一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法
【专利摘要】本发明提供一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，所述方法包含：步骤101）查询相关路段浮动车历史数据，并对浮动车历史数据进行预处理，得到相应路段的正常状态下的车辆平均速度和车流密度；步骤102）查询相关路段浮动车实时数据，并对浮动车实时数据进行预处理，得出相应路段目前的车辆平均速度；步骤103）查询城市道路交通事故路段的路网数据，并通过处理得到周边路段的拓扑结构和相应路段满载时的车流密度；步骤104）根据预处理后的浮动车历史数据、浮动车实时数据和路网拓扑关系数据，对事故及事故周边路段的影响进行预测分析。本发明以浮动车数据作为预测的数据输入，从而在预测数据依据上保证了本发明预测结果的准确性。
【专利说明】一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种交通事故影响的预测方法，具体涉及一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法。
【背景技术】
[0002]随着我国机动车保有量的快速上升和基础设施建设趋于饱和，城市交通压力越来越大，交通流运行的稳定性也随之降低，城市道路交通事故的快速反应、处理对于城市交通的正常运行显得尤为重要。
[0003]目前，传统的城市道路交通事故处理方法主要是简单的发现事故、处理事故，对于事故的影响范围很难做出准确的判断和预警。如何快速准确的对事故地及周边路段影响范围进行预测，并在此基础上进行事故处理方案的制定，对于提高城市道路交通事故处理效率，降低交通事故影响具有重要作用。
[0004]专利号为“201010533022”的专利申请中给出了一种基于固定检测器的城市道路交通事故影响范围确定方法；专利号为“201120084414.9”的专利申请中给出了一种高速公路交通事故影响预测与控制系统的实现方法；专利号为“201110231292.6”的专利申请中提出了一种基于交通波理论的高速公路事故影响范围的确定方法，用于在无出入口匝道的高速公路上发生交通事故后确定交通事故的时空影响范围。
[0005]城市道路交通事故影响范围的预测对于针对特定交通事故及时制定出有针对性的、高效的事故处理方案具有 重要意义。但目前对于城市道路交通事故影响范围的预测还存在一定的弊端，王要有:
[0006](I)对于城市道路交通事故影响范围的预测方法较少，有些只是对城市道路交通事故影响范围的实时监测或是简单预测，而没有针对特定路段，特定时间的城市道路交通事故影响进行有针对性的预测。
[0007](2)有些城市道路交通事故影响范围的预测方法需要安装大量固定的监测器，建设成本较高。
[0008](3)目前有一些针对高速公路交通事故影响预测的方法，但由于高速公路和城市交通有着较大的差异，无法直接应用到城市道路交通事故影响的预测中。
【发明内容】
[0009]本发明的目的是提供一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响范围预测的方法，综合利用浮动车历史数据、浮动车实时数据以及路网数据对城市道路交通事故影响范围做出准确的预测，为事故的处理提供有效的数据支持和依据。
[0010]为了实现上述目的，本发明提供了一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，所述方法包含:
[0011]步骤101)查询相关路段浮动车历史数据，并对浮动车历史数据进行预处理，得到相应路段的正常状态下的车辆平均速度和车流密度；[0012]步骤102)查询相关路段浮动车实时数据，并对浮动车实时数据进行预处理，得出相应路段目前的车辆平均速度；
[0013]步骤103)查询城市道路交通事故路段的路网数据，并通过处理得到周边路段的拓扑结构和相应路段满载时的车流密度；
[0014]其中，路段满载时车流密度的计算公式如下:
【权利要求】
1.一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，所述方法包含: 步骤101)查询相关路段浮动车历史数据，并对浮动车历史数据进行预处理，得到相应路段的正常状态下的车辆平均速度和车流密度； 步骤102)查询相关路段浮动车实时数据，并对浮动车实时数据进行预处理，得出相应路段目前的车辆平均速度； 步骤103)查询城市道路交通事故路段的路网数据，并通过处理得到周边路段的拓扑结构和相应路段满载时的车流密度； 其中，路段满载时车流密度的计算公式如下:
2.根据权利要求1所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，其特征在于，所述步骤101)采用如下公式得到正常状态下的车辆平均速度和车流密度:
3.根据权利要求1所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，其特征在于，所述步骤104)进一步包含: 步骤104-1)获取单一路段由正常状态转化为事故影响状态，并由事故影响状态转化为正常状态的演化时间和演化的路段长度； 步骤104-2)通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为{Α1;Α2，…Αp}，并依据得到的演化时间和演化的路段长度，对事故未处理完成前和事故处理完成后的一定时间段内的交通状况进行预测。
4.根据权利要求3所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，其特征在于，所述步骤104-1)进一步包含: 步骤104-1-1)道路某一路段由正常状态转变为事故影响状态的演变时间Ty计算公式如下:
5.根据权利要求4所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，其特征在于，所述步骤104-2)进一步包含: 当给定事故发生后时间Tal时段内的事故影响范围计算过程如下，其中，Tal〈Ta ； 步骤104-2-11)通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为“…Ap}； 步骤104-2-12)，由事故路段开始由近及远，通过公式(4)求解各路段的状态转换时间Tyn ; 步骤104-2-13)，将各路段的转换时间Tyn进行累加，计算各上游分路段的事故影响状态的总时间Tyc=Tyl+Ty2+…+Tyn ； 步骤104-2-14)，重复上步骤，直到TyeXTal，令T=Tal-(Tye-Tyn)，利用公式(5)，求解出处于事故影响状态的最外围路段中受影响的长度Lnys，则处于事故影响状态路段的总长度+L (n_l)+Lnys,处于事故影响状态的路段集合为； 当事故处理完成后给定事故发生后时间Ta2时的事故影响范围计算过程如下，其中，Ta2>Ta: 步骤104-2-21)通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为“…Ap}； 步骤104-2-22)由事故路段开始由近及远，通过公式(6)求解各路段的状态转化时间Trm ; 步骤104-2-23)，将状态转换时间进行累加，计算出各上游分路段的事故影响状态恢复正常状态的总时间HATr2 +…+T? ; 步骤104-2-24)，重复上步骤，直到TM>Ta2，令T=Ta2-(TM-Tj，利用公式(7)，求解出处于由事故影响状态恢复为正常状态临界点所在路段L?s，则已恢复正常状态路段的总长度L1=L1+!^+…+ULnffs,已恢复正常状态路段为(A1, A2,…，Aj ； 步骤104-2-25)，按照事故未处理完成前计算处于事故影响状态路段长度的方法，继续计算事故影响范围，即受过事故影响的所有路段“-AJ ； 步骤104-2-26)，对比上述两个步骤的计算结果，当m〈n时处于事故影响状态而未恢复的路段为{Am, Am+1, “.Αη},处于事故影响状态路段的总长度WULm+i+...+]^+!^ ;当m=n且Lnys>L?s时于事故影响状态而未恢复的路段为{AJ，处于事故影响状态路段的总长度Ly=Lnys-Lmrs ；当m=n且Lnys〈=L?s时或m>n时,所有路段均恢复正常状态,处于事故影响状态路段的总长度Ly=0。
6.一种基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测系统，所述系统包含: 浮动历史数据预处理模块，用于查询相关路段浮动车历史数据，并对浮动车历史数据进行预处理，得到相应路段的正常状态下的车辆平均速度和车流密度； 浮动实时数据预处理模块，用于查询相关路段浮动车实时数据，并对浮动车实时数据进行预处理，得出相应路段目前的车辆平均速度； 路网数据预处理模块，用于查询城市道路交通事故路段的路网数据，并通过处理得到周边路段的拓扑结构和相应路段满载时的车流密度； 其中，路段满载时车流密度的计算公式如下:
7.根据权利要求6所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测系统，其特征在于，所述浮动历史数据预处理模块采用如下公式得到正常状态下的车辆平均速度和车流密度:
8.根据权利要求6所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测系统，其特征在于，所述预测模块进一步包含: 第一处理模块，用于获取单一路段由正常状态转化为事故影响状态，并由事故影响状态转化为正常状态的演化时间和演化的路段长度； 第二处理模块，用于通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为一A1J，并依据得到的演化时间和演化的路段长度，对事故未处理完成前和事故处理完成后的一定时间段内的交通状况进行预测。
9.根据权利要求8所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测系统，其特征在于，所述第一处理模块进一步包含: 第一演变时间处理模块，用于道路的某一路段由正常状态转变为事故影响状态的演变时间Ty计算公式如下:
10.根据权利要求9所述的基于浮动车数据的城市道路交通事故影响预测方法，其特征在于，所述第二处理模块进一步包含: 当给定事故发生后时间Tal时段内的事故影响范围计算过程如下，其中，Tal〈Ta ； 路段划分模块，用于通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为{A1;A2，…Ap}； 第一事故路段预测模块，用于: 由事故路段开始由近及远，通过公式(4)求解各路段的状态转换时间Tyn; 将各路段的转换时间Tyn进行累加，计算各上游分路段的事故影响状态的总时间Tyc=Tyl+Ty2+* ^+Tyn ； 重复上步骤，直到Tyc;>Tal，令T=Tal- (Tyc-Tyn)，利用公式(5 )，求解出处于事故影响状态的最外围路段中受影响的长度Lnys，则处于事故影响状态路段的总长度Ly=LJL2+-.+L (n_l)+Lnys,处于事故影响状态的路段集合为； 当事故处理完成后给定事故发生后时间Ta2时的事故影响范围计算过程如下，其中，Ta2>Ta: 路段划分模块，用于通过路网拓扑关系，对城市道路交通事故周边上游路网由近及远进行分段并分别编号为{A1;A2，…Ap}； 第二事故路段预测模块，用于由事故路段开始由近及远，通过公式(6)求解各路段的状态转化时间T? ； 将状态转换时间进行累加，计算出各上游分路段的事故影响状态恢复正常状态的总时间 TM=Trl+Tr2+…+Trm ； 重复上步骤，直到H2，令T=Ta2-Orc-TJ,利用公式(7)，求解出处于由事故影响状态恢复为正常状态临界点所在路段L?s，则已恢复正常状态路段的总长度I^=LJL2+-+!^+Lnffs,已恢复正常状态路段为(A1, A2,…，Aj ； 按照事故未处理完成前计算处于事故影响状态路段长度的方法，继续计算事故影响范围，即受过事故影响的所有路段； 对比上述两个步骤的计算结果，当m〈n时处于事故影响状态而未恢复的路段为{Am，Am+1,…Aj，处于事故影响状态路段的总长度Ly=Lm_LmrS+Lm+1+...+ULnys ；当m=n且Lnys>LmrS时于事故影响状态而未恢复的路段为{An}，处于事故影响状态路段的总长度Ly=Lnys-Lnffs ;当m=n且Lnys〈=L?s时或m>n时，所有路段均恢复正常状态，处于事故影响状态路段的总长度Ly=O0
【文档编号】G08G1/01GK103632546SQ201310616362
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年11月27日 优先权日:2013年11月27日
【发明者】陈远迁, 雷利军, 王振华, 万蔚, 荆长林, 景泽涛, 单雅文, 翟羽佳, 张丹 申请人:中国航天系统工程有限公司