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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明涉及一种旅游景点周边交通预测方法、拥堵控制方法及系统，首先构建景点周边的仿真路段的交通环境仿真模型，然后基于游客和交通状态的交互作用，根据仿真路段的历史交通状态，利用泊松过程确定当前仿真周期的游客智能体数量，根据当前仿真周期的游客智能体数量和游客智能体出行方式，确定当前仿真周期的车辆智能体交通量，进而利用离散均匀分布和基于时变安全距离的跟驰模型在交通环境仿真模型中模拟车辆智能体行为，获得当前仿真周期的交通状态，最后根据不同总客流量下的交通状态预测确定拥堵阈值，限制仿真时段内景点的游客预约数量低于拥堵阈值，通过控制游客智能体流量有效缓解旅游景点周边交通拥堵状况。

主权项：1.一种旅游景点周边交通预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建景点周边的仿真路段的交通环境仿真模型；所述交通环境仿真模型包括：景点大门智能体、景点所在路段智能体和信号灯智能体；所述景点大门智能体包括：景点大门名称和景点大门位置；所述景点所在路段智能体包括：路段长度、车道数目和车道宽度；所述信号灯智能体包括：信号灯位置和信号灯绿信比；根据仿真路段的历史交通状态，利用泊松过程确定当前仿真周期的游客智能体数量；所述交通状态包括畅行、缓行、拥堵和严重拥堵；具体包括：根据多个历史观测日的历史浮动车数据，确定每个历史观测日的历史交通状态；将多个历史观测日中与当前仿真周期同一时段的历史交通状态出现几率最大的历史交通状态作为当前仿真周期的基准交通状态；根据历史浮动车数据和历史游客流量数据，获取在基准交通状态下当前仿真周期的游客智能体参考基数；根据由当前仿真周期倒推游客智能体前往景点的平均时间后的时间段的交通状态，确定当前仿真周期的游客智能体数量的折算系数；将在基准交通状态下当前仿真周期的游客智能体参考基数和当前仿真周期的游客智能体数量的折算系数的乘积作为泊松参数，利用泊松过程确定当前仿真周期的游客智能体数量；根据当前仿真周期的游客智能体数量和游客智能体出行方式，确定当前仿真周期的车辆智能体交通量；具体包括：根据当前仿真周期的游客智能体数量、游客到达景点的乘坐交通方式和每种交通方式的载客量，利用公式，确定旅游车辆的交通量；其中，为旅游车辆的交通量，为仿真周期t1的游客智能体真实数量，、和分别为游客通过小汽车、旅游大巴和公交车到达景区的占比，、和分别为小汽车、旅游大巴和公交车的载客量；根据当前仿真周期的游客智能体数量，利用公式，确定途径车辆的数量；其中，为途径车辆的数量，为四舍五入函数，为途经小汽车和旅游小汽车的比例，，，为游客通过非机动车到达景区的占比，m0为实际道路上通过的小汽车数量与公交车数量的倍数；将旅游车辆的交通量和途径车辆的数量的和作为当前仿真周期的车辆智能体交通量；以前一仿真周期的仿真结果作为当前仿真周期的初始状态，根据当前仿真周期的车辆智能体交通量，利用离散均匀分布和基于时变安全距离的跟驰模型在交通环境仿真模型中模拟车辆智能体行为，获得当前仿真周期的交通状态；具体包括：根据当前仿真周期的车辆智能体交通量，利用离散均匀分布生成当前仿真周期的每辆车到达仿真路段的时间；在车辆到达仿真路段后，基于时变安全距离的跟驰模型刻画车辆的跟驰行为，获得车辆在仿真路段的平均车速；根据当前仿真周期内所有车辆在仿真路段的平均车速，确定当前仿真周期的交通状态；所述基于时变安全距离的跟驰模型为；其中，和分别表示第i辆车在第nT和（n+1）T时刻的速度，为驾驶员的敏程度，和分别表示第i辆车在第nT和（n+1）T时刻的车间距，表示第i-1辆车在第nT时刻的速度，表示第i辆车的最优速度，表示车辆的最大行驶速度，表示第i辆车在第nT时刻的车辆安全距离；表示调节系数，表示最短安全距离，T表示采样时间，表示权重，表示饱和函数，。

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