CN111275989A - 拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法 - Google Patents

拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法 Download PDF

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CN111275989A CN201911426114.1A CN201911426114A CN111275989A CN 111275989 A CN111275989 A CN 111275989A CN 201911426114 A CN201911426114 A CN 201911426114A CN 111275989 A CN111275989 A CN 111275989A
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Abstract

本发明公开了一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，包括如下步骤：以信号周期为采样频率，获取任意的路口L的各个流向的饱和度和从与路口L相邻的各个路口进入路口L的各个进口路段的平均速度及对应的最高限速，计算得到路口L的各个流向的交通状态强度，将路口L的任意的流向m的交通状态强度与其对应的交通状态强度阈值比较；当连续在3个采样周期中，流向m的流向交通状态强度＞交通状态强度阈值时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号；本发明具有建立了拥堵报警驱动的单点信号配时优化的反馈机制，根据精细化的流向级拥堵报警信息针对性调整信号配时方案的特点。

Description

拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其是涉及一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法。
背景技术
交通拥堵报警作为城市智能交通***中的关键技术，是指对城市路网拥堵交通状态的识别及预警，能够用于指导路***通信号配时策略的优化。
随着检测技术在交通行业的蓬勃发展，交通拥堵报警已经由传统的交警指挥中心人工发现为主过渡到基于交通检测技术的自动识别为主。随着交通大数据时代的到来，特别是高德、滴滴等互联网数据的引入及与传统交通数据的融合，一方面，交通拥堵报警检测数据的准确性及可靠性日益提升；另一方面，交通拥堵报警的对象也趋于细粒度，支持从传统的面向路口级的报警升级到面向路口进口甚至流向级的报警。上述均为交通拥堵报警信息的深层次挖掘利用创造了有利的条件。
路口作为城市交通拥堵的节点，把路口级的交通拥堵问题解决好一直是城市治堵工作的基础。将拥堵报警数据赋能交通信号配时调优成为目前解决拥堵的一种新思路。因此，如何有效利用路口细粒度的交通拥堵报警信息，服务于路口信号配时优化，在缓解城市交通拥堵方面具有广阔的应用价值及重要的现实意义。
发明内容
本发明的发明目的是为了克服现有技术中的交通拥堵问题的不足，提供了一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，包括如下步骤：
(1-1)以信号周期为采样频率，获取任意的路口L的各个流向的饱和度和从与路口L相邻的各个路口进入路口L的各个进口路段的平均速度及对应的最高限速，计算得到路口L的各个流向的交通状态强度，将路口L的任意的流向m的交通状态强度与其对应的交通状态强度阈值比较；当连续在3个采样周期中，流向m的流向交通状态强度＞交通状态强度阈值时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号；
交通状态强度阈值为基于最近一个星期的有效高峰时段的交通强度平均值计算得出，有效高峰时段指的是正常工作日情况下的早高峰和晚高峰时段；
(1-2)当路口L的流向m触发一次拥堵报警信号后，将当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i称为路口L流向m的拥堵报警强度，计算路口L流向m的拥堵报警持续时间；
(1-3)将路口L流向m的拥堵报警强度和路口L流向m的拥堵报警持续时间输入模糊控制器，输出路口L流向m的拥堵报警等级；
(1-4)根据路口L拥堵报警的流向分布及对应的拥堵等级，定义路口L的交通拥堵模式；得到路口L的交通拥堵模式后，判断当前交通模式是否为常发拥堵模式；
(1-5)根据路口L的交通拥堵模式，进入拥堵报警自动处置流程；
(1-6)根据路口L的交通拥堵模式是否为常发拥堵模式，确定报警处置方案的运行方式。
本发明结合交通拥堵报警强度及拥堵报警持续时间，通过模糊控制器对路口的拥堵报警实现了合理的等级划分，并将该拥堵等级用于单点信号配时方案调整，实现路口信号配时优化幅度与拥堵报警等级相匹配。
本发明基于路口各拥堵流向分布以及对应的交通流向等级，从空间维度定义路***通拥堵模式，同时从时间维度基于发生时段规律性和发生频率对各类拥堵场景进行了科学归类，实现了路***通拥堵问题的精准定位。
本发明建立了拥堵报警驱动的单点信号配时优化的反馈机制。根据精细化的流向级拥堵报警信息针对性调整信号配时方案，方案下发运行后持续跟踪，如此反复，实现单点常态配时方案的迭代寻优。
作为优选，利用如下公式计算当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i：
Figure BDA0002351649260000031
其中，xm，i为当前时刻i路口L的流向m的饱和度，饱和度具体指的是路口流向m的该周期的交通流量与通行能力之比，vj N＝(1-vi/Vc)为归一化的速度表征的进口路段的交通强度，vi为当前时刻i进口L的路段的平均车速；Vc为当前时刻i路口L流向m的路段的最高限速；
Figure BDA0002351649260000041
Pth为参数。
作为优选，流向m的交通状态强度阈值的初始赋值为0.6；交通状态强度阈值按照一个星期的时间间隔进行更新，每周一零点时刻重新计算交通状态强度阈值；
交通状态强度阈值的计算方法如下：
Figure BDA0002351649260000042
Figure BDA0002351649260000044
其中，
Figure BDA0002351649260000043
为利用最近一周的流向m的有效高峰时段期间的交通状态强度计算出的平均值，有效高峰时段指的是正常工作日的早高峰和晚高峰时段。
作为优选，所述拥堵报警持续时间利用如下步骤计算：
假设tm，n为路口L的流向m的交通状态强度连续n次大于交通状态强度阈值的时刻，当n≥3时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号，则拥堵报警持续时间＝tm，n-tm，1。
作为优选，所述模糊控制器的输入包括拥堵报警强度、拥堵报警持续时间，输出为拥堵报警等级；
拥堵报警信号强度的论域为：语言值为很小VS1、小S1、略小LS1、略大LB1、大B1和很大VB1，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警信号持续时间的论域为：语言值为很短VS2、短S2、长L2和很长VL2，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警等级的论域为：语言值为低L、中M和高H，给出定性分级即可，无需隶属度划分；并且按照低、中、高依次对应为一级、二级、三级拥堵报警等级。
模糊控制器的模糊规则如下：拥堵报警等级与拥堵报警强度成正相关关系，拥堵报警等级与拥堵报警持续时间成正相关关系。
作为优选，所述的常发拥堵模式指的是同时满足发生时段规律性和发生频率两个条件的交通拥堵模式；发生时段规律性条件为以半小时为一个时段，只要在所述时段内出现6次以上的交通拥堵则认为具备规律性，且将该时段标记为对应交通拥堵模式的发生时段；发生频率条件为在最近的一个月内规律性的交通拥堵发生天数占比大于1/2。
作为优选，(1-5)包括以下步骤：
(1-5-1)获取路口L当前时刻的配时方案，配时方案包括信号周期、各个相位、各个相位的相位时间、各个相位的相位最大绿灯时间；
(1-5-2)基于路口的拥堵模式及当前配时方案识别拥堵相位；具体地，获取路口L在本信号周期的所有拥堵流向及对应的报警等级，筛选出报警等级最大的一个或若干个流向，然后根据相位的流向组合信息，反推出最大报警等级流向所在的相位，取最大报警等级作为所述相位的拥堵等级；
若根据拥堵流向只定位到一个拥堵相位，进入步骤(1-5-3)；若定位到多个拥堵相位，进入步骤(1-5-4)；
(1-5-3)对于单拥堵相位情况，保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p＝tp+min{round(5％Δ×tp)，15s}
其中，t′p、tp分别为拥堵相位调整后和调整前的相位时间，Δ为相位的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-4)对于多拥堵相位情况，同样保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整各拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p，j＝tp，j+min{round(5％·Δj·tp，j)，10s}
其中，t′p，j、tp，j分别为拥堵相位j调整后、调整前的相位时间，Δj为相位j的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于各自的相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-5)将调整后的信号配时方案下发至路口L执行，锁定运行时长为5个信号周期；考虑到路口L存在一个拥堵消散过程，因此在锁定时段内不再触发拥堵报警信号。
作为优选，若为常发拥堵模式，则将(1-5)输出的方案设置为常态配时方案，并且该常态方案的运行时段与常发***通拥堵模式的发生时段相匹配；若非常发拥堵模式，则将步骤(1-5)输出的方案设置为临时配时方案，方案锁定运行5个周期后即解锁恢复运行步骤(1-5-1)获取的原信号配时方案。
常态配时方案是指报警处置得出的配时方案将替换该常发拥堵发生时段对应的原信号配时方案，后续将常态化运行。
临时配时方案是指报警处置得出的配时方案仅在当前报警发生后的一段时间内临时运行。
因此，本发明具有如下有益效果：结合交通拥堵报警强度及拥堵报警持续时间，通过模糊控制器对路口的拥堵报警实现了合理的等级划分，并将该拥堵等级用于单点信号配时方案调整，实现路口信号配时优化幅度与拥堵报警等级相匹配；
基于路口各拥堵流向分布以及对应的交通流向等级，从空间维度定义路***通拥堵模式，同时从时间维度基于发生时段规律性和发生频率对各类拥堵场景进行了科学归类，实现了路***通拥堵问题的精准定位。
建立了拥堵报警驱动的单点信号配时优化的反馈机制，根据精细化的流向级拥堵报警信息针对性调整信号配时方案，方案下发运行后持续跟踪，如此反复，实现单点常态配时方案的迭代寻优。
附图说明
图1是本发明的一种流程图；
图2是本发明的拥堵报警信号的一种模糊集定义图；
图3是本发明的路口L的一种结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所示的实施例是一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，包括如下步骤：
(1-1)以信号周期为采样频率，获取如图3所示的任意的路口L的各个流向的饱和度和从与路口L相邻的各个路口进入路口L的各个进口路段的平均速度及对应的最高限速Vc，计算得到路口L的各个流向的交通状态强度，流向是指路口各个进口通车的方向；当交通状态强度指标取值小时，表明交通运行状况较好，反之当该指标取值大时，表明交通状态发生拥堵。
利用如下公式计算当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i：
Figure BDA0002351649260000081
其中，xm，i为当前时刻i路口L的流向m的饱和度，vi N＝(1-vi/Vc)为归一化的速度表征的进口路段的交通强度，vi为当前时刻i进口L的路段的平均车速；Vc为当前时刻i路口L流向m的路段的最高限速；
Figure BDA0002351649260000082
Pth为参数。
流向m的交通状态强度阈值的初始赋值为0.6；交通状态强度阈值按照一个星期的时间间隔进行更新，每周一零点时刻重新计算交通状态强度阈值；
交通状态强度阈值的计算方法如下：
Figure BDA0002351649260000083
Figure BDA0002351649260000085
其中，
Figure BDA0002351649260000084
为利用最近一周的流向m的有效高峰时段期间的交通状态强度计算出的平均值，有效高峰时段指的是正常工作日的早高峰和晚高峰时段。默认早高峰时段取7:00-9:00，晚高峰时段取17:00-19:00。
将路口L的任意的流向m的交通状态强度与其对应的交通状态强度阈值比较；当连续在3个采样周期中，流向m的流向交通状态强度＞交通状态强度阈值时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号；
(1-2)当路口L的流向m触发一次拥堵报警信号后，将当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i称为路口L流向m的拥堵报警强度，计算路口L流向m的拥堵报警持续时间；
拥堵报警持续时间利用如下步骤计算：
假设tm，n为路口L的流向m的交通状态强度连续n次大于交通状态强度阈值的时刻，当n≥3时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号，则拥堵报警持续时间＝tm，n-tm，1。
(1-3)将路口L流向m的拥堵报警强度和路口L流向m的拥堵报警持续时间输入模糊控制器，输出路口L流向m的拥堵报警等级；
模糊控制器的输入包括拥堵报警强度、拥堵报警持续时间，输出为拥堵报警等级；
如图2所示，
拥堵报警信号强度的论域为：语言值为很小VS1、小S1、略小LS1、略大LB1、大B1和很大VB1，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警信号持续时间的论域为：语言值为很短VS2、短S2、长L2和很长VL2，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警等级的论域为：语言值为低L、中M和高H，给出定性分级即可，无需隶属度划分；
模糊控制器的模糊规则如下：拥堵报警等级与拥堵报警强度成正相关关系，拥堵报警等级与拥堵报警持续时间成正相关关系。
表1模糊规则
Figure BDA0002351649260000091
上述模糊控制器输出的拥堵报警等级按照低、中、高依次对应为一级、二级、三级拥堵报警等级。
(1-4)根据路口L拥堵报警的流向分布及对应的拥堵等级，定义路口L的交通拥堵模式；路***通拥堵模式指的是综合路口拥堵的流向分布以及对应流向的拥堵等级得出的路口特定的拥堵场景。同一交通拥堵模式指的是路口的拥堵流向分布且对应的流向拥堵等级都相同。对于一个标准的正十字型路口，在不考虑右转流向的情况下，合计存在东左、东直、南左、南直、西左、西直、北左、北直8个交通流向，对于每个流向，都存在未拥堵、一级拥堵、二级拥堵、三级拥堵四种情况，那么组合上述路口的流向和对应流向的拥堵等级信息，就得到该路口当前的交通拥堵模式，以发生拥堵的流向-拥堵等级的集合方式来命名；
得到路口L的交通拥堵模式后，判断当前交通模式是否为常发拥堵模式；
所述的常发拥堵模式指的是同时满足发生时段规律性和发生频率两个条件的交通拥堵模式；发生时段规律性条件为以半小时为一个时段，只要在所述时段内出现6次以上的交通拥堵则认为具备规律性，且将该时段标记为对应交通拥堵模式的发生时段；发生频率条件为在最近的一个月内规律性的交通拥堵发生天数占比大于1/2。
(1-5)根据路口L的交通拥堵模式，进入拥堵报警自动处置流程；
(1-5-1)获取路口L当前时刻的配时方案，配时方案包括信号周期、各个相位、各个相位的相位时间、各个相位的相位最大绿灯时间；
(1-5-2)基于路口的拥堵模式及当前配时方案识别拥堵相位；具体地，获取路口L在本信号周期的所有拥堵流向及对应的报警等级，筛选出报警等级最大的一个或若干个流向，然后根据相位的流向组合信息，反推出最大报警等级流向所在的相位，取最大报警等级作为所述相位的拥堵等级；
若根据拥堵流向只定位到一个拥堵相位，进入步骤(1-5-3)；若定位到多个拥堵相位，进入步骤(1-5-4)；
(1-5-3)对于单拥堵相位情况，保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p＝tp+min{round(5％Δ×tp)，15s}
其中，t′p、tp分别为拥堵相位调整后和调整前的相位时间，Δ为相位的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-4)对于多拥堵相位情况，同样保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整各拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p，j＝tp，j+min{round(5％·Δj·tp，j)，10s}
其中，t′p，j、tp，j分别为拥堵相位j调整后、调整前的相位时间，Δj为相位j的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于各自的相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-5)将调整后的信号配时方案下发至路口L执行，锁定运行时长为5个信号周期；考虑到路口L存在一个拥堵消散过程，因此在锁定时段内不再触发拥堵报警信号。
(1-6)根据路口L的交通拥堵模式是否为常发拥堵模式，确定报警处置方案的运行方式。
若为常发拥堵模式，则将(1-5)输出的方案设置为常态配时方案，并且该常态方案的运行时段与常发***通拥堵模式的发生时段相匹配；若非常发拥堵模式，则将步骤(1-5)输出的方案设置为临时配时方案，方案锁定运行5个周期后即解锁恢复运行步骤(1-5-1)获取的原信号配时方案。
应理解，本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (8)

1.一种拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，包括如下步骤：
(1-1)以信号周期为采样频率，获取任意的路口L的各个流向的饱和度和从与路口L相邻的各个路口进入路口L的各个进口路段的平均速度及对应的最高限速，计算得到路口L的各个流向的交通状态强度，将路口L的任意的流向m的交通状态强度与其对应的交通状态强度阈值比较；当连续在3个采样周期中，流向m的流向交通状态强度＞交通状态强度阈值时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号；
(1-2)当路口L的流向m触发一次拥堵报警信号后，将当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i称为路口L流向m的拥堵报警强度，计算路口L流向m的拥堵报警持续时间；
(1-3)将路口L流向m的拥堵报警强度和路口L流向m的拥堵报警持续时间输入模糊控制器，输出路口L流向m的拥堵报警等级；
(1-4)根据路口L拥堵报警的流向分布及对应的拥堵等级，定义路口L的交通拥堵模式；得到路口L的交通拥堵模式后，判断当前交通模式是否为常发拥堵模式；
(1-5)根据路口L的交通拥堵模式，进入拥堵报警自动处置流程；
(1-6)根据路口L的交通拥堵模式是否为常发拥堵模式，确定报警处置方案的运行方式。
2.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，利用如下公式计算当前时刻i路口L流向m的交通状态强度Pm，i：
Figure FDA0002351649250000021
其中，xm，i为当前时刻i路口L的流向m的饱和度，
Figure FDA0002351649250000022
为归一化的速度表征的进口路段的交通强度，vi为当前时刻i进口L的路段的平均车速；Vc为当前时刻i路口L流向m的路段的最高限速；
Figure FDA0002351649250000023
Pth为参数。
3.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，流向m的交通状态强度阈值的初始赋值为0.6；交通状态强度阈值按照一个星期的时间间隔进行更新，每周一零点时刻重新计算交通状态强度阈值；
交通状态强度阈值的计算方法如下：
Figure FDA0002351649250000024
Figure FDA0002351649250000025
其中，
Figure FDA0002351649250000026
为利用最近一周的流向m的有效高峰时段期间的交通状态强度计算出的平均值，有效高峰时段指的是正常工作日的早高峰和晚高峰时段。
4.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，所述拥堵报警持续时间利用如下步骤计算：
假设tm，n为路口L的流向m的交通状态强度连续n次大于交通状态强度阈值的时刻，当n≥3时，触发路口L的流向m的拥堵报警信号，则拥堵报警持续时间＝tm，n-tm，1。
5.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，所述模糊控制器包括拥堵报警强度、拥堵报警持续时间和拥堵报警等级；
拥堵报警信号强度的论域为：语言值为很小VS1、小S1、略小LS1、略大LB1、大B1和很大VB1，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警信号持续时间的论域为：语言值为很短VS2、短S2、长L2和很长VL2，采用梯形隶属度函数；
拥堵报警等级的论域为：语言值为低L、中M和高H，给出定性分级即可，无需隶属度划分；并且按照低、中、高依次对应为一级、二级、三级拥堵报警等级。
模糊控制器的模糊规则如下：拥堵报警等级与拥堵报警强度成正相关关系，拥堵报警等级与拥堵报警持续时间成正相关关系。
6.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，所述的常发拥堵模式指的是同时满足发生时段规律性和发生频率两个条件的交通拥堵模式；发生时段规律性条件为以半小时为一个时段，只要在所述时段内出现6次以上的交通拥堵则认为具备规律性，且将该时段标记为对应交通拥堵模式的发生时段；发生频率条件为在最近的一个月内规律性的交通拥堵发生天数占比大于1/2。
7.根据权利要求1所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，(1-5)包括以下步骤：
(1-5-1)获取路口L当前时刻的配时方案，配时方案包括信号周期、各个相位、各个相位的相位时间、各个相位的相位最大绿灯时间；
(1-5-2)基于路口的拥堵模式及当前配时方案识别拥堵相位；具体地，获取路口L在本信号周期的所有拥堵流向及对应的报警等级，筛选出报警等级最大的一个或若干个流向，然后根据相位的流向组合信息，反推出最大报警等级流向所在的相位，取最大报警等级作为所述相位的拥堵等级；
若根据拥堵流向只定位到一个拥堵相位，进入步骤(1-5-3)；若定位到多个拥堵相位，进入步骤(1-5-4)；
(1-5-3)对于单拥堵相位情况，保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p＝tp+min{round(5％Δ×tp)，15s}
其中，t′p、tp分别为拥堵相位调整后和调整前的相位时间，Δ为相位的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-4)对于多拥堵相位情况，同样保持路口L的相位方案及非拥堵相位的相位时间不变，仅通过调整各拥堵相位时间来缓解拥堵，计算如下：
t′p，j＝tp，j+min{round(5％·Δj·tp，j)，10s}
其中，t′p，j、tp，j分别为拥堵相位j调整后、调整前的相位时间，Δj为相位j的拥堵等级，同时需满足调整后的相位时间不大于各自的相位最大绿灯时间，进入步骤(1-5-5)；
(1-5-5)将调整后的信号配时方案下发至路口L执行，锁定运行时长为5个信号周期；考虑到路口L存在一个拥堵消散过程，因此在锁定时段内不再触发拥堵报警信号。
8.根据权利要求7所述的拥堵报警驱动的单点信号配时优化方法，其特征是，若为常发拥堵模式，则将(1-5)输出的方案设置为常态配时方案，并且该常态方案的运行时段与常发***通拥堵模式的发生时段相匹配；若非常发拥堵模式，则将步骤(1-5)输出的方案设置为临时配时方案，方案锁定运行5个周期后即解锁恢复运行步骤(1-5-1)获取的原信号配时方案。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112183926A (zh) * 2020-08-26 2021-01-05 银江股份有限公司 基于图数据库的交通运行状况评估方法、装置、设备及介质
CN112185108A (zh) * 2020-08-27 2021-01-05 银江股份有限公司 基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、设备及介质
CN114120647A (zh) * 2021-11-26 2022-03-01 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通数据处理方法、装置、电子设备和介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6339383B1 (en) * 1999-11-05 2002-01-15 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Traffic signal control apparatus optimizing signal control parameter by rolling horizon scheme
US20020008637A1 (en) * 1999-09-15 2002-01-24 Lemelson Jerome H. Intelligent traffic control and warning system and method
CN101930672A (zh) * 2009-10-22 2010-12-29 姜廷顺 可对交通拥堵精准报警、拍照的交通信号控制机及运行方法
CN106023608A (zh) * 2016-06-08 2016-10-12 吉林大学 一种十字路***通信号灯实时动态配时的方法
CN107767666A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 任秀欢 一种智能检测的单点控制交叉口出***通流溢出防控方法
CN107895480A (zh) * 2017-11-20 2018-04-10 中兴软创科技股份有限公司 一种基于交通拥堵事件的智能诱导方案
CN108417030A (zh) * 2018-02-26 2018-08-17 浙江浙大中控信息技术有限公司 基于交通参数组合的路***通状态强度计算方法
CN108932855A (zh) * 2017-05-22 2018-12-04 阿里巴巴集团控股有限公司 道路交通控制***、方法以及电子设备
CN109559509A (zh) * 2018-11-16 2019-04-02 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种基于突发事件下信控诱导分流方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020008637A1 (en) * 1999-09-15 2002-01-24 Lemelson Jerome H. Intelligent traffic control and warning system and method
US6339383B1 (en) * 1999-11-05 2002-01-15 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Traffic signal control apparatus optimizing signal control parameter by rolling horizon scheme
CN101930672A (zh) * 2009-10-22 2010-12-29 姜廷顺 可对交通拥堵精准报警、拍照的交通信号控制机及运行方法
CN106023608A (zh) * 2016-06-08 2016-10-12 吉林大学 一种十字路***通信号灯实时动态配时的方法
CN107767666A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 任秀欢 一种智能检测的单点控制交叉口出***通流溢出防控方法
CN108932855A (zh) * 2017-05-22 2018-12-04 阿里巴巴集团控股有限公司 道路交通控制***、方法以及电子设备
CN107895480A (zh) * 2017-11-20 2018-04-10 中兴软创科技股份有限公司 一种基于交通拥堵事件的智能诱导方案
CN108417030A (zh) * 2018-02-26 2018-08-17 浙江浙大中控信息技术有限公司 基于交通参数组合的路***通状态强度计算方法
CN109559509A (zh) * 2018-11-16 2019-04-02 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种基于突发事件下信控诱导分流方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨义军等: "基于排队长度的单点自适应信号控制方法", 《第十一届中国智能交通年会大会论文集》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112183926A (zh) * 2020-08-26 2021-01-05 银江股份有限公司 基于图数据库的交通运行状况评估方法、装置、设备及介质
CN112183926B (zh) * 2020-08-26 2023-03-31 银江技术股份有限公司 基于图数据库的交通运行状况评估方法、装置、设备及介质
CN112185108A (zh) * 2020-08-27 2021-01-05 银江股份有限公司 基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、设备及介质
CN112185108B (zh) * 2020-08-27 2021-11-16 银江技术股份有限公司 基于时空特征的城市路网拥堵模式识别方法、设备及介质
CN114120647A (zh) * 2021-11-26 2022-03-01 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通数据处理方法、装置、电子设备和介质
CN114120647B (zh) * 2021-11-26 2023-01-24 阿波罗智联(北京)科技有限公司 交通数据处理方法、装置、电子设备和介质

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