一种动态公交车道管控方法及系统

本发明涉及计算机，具体而言，涉及一种动态公交车道管控方法及系统。

背景技术：

1、随着我国智慧城市建设的不断发展，城市交通系统面临着重大挑战，解决城市交通问题、克服现阶段交通系统存在的瓶颈具有重要意义。

2、随着城市交通需求不断增加，城市交通规划不断优化，目前，在交通方面存在交通空间饱和度增大的问题，已经采用公共交通减少车流的方式来解决此问题，但是随着城市化建设的发展，城市人口越来越多，就算是用公共交通的方式，也出现了车道承载力达到了极限的问题，城市交通系统供需严重失衡，交通事故、交通拥堵、道路规划混乱、线路设计不合理等一系列城市交通问题不断涌现。当前，城市交通系统的供需矛盾很大，目前采用的方式是分流，即设计了公交车道给公交车形式，设计私家车行驶的机动车道，私家车不能在公交车道行驶或者在限定时间段内不能再公交车道内形式，但是通常出现这样的情况：私家车道机器拥堵、通行能力极差，而旁边的公交车道空闲，明显的出现了道路资源的浪费。因此，为缓解城市交通系统存在的车道供需失衡、拥堵等问题，本技术提出在车道的管控上做优化，以提高车道的利用率，从而解决交通拥堵的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供了种动态公交车道管控方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种动态公交车道管控方法，包括：

3、获得管控区域内的当前交通道路网络数据，当前交通道路网络数据包括管控区域内的交通道路网络以及交通道路网络对应的当前车辆数据；交通道路网络由包括多段道路段，道路段之间相互连接构成交通道路网络，且在道路段中标记了私家车道和公交车道；当前车辆数据与道路段一一对应，当前车辆数据表示在设定时间长度的当前时间段内处在该道路段的车辆数量；当前车辆数据包括当前私家车数量和当前公交车数量，当前私家车数量和当前公交车数量分别与私家车道和公交车道一一对应；

4、根据交通道路网络构建车流预测模型，包括：在交通道路网络中的每一段道路段配置一个lstm网络；若道路段在交通道路网络中相连，则将道路段对应的lstm网络相连；对于每个lstm网络，所述lstm网络的输入为所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据和与所述lstm网络相连的lstm网络的输出；

5、将所述当前交通道路网络数据输入预先训练好的车流预测模型中，车流预测模型输出未来特定时间段内道路段中的私家车预测数量和公交车预测数量；

6、基于当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量，确定是否把公交车道的标记更改成私家车道的标记，若把公交车道的标记更改成私家车道的标记，确定允许私家车道的车辆在公交车道借道行驶。

7、可选的，所述基于当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量，确定是否将公交车道的标记更改成私家车道的标记，包括：

8、若当前公交车数量小于设定值，判断当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量是否满足借道条件；若满足，将公交车道的标记更改成私家车道的标记；借道条件如下公式(1)所示：

9、

10、p为设定值；scar prescar、pcar和prepcar分别表示当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量；设定值p的取值与道路段的长度有关，σ为拥堵系数，σ的取值在区间[0.5，0.8]中的任意实数。

11、可选的，所述lstm网络的输入为所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据和与所述lstm网络相连的lstm网络的输出，包括：

12、对于每个lstm网络，将与所述lstm网络相连的多个lstm网络的输出进行加权求和，得到求和影响分量，以求和影响分量作为所述lstm网络中的前一时刻的状态输出；

13、以所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据作为当前时刻的输入。

14、可选的，所述若道路段在交通道路网络中相连，则将道路段对应的lstm网络相连，包括：

15、按照车流方向，对相连的多个道路段对应的多个lstm网络进行相连。

16、可选的，所述车流预测模型的训练方法包括：

17、获得训练数据集，训练数据集包括管控区域内的多个历史交通道路网络数据，历史交通道路网络数据包括训练交通道路网络以及训练交通道路网络对应的历史车辆数据；历史交通道路网络由包括多段道路段，道路段之间相互连接构成交通道路网络，且在道路段中标记了私家车道和公交车道；历史车辆数据与道路段一一对应，历史车辆数据表示在设定时间长度的当前时间段内处在该道路段的车辆数量；历史车辆数据包括历史私家车数量和历史公交车数量，历史私家车数量和历史公交车数量分别与私家车道和公交车道一一对应；

18、将训练数据集输入车流预测模型中，若迭代次数达到8000次，停止训练车流预测模型，确定车流预测模型训练好。

19、第二方面，本发明实施例还提供了一种动态公交车道管控系统，包括：

20、获得模块，用于获得管控区域内的当前交通道路网络数据，当前交通道路网络数据包括管控区域内的交通道路网络以及交通道路网络对应的当前车辆数据；交通道路网络由包括多段道路段，道路段之间相互连接构成交通道路网络，且在道路段中标记了私家车道和公交车道；当前车辆数据与道路段一一对应，当前车辆数据表示在设定时间长度的当前时间段内处在该道路段的车辆数量；当前车辆数据包括当前私家车数量和当前公交车数量，当前私家车数量和当前公交车数量分别与私家车道和公交车道一一对应；

21、模型构建模块，用于根据交通道路网络构建车流预测模型，包括：在交通道路网络中的每一段道路段配置一个lstm网络；若道路段在交通道路网络中相连，则将道路段对应的lstm网络相连；对于每个lstm网络，所述lstm网络的输入为所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据和与所述lstm网络相连的lstm网络的输出；

22、预测模块，用于将所述当前交通道路网络数据输入预先训练好的车流预测模型中，车流预测模型输出未来特定时间段内道路段中的私家车预测数量和公交车预测数量；

23、管控模块，用于基于当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量，确定是否把公交车道的标记更改成私家车道的标记，若把公交车道的标记更改成私家车道的标记，确定允许私家车道的车辆在公交车道借道行驶。

24、可选的，所述基于当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量，确定是否将公交车道的标记更改成私家车道的标记，包括：

25、若当前公交车数量小于设定值，判断当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量是否满足借道条件；若满足，将公交车道的标记更改成私家车道的标记；借道条件如下公式(1)所示：

26、

27、p为公交车道管控值；scar prescar、pcar和prepcar分别表示当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量；公交车道管控值p的取值与道路段的长度有关，σ为拥堵系数，σ的取值在区间[o.5，0.8]中的任意实数。

28、可选的，所述lstm网络的输入为所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据和与所述lstm网络相连的lstm网络的输出，包括：

29、对于每个lstm网络，将与所述lstm网络相连的多个lstm网络的输出进行加权求和，得到求和影响分量，以求和影响分量作为所述lstm网络中的前一时刻的状态输出；

30、以所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据作为当前时刻的输入。

31、可选的，所述若道路段在交通道路网络中相连，则将道路段对应的lstm网络相连，包括：

32、按照车流方向，对相连的多个道路段对应的多个lstm网络进行相连。

33、可选的，所述车流预测模型的训练方法包括：

34、获得训练数据集，训练数据集包括管控区域内的多个历史交通道路网络数据，历史交通道路网络数据包括训练交通道路网络以及训练交通道路网络对应的历史车辆数据；历史交通道路网络由包括多段道路段，道路段之间相互连接构成交通道路网络，且在道路段中标记了私家车道和公交车道；历史车辆数据与道路段一一对应，历史车辆数据表示在设定时间长度的当前时间段内处在该道路段的车辆数量；历史车辆数据包括历史私家车数量和历史公交车数量，历史私家车数量和历史公交车数量分别与私家车道和公交车道一一对应；

35、将训练数据集输入车流预测模型中，若迭代次数达到8000次，停止训练车流预测模型，确定车流预测模型训练好。

36、相较于现有技术，本发明实施例具有以下有益效果：

37、本发明实施例提供了一种动态公交车道管控方法及系统，所述方法包括：获得管控区域内的当前交通道路网络数据，当前交通道路网络数据包括管控区域内的交通道路网络以及交通道路网络对应的当前车辆数据；交通道路网络由包括多段道路段，道路段之间相互连接构成交通道路网络，且在道路段中标记了私家车道和公交车道；当前车辆数据与道路段一一对应，当前车辆数据表示在设定时间长度的当前时间段内处在该道路段的车辆数量；当前车辆数据包括当前私家车数量和当前公交车数量，当前私家车数量和当前公交车数量分别与私家车道和公交车道一一对应。根据交通道路网络构建车流预测模型，包括：在交通道路网络中的每一段道路段配置一个lstm网络；若道路段在交通道路网络中相连，则将道路段对应的lstm网络相连；对于每个lstm网络，所述lstm网络的输入为所述lstm网络对应的道路段的当前车辆数据和与所述lstm网络相连的lstm网络的输出。将所述当前交通道路网络数据输入预先训练好的车流预测模型中，车流预测模型输出未来特定时间段内道路段中的私家车预测数量和公交车预测数量。基于当前私家车数量、当前公交车数量、私家车预测数量和公交车预测数量，确定是否把公交车道的标记更改成私家车道的标记，若把公交车道的标记更改成私家车道的标记，确定允许私家车道的车辆在公交车道借道行驶。

38、通过申请提供的车流预测模型模型，可以从管控区域内的整体或者部分交通道路网络对其中的每个道路段的车流信息进行预测，模拟了管控区域内各个道路之间相互影响、相互分担流量的现象，挖掘了管控区域内各个道路之间无规则的相互影响、相互分担流量的内隐信息，并以此为依据预测各个道路段的车辆数量，预测的准确性高，为合理的道路动态调度和管控奠定了基础。同时，针对不同的管控区域，可以实时构建适用于该管控区域的车流预测模型进行车流预测，提高了车流预测的准确性。另外，车流预测模型考虑了管控区域内各个道路段之间交通情况相互影响、相互制约的情况，可以挖掘管控区域内各个道路段之间相互影响的内隐信息，基于此进行整体的道路交通状况预测，提高了预测的准确性。在此基础上，基于预测的结果和当前实际的结果，判断是否可以借道，提高了借道判断的准确性，优化了车道的管控，提高车道的利用率，降低交通拥堵。其达到了优化了车道的管控，提高车道的利用率，降低交通拥堵的有益效果。