(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210778569.5 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 同济大学 地址 200092 上海市杨 浦区四平路1239号 (72)发明人 杨超　翁东豪　涂颖菲　 (74)专利代理 机构 南京禹为知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32272 专利代理师 刘子奇 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G06F 17/15(2006.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种城市片区道路网交通承载力计算方法 (57)摘要 本发明公开了一种城市片区道路网交通承 载力计算方法， 其包括获取道路网基础参数； 基 于片区道路网交通运行数据进行起讫点反推， 得 到现状起讫点矩阵； 利用归一化切割方法划分片 区道路网子网络， 并得到基本分析单元； 建立微 观交通仿真模型并在微观交通仿真模型中设置 检测器， 得到流量和密度数据； 加载不同需求， 进 行多情景微观仿真， 提取每个情景下的路段流量 和密度数据并用于绘制宏观基本图， 基于每个情 景下的路段流量和密度数据， 对基本分析单元进 行绘制散点图； 采用95％非线 性分位数回归拟合 宏观基本图， 并标定周转量最大值， 获得道路网 交通承载力； 本发明分析结果更加准确； 解决了 现实情况尚未达到路网承载力状态时数据不足 的问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115331426 A 2022.11.11 CN 115331426 A 1.一种城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特 征在于： 包括， 获取道路网基础参数， 根据基础参数建立路网宏观 交通模型并给路网宏观 交通模型配 置片区道路网交通 运行数据； 基于片区道路网交通 运行数据进行起讫点反推， 得到现状起讫点矩阵； 利用归一 化切割方法划分片区道路网子网络， 并得到基本分析 单元； 通过路网宏观交通模型中得到的路网及路径信息建立微观交通仿真模型并在微观交 通仿真模型中设置检测器， 通过检测器得到流 量和密度数据并用于绘制宏观基本图； 在路网宏观 交通模型中加载不同需求， 并将得到的路径信 息分别导入微观 交通仿真模 型进行多情景微观仿真， 提取每 个情景下的路段流 量和密度数据并用于绘制宏观基本图； 基于微观 交通仿真模型中每个情景下的路段流量和密度 数据， 对基本分析单元进行绘 制散点图； 采用95％非线性分位数回归拟合宏观基本图， 并标定曲线顶点对应的路网周转量最大 值， 获得基本分析 单元的道路网交通承载力。 2.如权利要求1所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 所述道路网 基础参数包括路网拓扑结构、 路段等级、 车道数、 通行能力和限速， 所述路网及路径信息包 括路网文件与路径文件。 3.如权利要求1所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 所述路网宏 观交通模型的建立包括路网绘制、 路段属性设置和交通小区绘制； 路网绘制： 基于开源地图对所需围合的区域进行绘制和宏观模型构建， 包括不同等级 道路及道路交叉节点、 快速路的上 下匝道， 并保证小区内部道路连通 性； 路段属性设置： 包括道路等级、 车道数、 通行能力、 限速等， 以及交叉口渠化情况， 配置 于宏观模型中； 交通小区绘制： 对于围合的区域内部， 以主次干道为边界， 并结合地块功能划分交通小 区， 对于围合的区域外 部， 针对边界每 个路段都设置一个小区， 添加一条小区连接线。 4.如权利要求3所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 所述片区道 路网交通 运行数据包括工作日高峰小时道路断面 流量数据及交叉口信号配时数据。 5.如权利要求3或4所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 所述划 分片区道路网子网络包括， 将片区道路建模为线条和节点构成的道路网， 以路段为节点， 定义道路网中任意两个 节点i节点i的加权距离为： 其中di是节点i某个时间点的车流密度， θ 是刻度参数， r(i,j)是节点i和节点j之间的最 短路径所包含的边的数量， i＝1,2, …n,n为上述道路网中的节点数量； j＝1,2, …n,n为上 述道路网中的节点数量； 定义任意两个子网络A和B的相似度为cut(A,B)、 总相异度为Ncut(A,B)、 总相似度为权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115331426 A 2Nassoc(A,B)： cut(A,B)＝∑u∈A,v∈Bw(u,v) 其中u,v分别为子网络A和B中的节点， V为所建模的道路网络， 子网络A和B分别为该道 路网络中部分节点和边所构成的局部网络； 采用Normalized  Cut算法， 通过最大化Ncut(A,B)并最小化Nassoc(A,B)来划分道路 网， 得到子网络A和子网络B； 设置道路网中两个节点之间车流密度相似性的度量 为w(i,j)； 使用特征值系统求 解w(i,j)矩阵以获得最小特 征值； 选择特征值系统内的第二小特 征值的特 征向量； 离散化所选择的特征向量， 根据得到的值决定相应的图中节点属于子网A或子网B， 再 多次重复划分子网A或子网B， 在得到的所有子网中， 选择平均车流密度最接近的两个相邻 子网进行合并， 多次合并直到合并为 一个网络； 确定基本分析 单元数量： 定义子网络A和子网络B的车流密度差指标NSk(A,B) 其中k是子网的数量， NA和NB是子网A和B内边的数量。 定义子网络A与相邻子网的平均车流密度差指标NSk(A)： 其中 是子网A的相邻子网。 使用所有子网络的平均密度差NSk指标评估划分结果： 其中C是子网的集 合。 当NSk值最小时， 所对应的k个子网为基本分析 单元。 6.如权利要求5所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 设置路网仿 真参数和评估配置， 通过路 网文件与路径文件以及完善的路网仿真参数和评估配置 建立微 观交通仿真模型。 7.如权利要求1所述的城市片区道路网交通承载力计算方法， 其特征在于： 通过检测器 得到各个路段编号、 车道数等属性数据、 不同时间段各路段每10米的子路段的流量、 平均车 速、 密度等数据流 量和密度数据； 绘制宏观基本图。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115331426 A 3