一种基于时空流预测的城市交通拥堵成因诊断与调控方法

专利主权项内容

1.一种基于时空流预测的城市交通拥堵成因诊断与调控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建所在城市中各个拥堵地段的时空数据库；步骤2：基于时空流模式判定规则，将时空数据库中各拥堵地段的时空流模式划分为近家-出发拥堵型、近业-出发拥堵型、近家-到达拥堵型、近业-到达拥堵型、途径拥堵型；测度各拥堵地段中各类时空流模式的占比，并对各类时空流模式的占比进行筛选，以构建OD影响型拥堵地段的时空流特征集；步骤3：划定OD影响型拥堵地段的缓冲影响区，并根据建成环境的特征指标体系生成缓冲影响区的建成环境特征集；步骤4：将时空流特征集与建成环境特征集进行归一化处理，形成预测模型数据集，采用卷积神经网络算法对预测模型数据集中的建成环境特征要素与各时空流模式的数值占比之间的内在联系进行训练和校核，获得时空流模式占比的预测模型；步骤5：实时采集拥堵地段的交通拥堵数据，根据步骤3生成拥堵地段的建成环境特征集，并输入预测模型中输出该拥堵地段的各类时空流模式占比；步骤6：根据每个拥堵地段的主导度A和相似度B，识别步骤5中拥堵地段的主导特征，基于主导特征和输出的时空流模式占比排序，对拥堵成因进行诊断；rr步骤7：诊断结果可视化，并根据诊断结果对拥堵地段提出调控策略。