本發(fā)明涉及交通監(jiān)測(cè)，具體涉及一種基于群體互動(dòng)模型的交通狀態(tài)監(jiān)測(cè)及動(dòng)態(tài)預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

1、綜合交通樞紐是各類交通方式的交匯點(diǎn)，它在交通系統(tǒng)中具有舉足輕重的地位。作為綜合交通體系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)與城市主要客流集散換乘的場(chǎng)所，擔(dān)負(fù)著城市對(duì)外交通與城市內(nèi)部交通間的快速轉(zhuǎn)換，以及城市公共交通各種方式之間的快速銜接功能。針對(duì)綜合交通樞紐范圍內(nèi)復(fù)雜的客流、車流狀況，通過分析群體出行信息和評(píng)估交通樞紐的態(tài)勢(shì)情況，可以幫助城市交通管理部門更好地應(yīng)對(duì)交通事件和緊急情況。

2、現(xiàn)有的綜合交通樞紐監(jiān)測(cè)方法存在監(jiān)測(cè)信息分散、針對(duì)性強(qiáng)，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的綜合處理及分析能力的問題，不能及時(shí)對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)和樞紐范圍內(nèi)的交通狀態(tài)進(jìn)行分析和有效評(píng)估，并對(duì)交通動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)警。由于交通流量與容量不匹配導(dǎo)致的道路網(wǎng)絡(luò)擁擠問題越來越嚴(yán)重，如果未對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)擁擠態(tài)勢(shì)進(jìn)行有效評(píng)估與處理，會(huì)造成路段交通擁擠，甚至出現(xiàn)大范圍的旅客滯留等不良現(xiàn)象，將對(duì)社會(huì)造成極大的影響并造成財(cái)產(chǎn)損失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種基于群體互動(dòng)模型的交通狀態(tài)監(jiān)測(cè)及動(dòng)態(tài)預(yù)警方法，通過對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，并構(gòu)建群體互動(dòng)模型、綜合交通指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的綜合處理及分析，解決了現(xiàn)有的綜合交通樞紐監(jiān)測(cè)信息分散、針對(duì)性強(qiáng)，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的綜合處理及分析能力，不能及時(shí)對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)和樞紐范圍內(nèi)的交通狀態(tài)進(jìn)行分析和有效評(píng)估，并對(duì)交通動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)警的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供了一種基于群體互動(dòng)模型的交通狀態(tài)監(jiān)測(cè)及動(dòng)態(tài)預(yù)警方法，包括如下步驟：

4、獲取交通樞紐范圍內(nèi)的綜合交通信息，并對(duì)所述綜合交通信息進(jìn)行預(yù)處理，并提取對(duì)應(yīng)的出行數(shù)據(jù)特征；

5、根據(jù)提取的出行數(shù)據(jù)特征提取個(gè)體出行數(shù)據(jù)，構(gòu)建群體互動(dòng)模型，通過所述群體互動(dòng)模型將個(gè)體出行數(shù)據(jù)拓展至群體出行數(shù)據(jù)，得到樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)；

6、構(gòu)建應(yīng)急事件模糊評(píng)估模型、運(yùn)力運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估模型和樞紐交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估模型；

7、將提取的樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入各評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)各評(píng)估結(jié)果判斷是否達(dá)到對(duì)應(yīng)的預(yù)警等級(jí)，基于判斷結(jié)果匹配預(yù)警方式進(jìn)行報(bào)警，輸出輔助交通調(diào)度方案。

8、進(jìn)一步地，所述獲取交通樞紐范圍內(nèi)的綜合交通信息，并對(duì)所述綜合交通信息進(jìn)行預(yù)處理包括：所述交通樞紐范圍內(nèi)的綜合交通信息包括實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)及客流數(shù)據(jù)、歷史交通數(shù)據(jù)及客流數(shù)據(jù)；所述預(yù)處理包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗存儲(chǔ)，去除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；

9、進(jìn)一步地，所述提取對(duì)應(yīng)的出行數(shù)據(jù)特征包括：根據(jù)獲取的綜合交通信息利用apriori算法、圖聚類算法挖掘頻繁項(xiàng)集并進(jìn)行樞紐關(guān)聯(lián)性分析，歸納綜合交通信息中各類數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)綜合交通信息中各類數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集融合，對(duì)融合處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行出行數(shù)據(jù)特征提取，所述出行數(shù)據(jù)特征包括各類出行模式、出行時(shí)段、出行人群、換乘行為、活動(dòng)類型的特征。

10、進(jìn)一步地，所述根據(jù)提取的出行數(shù)據(jù)特征提取個(gè)體出行數(shù)據(jù)包括：

11、建立時(shí)空閾值滑動(dòng)窗口機(jī)制，對(duì)出行數(shù)據(jù)特征進(jìn)行切片，并根據(jù)活動(dòng)組合模式聚類；

12、對(duì)不同聚類類別的出行數(shù)據(jù)特征切片，提取得到換乘客流識(shí)別的關(guān)鍵要素，采用各聚類類別對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵要素增強(qiáng)出行數(shù)據(jù)特征切片；所述換乘客流識(shí)別的關(guān)鍵要素包括個(gè)體或群體的出行起終點(diǎn)、換乘節(jié)點(diǎn)、換乘時(shí)段及耗時(shí)和換乘路徑；

13、將增強(qiáng)后的出行數(shù)據(jù)特征切片作為輸入，通過圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別多變量框定和非線性時(shí)間序列的人車軌跡，得到基于多模式出行條件下人車軌跡的節(jié)點(diǎn)特征矩陣，所述人車軌跡的節(jié)點(diǎn)特征矩陣由軌跡上各節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征表示組成，并通過聚合鄰近節(jié)點(diǎn)信息更新節(jié)點(diǎn)特征矩陣中各節(jié)點(diǎn)特征表示，得到樞紐范圍內(nèi)人車軌跡的監(jiān)測(cè)結(jié)果；

14、基于樞紐范圍內(nèi)人車軌跡的監(jiān)測(cè)結(jié)果，結(jié)合所述綜合交通信息中的歷史交通數(shù)據(jù)并利用拓展馬爾可夫鏈模型預(yù)測(cè)未來樞紐范圍內(nèi)人車軌跡；樞紐范圍內(nèi)人車軌跡的預(yù)測(cè)結(jié)果與監(jiān)測(cè)結(jié)果結(jié)合即為個(gè)體出行數(shù)據(jù)。

15、進(jìn)一步地，所述通過所述群體互動(dòng)模型將個(gè)體出行數(shù)據(jù)拓展至群體出行數(shù)據(jù)包括：

16、將所述個(gè)體出行數(shù)據(jù)輸入群體互動(dòng)模型中，所述群體互動(dòng)模型將個(gè)體出行數(shù)據(jù)所代表的各出行個(gè)體抽象為基于自身狀態(tài)及鄰近個(gè)體狀態(tài)進(jìn)行決策的實(shí)體，分析各出行個(gè)體間的相互作用，進(jìn)而將個(gè)體出行數(shù)據(jù)拓展至群體出行數(shù)據(jù)，即得到樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)。

17、進(jìn)一步地，所述應(yīng)急事件模糊評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估包括：

18、構(gòu)建針對(duì)應(yīng)急事件的一級(jí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)和二級(jí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，所述一級(jí)監(jiān)測(cè)維度指標(biāo)包括應(yīng)急事件和設(shè)備報(bào)警，應(yīng)急事件下設(shè)的二級(jí)監(jiān)測(cè)維度指標(biāo)包括極端天氣、火災(zāi)事故、大客流事件，設(shè)備報(bào)警下設(shè)的二級(jí)監(jiān)測(cè)維度指標(biāo)包括溫感濕度煙感設(shè)備報(bào)警、視頻設(shè)備報(bào)警；采用層次熵分析方法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；

19、根據(jù)樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算針對(duì)應(yīng)急事件的各項(xiàng)二級(jí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重，加權(quán)求和得到應(yīng)急態(tài)勢(shì)綜合評(píng)分，以評(píng)價(jià)應(yīng)急事件發(fā)生的概率和嚴(yán)重性；

20、判斷應(yīng)急態(tài)勢(shì)綜合評(píng)分屬于的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)等級(jí)，所述風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)等級(jí)包括特高、高、中、低四個(gè)等級(jí)；輸出風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)等級(jí)判斷結(jié)果，作為應(yīng)急態(tài)勢(shì)綜合評(píng)分模型的評(píng)估結(jié)果。

21、進(jìn)一步地，所述運(yùn)力運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估包括：構(gòu)建包括客流擴(kuò)散響應(yīng)時(shí)間、運(yùn)力承載率、運(yùn)力充盈系數(shù)和候車時(shí)長(zhǎng)在內(nèi)的運(yùn)力評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析所述運(yùn)力評(píng)價(jià)指標(biāo)，若其中一個(gè)運(yùn)力評(píng)價(jià)指標(biāo)超出預(yù)設(shè)閾值，則判斷當(dāng)前運(yùn)力運(yùn)行態(tài)勢(shì)出現(xiàn)異常，若未超出則當(dāng)前運(yùn)力運(yùn)行態(tài)勢(shì)無異常。

22、進(jìn)一步地，所述樞紐交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估包括：構(gòu)建平均客流密度和客流量信息兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，所述平均客流密度和客流量信息分別分為五級(jí)等級(jí)，根據(jù)樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷平均客流密度和客流量信息的當(dāng)前等級(jí)，綜合平均客流密度和客流量信息的當(dāng)前等級(jí)判斷區(qū)域擁堵程度，所述區(qū)域擁堵程度即為樞紐交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估結(jié)果。

23、進(jìn)一步地，所述根據(jù)各評(píng)估結(jié)果判斷是否達(dá)到對(duì)應(yīng)的預(yù)警等級(jí)，基于判斷結(jié)果匹配預(yù)警方式進(jìn)行報(bào)警，輸出輔助交通調(diào)度方案包括：

24、基于各評(píng)估結(jié)果得到的交通運(yùn)行態(tài)勢(shì)、樞紐運(yùn)力態(tài)勢(shì)及交通事件應(yīng)急態(tài)勢(shì)判斷是否達(dá)到對(duì)應(yīng)的預(yù)警等級(jí)，所述預(yù)警等級(jí)最大為三級(jí)，生成對(duì)應(yīng)的報(bào)警信號(hào)，根據(jù)生成的報(bào)警信號(hào)匹配預(yù)設(shè)的報(bào)警模式進(jìn)行情況預(yù)警，若未達(dá)到最低預(yù)警等級(jí)則不報(bào)警；

25、根據(jù)原始的出行數(shù)據(jù)特征、樞紐運(yùn)行數(shù)據(jù)和當(dāng)前預(yù)警等級(jí)，按照相似度匹配輸出相似度最高的對(duì)應(yīng)歷史調(diào)度應(yīng)對(duì)方案。

26、從上述的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：

27、1.本發(fā)明通過對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，構(gòu)建群體互動(dòng)模型分析群體出行信息，進(jìn)而對(duì)道路交通狀態(tài)進(jìn)行判斷，并針對(duì)綜合交通樞紐內(nèi)復(fù)雜的客流、車流狀況，通過對(duì)應(yīng)的指標(biāo)參數(shù)實(shí)時(shí)評(píng)估交通樞紐的運(yùn)行態(tài)勢(shì)、運(yùn)力態(tài)勢(shì)和應(yīng)急事件態(tài)勢(shì)，并進(jìn)行預(yù)警和輸出調(diào)度方案，便于城市交通管理部門更好地應(yīng)對(duì)交通事件和緊急情況。

28、2、本發(fā)明可及時(shí)對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)和樞紐范圍內(nèi)的交通狀態(tài)進(jìn)行分析和有效評(píng)估，并對(duì)交通動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)警處理，便于對(duì)旅客進(jìn)行疏散和車流調(diào)度，提升旅客出行舒適度和安全，且提高了整個(gè)交通系統(tǒng)的魯棒性和應(yīng)變能力。