基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法与制作流程
道路通行能力的计算
道路通行能力的计算关键词：道路通行能力、交通工程、城市规划、计算方法、案例分析一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵成为了严重影响城市生活质量的问题。
道路通行能力是衡量道路系统对交通负荷的承受能力，是疏导交通流量、缓解交通拥堵的重要依据。
因此，道路通行能力的计算在城市规划和交通工程中具有重要意义。
二、关键词引入1、道路通行能力：指在给定道路条件下，单位时间内通过道路某一断面的最大车辆数。
2、交通工程：是一门研究道路交通流运行规律、交通需求与设施规划设计、交通安全管理与控制等问题的学科。
3、城市规划：是对城市空间和功能进行合理规划，以满足城市发展需求和居民生活需求的过程。
4、计算方法：指通过公式、算法等方式，根据输入的数据得出输出结果的方式。
5、案例分析：通过对具体案例的剖析，解释和说明相关概念、原理和方法的应用。
三、基础概念讲解1、道路宽度：指车道两侧路缘石之间的距离，是影响道路通行能力的重要因素之一。
2、车辆速度：指车辆在道路上行驶时的平均速度，与道路通行能力成正比关系。
3、流量：指单位时间内通过道路某一断面的车辆数，是衡量道路通行能力的重要指标。
四、计算方法讲解道路通行能力的计算方法主要有两种：一是根据道路断面形状和交通条件，通过理论公式计算通行能力；二是通过交通调查和仪器设备，实测道路的通行能力。
在实际应用中，常用的计算公式是针对单车道和双车道道路分别制定的。
单车道道路通行能力的计算公式为：C = w * v * q * c其中，C为道路通行能力，w为道路宽度，v为车辆速度，q为车道数量，c为方向系数（取0.9-1.1之间的值）。
双车道道路通行能力的计算公式为：C = 2 * w * v * q * c与单车道不同的是，双车道道路需要考虑两个方向的车流量，因此乘以2。
五、案例分析假设某城市一条长度为1000米、宽度为30米的城市道路，车辆速度范围为40-80千米/小时，车道数量为双向四车道。
智能交通系统中的交通流预测算法与实践指南
智能交通系统中的交通流预测算法与实践指南交通流预测是智能交通系统中的重要研究方向之一，通过对交通流量的准确预测，可以提供实时的交通情报，优化交通管理，提高交通效率，减少交通拥堵和排放污染。
本文将介绍智能交通系统中常用的交通流预测算法与实践指南。
一、交通流预测算法的概述交通流预测算法可以分为传统的基于统计模型方法和基于机器学习方法两大类。
1. 基于统计模型的方法：基于统计模型的方法通过对历史交通数据进行分析和建模，利用历史数据中的特征与目标数据的相关性来进行预测。
常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析和卡尔曼滤波等。
这些方法适用于对较为稳定的交通状况进行预测，但对于突发事件的响应能力有限。
2. 基于机器学习的方法：基于机器学习的方法使用大量的历史交通数据来训练模型，从而学习交通流量的规律和模式，并对未来的交通状况进行预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些方法能够捕捉交通流量的非线性关系和时空特性，具有较高的预测准确度。
二、交通流预测算法的实践指南1. 数据采集与预处理：在进行交通流预测之前，首先需要收集和处理交通数据。
常见的数据源包括交通摄像头、地磁传感器和交通信号控制器等。
在采集数据时，要确保数据的准确性和完整性，并进行数据清洗和归一化处理，以便于后续的建模和训练。
2. 特征提取与选择：从采集到的原始数据中，需要提取有效的特征来描述交通流量的时空特性。
常见的特征包括车流密度、平均车速、车辆流量分布和交叉口拥堵情况等。
在特征选择时，可以采用统计学方法或者机器学习算法来筛选出最具有区分度和预测能力的特征。
3. 模型选择与训练：在选择预测模型时，需要考虑模型的准确性、复杂度和实时性。
根据实际应用需求和数据特点，选择合适的模型进行训练。
模型的参数可以通过交叉验证等方法进行调优，以提高预测准确度和泛化能力。
4. 预测与评估：使用训练好的模型对未来的交通流量进行预测，得到预测结果后需要进行评估。
智能交通系统中的交通流预测技术使用方法
智能交通系统中的交通流预测技术使用方法交通拥堵是大城市普遍面临的问题，给人们的出行带来了很多不便。
为了解决这一问题，智能交通系统中的交通流预测技术应运而生。
交通流预测技术可以通过分析历史交通数据、实时监测数据和人工智能算法来预测未来的交通状况，为交通管理部门、驾驶员和出行者提供准确的交通信息和路线建议。
本文将介绍智能交通系统中的交通流预测技术的使用方法。
1.数据收集与处理交通流预测的第一步是收集和处理数据。
常用的数据来源包括交通摄像头、测速器、交通信号灯、GPS数据以及移动应用等。
这些数据源能提供交通状态、车辆数量、速度和位置等信息。
在收集数据的同时，需要对数据进行清洗和处理，以排除误差和噪声，确保数据的准确性和一致性。
2.特征提取与选择在数据处理的基础上，需要从数据中提取出有用的特征。
常用的特征包括车辆密度、车辆速度、道路拥堵程度等。
通过统计和分析车辆行驶速度的变化、车辆密度的变化以及交通信号灯的状态，可以获得交通流的特征。
在选择特征时，要根据实际情况和预测需求进行合理选择，保证预测的准确性。
3.建立预测模型建立交通流预测模型是交通流预测的核心任务。
常用的预测模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
时间序列模型采用历史数据的时间序列信息来预测未来的交通情况，回归模型则通过建立车辆密度、速度和拥堵程度之间的关系来进行预测。
神经网络模型则结合了大量的历史数据和复杂的算法，在拟合数据和预测未来交通状况方面表现出色。
选择合适的预测模型需要综合考虑数据的特点、预测需求以及算法的复杂性。
4.模型训练与验证建立预测模型后，需要对模型进行训练和验证。
数据集被分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于模型的验证。
通过对模型的训练和验证，可以评估模型的准确性和可靠性，并进行模型的优化和改进。
在模型训练和验证过程中，需要注意数据集的选择和分割技巧，避免过拟合和欠拟合的问题。
5.交通流预测与应用模型训练和验证完成后，即可使用模型进行交通流预测。
路网规划中的交通流模型分析方法
路网规划中的交通流模型分析方法路网规划是城市发展中的重要组成部分，它直接关系到交通系统的效率和城市居民的出行体验。
在路网规划过程中，交通流模型分析方法是一项关键工具，它可以帮助规划者预测和评估不同交通方案的效果，从而指导决策和优化交通网络。
本文将介绍几种常用的交通流模型分析方法，并探讨它们在路网规划中的应用。
一、静态交通流模型静态交通流模型是最基本的交通流模型之一，它假设道路网络中的交通流量是稳定的，不随时间变化。
在静态交通流模型中，常用的分析方法包括交通量调查、交通分布模型和交通容量计算。
交通量调查是通过实地观测和数据收集来获取道路上的交通流量信息。
这可以通过安装交通流量监测器、使用交通摄像头或进行人工调查等方式实现。
交通量调查的结果可以提供给交通分布模型进行分析和预测。
交通分布模型是用来描述交通流量在路网中的分布情况。
常用的交通分布模型包括四阶段交通模型和重力模型。
四阶段交通模型将交通流量分为出行生成、出行分配、路线选择和交通量分配四个阶段，通过数学模型计算交通流量在不同路段的分布情况。
重力模型则基于物理学中的引力原理，将交通流量看作是两个地点之间的吸引力和距离的函数，从而预测交通流量的分布。
交通容量计算是用来评估道路网络的通行能力。
通过考虑道路的几何形状、交叉口的设计和信号灯的控制等因素，交通容量计算可以估计道路上的最大交通流量。
这对于规划者来说非常重要，因为它可以帮助他们确定道路的瓶颈和改善措施。
二、动态交通流模型与静态交通流模型相比，动态交通流模型更加细致和真实。
它考虑了交通流量随时间的变化和交通拥堵的产生。
在动态交通流模型中，常用的分析方法包括微观仿真模型和宏观交通流模型。
微观仿真模型是一种基于个体行为的交通流模拟方法。
它通过模拟每辆车的行为和决策来预测整个路网的交通流量和拥堵情况。
微观仿真模型可以考虑诸如车辆加速度、车辆间距、车辆换道等因素，从而提供更加准确的交通流分析结果。
宏观交通流模型是一种基于整体平均值的交通流模拟方法。
道路通行能力计算
道路通行能力计算道路通行能力是指道路在单位时间内能够承载的交通流量。
道路通行能力的计算对于道路规划和交通管理具有重要的意义。
本文将从道路通行能力的定义、计算方法和影响因素等方面进行阐述。
一、道路通行能力的定义道路通行能力是指在一定的道路条件下，道路能够有效承载的交通流量。
通行能力的大小取决于道路的设计、布局、交通管理和交通流组成等因素。
通行能力的计算是为了合理规划道路交通，提高交通效率和安全性。
二、道路通行能力的计算方法1. 标准车道通行能力法：根据车道宽度、车道数和交通流组成等因素，计算出标准车道通行能力，再乘以车道数得到总通行能力。
2. 基本车道通行能力法：根据道路的几何形态、交通流组成和交通信号控制等因素，计算出基本车道通行能力。
3. 最大流量法：根据道路的几何形态、交通流组成和交通信号控制等因素，通过实测数据或模拟仿真，计算出道路的最大流量。
三、影响道路通行能力的因素1. 道路几何形态：包括道路宽度、车道数、路段长度、交叉口布局等。
2. 交通流组成：包括车辆类型、车辆速度、车辆密度等。
3. 交通信号控制：包括交通信号灯的设置和配时等。
4. 道路交叉口：包括交叉口类型、交叉口数量和交叉口信号控制等。
四、道路通行能力的优化措施1. 道路扩容：通过增加车道数、拓宽道路等方式提高道路通行能力。
2. 交通信号优化：通过合理设置交通信号灯和优化配时，提高交通流的通行效率。
3. 交通管理措施：包括限行措施、交通管制和交通引导等，通过合理的交通管理提高道路通行能力。
五、道路通行能力的应用1. 道路规划：在道路规划过程中，需要根据预测的交通流量和道路通行能力，合理规划道路的宽度、车道数和交叉口布局等。
2. 交通管理：通过对道路通行能力的计算和分析，可以制定合理的交通管理措施，提高道路交通的效率和安全性。
3. 交通仿真：通过对道路通行能力的模拟和仿真，可以评估不同交通管理措施对道路通行能力的影响，为决策提供科学依据。
交通流量控制优化模型的建立和求解
交通流量控制优化模型的建立和求解交通流量控制是城市交通系统中至关重要的一环。
通过合理地控制交通流量，可以提高道路通行能力，减少交通拥堵，提升交通运输效率，保障交通安全。
为了实现交通流量的优化控制，建立和求解交通流量控制优化模型显得尤为重要。
本文将从建立优化模型的原理和方法、模型求解的技术手段以及模型应用的案例等方面进行讨论。
一、建模原理和方法建立交通流量控制优化模型需要考虑多个因素，如交通网络的拓扑结构、路况信息、交通需求等。
常用的建模方法包括等时仿真模型、交通流理论模型、最优控制理论等。
1. 等时仿真模型：这种模型将交通网络划分为若干个区域，假设每个区域内的交通时间是均匀分布的，仿真模拟车辆的行驶轨迹和交通状态。
通过调整交通信号配时和限制车辆入口流量等方式，优化交通流量控制。
2. 交通流理论模型：这种模型基于交通流理论，通过对交通流量、速度和密度之间的关系进行描述和优化。
常用的交通流理论模型有Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型、CellTransmission Model (CTM) 模型等。
这些模型能够描述交通流量在道路上的扩散和聚集规律，并通过调整交通信号控制策略来优化交通流量。
3. 最优控制理论：这种模型将交通流量控制视为一种最优控制问题，通过建立交通流量的动态方程和控制目标函数，求解最优控制策略。
最优控制理论主要有动态规划、最优反馈控制等方法。
二、模型求解的技术手段建立交通流量控制优化模型只是第一步，能够高效求解模型是关键。
针对不同的模型，可以采用不同的求解技术手段。
1. 数值方法：对于基于等时仿真模型和交通流理论模型的优化模型，常采用数值方法来求解。
数值方法通常包括迭代算法、最优化算法等。
例如，可以利用遗传算法、粒子群算法等全局搜索算法找到最优控制策略。
2. 动态规划：对于基于最优控制理论的优化模型，可以采用动态规划来求解。
动态规划将长期目标分解为一系列子问题，并求解每个子问题的最优控制策略，然后组合得到整体的最优控制策略。
智能交通系统中的交通流预测算法
智能交通系统中的交通流预测算法随着城市化进程的加快和人口增长，交通拥堵已经成为现代城市面临的一个严重问题。
为了解决交通拥堵问题，智能交通系统逐渐成为了重要的解决方案之一。
而在智能交通系统中，交通流预测算法则显得尤为重要。
交通流预测算法是指利用历史交通数据和实时交通信息，通过数学模型和算法分析，预测未来交通流量、拥堵情况等交通相关信息的方法。
通过精准的预测，智能交通系统能够采取相应的措施，优化交通流，减少拥堵，提高城市交通效率。
一、数据处理在智能交通系统中，数据处理是交通流预测算法的第一步。
通过收集大量的历史交通数据和实时交通信息，包括车流量、速度、路况等数据，建立起完整的数据集。
数据处理包括数据清洗、特征提取、数据可视化等过程，旨在提取有用的信息，为后续的算法建模奠定基础。
数据处理是交通流预测算法的关键环节，影响着后续模型的准确性和稳定性。
在数据处理过程中，需要考虑数据的质量、完整性和时效性，保证数据的准确性和可靠性。
二、特征工程特征工程是交通流预测算法的重要环节。
通过选取合适的特征，能够提高模型对交通数据的理解和表达能力，从而提高预测精度和泛化能力。
常用的特征包括时间特征、空间特征、交通流量特征等，通过综合利用这些特征，可以帮助模型更好地捕捉交通流的规律和变化。
特征工程的目标是将原始数据转化为可供模型学习的特征向量，提高模型的预测准确性。
在特征工程过程中，需要考虑特征的相关性、稳定性和可解释性，选择对交通流预测有重要影响的特征，避免无关或冗余的信息。
三、建模和算法建模和算法是交通流预测算法的核心环节。
在建模过程中，需要选择合适的算法模型，包括传统的时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型等，根据不同的数据特点和预测需求选择最适合的算法。
传统的时间序列模型如ARIMA、SARIMA等适用于稳定的交通数据预测，而机器学习模型如随机森林、支持向量机等则适用于具有非线性特征的数据预测。
而深度学习模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等则适用于处理时序数据和长期依赖关系。
基于大数据分析道路通畅的方法与制作流程
本技术涉及基于大数据分析道路通畅的方法，所述方法包括以下步骤：步骤1）：以道路A 作为流量信息的采集目标段；步骤2）：采集获取道路A一时间段的近期流量信息；步骤3）：将所述的近期流量信息上传；步骤4）：将所述近期流量信息与所述道路A同时间段的历史流量信息相比较；步骤5）：若道路A的近期流量信息在同一时间段出现陡降，则将所述道路A更新为非正常状态；本技术具有结构合理、便于出行、适用范围广的优点。
技术要求1.基于大数据分析道路通畅的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1）：以道路A作为流量信息的采集目标段；步骤2）：采集获取道路A一时间段的近期流量信息；步骤3）：将所述的近期流量信息上传；步骤4）：将所述近期流量信息与所述道路A同时间段的历史流量信息相比较；步骤5）：若道路A的近期流量信息在同一时间段出现陡降，则将所述道路A更新为非正常状态。
一道路或任一道路的任一路段。
3.如权利要求1所述的基于大数据分析道路通畅的方法，其特征在于：所述的[采集获取道路A一时间段的近期流量信息]的具体步骤包括：采集获取在一时间段落入道路A的车辆信息，计算获得所述道路A该时间段的流量信息。
4.如权利要求3所述的基于大数据分析道路通畅的方法，其特征在于：所述的[采集获取在一时间段落入道路A的车辆信息]的具体步骤包括：采集获取移动终端一时间段落入道路A的运动轨迹，所述移动终端包括手机、平板电脑；采集获取车载GPS的一时间段内落入道路A的运动轨迹；采集获取道路A上设置的测速仪、RFID识别器记录的一时间段的车辆信息。
5.如权利要求1所述的基于大数据分析道路通畅的方法，其特征在于：所述的[若道路A的近期流量信息在同一时间段出现陡降，则将所述道路A更新为非正常状态]的具体步骤为：若道路A的近期流量信息在同一时间段出现陡降，所述的陡降的判定标准为道路A的近期流量信息小于历史流量信息的20%，若道路A相邻的同走向的道路的近期流量信息增加，则将道路A更新为非正常状态，所述的非正常状态为限流或封锁。
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图片简介:本技术涉及一种采用基于物联网、大数据信息技术尤其是深度神经网络的解决方案，通过采集路网交通流短时与长时段历史数据，运用Node2vec与图多注意力神经网络(GMAN)融合机制的深度学习，训练出预测模型并预测出当前时间点之后30分钟路网目标路段和节点交通流状态，并根据预测结果对信号灯的绿信比作实时智能反馈，从而达到精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的目的。
本技术从交通数据采集和转换到交通信号灯的调整控制，形成了一套完整的最大化关键道路通行能力的方法，并在实际工程上进行了应用验证，达到了精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的效果。
技术要求1.一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，包括以下步骤:A、数据采集与存储通过路网安放的交通流传感器，采集分钟时间段内的路网交通流数据，每条基于时间序列的数据包括时间(分钟)、地点(传感器编号)、交通流量(在该分钟内车辆累计通过数量)；同时采集路网主数据和天气、节假日、重大事件信息，并将采集到的信息进行存储；B、深度学习模型训练(1)利用路网图邻接矩阵来描述交通流采样传感器的相对位置和关系,邻接矩阵的每一行表示每条边的起点、终点和权重，其中权重表示两个顶点之间的连接道路的距离；(2)利用Node2vec来产生网络中节点向量，通过深度优先随机游走方式对图中节点进行采样，对于每个点都会生成对应的序列，再将这些序列视为文本导入word2vec中的skip-gram模型进行训练，得到每个节点的向量；(3)对采样时间、天气、节假日、重大事件信息等类别分别进行独热(One-Hot)编码，最后拼接所有的独热向量和连续向量成为一个高维度的向量Ut；(4)对于通过传感器得到的时间序列的数据，进行转化并构建出训练数据；(5)结合以上数据，使用图多注意力神经网络(GMAN)训练一个深度图神经网络的交通流量预测模型；(6)使用当前时间前30分钟采集的数据，输出经过步骤(5)训练的路网中当前时间后30分钟的交通流；(7)通过步骤(6)得到的关键道路的预测交通流与该关键道路最大通行能力进行对比，来确定是否需要启动信号灯控制来限制连接道路对关键道路的交通流压力；(8)信号灯调整信号灯控制系统包含微控制单元(MCU)、4G数据透传模块、若干继电器组成；4G数据透传模块通过串口连接到微控制单元，用于接收来自交通指挥中心的信号灯时长调整数据；继电器和微控制单元的输出口连接，用于接收微控制单元的控制信号；各个继电器分别和相应的信号灯电路连接，当某一继电器接收到来自微控制单元的输出数据后，可以点亮或者熄灭相应的与该继电器连接的信号灯；具体的规则是：在一个工作周期里，微控制单元通过继电器点亮东西向绿灯，同时点亮南北向红灯；然后，微控制单元内置的计时器开始计时，等待东西向绿灯时长秒数到达后，通过继电器信号熄灭东西绿灯，并点亮东西向黄灯，此时，南北向红灯的时长尚未到达；东西向黄灯点亮并等待相应的时长后，微控制单元熄灭东西向黄灯，并点亮东西向红灯；此时，南北向红灯的计时器的时长秒数刚好到达，微控制同时熄灭了南北向的红灯，点亮南北向的绿灯；同理，南北向的绿灯在点亮后达一定的绿灯时长后，微控制器熄灭南北绿灯，并点亮南北向黄灯，此时东西向红灯等待时长尚未到达；南北向黄灯点亮后达一定时长后，刚好东西向红灯的等待时长秒数也刚好到达。
2.根据权利要求1所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，在步骤A 中,需要采集的路网主数据包括车流监测传感器位置、连接道路信息(包括车道及宽度、可变车道、备用车道、信号灯设置、设计速度、路面保养状况等)。
3.根据权利要求1所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，采集天气、节假日、重大事件信息具体为：通过本地气象部门的天气接口收集温度(热/冷/适宜)、天气状况(晴/雨/阴/雪/雾/冰)等；节假日信息可通过政府网站提前获取；从政府网站获取重大事件(体育赛事、会展、文艺活动等)的起始时间和地点(距离本关键路段公里数)。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，步骤A采集的数据被存储到部署在公有云或者本地交通数据中心的大数据系统Hadoop分布式文件存储系统中。
5.根据权利要求4所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，步骤B(3)的具体方法为：对采样的时间进行编码，分成0到23小时24个不同类别；对天气编码，按照晴、雨、阴、雪、雾、冰分别表示不同的类别；对温度编码，分成热、冷、适宜等不同的类别；对节假日信息编码，分成是、否节假日两个类别；对附近的重大事件编码，分成有和没有两个类别，同时加上一个维度表示活动地点离路网的公里数；对以上类别分别进行独热(One-Hot)编码，最后拼接所有的独热向量和连续向量成为一个高维度的向量(Ut)，包含所有的信息。
6.根据权利要求5所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，步骤B(4)的具体方法为：从传感器采样到的原始的数据每一条格式如下:时间t、传感器编号sensorN、交通流量(*)根据相同的时间戳进行分组，使得每一条数据融合了所有传感器在该时间的数据，然后，把这些时间序列的数据转化为监督学习所需要的数据格式，比如需要30分钟的数据作为输入，下一个30分钟的数据作为输出，此处的30分钟只是示例性的说明本技术的方法，实际使用时，可以调整为其他的时间，比如28、29、31、32分钟；设Xt0为t0时刻的传感器数据向量,其值为(Xsensor1,Xsensor2,…XsensorN),那么，可以构造如下格式的输入/输出数据:输入:[Xt0,Xt1,…,Xt29]输出:[Xt30,Xt31,…,Xt59]然后下一条数据是:输入:[Xt1,Xt2,…,Xt30]输出:[Xt31,Xt32,…,Xt59]以此类推，可以构建出时间序列的监督学习训练集；其输入就是上30分钟的各个传感器数据，输出则是下30分钟的各个传感器数据；对于每一分钟时间，都有一个对应的高维度向量(Ut)来表示当前时刻的时间、天气、节假日、重大事件等信息，把这些数据转换为时间序列监督学习数据:输入:[Ut0,Ut1,…,Ut29]输出:[Ut30,Ut31,…,Ut59]以此准备好图神经网络深度学习所需的训练数据。
7.根据权利要求5所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，步骤B(7)的具体方法为：通过步骤(6)得到的关键道路的预测交通流与该关键道路最大通行能力进行对比，若30分钟内，预测交通流基本未达到最大通行能力，无需对信号灯进行调整；若前10分钟内，预测交通流已接近最大通行能力的80％，则需立即启动信号灯控制系统；首先，计算关键路段的直接邻接入口道路的红绿灯控制(绿信比)对关键节点路段的流量的影响；各直接邻接路段入口道路的通行能力大小构成关键路段的交通流：Call＝∑Ci对于每一条入口道路Ci，在信号灯控制下的通行能力计算模型为:其中：T—信号灯周期时间(s)；tg—信号灯每周期内，该通行方向的绿灯时间(s)；to—绿灯亮起，第一辆车通过停止线的时间(s)；ti—车辆通过停止线的平均时间(s)；—折减系数,可用0.9。
调整各个入口道路的绿信比，使其通行能力之和接近关键道路最大通行能力80％就停止调整。
8.根据权利要求1所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，每隔24小时，添加最新采集的交通流量数据，重复步骤3)至5),对系统使用更新的数据所训练的模型，每隔10分钟加载训练好的模型，执行一次步骤6)和7)。
9.根据权利要求1所述的基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，其特征在于，步骤B(8)中：一个周期完成，微控制单元检查是否从4G数据透传模块收到了时长调整的数据，若有调整数据，则读取调整的时长，用作下一周期相应的计时器等待时间。
技术说明书一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法技术领域本技术涉及智慧交通系统运营与安全管理控制技术领域，特别涉及一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法。
背景技术随着汽车保有量的飞速增长和出行需求的多样化和丰富化，道路交通流呈现出向时空多维动态发展方向迁移，在道路交通出行需求激增、恶劣气候负面影响与交通设施服务功能局限的多因素耦合作用下，道路的通行能力与安全运行受到极大的挑战，如：节假日、上下班高峰时段、以及雨、雾、冰雪、大风等恶劣气候条件造成道路高效、安全运行的需求与交通设施的服务水平之间的矛盾迅速显现并激化，关键控制路段如城市主干道、隧道、桥梁等会引发更多的交通事故从而导致交通堵塞，甚至道路路网的严重瘫痪。
因而，在此背景下仅依靠传统的交通流理论来支撑交通设施与道路运行、管理与控制已经难以适应现代道路交通的发展态势。
在道路网交通组织与运营管理控制过程中，采取科学合理的方法实时评价各种特殊状态与灾变事件，如雨、雾、或冰雪等灾害性天气或交通事件，对路网运营造成的影响及其安全风险，对及时进行路网安全管理决策并采取适当的措施降低风险或干预交通流的运行，以防范交通事故，有着重要作用。
交通流大数据的研究与挖掘旨在对道路和信号灯等各种交通设施的使用效果进行科学评估并提出改善措施，并科学指导交通管理部门提出提升交通系统运行效率与交通安全的解决方案。
目前道路网系统中关键道路的限流控制采取固定的信号灯或者手动人为地设置限流装置，控制手段单一且无法提前预知和实时主动调控，从而导致道路网通行能力未充分发挥，甚至导致关键道路拥堵而形成交通“瓶颈”，而关键道路往往是不可替代的交通要道，比如桥梁、隧道、高架桥、大型交叉口等，从而造成道路网大面积瘫痪。
现有的路网交通组织管理对策或措施在系统性与完备性方面尚整合不够，部分交通组织管理对策的决策准则不够明确，甚至缺乏相应的理论依据，如路网入口限流对策缺乏明确的依据和方法。
对于传统的常态条件下的路网交通组织管理，一般以路网的畅通及效率为主要目标，相应的交通组织管理决策依据也以此为基础。
对于灾变事件下高速公路网的交通组织管理，由于环境条件给路网的正常运营造成了巨大的安全威胁，路网在运营过程中极容易发生交通事故或其它不良交通事件，不仅影响路网畅通及高效率的目标的实现，同时会由于交通事故或其它不良交通事件的发生而造成重大人员伤亡或财产损失，因此，灾变事件下高速公路网的交通组织管理应兼顾安全、畅通及效率的需要，在它们之间进行合理的平衡。
现有的解决方案是开放可变车道，但是基本上只是缓解一部分压力；然后在入口用信号灯进行限流，比如高峰时段或者雨雪天气开启信号灯。