一种基于WIFI的交通拥堵疏散效果评估方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于拥堵疏散领域，具体涉及一种基于WIFI的交通拥堵疏散效果评估方法。\n背景技术\n[0002] 机动车保有量持续增长与道路交通基础设施不足，加剧了道路网的交通拥堵。为了疏导道路交通拥堵，一方面，交通管理部门通过诱导屏向出行者提供交通诱导信息，另一方面，出行者自身可以通过车载终端和智能手机获取交通诱导信息。发布和获取交通诱导信息固然是缓解交通拥堵的有效手段之一，然而，目前没有有效的评估手段判断交通诱导信息是否有效以及信息的影响效用如何，这容易造成失效信息和错误信息的过度传递，导致交通拥堵疏散效率低，交通拥堵不仅得不到缓解，而且拥堵范围不断扩大，拥堵时间持续延长，从而降低路网整体通行效率。如何寻求一种实用性强的交通拥堵疏散效果的评估方式，能够及时评判交通拥堵疏导的比率和速度，从而为交通管理者进行交通诱导信息发布提供数据依据，以在突发事件和交通拥堵发生时及时评估交通诱导信息的可用性和疏解效果，最终提高交通拥堵疏导的信息化水平，为本领域技术人员近年来所亟待解决的技术难题。\n发明内容\n[0003] 本发明的目的是为了解决交通拥堵疏导效率评估手段不足，提供一种更为实用、快捷的基于WIFI的交通拥堵疏散效果的评估方法。本方法可在突发事件和交通拥堵发生时对交通诱导效果作出评估，从而为交通管理者调整交通诱导信息内容，快速疏导交通拥堵提供数据依据，进而减小交通拥堵范围和拥堵时间，提高交通诱导信息化水平，保障路网的通行效率。\n[0004] 为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：\n[0005] 一种基于WIFI的交通拥堵疏散效果评估方法，包括如下步骤：\n[0006] 1)、根据WIFI无线路由器的覆盖范围，计算路段所需安装的WIFI无线路由器数量，计算公式如下：\n[0007] N＝L/d\n[0008] 其中，\n[0009] N代表WIFI无线路由器数量，单位：个；\n[0010] L代表路段长度，单位：m；\n[0011] d代表WIFI无线路由器覆盖范围的直径，单位：m；\n[0012] 计算出所需的WIFI无线路由器数量，在路段上沿长度方向均匀地安装WIFI无线路由器；连接出行者的手机，记录所连手机的地址信息；\n[0013] 2)、在发布交通诱导信息的前一个时刻T0，记录路段范围内所有WIFI连接的手机IP地址作为样本集合A，记为：\n[0014] A＝{x|x＝x1,x2......xa}\n[0015] 其中，\n[0016] x代表连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息；\n[0017] a代表连接到的手机地址信息的总量；\n[0018] 基于样本A，提取发布交通诱导信息的前一个时刻T0，路段范围内的手机IP数量a，作为疏散评估模型的基础数据；\n[0019] 3)、发布交通诱导信息，记录交通诱导信息发布后第一个采样周期T的最后时刻T1路段范围内的手机地址信息，获得样本集合B1，记为：\n[0020] B1＝{y|y＝y1,y2......yb1}\n[0021] 其中，\n[0022] y代表连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息；\n[0023] b1代表第一个采样周期T连接到的手机地址信息的总量；\n[0024] 基于样本B1，提取交通诱导信息发布后第一个采样周期T的最后时刻T1，路段范围内的手机地址信息总量b1，作为疏散评估模型的对比数据之一；\n[0025] 4)、依次记录每个采样周期T的最后时刻Ti连接的手机地址信息的数量bi作为一个样本集合B，记为：\n[0026] B＝{b|b＝b1,b2......bi......bn},i＝1,2,3......n；\n[0027] 其中，\n[0028] bi代表第i个采样周期最后时刻，连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息的数量；\n[0029] i代表采样周期的序号；\n[0030] n代表采样周期的数量；\n[0031] 5)、采用交通诱导信息发布前后，WIFI检测到的路段范围内手机地址信息总量作为参数，建立疏散评估模型；所述疏散评估模型包含疏导比率和疏散速度两个部分：\n[0032] 其中，疏导比率的计算公式如下：\n[0033] si＝(1-bi/a)×100％\n[0034] 其中，\n[0035] si代表交通诱导信息发布后，第i个采样周期与交通诱导信息发布前相比的疏导比率；\n[0036] 若si≤0，则交通诱导信息无效；\n[0037] 若0＜si＜1，则交通诱导信息有效；\n[0038] 疏散速度的计算公式如下：\n[0039] Vsi＝(bi-bi+1)/T\n[0040] 其中，\n[0041] Vsi代表疏散速度；\n[0042] 若Vsi+1＞Vsi，则拥堵区域内的人群和/或车辆正在快速疏散；\n[0043] 若Vsi+1＝Vsi，则拥堵区域内的人群和/或车辆正匀速疏散；\n[0044] 若Vsi+1＜Vsi，则拥堵区域内的人群和/或车辆的疏散速度正在变缓，疏散呈现逐步收敛。\n[0045] 优选的，所述步骤1)中，WIFI无线路由器获取的手机地址信息还包括手机MAC地址或手机IP地址或手机的地理位置数据。\n[0046] 优选的，所述步骤3)中，采样周期T为1min～5min，并以min为单位取整。\n[0047] 本发明的主要优点在于：\n[0048] 1)本发明解决了现有技术手段不能评估交通拥堵疏散效果的缺陷。本发明以WIFI无线路由器获取的手机地址信息为基础，计算交通诱导信息发布前后，拥堵路段内车辆和出行者疏散的比率和疏散速度，研判交通诱导信息是否有效以及疏散效果如何。本发明通过点对点的数据取样，实现了指定区域的现实化和贴合化管理，其适应性和管理针对性更强。通过上述WIFI无线路由器获取的手机地址信息，采用本发明中的基于WIFI的交通拥堵疏散效果评估方法可以快速、稳定、高效地得到疏散比率和疏散速度的评估指标。\n[0049] 2)采用本发明中的疏散评估模型的获得的疏散比率和疏散速度数据，可以使管理者在得到准确信息的情况下发布更为适当的诱导信息，即一旦疏散趋势收敛，含有本发明中的疏散评估模型的控制装置可以根据疏散比率和疏散速度，主动提示管理者更换交通诱导内容的信息，方便交通管理者进行交通引导，为交通管理部门主动掌握交通拥堵疏散情况，提前做好交通诱导信息发布预案提供决策支持技术。\n[0050] 3)本发明通过位于交通指挥中心的服务器连接并记录所连接到的手机地址信息，且此位于交通指挥中心的服务器还及时地将交通管理部门发送的最新的交通诱导信息根据其所连接的手机地址信息发送到相关手机上，则处于拥堵路段的出行者可以实时得到最新指导信息，由此极大地舒缓了出行者因交通拥堵而产生的焦躁情绪，并使出行者对交通疏散情况有了一个较为准确的心理预期，从而本发明不但有利于交通管理部门及时掌握现场的实际交通状况，也便于交通管理部门的疏散指导，还使人们的交通出行变得更加安全有序。\n附图说明\n[0051] 图1为本发明的工作流程示意图。\n[0052] 图2为WIFI无线路由器在路段的布点图。\n具体实施方式\n[0053] 为便于理解，此处结合图1～2对本发明的实施过程作以下进一步描述：\n[0054] 一种基于WIFI的交通拥堵疏散效果评估方法，该方法包括以下步骤：\n[0055] 1)、根据路段长度和WIFI无线路由器的覆盖范围，采用N＝L/d公式计算路段所需安装的WIFI无线路由器数量，其中，N代表WIFI无线路由器数量，L代表路段长度；根据计算出的WIFI无线路由器数量，在路段上沿其长度方向根据WIFI无线路由器的覆盖范围均匀地布设WIFI无线路由器；根据WIFI无线路由器在路段上的布点图(见图2)，在路段上安装WIFI无线路由器。位于交通指挥中心的服务器连接并记录所连接到的手机地址信息，手机地址信息除了包含手机IP地址，还包含时间、手机MAC地址、位置数据；\n[0056] 2)、根据发布交通诱导信息的前一个时刻T0，采集此路段范围内的所有WIFI无线路由器在T0时刻连接的手机地址信息作为样本集合A，记为A＝{x|x＝x1,x2......xa}，其中，x代表连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息，a代表连接到的手机地址信息的总量；此处的a作为作为疏散评估模型的基础数据；\n[0057] 3)根据实际需要，设定采样周期T，根据交通诱导信息发布后的第一个采样周期T的最后时刻T1，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在T1时刻连接的手机IP地址作为样本集合B1，记为B1＝{y|y＝y1,y2......yb1}，其中，y代表连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息，b1代表连接到的手机地址信息的总量；此处采集周期T的时间范围可以选择为1min～5min，并以min为单位取整。\n[0058] 4)、根据每个采样周期T的最后时刻Ti，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在Ti时刻连接到的手机地址信息的总量bi作为样本集合B，所述B＝{b|b＝b1,\nb2......bi......bn},i＝1,2,3......n；，其中，b代表每个采样周期T最后时刻路段内手机地址信息的总量，i代表采样周期的序号,n代表采样周期的数量，bi代表第i个采样周期最后时刻，连接到路段上每个WIFI无线路由器的手机地址信息的数量之和；\n[0059] 5)、根据交通诱导信息发布前一个时刻T0对应的手机IP数量a、信息发布后每一个采样周期T的数据集合B的样本数据，采用如下疏散评估模型：si＝(1-bi/a)×100％和Vsi＝(bi-bi+1)/T，分别计算疏导比率si和疏散速度Vsi，其中，si代表交通信息发布后，第i个采样周期与交通诱导信息发布前相比的疏导比率，Vsi代表疏散速度；\n[0060] 6)位于交通指挥中心的服务器获得疏导比率si和疏散速度Vsi数据后，为了判断诱导信息是否可用和影响效果如何，需要对数据进行比较分析，首先，判断诱导信息是否有效，若si≤0，则交通诱导信息无效；若0＜si＜1，则交通诱导信息有效；若诱导信息有效，则判断交通拥堵疏导趋势，若Vsi+1＞Vsi，则拥堵区域内的人群或车辆正在快速疏散，可以维持该诱导方案；若Vsi+1＝Vsi，则拥堵区域内的人群和/或车辆正匀速疏散，也可以维持当前诱导方案；若Vsi+1＜Vsi，则拥堵区域内的人群或车辆的疏散速度正在变缓，疏散呈现逐步收敛，可以考虑在下一个采样周期调整诱导方案。\n[0061] 实施例1\n[0062] 1)、根据路段长度和WIFI无线路由器的覆盖范围，采用N＝L/d公式计算路段所需安装的WIFI无线路由器数量，其中，N代表WIFI无线路由器数量，L代表路段长度；根据计算出的WIFI数量，在路段上布设WIFI无线路由器；\n[0063] 例如，路段长度L＝2km，WIFI无线路由器的覆盖范围d＝0.5km，则WIFI无线路由器数量为：\n[0064] N＝L/d＝2/0.5＝4(个)；\n[0065] 根据WIFI无线路由器在路段上的布点图(见图2)和计算出的WIFI无线路由器数量，在路段上安装WIFI无线路由器，记录连接的手机地址信息，手机地址信息除了包含手机IP地址，还包含时间、手机MAC地址、位置数据；\n[0066] 2)、根据交通诱导信息发布前一个时刻T0，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在T0时刻连接的手机IP地址作为样本集合A，记为A＝{x|x＝x1,x2......xa}，其中，x代表连接到路段上的每一个WIFI无线路由器的手机IP地址，a代表连接到的手机IP地址数量之和；\n此处的a作为作为疏散评估模型的基础数据；\n[0067] 例如，发布交通诱导信息的时刻为9:00am，取信息发布前一个时刻T0＝8∶59∶59’am，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在8∶59∶59’am时刻连接的手机IP地址作为样本集合A，A为：\n[0068] A＝{x|x＝fe80::8672:2ff:fe06:9ab8:10.8.1.238,......,fe80::8672:2ff:\nfe06:9ab8:10.8.1.208}\n[0069] 根据样本集合A，获得a为：\n[0070] a＝250；\n[0071] 3)根据实际需要，设定采样周期T，根据交通诱导信息发布后第一个采样周期T的最后时刻T1，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在T1时刻连接的手机IP地址作为样本集合B1，记为B1＝{y|y＝y1,y2......yb1}，其中，y代表连接到路段WIFI无线路由器的手机IP地址，b1代表连接到的手机IP地址数量之和；此处一个采集周期可以选择为1min～5min，并以min为单位取整。\n[0072] 例如，发布交通诱导信息的时刻为9:00:00am，取T＝2min，则T1＝9：02:00am时，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在9:02:00am时刻连接的手机IP地址作为样本集合B1，B1为：\n[0073] B1＝{y|y＝fe80::8672:2ff:fe06:9ab8:10.8.1.218,......,fe80::8672:2ff:\nfe06:9ab8:10.8.1.208}\n[0074] 根据样本集合B1，获得b1为：\n[0075] b1＝230；\n[0076] 4)、根据每个采样周期T的最后时刻Ti，采集路段范围内所有WIFI无线路由器在Ti时刻连接的手机IP地址数量bi作为样本集合B，所述B＝{b|b＝b1,b2......bi......bn},i＝\n1,2,3......n；，其中，b代表每个采样周期最后时刻路段内手机IP地址的数量之和，i代表采样周期的序号,n代表采样周期的数量，\n[0077] 例如，设n＝15,则T1＝9:02:00am，T2＝9:04:00am，……,T15＝9:30:00am,采集路段范围内所有WIFI无线路由器在Ti时刻连接的手机IP地址数量bi作为样本集合B,B为：\n[0078] B＝{b|b＝230,200,168,134,132,130,128,127,126,125,124,123,122,121,\n120}；\n[0079] 5)、根据发布交通诱导信息的前一个时刻T0对应的手机IP地址数量a、交通诱导信息发布后每一个采样周期的数据集合B的样本数据，采用模型si＝(1-bi/a)×100％和Vsi＝(bi-bi+1)/T，分别计算疏导比率si和疏散速度Vsi，其中，si代表交通信息发布后，每个采样周期与信息发布前相比的疏导比率，Vsi代表疏散速度；\n[0080] 例如，根据n＝15,a＝250，B＝{b|b＝230,200......120}，可得si为[0081] S1＝(1-b1/a)×100％＝(1-230/250)×100％＝8％\n[0082] S2＝(1-b2/a)×100％＝(1-200/250)×100％＝20％\n[0083] ……\n[0084] S15＝(1-b15/a)×100％＝(1-120/250)×100％＝52％\n[0085] 根据T＝2min，B＝{b|b＝230,200......120}，可得Vsi为\n[0086] Vs1＝(b1-b2)/T＝(230-200)/2＝15个/min\n[0087] Vs2＝(b2-b3)/T＝(200-168)/2＝16个/min\n[0088] Vs3＝(b3-b4)/T＝(168-134)/2＝17个/min\n[0089] Vs4＝(b4-b5)/T＝(134-132)/2＝1个/min\n[0090] ……\n[0091] Vs13＝(b13-b14)/T＝(122-121)/2＝0.5个/min\n[0092] Vs14＝(b14-b15)/T＝(121-120)/2＝0.5个/min\n[0093] 6)获得疏导比率si和疏散速度Vsi数据后，为了判断诱导信息是否可用和影响效果如何，需要对数据进行比较分析。首先，若si≤0，则交通诱导信息无效；若0＜si＜1，则交通诱导信息有效；其次，若Vsi+1＞Vsi，则拥堵区域内的人群或车辆正在快速疏散，可以维持该诱导方案；若Vsi+1＝Vsi，则拥堵区域内的人群和/或车辆正匀速疏散，也可以维持当前诱导方案；若Vsi+1＜Vsi，则拥堵区域内的人群或车辆的疏散速度正在变缓，疏散呈现逐步收敛，可以考虑在下一个采样周期调整诱导方案；\n[0094] 例如，根据si＝8％，20％，……，52％和Vsi＝15，16，17，1，……，0.5，0.5；\n[0095] 首先，由于si＝8％，20％，……，52％全部大于0且小于1，满足0＜si＜1，则发布的诱导信息有效；\n[0096] 其次，由于Vs2≥Vs1，Vs3≥Vs2，则前3个采样周期内，交通拥堵正在快速疏散；\n[0097] 由于Vs4＜Vs3，则第四个采样周期开始，交通拥堵疏散速度正在变缓，疏散呈现逐步收敛，可以考虑调整诱导方案。
