CN111325968A - 一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***及电子设备。所述方法包括：步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。本申请基于交通拥堵时空相关性的拥堵扩散模型对交通拥堵传播进行实时预测，在此基础上在特定交通路网拥堵状态下，利用影响最大化理论进行交通瓶颈预测，实现了在复杂交通环境下实时发现动态变化的交通瓶颈的目的。

Description

一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***及电子设备

技术领域

本申请属于时空数据挖掘及智能交通技术领域，特别涉及一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***及电子设备。

背景技术

中国社会经济的快速发展和城市化过程的不断推进，机动车数量，尤其是私家车的数量呈现井喷式的增长。然而发展速度相对缓慢的交通道路设施却不能满足人们日益增长的出行需求，交通拥堵问题也随之变得更加严重。交通拥堵不仅严重阻碍了城市化的步伐，而且还严重阻碍了经济的发展，带来了环境污染等一系列问题。

近年来各种交通拥堵的解决方法层出不穷，但是其收效却微乎其微，主要原因在于现有的解决方案都是基于哪里拥堵哪里治理，何时拥堵何时治理，拥堵治理措施总是处于被动地位。但是交通拥堵的产生具有非常大的不确定性，这种被动性的治理措施只能治标不治本，更有甚者会出现难以治理的现象，因此交通拥堵的治理要追其根源。据统计，世界上40％的拥堵是由交通瓶颈所导致。现有的瓶颈发现都是静态的或者局部区域的。但是交通网络非常复杂，交通状态随时间动态变化，交通瓶颈也会跟着交通需求量的变化和路网结构的变化而变化，这给在城市尺度下发现动态交通瓶颈带来了巨大的挑战。

现有的交通瓶颈发现方法主要是基于供需关系不平衡进行衡量的。此方法需要知道各道路的交通流容量和乘客需求量，但是由于交通路网复杂多变，其容量也会随着天气状况、道路状态、行人等因素的影响而变化，因此计算所有道路在不同情况下的容量是不可能实现的，多数工作都是基于受环境因素影响较小、道路结构单一的高速公路或者局部区域进行的。同时由于个人隐私问题和突发事件的影响，获得所有乘客的路径也是不可能的，因此基于供需关系的交通瓶颈发现不适合在复杂的城市路网下进行。除此之外，还有基于交通瓶颈产生的现象进行判定，例如把某个区域拥堵的始发点判定为交通瓶颈，拥堵的持续时间最长的点判定为交通瓶颈，这些方法都是在拥堵的负面影响已经产生之后才能发现，具有滞后性。最后部分工作基于道路的物理形态进行判定，即道路的宽度较小的区域即为交通瓶颈。该类瓶颈属于静态瓶颈，如果乘客需求量很小，该节点亦不会产生拥堵。综上所述的方法都不能满足智慧交通、智能城市发展的需求。

综上所述，现有的交通瓶颈发现方法在发现交通瓶颈过程中存在滞后性、局部性、非适应性等缺陷，例如基于供需关系的瓶颈发现只适用于环境相对简单的局部区域；基于交通瓶颈产生现象的方法只能在拥堵的恶劣影响产生之后才能发现，而基于道路形状的瓶颈发现不能适应于复杂多变的实时路况。

发明内容

本申请提供了一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：

一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，包括以下步骤：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述步骤a还包括：根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；所述交通路网网络结构以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即判定所述两条道路相连，路网网络结构写为G＝(V,E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述根据历史路况数据对道路路况进行评估具体为：利用道路匹配算法进行道路匹配，采用空间平均速度作为衡量标准，利用一个无量纲变量拥挤度h判定道路是否处于拥堵状态，判定依据是h的数值是否小于0.5，如果h<0.5，则判定道路为拥堵状态；所述拥挤度h的计算公式为：

h(t₀，v)＝u(t₀，v)/u_free(v)

上述公式中，t₀代表时刻状态，v代表节点，u代表邻居节点，U_free代表自由流速度。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，所述基于道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵还包括：对所述拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，并采用细粒度时空划分和移动时间窗口对道路的拥堵扩散概率进行预测；具体为：道路v在拥堵状态的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

上述公式中，|s(t₀,v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀,v)＝＝1&s(t₁,u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且邻居节点u在下一个t₁时刻状态也为拥堵的次数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，所述利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点具体包括：

步骤c1：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

步骤c2：判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果不为k，执行步骤c3；如果为k，则执行步骤c9；

步骤c3：判定交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果没有遍历完成，执行步骤c4；如果遍历完成，则执行步骤c8：

步骤c4：将道路v设定为拥堵状态，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v；

步骤c5：判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，执行步骤c6；如果扩散集合Φ不为空集，执行步骤c7；

步骤c6：计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数

计算节点v的影响力

并重新执行步骤c3；

步骤c7：对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0,1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀,v′,u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀,v′,u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，将v′移出扩散集合Φ，并重新执行步骤c5；

步骤c8：挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新执行步骤c2；

步骤c9：得到k条对所述交通路网网络结构影响最大的道路，即为交通瓶颈预测结果。

本申请实施例采取的另一技术方案为：一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，包括：

数据采集模块：用于采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据；

路况评估模块：用于根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

拥堵扩散模型构建模块：用于基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

交通瓶颈预测模块：用于利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

本申请实施例采取的技术方案还包括路网结构构建模块，所述路网结构构建模块用于根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；所述交通路网网络结构以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即判定所述两条道路相连，路网网络结构写为G＝(V,E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述路况评估模块根据历史路况数据对道路路况进行评估具体为：利用道路匹配算法进行道路匹配，采用空间平均速度作为衡量标准，利用一个无量纲变量拥挤度h判定道路是否处于拥堵状态，判定依据是h的数值是否小于0.5，如果h<0.5，则判定道路为拥堵状态；所述拥挤度h的计算公式为：

h(t₀,v)＝u(t₀,v)/u_free(v)

上述公式中，t₀代表时刻状态，v代表节点，u代表邻居节点，U_free代表自由流速度。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述拥堵扩散模型构建模块基于道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵具体包括：对所述拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，并采用细粒度时空划分和移动时间窗口对道路的拥堵扩散概率进行预测；具体为：道路v在拥堵状态的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

上述公式中，|s(t₀,v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀,v)＝＝1&s(t₁,u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且邻居节点u在下一个t₁时刻状态也为拥堵的次数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述交通瓶颈预测模块利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点具体为：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果为k，所述k个节点即为交通瓶颈预测结果；如果不为k，判定所述交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果遍历完成，挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k；如果没有遍历完成，将道路v设定为拥堵状态，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v，并判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数

以及节点v的影响力

并重新判定道路是否遍历完成；如果扩散集合Φ不为空集，对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0,1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀,v′,u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀,v′,u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，并将v′移出扩散集合Φ；挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新判断扩散集合Φ是否为空集。

本申请实施例采取的又一技术方案为：一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的以下操作：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***即电子设备基于交通拥堵时空相关性的拥堵扩散模型对交通拥堵传播进行实时预测，在此基础上在特定交通路网拥堵状态下，利用影响最大化理论来发现对整个路网影响最大的道路，并将其判定为交通瓶颈，从而实现了在复杂交通环境下实时发现动态变化的交通瓶颈的目的。同时，本申请适应于复杂多变的实时路况，满足智慧交通、智能城市的发展需求。

附图说明

图1是本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的流程图；

图2为速度-流量关系曲线图；

图3为本申请实施例的贪心算法流程图；

图4是本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的硬件设备结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参阅图1，是本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的流程图。本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法包括以下步骤：

步骤100：根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；

步骤100中，交通路网由交通干道和交叉口构成，交通路网网络以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即可以判定这两条道路相连，其网络写为G＝(V,E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。基于该路网结构，构建道路联通关系矩阵：

是一个n*n的方阵。如果节点i,j∈V之间有边相连，则L(i,j)＝1，如果节点i,j∈V之间没有边相连，则L(i,j)＝0，另外矩阵L的对角线上的所有数值都设定为1。

步骤200：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤200中，采集的历史路况数据包括公交车和出租车的GPS数据和道路信息。GPS数据的主要字段信息包括：VehicleID、Time、Latitude、Longitude、Speed、Status，分别表示标识车牌号、时间、经度、纬度、速度、运行状态。由于GPS数据中只有位置信息，缺少道路信息，为了得到道路上的车辆速度，首先需要利用已有道路匹配算法进行道路匹配。由于GPS数据中的速度为瞬时速度，其在采样过程中具有非常大的偏差，因此本申请采用空间平均速度作为衡量标准，即该条道路v上时间相邻两点之间的道路距离除以时间差，其公式为：

u(v)＝dist(P_t,P_t+1)/Δt (1)

公式(1)中，dist(P_t,P_t+1)代表两个采样点之间的道路距离，Δt是两个采样点之间的时间差。为了避免单个样本带来的评估误差，本申请采用基于移动时间窗口的平均速度作为道路路况的评价标准，即将时间按照预设时长划分多个时间槽(本申请实施例中，预设时长为1分钟，即将每1分钟划分为一个时间槽，具体可根据实际应用进行设定)，将移动窗口大小设定为T＝5分钟(移动窗口大小也可根据实际应用进行设定)，在区间[t₀-T,t₀]内，其中t₀对齐于时间槽，所有采样到的速度的集合为：

如果在此时间段内没有记录，即

则以上一个时刻的速度作为参考：

公式(3)中，

代表样本的数目。

自由流速度U_free＝max(U_h,v)，U_h,v代表该路段v所有的历史车辆速度。

根据格林希尔茨给出的速度和流量模型，它们之间的关系符合抛物线模型，如图2所示，为速度-流量关系曲线图。其中，横轴表示交通流，纵轴表示速度。交通流会随着速度的变大先变大，之后又减小，其中最大的点Q_m为临界流量，是道路能够承载的最大交通流。最大交通流对应的速度U_c是临界速度。U_free表示自由流速度，是车辆在相应道路中能够行驶的最快速度。本申请将交通流的拐点位置作为交通拥堵的判定分割点。因为当车辆速度大于临界速度时，随着交通流量的增加，车辆行驶速度降低，意味着交通趋于拥挤。随着交通状况继续恶化，当达到临界流量的时候，即使车辆越积越多，道路通行能力有限车辆也难以通过路段，会滞留在其中，导致车辆通过道路的时间将增加。因此交通拥堵判定为不能发挥道路最大通行能力并且导致有滞留车辆的状态，即为速度小于临界速度区域。由于不同道路的限速不同，利用速度作为判定准则势必会带来错误。因此我们利用一个无量纲变量——拥挤度：h＝u/U_free作为判定标准，可以适用于复杂交通网络的多样性。当h<0.5时，判定为拥堵，其中U₀利用历史数据中的最大值作为近似，节点v拥挤度h可以通过下面公式获得：

h(t₀,v)＝u(t₀,v)/u_free(v) (4)

道路的路况主要是研究该条道路是否处于拥堵状态，其判定依据是h的数值是否小于0.5，道路状态判定方程为：

步骤300：以道路路况评估结果和实时路况数据为基础，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵，通过拥堵扩散状态转移矩阵对拥堵扩散概率进行预测；

步骤300中，交通拥堵扩散是一个时空变化过程，在不同的地区和时间，其扩散的模式也不尽相同。为了准确预测拥堵扩散概率，本申请对拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，采用细粒度时空划分和移动时间窗口进行拥堵扩散概率的精确预测。即将时间划分为工作日、周末和节假日三种类别，在不同的类别下计算拥堵扩散状态转移概率。具体为：道路v在拥堵的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

公式(6)中，|s(t₀,v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀,v)＝＝1&s(t₁,u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且节点u在下一个t₁时刻状态也为拥堵的次数。拥堵扩散需要考虑该时刻原有的道路路况分布情况，以适应不同情况下自适应判定。

步骤400：利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找整个交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果；

步骤400中，得到拥堵扩散状态转移矩阵后，交通瓶颈的预测即寻找在时刻t₀对应的道路状态下对整个交通路网的交通状态影响最大的排名前k的节点。本申请实施例中，交通瓶颈的预测主要是基于道路的影响力角度进行考虑，该影响力主要以对未来道路拥堵节点的增加数目来衡量。由于城市道路数以万计，为了快速发现整个交通路网网络结构中对交通状态影响最大的道路，本申请规定：如果某一条非拥堵道路被其中一个邻居道路传播为拥堵状态，那么该非拥堵道路的状态就是拥堵状态。另外，各道路之间的拥堵传播是相互独立的，并且只能由拥堵状态传播给非拥堵状态。基于此规定，拥堵扩散状态转移矩阵具有子模性，采用贪心算法即可可快速寻找到排名前k的对整个交通路网网络的交通状态影响最大的节点。

具体地，请一并参阅图3，为本申请实施例的贪心算法流程图。贪心算法具体包括以下步骤：

步骤401：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

步骤402：判定节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果不为k，执行步骤403开始节点寻找过程；如果为k，则执行步骤409；

步骤403：判定交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果没有遍历完成，执行步骤404；如果遍历完成，则执行步骤408；

步骤404：将道路v状态设定为拥堵状态，即s(t₀,v)＝1)，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v，并将其与种子集合加入到扩散集合中；

步骤405：判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，执行步骤406；如果扩散集合Φ不为空集，执行步骤407；

步骤406：计算扩散之后的整个交通路网网络结构中拥堵节点的个数

计算节点v的影响力

并重新执行步骤403；

步骤407：对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0,1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀,v,u)，将该节点u的当前状态设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀,v′，u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，并将v′移出扩散集合Φ，并重新执行步骤405；

步骤408：挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，返回步骤402；

步骤409：得到k条对整个交通路网网络结构影响最大的道路，即为交通瓶颈预测结果。

请参阅图4，是本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***的结构示意图。本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***包括路网结构构建模块、数据采集模块、路况评估模块、拥堵扩散模型构建模块和交通瓶颈预测模块。

路网结构构建模块：用于根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；其中，交通路网由交通干道和交叉口构成，交通路网网络以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即可以判定这两条道路相连，其网络写为G＝(V,E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。基于该路网结构，构建道路联通关系矩阵：

是一个n*n的方阵。如果节点i,j∈V之间有边相连，则L(i,j)＝1，如果节点i,j∈V之间没有边相连，则L(i,j)＝0，另外矩阵L的对角线上的所有数值都设定为1。

数据采集模块：用于采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据；其中，采集的历史路况数据包括公交车和出租车的GPS数据和道路信息。GPS数据的主要字段信息包括：VehicleID、Time、Latitude、Longitude、Speed、Status，分别表示标识车牌号、时间、经度、纬度、速度、运行状态。由于GPS数据中只有位置信息，缺少道路信息，为了得到道路上的车辆速度，首先需要利用已有道路匹配算法进行道路匹配。由于GPS数据中的速度为瞬时速度，其在采样过程中具有非常大的偏差，因此本申请采用空间平均速度作为衡量标准，即该条道路v上时间相邻两点之间的道路距离除以时间差，其公式为：

u(v)＝dist(P_t,P_t+1)/Δt (1)

公式(1)中，dist(P_t,P_t+1)代表两个采样点之间的道路距离，Δt是两个采样点之间的时间差。

路况评估模块：用于根据历史路况数据对道路路况进行评估；为了避免单个样本带来的评估误差，本申请采用基于移动时间窗口的平均速度作为道路路况的评价标准，即将时间按照预设时长划分多个时间槽(本申请实施例中，预设时长为1分钟，即将每1分钟划分为一个时间槽，具体可根据实际应用进行设定)，将移动窗口大小设定为T＝5分钟(移动窗口大小也可根据实际应用进行设定)，在区间[t₀-T,t₀]内，其中t₀对齐于时间槽，所有采样到的速度的集合为：

如果在此时间段内没有记录，即

则以上一个时刻的速度作为参考：

公式(3)中，

代表样本的数目。

自由流速度U_free＝max(U_h，v)，U_h，v代表该路段v所有的历史车辆速度。

根据格林希尔茨给出的速度和流量模型，它们之间的关系符合抛物线模型，交通流会随着速度的变大先变大，之后又减小，其中最大的点Q_m为临界流量，是道路能够承载的最大交通流。最大交通流对应的速度U_C是临界速度。U_free表示自由流速度，是车辆在相应道路中能够行驶的最快速度。本申请将交通流的拐点位置作为交通拥堵的判定分割点。因为当车辆速度大于临界速度时，随着交通流量的增加，车辆行驶速度降低，意味着交通趋于拥挤。随着交通状况继续恶化，当达到临界流量的时候，即使车辆越积越多，道路通行能力有限车辆也难以通过路段，会滞留在其中，导致车辆通过道路的时间将增加。因此交通拥堵判定为不能发挥道路最大通行能力并且导致有滞留车辆的状态，即为速度小于临界速度区域。由于不同道路的限速不同，利用速度作为判定准则势必会带来错误。因此我们利用一个无量纲变量——拥挤度：h＝u/U_free作为判定标准，可以适用于复杂交通网络的多样性。当h<0.5时，判定为拥堵，其中U₀利用历史数据中的最大值作为近似，节点v拥挤度h可以通过下面公式获得：

h(t₀，v)＝u(t₀,v)/u_free(v) (4)

道路的路况主要是研究该条道路是否处于拥堵状态，其判定依据是h的数值是否小于0.5，道路状态判定方程为：

拥堵扩散模型构建模块：用于以道路路况评估结果和实时路况数据为基础，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵，通过拥堵扩散状态转移矩阵对拥堵扩散概率进行预测；其中，交通拥堵扩散是一个时空变化过程，在不同的地区和时间，其扩散的模式也不尽相同。为了准确预测拥堵扩散概率，本申请对拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，采用细粒度时空划分和移动时间窗口进行拥堵扩散概率的精确预测。即将时间划分为工作日、周末和节假日三种类别，在不同的类别下计算拥堵扩散状态转移概率。具体为：道路v在拥堵的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

公式(6)中，|s(t₀,v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀,v)＝＝1&s(t₁,u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且节点u在下一个时刻t₁状态也为拥堵的次数。拥堵扩散需要考虑该时刻原有的道路路况分布情况，以适应不同情况下自适应判定。

交通瓶颈预测模块：用于利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找整个交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果；其中，得到拥堵扩散状态转移矩阵后，交通瓶颈的预测即寻找在时刻t₀对应的道路状态下对整个交通路网的交通状态影响最大的排名前k的节点。本申请实施例中，交通瓶颈的预测主要是基于道路的影响力角度进行考虑，该影响力主要以对未来道路拥堵节点的增加数目来衡量。由于城市道路数以万计，为了快速发现整个交通路网网络结构中对交通状态影响最大的道路，本申请规定：如果某一条非拥堵道路被其中一个邻居道路传播为拥堵状态，那么该非拥堵道路的状态就是拥堵状态。另外，各道路之间的拥堵传播是相互独立的，并且只能由拥堵状态传播给非拥堵状态。基于此规定，拥堵扩散状态转移矩阵具有子模性，采用贪心算法即可可快速寻找到排名前k的对整个交通路网网络的交通状态影响最大的节点。

本申请实施例中，交通瓶颈预测模块寻找对交通状态影响最大的节点的方式具体为：

a)：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

b)：判定节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果不为k，转入c)开始节点寻找过程；如果为k，则结束节点寻找，k个节点即为交通瓶颈预测结果；

c)：判定交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果没有遍历完成，转入d)；如果遍历完成，则执行步骤e)：

d)：将道路v状态设定为拥堵状态，即s(t₀,v)＝1)，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v，并将其与种子集合加入到扩散集合中；

e)：判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，转入f)；如果扩散集合Φ不为空集，挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新返回b)；

f)：计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数

计算节点v的影响力

并返回c)；

g)：对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0,1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀,v′,u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀,v′,u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，并将v′移出扩散集合Φ，并重新返回e)。

图5是本申请实施例提供的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的硬件设备结构示意图。如图5所示，该设备包括一个或多个处理器以及存储器。以一个处理器为例，该设备还可以包括：输入***和输出***。

处理器、存储器、输入***和输出***可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理***。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入***可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出***可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述一个或者多个处理器执行时，执行上述任一方法实施例的以下操作：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例提供的方法。

本申请实施例提供了一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行以下操作：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以下操作：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

本申请实施例的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法、***即电子设备基于交通拥堵时空相关性的拥堵扩散模型对交通拥堵传播进行实时预测，在此基础上在特定交通路网拥堵状态下，利用影响最大化理论来发现对整个路网影响最大的道路，并将其判定为交通瓶颈，从而实现了在复杂交通环境下实时发现动态变化的交通瓶颈的目的。同时，本申请适应于复杂多变的实时路况，满足智慧交通、智能城市的发展需求。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，所述步骤a还包括：根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；所述交通路网网络结构以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即判定所述两条道路相连，路网网络结构写为G＝(V，E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。

3.根据权利要求2所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述根据历史路况数据对道路路况进行评估具体为：利用道路匹配算法进行道路匹配，采用空间平均速度作为衡量标准，利用一个无量纲变量拥挤度h判定道路是否处于拥堵状态，判定依据是h的数值是否小于0.5，如果h＜0.5，则判定道路为拥堵状态；所述拥挤度h的计算公式为：

h(t₀，v)＝u(t₀，v)/u_free(v)

上述公式中，t₀代表时刻状态，v代表节点，u代表邻居节点，U_free代表自由流速度。

4.根据权利要求3所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述基于道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵还包括：对所述拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，并采用细粒度时空划分和移动时间窗口对道路的拥堵扩散概率进行预测；具体为：道路v在拥堵状态的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

上述公式中，|s(t₀，v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀，v)＝＝1&s(t₁，u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且邻居节点u在下一个t₁时刻状态也为拥堵的次数。

5.根据权利要求4所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点具体包括：

步骤c1：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

步骤c2：判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果不为k，执行步骤c3；如果为k，则执行步骤c9；

步骤c3：判定交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果没有遍历完成，执行步骤c4；如果遍历完成，则执行步骤c8：

步骤c4：将道路v设定为拥堵状态，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v；

步骤c5：判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，执行步骤c6；如果扩散集合Φ不为空集，执行步骤c7；

步骤c6：计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数

计算节点v的影响力

并重新执行步骤c3；

步骤c7：对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0，1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀，v′，u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀，v′，u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，将v′移出扩散集合Φ，并重新执行步骤c5；

步骤c8：挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新执行步骤c2；

步骤c9：得到k条对所述交通路网网络结构影响最大的道路，即为交通瓶颈预测结果。

6.一种基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，其特征在于，包括：

数据采集模块：用于采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据；

路况评估模块：用于根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

拥堵扩散模型构建模块：用于基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

交通瓶颈预测模块：用于利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

7.根据权利要求6所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，其特征在于，还包括路网结构构建模块，所述路网结构构建模块用于根据交通路网中的交通干道和交叉口构建交通路网网络结构；所述交通路网网络结构以交通干道为子节点，以交叉口为连接判定条件，如果两条道路汇集于同一个交叉口即判定所述两条道路相连，路网网络结构写为G＝(V，E)，其中V代表节点，节点的个数为n，E代表边，表示节点之间的联通状况。

8.根据权利要求7所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，其特征在于，所述路况评估模块根据历史路况数据对道路路况进行评估具体为：利用道路匹配算法进行道路匹配，采用空间平均速度作为衡量标准，利用一个无量纲变量拥挤度h判定道路是否处于拥堵状态，判定依据是h的数值是否小于0.5，如果h＜0.5，则判定道路为拥堵状态；所述拥挤度h的计算公式为：

h(t₀，v)＝u(t₀，v)/u_free(v)

上述公式中，t₀代表时刻状态，v代表节点，u代表邻居节点，U_free代表自由流速度。

9.根据权利要求8所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，其特征在于，所述拥堵扩散模型构建模块基于道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵具体包括：对所述拥堵扩散状态转移矩阵进行细粒度划分，并采用细粒度时空划分和移动时间窗口对道路的拥堵扩散概率进行预测；具体为：道路v在拥堵状态的条件下，致使其邻居节点u也产生拥堵的转移概率为：

上述公式中，|s(t₀，v)＝＝1)|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵的次数，|s(t₀，v)＝＝1&s(t₁，u)＝＝1|代表节点v在t₀时刻状态为拥堵并且邻居节点u在下一个t₁时刻状态也为拥堵的次数。

10.根据权利要求9所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测***，其特征在于，所述交通瓶颈预测模块利用拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点具体为：初始化节点种子集合Θ为空集

计算该时刻对应的路况的拥堵节点数目

判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k，如果为k，所述k个节点即为交通瓶颈预测结果；如果不为k，判定所述交通路网网络结构中除去集合Θ的每一条道路v∈V\Θ是否遍历完成，如果遍历完成，挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新判定所述节点种子集合Θ中的节点个数是否为k；如果没有遍历完成，将道路v设定为拥堵状态，同时设定扩散集合Φ＝Θ∪v，并判断扩散集合Φ是否为空集，如果扩散集合Φ为空集，计算扩散之后的交通路网网络结构中拥堵节点的个数

以及节点v的影响力

并重新判定道路是否遍历完成；如果扩散集合Φ不为空集，对于扩散集合Φ的每一个节点v′∈Φ，针对v′的每一个邻居节点u，通过随机数产生器产生一个[0，1]之间的均匀分布的随机数r，如果r≤p(t₀，v′，u)，将该节点u设定为拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果r＞p(t₀，v′，u)，且节点u在t₀时刻状态时已经是拥堵状态，则其当前状态还是拥堵状态，同时将节点u添加到集合Φ；如果节点u在t₀时刻状态时是非拥堵状态，则其当前状态也是非拥堵状态，并将v′移出扩散集合Φ；挑选集合V\Θ中影响力排名第一的节点加入到集合Θ，并重新判断扩散集合Φ是否为空集。

11.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述1至4任一项所述的基于拥堵扩散的交通瓶颈预测方法的以下操作：

步骤a：采集交通路网网络结构中所有道路的历史路况数据，并根据所述历史路况数据对道路路况进行评估；

步骤b：基于所述道路路况评估结果，利用时空相关性构建拥堵扩散状态转移矩阵；

步骤c：利用所述拥堵扩散状态转移矩阵的子模性，采用贪心算法寻找所述交通路网网络结构中对交通状态影响最大的节点，得到交通瓶颈预测结果。

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