供科學(xué)依據(jù)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021] 圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖。
[0022] 圖2為本發(fā)明的流程圖。

【具體實施方式】
[0023] 下面結(jié)合具體附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0024] 如圖1和圖2所示：為了能通過不斷校正仿真交通流，加速仿真，達到短期交通流 實時預(yù)測的效果，本發(fā)明所述交通流預(yù)測方法包括如下步驟：
[0025] 步驟1、獲取所需預(yù)測路段的道路參數(shù)以及所述路段的交通條件；
[0026] 在具體實施時，對于需要進行預(yù)測的路段，需要知道該路段的道路參數(shù)以及交通 條件；由于道路施工建設(shè)屬于國家承擔(dān)項目，道路參數(shù)以及交通條件可以通過直接聯(lián)系交 通道路部門獲得，此外，直接測量路段也可以得到。在得到路段的道路參數(shù)之后，將路段的 集合參數(shù)單位都轉(zhuǎn)化為米，并保留兩位小數(shù)，對交通信號的時間長度進行校準(zhǔn)，以減少誤 差。在獲得路段的交通條件后，進行統(tǒng)計處理，以得到路段內(nèi)所有時間點的車輛類型、各類 車型的比例以及路段內(nèi)的車輛平均速度；
[0027] 步驟2、根據(jù)上述獲取路段的道路參數(shù)以及交通條件，在交通仿真軟件中繪制靜態(tài) 路網(wǎng)；
[0028] 本發(fā)明實施例中，以交通仿真軟件采用PTV-VISSIM為例來進行具體說明，下面的 表述均是以PTV-VISSIM為仿真軟件的表述，具體不再贅述。PTV-VISSIM作為德國的交通仿 真軟件，軟件中車輛的駕駛行為參數(shù)并不適合中國特殊情況，所以在使用之前需要進行參 數(shù)的標(biāo)定，具體參數(shù)標(biāo)定為：
[0029] 平均停車間距（ax):兩停車車輛的平均停車距離，變化幅度為±lm;
[0030] 最大前視距離：前視距離定義了車輛前方的可視距離，從該距離開始，后車駕駛 員能夠?qū)υ谕宦范蝺?nèi)的前方或旁邊的車輛作出反應(yīng)，最大前視距離即允許的前視最大距 離；
[0031] 協(xié)調(diào)剎車的最大減速度：當(dāng)駕駛員允許其他一個車輛變換到自己行駛的當(dāng)前車道 上，需要相應(yīng)地協(xié)調(diào)剎車，該值是采取的一個自身最大期待的減速度。
[0032] 對于交通仿真軟件PTV-VISSIM中的參數(shù)標(biāo)定過程為本【技術(shù)領(lǐng)域】人員所熟知，不 再詳述。
[0033] 在繪制靜態(tài)路網(wǎng)的過程中，除了路段的繪制和信號燈的設(shè)置外，包括道路的限速、 平均速度、道路的減速區(qū)域、無信號燈路口的優(yōu)先規(guī)則等都要設(shè)置，讓繪制的靜態(tài)路網(wǎng)和現(xiàn) 實的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)盡可能相同。詳細(xì)的靜態(tài)路網(wǎng)繪制不屬于本申請所包含范圍之內(nèi)，具體繪制 方法參考VISS頂自帶幫助文檔。
[0034] 步驟3、在交通仿真軟件中設(shè)置仿真運行參數(shù)，并在交通仿真軟件的數(shù)據(jù)交互模塊 中輸入路段的當(dāng)前交通流密度，并結(jié)合對應(yīng)時間點的歷史交通流密度，以在數(shù)據(jù)交互模塊 中得到預(yù)測交通流密度；
[0035] 在具體實施時，在PTV-VISSIM仿真軟件中設(shè)置仿真速度、仿真周期長度，其中， 仿真運行速度為3. 0仿真秒/秒；仿真周期長度為1800秒；仿真精度為5時間步長/秒； PTV-VISSIM仿真軟件中其它仿真參數(shù)設(shè)置，其中，仿真時間：9000秒，本實施案例作為一個 測試案例運行5個仿真周期，如果作為正式工程運行，需要忽略仿真時間長度的設(shè)置，即沒 有時間長度的限制；仿真精度為5時間步/仿真秒。
[0036] 在仿真周期開始時刻與仿真進行中的仿真預(yù)測有所不同，但都與路段的當(dāng)前實時 交通流密度以及相應(yīng)時間點的歷史交通流密度有關(guān)，當(dāng)前實時交通流密度可以通過技術(shù)手 段獲得，如通過攝像頭等檢測得到，相應(yīng)時間點的歷史交通流密度可以通過步驟1中的交 通條件獲得。
[0037] 在仿真周期開始時刻，預(yù)測交通流密度的方法為：
[0038] m=ax+ ^y
[0039] 其中，m是得到的預(yù)測交通流密度，x是當(dāng)前交通流密度，y是對應(yīng)時間點的歷史交 通流密度，a是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0是歷史交通流密度的比例因子；其中，當(dāng)前 交通流密度的比例因子a為0.8,歷史交通流密度的比例因子0為0.2。
[0040] 步驟4、根據(jù)上述步驟3得到的當(dāng)前時間點預(yù)測交通流密度以及步驟1中對應(yīng)時間 點的歷史交通流密度，以得到所需下一時間點的預(yù)測交通流密度；
[0041] 仿真周期開始后，得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度的方法為：
[0042] m/=a1xr + ^rjr
[0043]其中，m'是得到的預(yù)測交通流密度，x'是當(dāng)前交通流密度，y'是對應(yīng)時間點的 歷史交通流密度，a'是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0 '是歷史交通流密度的比例因子； 當(dāng)前交通流密度的比例因子a'為0.5,歷史交通流密度的比例因子為0.5。當(dāng)前交 通流密度x'包含步驟3在仿真周期開始時得到的預(yù)測交通流密度，以及根據(jù)仿真周期開 始時得到的預(yù)測交通流密度得到的其余時間點的預(yù)測交通流密度。
[0044] 步驟5、利用上述得到的預(yù)測交通流密度，結(jié)合相應(yīng)時間點的歷史交通流密度，重 復(fù)上述預(yù)測過程，以得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度。
[0045] 本發(fā)明實施例中，步驟5與步驟4的過程相同，區(qū)別僅僅在于步驟4需要利用步驟 3中在仿真周期開始時的預(yù)測交通流密度，而步驟5直接利用步驟4的預(yù)測交通流密度。在 仿真開始后，重復(fù)步驟5的預(yù)測過程中，從而能將所有時間點的預(yù)測交通流密度。由于仿真 參數(shù)的設(shè)置，本發(fā)明實施例中，得到的是短期交通流預(yù)測。
[0046] 根據(jù)設(shè)置的仿真參數(shù)，結(jié)合具體的仿真參數(shù)，來對本發(fā)明的具體仿真預(yù)測過程進 行詳細(xì)說明。
[0047] 1)、假設(shè)仿真預(yù)測周期30分鐘的每一分鐘分別用0 - 29的30個數(shù)字標(biāo)識，0時間 點調(diào)用的數(shù)據(jù)是當(dāng)前實時數(shù)據(jù)和歷史平均數(shù)據(jù)的組合計算結(jié)果，數(shù)據(jù)交互模塊每一分鐘輸 出一次仿真預(yù)測結(jié)果，所以在1時間點的時候輸出一次仿真預(yù)測結(jié)果Si，并且將結(jié)果返回給 數(shù)據(jù)交互模塊。
[0048]2)、根據(jù)第1)步中時間的標(biāo)識，1時間點調(diào)用的數(shù)據(jù)就是剛剛得到的預(yù)測結(jié)果和 歷史平均數(shù)據(jù)的組合計算結(jié)果，仿真軟件運行1個時間片段后，在2時間點輸出一個仿真預(yù) 測結(jié)果S2，并將結(jié)果返回給數(shù)據(jù)交互模塊。
[0049] 3)、根據(jù)第1)步的描述，在2 - 29時間點關(guān)于輸入交通流數(shù)據(jù)的調(diào)取都類似1時 間點，并且在每一時間點都要將預(yù)測結(jié)果（s3-s3CI)返回給數(shù)據(jù)交互模塊。
[0050]4)、根據(jù)數(shù)據(jù)交換模塊的運行條件，仿真運行速度是3仿真秒/秒，所以30分鐘的 仿真秒在10分鐘的現(xiàn)實時間中運行完畢，30 - 10 = 20分鐘，所以本交通流預(yù)測模型的最長 時間長度是20分鐘。
[0051] 5)、根據(jù)第1) -4)步的敘述，在29時間點輸入數(shù)據(jù)后，在30時間點得到輸出結(jié) 果?，F(xiàn)實時間恰好是在10分鐘，這時一個仿真預(yù)測周期運行結(jié)束。從30時間點進入下一 個仿真預(yù)測周期，新的仿真預(yù)測周期開始時間點數(shù)據(jù)的調(diào)用方法類似第1)步的說明，調(diào)用 的數(shù)據(jù)是當(dāng)前現(xiàn)實時間的實時數(shù)據(jù)和歷史平均數(shù)據(jù)的組合計算結(jié)果，在31時間點得到第 二個仿真預(yù)測周期的第一次輸出結(jié)果S31，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的來源，S31實際上是第11仿真分 鐘的預(yù)測結(jié)果Sn'，與之前Sn的仿真預(yù)測結(jié)果相比，Sn'更加準(zhǔn)確，因為該結(jié)果輸出的時間 點和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)輸入的時間點的時間差更小，所以輸出結(jié)果列表中用Sn'代替Sn。
[0052] 6)、類似于第5)步，在第二個仿真預(yù)測周期的1 - 20時間點上得到仿真預(yù)測結(jié)果 比第一仿真預(yù)測周期的第11 - 30時間點上的結(jié)果更加準(zhǔn)確，所以在得到新的預(yù)測結(jié)果之 后就用新的預(yù)測結(jié)果替換舊的預(yù)測結(jié)果，在第二個仿真預(yù)測周期的第21 - 30時間點上得 到仿真預(yù)測結(jié)果是首次得到仿真預(yù)測結(jié)果，直接保存到輸出結(jié)果列表中。
[0053] 7)、在第二個仿真預(yù)測周期運行結(jié)束后，仿真時間是40分鐘，現(xiàn)實時間是20分鐘， 所以仿真預(yù)測最大時間長度仍然是20分鐘，這樣就保證了仿真預(yù)測模型周期迭代運行的 完備性。
[0054] 8)、整個仿真運行過程中的數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)輸出及結(jié)果保存都同第1) -6)步中 的說明。其它周期的運行類同前兩個周期。
[0055] 9)、在數(shù)據(jù)展示模塊部分，本模型將輸出的預(yù)測結(jié)果保存到了EXCEL軟件中，結(jié)果 列表如下表1，根據(jù)第6)步的說明，本模型得到預(yù)測結(jié)果是不斷滾動刷新的，每個時間點會 得到兩次預(yù)測結(jié)果，本模型保證用新的預(yù)測結(jié)果代替舊的預(yù)測結(jié)果，進一步保證了預(yù)測結(jié) 果的準(zhǔn)確性。
[0056] 表 1

【權(quán)利要求】
1. 一種基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是，所述交通流預(yù)測方法包括如下步 驟： 步驟1、獲取所需預(yù)測路段的道路參數(shù)以及所述路段的交通條件； 步驟2、根據(jù)上述獲取路段的道路參數(shù)以及交通條件，在交通仿真軟件中繪制靜態(tài)路 網(wǎng)； 步驟3、在交通仿真軟件中設(shè)置仿真運行參數(shù)，并在交通仿真軟件的數(shù)據(jù)交互模塊中輸 入路段的當(dāng)前交通流密度，并結(jié)合對應(yīng)時間點的歷史交通流密度，以在數(shù)據(jù)交互模塊中得 到預(yù)測交通流密度； 步驟4、根據(jù)上述步驟3得到的當(dāng)前時間點預(yù)測交通流密度以及步驟1中對應(yīng)時間點的 歷史交通流密度，以得到所需下一時間點的預(yù)測交通流密度； 步驟5、利用上述得到的預(yù)測交通流密度，結(jié)合相應(yīng)時間點的歷史交通流密度，重復(fù)上 述預(yù)測過程，以得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是：所述步驟1中， 路段的道路參數(shù)包括城市道路網(wǎng)基礎(chǔ)信息、城市基礎(chǔ)地理信息及城市交通管理信息；獲取 路段的交通條件后，進行統(tǒng)計，以得到路段內(nèi)的車輛類型、各類車型的比例以及路段內(nèi)的車 輛平均速度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是：所述交通仿真 軟件包括PTV-VISSM。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是：所述交通仿真 軟件將預(yù)測交通流密度以三維動態(tài)或二維動態(tài)圖表的形式輸出。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是，所述步驟3中， 預(yù)測交通流密度的方法為： m = a x+ ^ y 其中，m是得到的預(yù)測交通流密度，x是當(dāng)前交通流密度，y是對應(yīng)時間點的歷史交通流 密度，a是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0是歷史交通流密度的比例因子。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是，當(dāng)前交通流密 度的比例因子a為0.8,歷史交通流密度的比例因子0為0.2。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通仿真的交通流預(yù)測方法，其特征是，所述步驟5中， 得到相應(yīng)時間點的預(yù)測交通流密度的方法為： m，= a，x，' y' 其中，m'是得到的預(yù)測交通流密度，x'是當(dāng)前交通流密度，y'是對應(yīng)時間點的歷史 交通流密度，a '是當(dāng)前交通流密度的比例因子，0 '是歷史交通流密度的比例因子；當(dāng)前 交通流密度的比例因子a '為〇. 5,歷史交通流密度的比例因子0 '為0. 5。
【文檔編號】G06F17/50GK104408921SQ201410712623
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年11月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月28日
【發(fā)明者】喬照海, 趙旦譜, 王艷軍, 臺憲青 申請人:江蘇物聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)展中心