一种涉及智慧交通的路网分析方法及系统与流程

本发明属于道路交通分析，更具体地，涉及一种涉及智慧交通的路网分析方法及系统。

背景技术：

1、智慧交通(smart transportation)是指利用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术和计算机处理技术，有效地整合运输、交通管理、以及与之相关的设施和服务，以提供更加便捷、安全、高效、环保的交通运输系统。智慧交通的目标是通过科技手段优化交通资源配置，提高运输效率，减少交通事故，改善环境质量。

2、智慧交通的主要组成部分包括：

3、智能交通管理系统(its)：通过交通信号控制、车辆检测、交通监控等手段，实现交通流量的实时监测和调控，优化交通信号，提高交通效率。

4、公共交通智能化：利用实时数据和智能调度系统，提高公共交通的准时性和便捷性，如智能公交、智能地铁等。

5、车辆智能化：包括自动驾驶技术、车联网技术，通过车载传感器和通信设备实现车辆间、车与路的互联互通，增强行车安全和效率。

6、但是现有技术中并没有一种技术方案，能够综合考虑多种因素对涉及智慧交通的路网进行智能优化。

技术实现思路

1、为解决以上技术问题，本发明提出一种涉及智慧交通的路网分析方法，包括：

2、将所述涉及智慧交通的路网进行拓扑，生成涉及智慧交通的路网拓扑图，其中，所述涉及智慧交通的路网拓扑图包括节点集合和边集合；

3、获取所述涉及智慧交通的路网拓扑图中的交通信息，设置涉及智慧交通的路网综合效用模型，并根据所述交通信息，计算所述涉及智慧交通的路网拓扑图的综合效用指数，其中，所述交通信息包括：乘客流量、发车频率、换乘次数、碳排放量、能源消耗量；

4、对所述涉及智慧交通的路网综合效用模型进行拟合，从而使所述综合效用指数接近预设的综合效用指数阈值，以完成涉及智慧交通的路网分析及优化。

5、进一步的，所述涉及智慧交通的路网综合效用模型包括：

6、g＝(v，e)

7、u(g)＝eα·t(g).ln(1+β·c(g))·sin(γ·s(g))

8、其中，v为节点集合，代表车站集合，e为边集合，代表道路集合，u(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的综合效用指数，α为时间效率权重，t(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的时间优化函数，用于评估涉及智慧交通的路网的时间效率，β为环境影响权重，c(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的环境影响优化函数，用于评估涉及智慧交通的路网的环境影响，γ为便利度权重，s(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的换乘便利度函数，用于评估乘客在涉及智慧交通的路网中换乘的便利度。

9、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的时间优化函数t(g)包括：

10、

11、其中，tij为从第i个节点到第j个节点道路的行驶时间，λ为时间优化第一调整因子，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，fj(t)为第j个节点在时间t时的乘客流量，φij(t)为从第i个节点到第jj个节点道路的发车频率，xij为从第i个节点到第，个节点道路的换乘次数，μ为时间优化第二调整因子。

12、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的环境影响优化函数c(g)包括：

13、

14、其中，ci为第i个节点的碳排放量，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，v为时间变化对节点碳排放的影响因子，mij为从第i个节点到第j个节点道路的能源消耗量，wij为从第i个节点到第j个节点道路的权重，ξ为距离对道路的能源消耗的影响因子，κ为距离衰减因子，dij为从第i个节点到第j个节点的实际距离。

15、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的换乘便利度函数s(g)包括：

16、

17、其中，ρi(t)为第i个节点在时间t时的拥挤度，σ为乘客流量对拥挤度的影响因子，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，xij为从第i个节点到第jj个节点道路的换乘次数，τ为拥挤度调整因子。

18、本发明还提出一种涉及智慧交通的路网分析系统，包括：

19、拓扑模块，用于将所述涉及智慧交通的路网进行拓扑，生成涉及智慧交通的路网拓扑图，其中，所述涉及智慧交通的路网拓扑图包括节点集合和边集合；

20、设置模型模块，用于获取所述涉及智慧交通的路网拓扑图中的交通信息，设置涉及智慧交通的路网综合效用模型，并根据所述交通信息，计算所述涉及智慧交通的路网拓扑图的综合效用指数，其中，所述交通信息包括：乘客流量、发车频率、换乘次数、碳排放量、能源消耗量；

21、分析优化模块，用于对所述涉及智慧交通的路网综合效用模型进行拟合，从而使所述综合效用指数接近预设的综合效用指数阈值，以完成涉及智慧交通的路网分析及优化。

22、进一步的，所述涉及智慧交通的路网综合效用模型包括：

23、g＝(v，e)

24、u(g)＝eα·t(g).ln(1+β·c(g))·sin(γ·s(g))

25、其中，v为节点集合，代表车站集合，e为边集合，代表道路集合，u(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的综合效用指数，α为时间效率权重，t(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的时间优化函数，用于评估涉及智慧交通的路网的时间效率，β为环境影响权重，c(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的环境影响优化函数，用于评估涉及智慧交通的路网的环境影响，γ为便利度权重，s(g)为涉及智慧交通的路网拓扑图g的换乘便利度函数，用于评估乘客在涉及智慧交通的路网中换乘的便利度。

26、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的时间优化函数t(g)包括：

27、

28、其中，tij为从第i个节点到第，个节点道路的行驶时间，λ为时间优化第一调整因子，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，fj(t)为第j个节点在时间t时的乘客流量，φij(t)为从第i个节点到第j个节点道路的发车频率，xij为从第i个节点到第j个节点道路的换乘次数，μ为时间优化第二调整因子。

29、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的环境影响优化函数c(g)包括：

30、

31、其中，ci为第i个节点的碳排放量，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，v为时间变化对节点碳排放的影响因子，mij为从第i个节点到第j个节点道路的能源消耗量，wij为从第i个节点到第j个节点道路的权重，ξ为距离对道路的能源消耗的影响因子，κ为距离衰减因子，dij为从第i个节点到第j个节点的实际距离。

32、进一步的，涉及智慧交通的路网拓扑图g的换乘便利度函数s(g)包括：

33、

34、其中，ρi(t)为第i个节点在时间t时的拥挤度，σ为乘客流量对拥挤度的影响因子，fi(t)为第i个节点在时间t时的乘客流量，xij为从第i个节点到第j个节点道路的换乘次数，τ为拥挤度调整因子。

35、通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

36、本发明将所述涉及智慧交通的路网进行拓扑，生成涉及智慧交通的路网拓扑图，其中，所述涉及智慧交通的路网拓扑图包括节点集合和边集合；获取所述涉及智慧交通的路网拓扑图中的交通信息，设置涉及智慧交通的路网综合效用模型，并根据所述交通信息，计算所述涉及智慧交通的路网拓扑图的综合效用指数，其中，所述交通信息包括：乘客流量、发车频率、换乘次数、碳排放量、能源消耗量；对所述涉及智慧交通的路网综合效用模型进行拟合，从而使所述综合效用指数接近预设的综合效用指数阈值，以完成涉及智慧交通的路网分析及优化。本发明通过以上技术方案，能够综合评估涉及智慧交通的路网的时间效率、涉及智慧交通的路网的环境影响和乘客在涉及智慧交通的路网中换乘的便利度，从而为涉及智慧交通的路网的优化提供支撑。