交通流诱导系统
基于深度学习的交通诱导系统设计与实现
基于深度学习的交通诱导系统设计与实现随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益突出。
尤其当人口迅速增长、机动车数量大幅度增加之时，交通拥堵问题愈发严重。
为此，设计、研发一种高效快捷且智能化的交通诱导系统应运而生。
本文将探讨一种基于深度学习的交通诱导系统，其设计、实现及应用前景。
一、交通诱导系统的基本概念交通诱导系统为有关部门为方便交通出行，对市区交通流量进行控制，使车辆行驶、人员出行更加高效便捷的交通指引系统。
一般交通诱导系统会利用大数据分析、实时监控等多种手段，通过对交通信息的收集、加工、处理、传输等环节，实现对交通流量的测量与分析，并将结果反馈给驾驶员、乘客等使用者，以避免交通阻塞和普遍的交通问题，同时也有利于即时管控道路和路口等交通设施。
但是传统交通诱导系统存在的缺陷很多，例如，系统需要人为干预，没有良好的自主学习和学习能力缺乏、效果受限等。
所以我们需要研发基于深度学习的交通诱导系统，可以更好地实现交通的智能化管理和运用。
二、基于深度学习的交通诱导系统交通诱导系统主要分为两部分：1、车辆定位系统通过GPS等定位设备将车辆的实时位置信息传至指挥中心，数据传输的稳定性和准确性极为重要，而如何确保传输数据的准确性是我们在搭建交通诱导系统过程中要注意的问题。
同时，为了满足系统在不同环境下的各项需求，我们可选择A-GPS、BD-GPS和Galileo等不同类型的卫星定位系统，不同系统之间可以进行切换，保障输出数据的时效性。
2、深度学习算法及其应用交通拥堵是城市中的重要问题之一，也是交通诱导系统的核心问题。
因此，运用深度学习算法分析交通拥堵问题，有利于我们更快速、更准确地解决交通问题，给出正确的拥堵度及时调控方案。
举例来说，卷积神经网络（CNN）被运用于对道路交通状态的识别，通过对卷积图像进行识别可以准确把握路况实时变化，为实现智慧交通奠定了良好的信息物理平台基础。
三、交通诱导系统的实现链路矩阵法是常用的路网分析算法之一，利用图论对交通路网进行建模，设路网由n个交叉口和m条路段组成，则可以通过建立链路矩阵描述交通流图。
城市交通流诱导系统框架的构成与实施
城市交通流诱导系统框架的构成与实施摘要：本文提出了一种适合中国国情的城市交通流诱导系统的结构框架和实施框架；对框架中各个子系统之间的协调方式以及信息交换模式进行了规划；并对各个子系统的功能进行了讨论。
由各个子系统相互协调构成的有机整体可以有效地控制城市交通状况,减少交通堵塞的发生。
关键词：智能运输系统；结构框架；交通流诱导；地理信息系统1 前言交通诱导技术是正确引导道路使用者顺利到达目的地、实现交通流优化、避免交通阻塞、更有效的管理现代交通的一种技术。
可以预料交通诱导系统将成为21世纪现代化地面运输管理体系的模式和发展方向，它是交通运输进入信息时代的重要标志。
动态交通诱导系统的研究最早开始于20世纪70年代中期的日本，首先进行了基于FR射频通信的车载动态诱导系统的开发试验，并得到了可以减少13%行程时间的结论，但是由于手当时技术、经济等因素的限制该研究项目继续研究下去。
在20世纪80年代又相继进行了道路车辆通信系统（RACS）和高级车辆交通信息与通信系统（AMTIC）的研究，1990年开始研究的VICS项目可以播发实时交通信息，VICS车载接收机结合了DGPS和调频副载波接收功能，可以进行车辆导航和路径诱导。
欧洲的德国、英国在80年代末开发LISB系统和Autoguide系统。
我国对交通诱导系统的研究起步较晚，90年代初，一些高校和交通研究机构开始了城市交通诱导系统技术的研究和尝试。
在“九五”期间，交通部提出“加强智能公路运输系统的研究与发展’。
结合我国国情，分阶段地开展交通控制系统、驾驶员信息系统、车辆调度与导航系统、车辆安全系统及道路收费管理系统等5个领域的研究开发、工程化和系统集成的研究工作。
目前处于对定位系统、电子地图、通信系统等问题的研究阶段，而对比较全面的动态路径诱导系统的研究还处于起步阶段。
我国的一些大城市都建立了交通诱导广播系统，道路上的交通信息由车辆检测设备和摄像机镜头自动采集并持续不断地送到交通指挥中心，经计算机处理后的结果自动传送到交通广播电台的监视终端和打印机上，再由播音员每隔一定时间或随时予以播出。
6交通流诱导系统2
根据诱导信息的实时性,交通诱导系统
可分为: 静态诱导系统 动态诱导系统 根据路径优化的地点，可以分为: 中心式诱导系统 分布式诱导系统 双制式诱导系统
1
中心式路径诱导系统
路径规划
2
分布式路径诱导系统
3
双制式路径诱导系统实例－DRGS
DRGS是日本新交通管理系统体系结构内的5个子系统之 一，它将成为世界上第一个投入实际运行的中心型动态 车载路径诱导系统。 就优化路径的提供方式而言，DRGS可以分为两类：自 主型路径诱导和中心型路径诱导。 当中心型路径诱导得到广泛应用时，就能合理分配交通 流，并可对未来的交通进行预测。DRGS的发展方向是 建立由控制中心分配交通流的系统，并开发信号控制系 统和动态路径诱导系统一体化的道路交通管理系统。
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DRGS的发展前景
DRGS的最终目的是通过动态交通分配减少区域内整 个路网的交通拥挤。 当系统处于早期运行阶段时，车载系统未广泛分布至 足够程度， DRGS仍只能用于指导个别运行车辆的 最优路径选择。 当DRGS相当普及时，将可以具体确定路段上的旅行 时间和车辆出行OD。 一旦路段上的旅行时间可以确定，交通控制的进一步 改进就成为可能，也可以向驾驶员提供更为精确的旅 行时间信息 车辆OD的确定使得正确的交通信号控制和精确的交 通状况预测成为可能。源自5动态路径规划类别
根据对出行者路径选择行为的不同假定，动态路径规划模 型一般可分成两类： 反应型路径规划模型:假定每一个出行者根据当前瞬时的 交通状况选择到达目的地的最短路径 预测型路径规划模型:考虑未来交通状况对路径选择行为 的影响.
6
智能交通诱导系统的设计与应用
智能交通诱导系统的设计与应用1. 背景随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益严重为了缓解交通压力，提高道路通行效率，智能交通诱导系统应运而生本文将详细介绍智能交通诱导系统的设计与应用，以期为我国交通事业的发展提供参考2. 智能交通诱导系统概述智能交通诱导系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）是指利用现代信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术等手段，对交通状况进行实时监测、分析与处理，从而实现对交通运行的智能化管理与调控智能交通诱导系统主要包括以下几个部分：•数据采集与处理：通过各种传感器（如摄像头、雷达、地磁传感器等）收集实时交通数据，如车流量、车速、事故信息等，并对数据进行处理与分析•信息传输：将采集到的交通数据通过有线或无线通信网络传输至控制中心•控制中心：对传输过来的数据进行实时分析，根据交通状况制定相应的诱导策略•信息发布：将控制中心制定的诱导策略通过电子显示屏、导航设备、移动应用等渠道发布给驾驶员•系统反馈：根据驾驶员的反应和实际交通状况，对诱导策略进行调整与优化3. 智能交通诱导系统的设计3.1 系统架构智能交通诱导系统采用分层架构设计，主要包括四个层次：数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层1.数据采集层：通过各种传感器收集实时交通数据2.数据传输层：将采集到的交通数据传输至数据处理层3.数据处理层：对传输过来的数据进行处理与分析，制定诱导策略4.应用层：将诱导策略通过各种渠道发布给驾驶员，并接收驾驶员的反馈3.2 关键技术1.数据采集技术：包括各类传感器的选型、安装与调试2.数据传输技术：包括有线通信和无线通信技术3.数据处理技术：包括数据清洗、数据分析与挖掘等4.诱导策略制定：根据实时交通数据，制定合理的交通诱导方案5.信息发布技术：通过电子显示屏、导航设备、移动应用等渠道发布诱导信息4. 智能交通诱导系统的应用4.1 缓解交通拥堵通过对实时交通数据的监测与分析，智能交通诱导系统可以及时发现交通拥堵区域，并根据拥堵原因制定相应的诱导策略例如，通过调整信号灯配时、引导车辆分流等方式，缓解拥堵状况4.2 提高道路通行效率智能交通诱导系统可以根据道路实际情况，实时调整信号灯配时，使车辆在不同路口的通行效率得到优化此外，系统还可以通过导航设备为驾驶员提供最佳行驶路线，减少行驶时间4.3 交通事故预防与处理智能交通诱导系统可以实时监测道路状况，发现潜在的交通事故隐患，并通过预警信息提醒驾驶员在发生交通事故时，系统可以迅速启动应急预案，协助有关部门进行事故处理，减少事故对交通运行的影响4.4 出行服务与导航智能交通诱导系统可以为驾驶员提供实时交通信息、路况预测、出行建议等服务，帮助驾驶员合理安排出行计划，提高出行效率5. 总结智能交通诱导系统作为一种新型的交通管理技术，具有显著的交通改善效果通过实时监测、分析与处理交通数据，制定合理的诱导策略，智能交通诱导系统可以有效缓解交通拥堵、提高道路通行效率、预防交通事故，并为驾驶员提供优质的出行服务随着技术的不断进步，智能交通诱导系统在未来的应用中将发挥越来越重要的作用，为我国交通事业的发展贡献力量智能交通诱导系统的发展与实践1. 背景及意义随着经济的快速发展和城市人口的持续增长，交通拥堵、事故频发等问题日益成为制约城市发展的重要问题智能交通诱导系统作为一种新型的交通管理技术，通过对实时交通数据的监测、分析与处理，制定合理的诱导策略，从而有效缓解交通压力，提高道路通行效率，预防交通事故，为城市交通的可持续发展提供有力支持2. 智能交通诱导系统的发展智能交通诱导系统的发展经历了多个阶段，从最初的单一信息发布，到后来的实时数据分析、智能诱导策略制定，再到如今的大数据、云计算、等技术的融合应用，智能交通诱导系统在技术上不断革新，功能上也日益完善2.1 技术发展1.数据采集技术：从最初的摄像头、雷达等单一传感器，发展到如今的多传感器融合，如地磁传感器、无人机等2.数据传输技术：从有线通信发展到无线通信，如4G、5G等3.数据处理技术：从简单的数据处理发展到复杂的数据分析与挖掘，如机器学习、深度学习等4.诱导策略制定：从基于经验的方法发展到基于数据的智能决策，如、大数据分析等2.2 功能拓展1.从单一的交通信息发布，发展到实时交通状况监测、分析、预测等功能2.从简单的信号灯控制，发展到智能化的交通组织与管理3.从单一的交通诱导，发展到与其他交通管理系统的集成与协同3. 智能交通诱导系统的实践智能交通诱导系统的实践主要体现在以下几个方面：3.1 实时交通监测与分析通过各类传感器收集实时交通数据，如车流量、车速、事故信息等，并将数据传输至控制中心控制中心对数据进行实时分析，发现交通异常情况，如拥堵、事故等，并制定相应的诱导策略3.2 智能诱导策略制定根据实时交通数据和预测模型，智能交通诱导系统可以制定合理的诱导策略，如调整信号灯配时、引导车辆分流等，以缓解交通压力，提高道路通行效率3.3 多元化信息发布智能交通诱导系统通过电子显示屏、导航设备、移动应用等多种渠道，向驾驶员提供实时交通信息、出行建议等服务，帮助驾驶员合理安排出行计划3.4 集成与应用智能交通诱导系统可以与其他交通管理系统，如交通信号控制系统、交通事故处理系统等集成，实现交通管理的智能化、一体化4. 智能交通诱导系统的挑战与展望4.1 技术挑战1.如何处理海量交通数据，提取有效信息2.如何提高诱导策略的准确性和实时性3.如何实现不同交通管理系统之间的协同与集成4.2 发展展望1.继续优化数据采集与传输技术，提高数据质量2.深入研究数据处理与分析技术，提高诱导策略的准确性3.推进与其他交通管理系统的集成，实现交通管理的智能化、一体化4.探索新的应用场景，如无人驾驶、智能物流等5. 总结智能交通诱导系统作为一种新型的交通管理技术，通过对实时交通数据的监测、分析与处理，制定合理的诱导策略，从而有效缓解交通压力，提高道路通行效率，预防交通事故，为城市交通的可持续发展提供有力支持随着技术的不断进步，智能交通诱导系统在未来的应用中将发挥越来越重要的作用，为我国交通事业的发展贡献力量应用场合城市交通管理智能交通诱导系统在城市交通管理中具有广泛的应用例如：1.缓解交通拥堵：通过实时监测交通数据，发现拥堵区域，制定诱导策略，引导车辆合理分流2.优化信号灯配时：根据实时交通状况，调整信号灯配时，提高道路通行效率3.交通事故预防与处理：实时监测道路状况，发现潜在的交通事故隐患，通过预警信息提醒驾驶员；在发生交通事故时，协助有关部门进行事故处理，减少事故对交通运行的影响高速公路管理智能交通诱导系统在高速公路管理中也具有重要作用：1.路况预测与诱导：通过实时监测交通数据，预测高速公路的路况，为驾驶员提供合理的行驶路线和诱导信息2.交通事件管理：实时监测道路状况，发现交通事故、施工等异常情况，通过诱导信息提醒驾驶员，协助有关部门进行事故处理公共交通管理智能交通诱导系统在公共交通管理中的应用：1.提高公共交通效率：通过实时监测公共交通车辆运行状况，优化车辆运行计划，提高公共交通效率2.乘客诱导：通过实时监测公共交通站点客流状况，制定合理的乘客诱导策略，引导乘客合理分布，提高乘车效率智能出行服务智能交通诱导系统可以为驾驶员和乘客提供实时交通信息、出行建议等服务，提高出行效率：1.实时交通信息：通过各类传感器收集实时交通数据，并通过电子显示屏、导航设备、移动应用等渠道发布，为驾驶员提供实时交通信息2.出行建议：根据实时交通数据和预测模型，为驾驶员提供最佳行驶路线、出行方式等建议，帮助驾驶员合理安排出行计划注意事项数据质量1.确保各类传感器的安装、调试到位，以保证数据的准确性2.采取数据校验、清洗等手段，提高数据质量系统可靠性1.确保系统的稳定运行，降低系统故障率2.定期对系统进行维护和升级，以适应不断变化的交通需求诱导策略的合理性1.结合实时交通数据和预测模型，制定合理的诱导策略2.不断优化诱导策略，提高其准确性和实时性与其他系统的协同1.推进与其他交通管理系统的集成，实现交通管理的智能化、一体化2.实现与其他系统（如导航、地图等）的数据共享和协同处理用户体验1.确保信息发布渠道的覆盖面和便捷性，如电子显示屏、导航设备、移动应用等2.优化信息呈现方式，如文字、图像、声音等，以提高用户体验法律法规1.遵循相关法律法规，确保系统的合法合规运行2.结合法律法规，不断调整和完善智能交通诱导系统的功能和应用智能交通诱导系统在多个场合具有广泛的应用，但在实际应用过程中，需要注意数据质量、系统可靠性、诱导策略的合理性、与其他系统的协同、用户体验和法律法规等方面的问题，以确保系统的有效运行，为我国交通事业的发展贡献力量。
交通行业智能化交通管理：智能信号灯与交通诱导系统
交通行业智能化交通管理：智能信号灯与交通诱导系统引言交通是现代社会运转的命脉，也是城市发展的重要支撑。
然而，随着城市化的加速和汽车数量的快速增长，交通拥堵、事故频发等问题也随之而来。
为了解决这些问题，智能化交通管理系统应运而生，其中智能信号灯和交通诱导系统是两个核心的技术应用。
本文将详细阐述交通行业智能化交通管理以及其两个核心技术的原理和应用。
交通行业智能化交通管理的背景和意义城市交通挑战如今，全球绝大多数城市都面临着交通拥堵、交通事故率上升、环境污染等问题。
交通拥堵不仅浪费时间和能源，还给人们的生活和工作带来了很大的不便。
同时，交通事故频繁发生也严重威胁人们的生命安全。
因此，寻找一种有效的方式来解决这些问题就变得尤为重要。
智能化交通管理的定义和意义智能化交通管理是指利用先进的信息技术和通信技术，对城市交通进行智能化管理和优化的一种手段。
通过智能化交通管理，可以更加高效地利用道路资源，提高交通运输的安全性和便捷性，减少交通事故和环境污染。
智能化交通管理对于提升城市的综合竞争力和居民生活质量有着重要的意义。
智能信号灯的原理和应用智能信号灯的原理智能信号灯是智能化交通管理的重要组成部分，它通过感知车辆流量和路口车辆情况，动态调整交通信号灯的配时，从而实现交通流量的优化调度。
智能信号灯主要包括以下几个方面的技术：车辆识别和检测技术智能信号灯通过使用先进的摄像头、传感器等设备，对道路上的车辆进行识别和检测。
通过识别和检测，智能信号灯可以实时获取路口的车流量和车辆情况，为信号灯的优化配时提供依据。
信号灯优化调度算法智能信号灯通过使用优化调度算法，根据路口的车流量和车辆情况进行动态配时。
通过动态配时，智能信号灯可以根据实际情况合理调整信号灯的红绿灯周期，以达到最大的交通通行效率。
通信和数据处理技术智能信号灯通过使用通信和数据处理技术，与其他交通管理设备进行实时通信和数据交换。
通过实时通信和数据交换，智能信号灯可以获得更加准确的交通信息，从而更加精确地优化信号灯的配时。
《2024年新型城市交通诱导系统设计与实现》范文
《新型城市交通诱导系统设计与实现》篇一一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益突出，给城市居民的出行带来了极大的不便。
为了有效解决这一问题，新型城市交通诱导系统的设计与实现显得尤为重要。
本文将详细介绍新型城市交通诱导系统的设计思路、技术实现及实际应用效果。
二、系统设计1. 设计目标新型城市交通诱导系统的设计目标是为城市交通管理部门和市民提供实时、准确的交通信息，优化交通流量，减少拥堵，提高出行效率。
2. 系统架构系统架构主要包括数据采集层、数据处理层、数据传输层和应用层。
数据采集层负责收集交通流量、路况、天气等信息；数据处理层对收集到的数据进行处理和分析，提取有用信息；数据传输层将处理后的数据传输至应用层；应用层则是为用户提供各类交通服务的平台。
3. 功能模块(1) 数据采集模块：通过传感器、摄像头、GPS等技术手段，实时收集交通流量、路况、天气等信息。
(2) 数据处理模块：对收集到的数据进行清洗、分析、处理，提取有用信息，如拥堵路段、车流量等。
(3) 诱导策略制定模块：根据处理后的数据，制定交通诱导策略，如优化路线、限流等。
(4) 交互界面模块：为用户提供友好的交互界面，显示实时路况、交通事件、诱导策略等信息。
三、技术实现1. 数据采集技术采用传感器、摄像头、GPS等技术手段，实时收集交通流量、路况、天气等信息。
其中，传感器可监测道路拥堵情况，摄像头可捕捉交通事件，GPS可定位车辆位置。
2. 数据处理技术采用大数据技术对收集到的数据进行处理和分析，提取有用信息。
包括数据清洗、数据分析、机器学习等技术手段。
通过分析历史数据和实时数据，预测未来交通流量和路况。
3. 系统平台实现采用云计算技术构建系统平台，实现数据的存储、计算和传输。
同时，利用互联网技术实现系统的远程监控和维护。
四、实际应用效果1. 交通拥堵改善新型城市交通诱导系统能够实时监测道路拥堵情况，制定优化路线，引导车辆避开拥堵路段，有效改善交通拥堵问题。
交通诱导系统
交通诱导系统交通流诱导系统（也称为交通路线引导系统或车辆导航系统，是基于电子、计算机、网络和通信等现代技术，根据出行者的起讫点向道路使用者提供最优路径引导指令或是通过获得实时交通信息帮助道路使用者找到一条从出发点到目的地的最优路径。
这种系统的特点是把人、车、路综合起来考虑，通过诱导道路使用者的出行行为来改善路面交通系统，防止交通阻塞的发生，减少车辆在道路上的逗留时间，并且最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。
2. 分类根据交通诱导信息的作用范围，交通流诱导系统可以分为车内诱导系统和车外诱导系统。
在车内诱导系统中，实时交通信息在车辆和信息中心之间传输。
这种诱导系统诱导对象是单个车辆，也称车辆个体诱导系统，这类系统的诱导机理比较明确，容易达到诱导的目的。
目前发达国家采用的是这种系统，但是这种系统对车内设施和信息传输技术要求比较高，造价相对昂贵。
在车外诱导系统中，交通诱导信息在车流检测器、信息中心和外场信息显示设备（交通信息板、交通诱导屏等）之间传输，诱导对象是车流群，也称群体车辆诱导系统。
这种系统价格相对比较便宜。
在中国现阶段，一般所设计并实施的交通诱导系统就是属于车外诱导系统。
这种系统投资少，见效快，对群体车辆有较好的诱导作用。
一般这种车外诱导系统又可分为城市交通诱导系统（包括城市街道诱导信息发布系统、城市停车诱导系统等）和公路交通诱导系统（含高速公路交通诱导系统等）。
以后条件成熟后，交通诱导系统建设可以在车外诱导系统的基础上进一步扩展，建设车内诱导系统。
3. 系统构成典型的交通诱导信息发布系统，主要由以下几个部分组成：交通诱导系统组成原理（1）交通信息采集单元；（2）信息处理与控制计算机（主控计算机）；（3）交通诱导数据库服务器；（4）数据通信传输部分；（5）诱导发布：通过车载终端、电台及电视台、Internet、外场诱导显示设备（简单的可变交通信息板和交通诱导显示屏）等发布诱导信息。
（1）交通信息采集单元交通信息采集实现对系统所需原始数据的采集，如道路现状、交通流量、交通流速、道路占有率等，并形成交通信息数据库，供诱导信息生成模块和UTFGS的其他子系统共同使用。
第7讲 交通流诱导系统
动态交通诱导硬件系统主要由3部分组成：
(1)交通信息中心。这是动态诱导系统的核心。该系统中硬件系 统是由计算机和各种通信设备组成，主要功能是从各种信息源 获得实时交通信息，并处理成用户需要的数据形式； (2)通信系统。负责完成车辆和交通信息中心的数据交换。信息 中心通过通信系统向所有车辆不断发送实时交通状况数据，包 括路段行程时间、交通事件以及其他相关数据； (3)车载诱导单元。车载诱导设备主要由计算机、通信设备和车 辆定位设备组成。定位设备为GPS接收机或信号接收机及速度 、方向传感器等其他定位设备。该模块的功能是接收、储存和 处理交通信息，为驾驶人员提供良好的人机界面，方便驾驶人 员输入信息和获得诱导指令。
6.1 交通流通诱导系统产生的背景：日益严重的交通拥堵。 交通流诱导系统的历程：从静态系统到动态系统。 静态诱导系统：用记录的交通状况的历史数据作为 诱导依据。 动态诱导系统：用实时的交通流数据作为诱导依据
静态诱导系统
静态诱导系统研究始于20世纪70年代。 特征：使用静态的标志牌指引道路；使用记录交通状况的历史数 据库或者地理信息系统(数字地图)进行路线引导
这一类的信息多发布在连续流或快速路区间。一
般用红、黄、绿三色表示道路交通运行况，红色 代表堵塞，黄色代表拥挤，而绿色代表畅通。
6.2 信息发布技术
(2)发布交通事件及其相应的交通管控信息
事件信息一般发布为文字信息，主 要指与交通相关的突发事件信息，如道 路交通事故信息，影响交通通行的灾害 天气、火灾等应急交通管制信息。
6.2 信息发布技术
三、动态交通图形化发布技术
在智能手机与移动网络全面普及的时代，衍生了动态交通图 形化发布技术，即虚拟情报板这种个性化信息发布技术。 虚拟情报板以类似路边可变情报板的变形图形式，在图形相 应地点通过智能移动终端（包括手机、PDA、车载终端）软 件在智能终端（本节后面简称智能手机）屏幕上显示，向用 户提供动态交通信息，让驾驶员动态调整出行线路，节约出 行时间。 动态图形化发布不仅能够涵盖图形化路况信息，还能及时反 馈交通事故、道路施工、匝道关闭等实时信息，加入语音播 报功能，并可依个性化需求灵活设置屏显时长、推送范围等
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划分路网
确定主要道路的方法：
专家评估 实际调查
根据有关专家 对路网的了解， 选择居民出行 关专家对路网的了解， 选择居民出行 倾向大的路径作为主要道路。 倾向大的路 径 作为主要道路。
实际调查内容包 括查看路网资料 和询问司机等。 确定主要道路依 据的路网资料有： 交通流量和公交 路线的分布情况 等。
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
路网节点 的确定
路网节点的确定方法：
1）
小区路网的节点是小区中所有的交叉口；主要道路网的节点不仅包括各 小区的交点。且是全体主要道路的相邻交叉口的集合。
2）
小区边界上的交叉口，即同时还属于主要道路网的交叉口，应作有标记。
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
计算最优路径 的常用算法
最优路径选择模型及其算法
交通流诱导系统
——最优路径选择模型及其算法
学院：信息工程学院 姓名：刁含楼
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
最优路径选择 的背景：
1.最优路径选择 是每个出行者都 必须要面对的问 题，其本质就是 选择合适的路阻 函数 2.通过将路网合 理的优化，再选 择合适的算法就 能够计算出满足 一定条件的最优 路径 3.目前有很多优 秀的算法，如 dijkstra法,floyd 算法等
现实：
这些算法都是通用的算法，没有考虑到实 际的出行特点和缓解城市交通拥堵的问题
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
提出解决问 题的办法
把整个路网的所有 路段都投入搜索
最终的结果
浪费大量的时间，结 果也不能被驾驶员所 接受
这就要求我们从另一个角度来考虑 问题——优化路网结构
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法 TC-B Method
消除路段难以 确定，多数情 况下，出行者 也许不会对某 一路段表示 “不满意”
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
k 条 最 优 路 算 法
结果常常不能满足要求，而且它的优势 在当k=2时体现不出来。当k=2时，所求 路径为次最短路。次最短路就是除最短 路以外所有路径中的最短路，运用Dijkstra 算法求出相应的最短路。
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
确定路网 组织调用 形式
城市道路的路网一旦确定，便少有改变，但对其组 织调用却有不同的方式，合理的调用形式会带来较 少的计算量和令人满意的结果
两套有效的且具有不同特点的方案：
方案一： 将主要道路网及各小区的任 两点间的最短路距离及相对 应的最短路径都预先计算出 来，编成数据库，搜索时， 只要调入相关小区的库文件， 按小区间不同的出入口，把 行经各小区的行程时间迭加 起来，再搜索出总行程时间 最小的路径所对应的路段即 可 方案二： 将主要道路网及各小区 的路网信息（交叉口） 编成数据库，计算最优 路径及备选路径时调入 相关小区的库文件，把 各小区的交叉口合并起 来，形成简化路网，在 简化的路网里搜索最优 路径及备选路径。
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
算 法 的 步 骤
给定赋权有向图D=(V，A)。 开始(i=0)令S0=｛vs｝，P(vs)=0，λ(vs)=0， 对每一个v≠vs，令T(v)=+∞，令k=s。 ① 如果Si=V，算法终止，这时，对每个v∈Si， d(vs，v)=P(v)；否则转入②。 ② 考查每个使(vk，vj)∈A且的点vj。 如果T(vj)＞P(vk)+wkj，则把T(vj)修改为 P(vk)+wkj，把λ(vj)修改为k；否则转入③。 ③ 如果，则把的T标号变为P标号，令，把i换 成i+1，转入①；否则终止，这时对每一个 v∈Si，d(vs，v)=P(v)，而对每一个，d(vs， v)=T(v)。
Dijkstra
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
智能运输系统
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
确定主要道路网时应注意的问 题：
（ 3）
（ 2）
（ 1）
兼顾道路的等级。一 般来说，城市路网中 的主要道路应并入主 要道路网。
根据道路网的疏密 程度，在道路网密 度大的地区（如市 中心），可将一些 次路作为主要道路。
应避免出现过于 狭长的小区，这 样可能导致错误 的结果。
Dijkstra算法,floyd算法。
计算备选路径 的常用算法
路段消除方法、k条最优路算法。
备选 路径
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
备选路径
备选路径并非是距离次最短路，备选路径与最优路径的差别不 仅仅在于小区里的路段不同，而是在主要道路上与最优路径区 分开来
优点
缺点
路段消除法
简便性—— 备选路径可 以像最优路 径一样容易 地确定出来。
优化路网结构
一种从优化路 网结构考虑的 模型 改进路网 结构
出行者特点 路网划分
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
TC-B Method流程图：
1
划分路网
2 确定路网组织调用形式
3
路网节点的确定
4
选定计算机最优路径和备用路径 通用算法
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
划分路网是TC-B Method的关键，路网划分的好坏直接 影响到方法执行的效果。建立路网的关键是确定主要道 路。
VS
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
两种方案的优缺点：
优点 缺点
方案一：
速度非常快，因为所 有最短路径都已经预 先确定只是搜索出最 优路径而已
无法实现最优路径的实 时性要求，而且浪费了 许多内存空间，影响程 序执行的效率
方案二：
简化了路网，搜素速度 快，结果较为合理，任 务轻，易于调试，达到 了实时的效果
什么是dijkstra算法
?
智能运输系统
最优路径选择模型及其算法
Байду номын сангаас
附录：目前公认的最好的求最短路的算法——dijkstra算法
Dijkstra
算 法 的 基 本 思 想 从vs出发，逐步向外探寻最短路。执行过程中，与 每个点对应，记录下一个数(称为这个点的标号)， 它或者表示从vs到该点的最短路的权(称为P标号)， 或者是从vs到该点的最短路的权的上界(称为T标号)， 方法的每一步是去修改T标号，并且把某一个具T标 号的点改变为具P标号的点，从而使D中具P标号的顶 点数多一个，这样，至多经过p−1步，就可以求出从 vs到各点的最短路。