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申请/专利权人：扬州大学

摘要：本发明公开了一种基于空气指数的城市交通诱导系统，包括数据库、城市数学模型地图模块、REI数据融合模块、天气结果预测模块、诱导路径最优选择云平台；REI为道路环保指数；城市数学模型地图模块结合实际城市地图进行数学模型的建立，使环境信息可视化；天气结果预测模块通过神经网络对未来环境数据、道路选择结果进行预测并验证，提供一种准确可行的方案；诱导路径最优选择云平台利用优化后的最短路径算法可以直观的显示出本系统诱导方案与最短路径之间的区别，管理者能在云端服务器上为用户提供最终方案；本发明可以用于城市交通规划与管理、道路选择安排、城市交通诱导。

主权项：1.一种基于空气指数的城市交通诱导系统，其特征在于，包括数据库、城市数学模型地图模块、REI数据融合模块、天气结果预测模块、诱导路径最优选择云平台；REI为道路环保指数；所述数据库用于保存当前和历史空气质量数据和实况交通道路信息；所述城市数学模型地图模块是以城市真实地图作为背景，加入交通枢纽路口点、空气环境监测点、诱导路径起始点和诱导路径终止点建立的城市数学模型地图；所述天气结果预测模块利用神经网络预测空气质量指数，从数据库中统计的城市空气环境监测点附近过去十年内历史空气质量数据和实况交通道路信息选出交通拥堵情况下的空气质量数据，然后进行神经网络预测处理，得到空气环境监测点区域内的空气质量指数的预测值；所述REI数据融合模块将预测的空气质量指数与实际路径长度常量进行融合得到道路环保指数；融合的公式如下， 其中，第i条路的道路环保指数简称Ri，xi是第i条路可配置的权重，wi是第i条路的权重，n是道路条数；Li和AQIi分别是第i条路的实际路径长度常量长度和预测的空气质量指数；α和β是与对应参数Li和AQIi的两个系数，α在道路上未发生突发事件情况下默认为1，若某道路上发生突发事件增大α，0β1；所述诱导路径最优选择云平台通过最短路径算法计算路径权值进行比较，最终系统生成包含最优诱导路径与最短路径的地图，地图通过所述平台公布；所述加入交通枢纽路口点具体为通过API技术将地图上的交通枢纽路口点、干道以及城市的交通枢纽入口进行经纬坐标转换，将省道、国道和高速的交叉口的路口处用红色浮点进行标记，并标注城市环城的四个入口与模拟目的地；给予每个岔路口标记编号；所述建立的城市数学模型地图是利用实际路径长度测量功能与道路环保指数在Python中构建出的数学模型骨架地图；所述诱导路径最优选择云平台通过最短路径算法计算路径权值进行比较具体步骤为：1根据权重s构建一张无向图Graph，设定起点start和终点end；2构建一个集合Q，用来存放起点start到其余各点的距离，如果某个点和start之间不直接相连，则距离为∞；3从集合Q中选取值最小对应的点作为参考点，将起点与其相连；4从参考点开始，遍历它的邻接点；将起点到参考点的距离与参考点到其邻接点的距离分别求和得到求和值；将最小求和值与起点到参考点的邻接点的距离进行比较；如果前者较小，则将参考点放入数prev并作为起点，如果后者较小，起点不变；然后将最小求和值对应的邻接点作为参考点，重复步骤4，直至到达终点end；5返回数组prev，遍历求和其可得最优路径。

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百度查询： 扬州大学 基于空气指数的城市交通诱导系统