隧道灾损场景下隧道交通状态仿真分析方法

技术领域

本发明涉及一种隧道交通状态分析方法，尤其涉及一种隧道灾损场景下隧道交通状态仿真分析方法。

背景技术

隧道在运营期因偶发因素导致不同灾损事件(如火灾、燃爆、坍塌等)时，需要根据实际情况采取不同处置方式保证实现隧道的快速复通，但是，不同灾损场景及处置方式仅能保障车辆通行过程中隧道的结构安全，驾驶员经过灾损事故区段时的驾驶行为变化及灾损隧道交通流特性无法直接获取，从而为隧道发生灾损情况时交通调度造成影响。

驾驶员的驾驶行为主要包括跟驰行为和换道行为，大多数公路隧道严禁变道，但部分城市隧道为保证通行效率允许变道，且在隧道单边区域灾损严重的情况下驾驶员可能倾向于换道至灾损不严重区域。因此，在考虑灾损隧道车辆驾驶行为时需要涵盖跟驰和换道行为。

现有技术中，车辆驾驶行为模型主要考虑的参数为车车交互瞬时信息(如车间距、车间时距、速度差、加速度、速度、位置等)，但是，现有技术中的驾驶行为分析没有考虑隧道发生灾损时隧道内的环境参数，从而也就无法分析灾损情况对交通流延误的影响，当根据现有技术得出的结果所指定的交通调度措施并不能准确的应用于隧道内发生灾损后的交通调度。

因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种隧道灾损场景下隧道交通状态仿真分析方法，基于目标隧道建立相应的仿真分析模型，并在分析过程中将灾损场景所带来的环境影响考虑其中，从而能够保证最终仿真分析结果的准确性，为后续灾损发生时的交通调度措施的制定提供准确的数据支持。

本发明提供的一种隧道灾损场景下隧道交通状态仿真分析方法，包括以下步骤：

S1.确定目标隧道，建立目标隧道的元胞自动机模型，将目标隧道的长度分成若干等间距段，每个段为一个元胞，且元胞未被车辆占据时为空；

S2.设定元胞自动机模型中车辆跟驰行为规则以及车辆位置更新规则；

S3.构建支持向量机模型，通过驾驶模拟试验获取灾损隧道的样本隧道内参数，将样本隧道内参数输入至支持向量机模型中进行训练；

S4.在目标隧道的元胞自动机模型中模拟隧道发生灾损的情况，并实时获取隧道内参数，并将隧道内参数输入至训练完成的支持向量机模型中得到隧道内车辆换道策略；

S5.元胞自动机模型根据车辆跟驰行为规则、车辆换道策略以及车辆位置更新规则进行仿真处理，得到目标隧道在发生灾损时的仿真结果参数。

进一步，步骤S2中，设定元胞自动机模型中车辆跟驰行为规则具体包括：

车辆跟驰行为规则包括加速规则、减速规则以及随机慢化规则；其中：

加速规则为在通行条件允许的情况下，驾驶员倾向于加速至最大限速，车辆速度会在当前车速上增大一个单位，增大至最大限速后将一直保持该速度前进：

其中：v

减速规则为在车辆驾驶过程中根据加速规则所获取的车速与前方车辆距离进行对比，取较小值作为下一时刻的的行车速度：

v

其中：d

随机慢化规则为驾驶员在驾驶过程中受到一些随机因素的影响而以一定概率进行的随机减速行为：

v

其中：p为随机慢化概率，其中：

其中：p

位置更新规则：

x

进一步，所述隧道内参数包括车辆参数和环境参数，其中：

车辆参数包括车辆n与同车道的前车之间的距离△x

环境参数包括车辆n距离灾损区域的距离

受损不均匀系数

进一步，所述支持向量机模型表达式为：

其中：

0≤α

核函数

支持向量机模型的换道决策函数为：

其中，b表示支持向量机的分类超平面的截距，当f(x)的值为1时表示车辆n保持原车道行驶，当f(x)的值为-1时表示车辆n换道，α

进一步，得到目标隧道在发生灾损时的仿真结果参数包括车流量、通行速度、车辆延误状态。

本发明的有益效果：通过本发明，基于目标隧道建立相应的仿真分析模型，并在分析过程中将灾损场景所带来的环境影响考虑其中，从而能够保证最终仿真分析结果的准确性，为后续灾损发生时的交通调度措施的制定提供准确的数据支持。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的元胞自动机模型示意图。

具体实施方式

以下进一步对本发明做出详细说明：

本发明提供的一种隧道灾损场景下隧道交通状态仿真分析方法，包括以下步骤：

S1.确定目标隧道，建立目标隧道的元胞自动机模型，将目标隧道的长度分成若干等间距段，每个段为一个元胞，且元胞未被车辆占据时为空；其中，如2中，所建立的元胞自动机模型中的隧道是以双车道隧道为例，元胞自动机的处理计算过程为现有技术，在此不加以赘述；

S2.设定元胞自动机模型中车辆跟驰行为规则以及车辆位置更新规则；

S3.构建支持向量机模型，通过驾驶模拟试验获取灾损隧道的样本隧道内参数，将样本隧道内参数输入至支持向量机模型中进行训练；即通过模拟一个灾损隧道，然后通过若干驾驶员在模拟灾损隧道场景进行模拟驾驶试验，以获取足够的样本数据对支持向量机模型进行训练，确定支持向量机的相关参数；

S4.在目标隧道的元胞自动机模型中模拟隧道发生灾损的情况，并实时获取隧道内参数，并将隧道内参数输入至训练完成的支持向量机模型中得到隧道内车辆换道策略；

S5.元胞自动机模型根据车辆跟驰行为规则、车辆换道策略以及车辆位置更新规则进行仿真处理，得到目标隧道在发生灾损时的仿真结果参数，通过上述方法，基于目标隧道建立相应的仿真分析模型，并在分析过程中将灾损场景所带来的环境影响考虑其中，从而能够保证最终仿真分析结果的准确性，为后续灾损发生时的交通调度措施的制定提供准确的数据支持。

本实施例中，步骤S2中，设定元胞自动机模型中车辆跟驰行为规则具体包括：

车辆跟驰行为规则包括加速规则、减速规则以及随机慢化规则；其中：

加速规则为在通行条件允许的情况下，驾驶员倾向于加速至最大限速，车辆速度会在当前车速上增大一个单位，增大至最大限速后将一直保持该速度前进：

其中：v

减速规则为在车辆驾驶过程中根据加速规则所获取的车速与前方车辆距离进行对比，取较小值作为下一时刻的的行车速度：

v

其中：d

随机慢化规则为驾驶员在驾驶过程中受到一些随机因素的影响而以一定概率进行的随机减速行为：

v

其中：p为随机慢化概率，其中：

其中：p

位置更新规则：

x

本实施例中，所述隧道内参数包括车辆参数和环境参数，其中：

车辆参数包括车辆n与同车道的前车之间的距离△x

环境参数包括车辆n距离灾损区域的距离

受损不均匀系数

本实施例中，所述支持向量机模型表达式为：

其中：

0≤α

核函数

支持向量机模型的换道决策函数为：

其中，b表示支持向量机的分类超平面的截距，当f(x)的值为1时表示车辆n保持原车道行驶，当f(x)的值为-1时表示车辆n换道，α

其中，支持向量机的分类超平面表达式为X

本实施例中，得到目标隧道在发生灾损时的仿真结果参数包括车流量、通行速度、车辆延误状态等，根据这些结果参数可以生成相对应的车流量时空分布图、交通流量时变图以及车辆轨迹图等，为后续拥堵产生和影响区段分析提供准确的数据支持，利于后续交通调度、管控措施的制定。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。