城市級態(tài)勢感知和仿真預測系統(tǒng)建設(shè)方案

1、城市級態(tài)勢感知和仿真預測系統(tǒng)建設(shè)方案目錄 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark0 o Current Document 一、項目一覽表3 HYPERLINK l bookmark2 o Current Document 二、主要交付物及配置清單3 HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 主要配置清單3 HYPERLINK l bookmark6 o Current Document 主要交付物4 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document 三、技術(shù)性能指標4一、項目一覽表序號服務項目

2、名稱備注1城市級態(tài)勢感知和仿真預測系統(tǒng)定制化云腦平臺系統(tǒng)軟件。需要交付源代碼，采購方擁有完整、獨立的知識產(chǎn)權(quán)。二、主要交付物及配置清單2. 1.主要配置清單序號服務項目名稱功能模塊1城市級態(tài)勢感知和仿真預測系統(tǒng)具備城市級態(tài)勢多源大數(shù)據(jù)融合 城市級態(tài)勢感知和仿真預測 城市級態(tài)勢優(yōu)化算法自動加載 交通流預測行人分布預測交通燈調(diào)控個體路徑誘導行人過街公交優(yōu)先宏觀政策決策支持中觀網(wǎng)絡建設(shè)決策支持微觀節(jié)點管控決策多維評價微觀交通參數(shù)的自動標定路網(wǎng)交通組織自動更新可視化結(jié)果展示2. 2.主要交付物序號名稱單位數(shù)量1城市級態(tài)勢感知和仿真預測系統(tǒng)（軟件）套12項目實施計劃書套13需求分析書套14概要設(shè)計書套1

3、5詳細設(shè)計書套16驗收測試方案套17軟件詳細說明書套18由第三方檢測機構(gòu)出具的具有CMA或CNAS標識的檢測合格報告套19使用手冊（包含安裝部署文檔）套110載有軟件全部源代碼及安裝文件的存儲介質(zhì)（U盤、光盤或其它存儲介質(zhì)）套1三、技術(shù)性能指標序號招標技術(shù)指標名稱招標技術(shù)指標值1城市級 態(tài)勢多 源大數(shù) 據(jù)融合 模塊1. 1多源數(shù)據(jù)預處理與存儲1、系統(tǒng)需支持多源數(shù)據(jù)的處理、融合和存儲，其中包括視頻/ 圖像、路網(wǎng)、天氣，突發(fā)事件（常規(guī)突發(fā)事件和非常規(guī)突發(fā)事 件），公共交通運行數(shù)據(jù)、人口分布和GPS數(shù)據(jù)等，重點包含 對監(jiān)控視頻或者圖像中交通數(shù)據(jù)的自動提??；2、系統(tǒng)需支持多源路網(wǎng)數(shù)據(jù)的自動導入及預處理

4、功能；3、系統(tǒng)需支持夭氣、GPS等多源互聯(lián)網(wǎng)實時數(shù)據(jù)的自動導入及更新處理功能；4、系統(tǒng)需支持突發(fā)事件（常規(guī)突發(fā)事件和非常規(guī)突發(fā)事件）， 公共交通運行數(shù)據(jù)等重點交通數(shù)據(jù)的自動提取。5、系統(tǒng)可利用數(shù)據(jù)庫對多源數(shù)據(jù)進行存儲，對于非結(jié)構(gòu)化的視 頻或圖像生成圖像摘要信息形成對應聯(lián)系；6、系統(tǒng)可利用數(shù)據(jù)庫對多源數(shù)據(jù)進行存儲，對于非結(jié)構(gòu)化的視頻或圖像特征進行矢量化儲存；7、系統(tǒng)可利用clickhouse數(shù)據(jù)庫對結(jié)構(gòu)化矢量特征進行快速索引；8、系統(tǒng)可利用列式存儲建立結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化特征索引關(guān)聯(lián)。9、系統(tǒng)支持將結(jié)構(gòu)化人車數(shù)據(jù)自動對齊到高精度路網(wǎng)；10、系統(tǒng)支持將結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)自動對齊到髙精度地圖網(wǎng)絡；11、系統(tǒng)

5、支持將非結(jié)構(gòu)化圖像檢索結(jié)果自動對齊到高精度路網(wǎng)；12、系統(tǒng)支持將非結(jié)構(gòu)化矢量特征語義信息自動對齊到髙精度 路網(wǎng)。1.2大規(guī)模數(shù)據(jù)監(jiān)控與數(shù)據(jù)檢索13、系統(tǒng)支持數(shù)據(jù)監(jiān)控，可監(jiān)控數(shù)據(jù)狀態(tài)是否正常及統(tǒng)計數(shù)據(jù)接入次數(shù)和數(shù)據(jù)量功能；14、系統(tǒng)支持可監(jiān)控數(shù)據(jù)狀態(tài)查詢及狀態(tài)歷史信息查詢；15、系統(tǒng)支持系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)設(shè)備的運行狀態(tài)及資源實例狀態(tài)查詢；16、系統(tǒng)支持統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理及接入次數(shù)統(tǒng)計功能及查詢。17、支持超大型城市級數(shù)據(jù)存儲和處理，對于宏觀交通數(shù)據(jù)（小 時級斷面及區(qū)域交通車流量和速度、路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、交通 組織數(shù)據(jù)等）應該至少保證3年以上數(shù)據(jù)存儲.18、對于微觀交通數(shù)據(jù)（分鐘級斷面及區(qū)域交通車流量和速度、

6、 個體交通軌跡等）支持采樣數(shù)（采樣率不高于5s）據(jù)存儲（每 個季度至少一個月的完整數(shù)據(jù)）。19、提供億級存儲規(guī)模圖像搜索引擎平臺的搭建建設(shè)，可實現(xiàn) 結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息的秒級檢索存??；20、提供億級存儲規(guī)模圖像搜索引擎平臺建設(shè)，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化和 非結(jié)構(gòu)化信息的內(nèi)存熱備和鏡像備份功能。1. 3人車非特征提取21、實現(xiàn)基于行人目標的矢量非結(jié)構(gòu)化特征的定向特征提取， 并根據(jù)行人目標特征的特征相似性進行特征壓縮量化；22、實現(xiàn)基于車輛目標的矢量非結(jié)構(gòu)化特征的定向特征提取，并根據(jù)車輛特征的特征相似性進行特征壓縮量化；23、實現(xiàn)基于非機動車目標的矢量非結(jié)構(gòu)化特征的定向特征提 取，并根據(jù)非機動車目標特征的特

7、征相似性進行特征壓縮量化;24、實現(xiàn)基于人車非三類特征的細粒度特征和8比特整型量化 操作4結(jié)構(gòu)化檢測與檢索性能25、基于大數(shù)據(jù)融合平臺，在百億數(shù)據(jù)規(guī)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)條件下，50用戶并發(fā)精確查詢（過車查詢）平均響應時間WO. 1秒26、基于大數(shù)據(jù)融合平臺，在單機十億數(shù)據(jù)規(guī)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)條件 下，50用戶并發(fā)精確查詢（過車查詢結(jié)合人車非結(jié)構(gòu)化信息） 平均響應時間W0. 5秒；27、基于大數(shù)據(jù)融合平臺，在多機百億級數(shù)據(jù)規(guī)模基礎(chǔ)數(shù)據(jù)條 件下，50用戶并發(fā)精確查詢（車查詢結(jié)合人車非結(jié)構(gòu)化信息） 平均響應時間W1秒；28、實現(xiàn)人車非目標的細粒度特征提取和壓縮量化，云端服務 引擎計算開銷降低210%,特征存儲開銷$1

8、5%29、針對車輛的靜態(tài)結(jié)構(gòu)化信息檢測準確率$98%；30、針對行人的靜態(tài)結(jié)構(gòu)化信息檢測準確率297%；31、針對非機動車的靜態(tài)結(jié)構(gòu)化信息檢測準確率$97%；32、針對交通場景下無監(jiān)督物體的靜態(tài)結(jié)構(gòu)化信息檢測準確率295%33、非結(jié)構(gòu)化的視頻處理時間性能為30幀每秒；34、非結(jié)構(gòu)化的圖像處理時間性能為30幅每秒；35、非結(jié)構(gòu)化的過車數(shù)據(jù)單車特征提取性能為200輛每秒；36、非結(jié)構(gòu)化的人車非特征提取性能為150輛每秒。2城市級 態(tài)勢感 知和仿 真預測 基礎(chǔ)模 塊2. 1態(tài)勢感知系統(tǒng)功能實現(xiàn)37、系統(tǒng)可提供深圳市車道級的高精度路網(wǎng)和交通信號（信號 燈和信號標識），支持路網(wǎng)和交通信號的在線編輯3&系

9、統(tǒng)可實現(xiàn)基于車道、路段、停車站、交通標志和交通信 號燈等多元化交通要素的城市路網(wǎng)快速建模和車流仿真，能夠 實現(xiàn)真實路面交通情況的全量模擬。39、實現(xiàn)仿真路網(wǎng)中的多級交通分配、車輛繞行策略、重復路 徑修正、動態(tài)路徑?jīng)Q策以及路徑誘導等功能。40、支持仿真控件和邏輯單元功能的二次開發(fā)，針對不同場景 的需求動態(tài)調(diào)整運行方式。41、系統(tǒng)可支持不少于3種仿真模型，在仿真任務配置時，可 根據(jù)需求進行選擇。42、系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)外部地圖以及交通仿真組件的導入和加載。43、系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)當前交通仿真模型的標準化格式導出，并支 持快照存儲方式。44、系統(tǒng)同時支持模型的更改、添加、刪除等操作，提供接口 支持調(diào)用外部模型進

10、行仿真。45、仿真系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化分級展示和分級管理 功能。46、系統(tǒng)實現(xiàn)信息預警模塊，支持多維度條件的篩選和綜合展 示。47、能夠在仿真界面上進行節(jié)點、路段告警信息的動態(tài)提醒以 及語音播報功能。48、在算法模型導入，系統(tǒng)支持基于深度學習的onnx和 tensorRT網(wǎng)絡模型的初始化和加載過程。49、在配置模型的同時，也支持相應硬件資源的配置，包括CPU 和GPU資源的使用配置2.2態(tài)勢感知預測算法設(shè)計實現(xiàn)50、能夠?qū)崿F(xiàn)對大型交通路網(wǎng)中的瓶頸道路、交叉口等重要樞 紐節(jié)點進行性能指標的計算與評價。51、系統(tǒng)能夠根據(jù)相當?shù)慕煌ǚ抡鏍顟B(tài)進行自適應調(diào)整，在網(wǎng) 絡局部實現(xiàn)動態(tài)決策來優(yōu)化路網(wǎng)的

11、通行能力。52、系統(tǒng)可支持模式切換，實現(xiàn)日常指揮模式、早晚高峰模式、 節(jié)假日模式三種模式的手動切換和系統(tǒng)自動提醒切換。53、系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、清洗和標準化治理 功能。54、系統(tǒng)能夠根據(jù)路網(wǎng)局部流量和交通狀態(tài)進行實時預測，并 根據(jù)擁堵狀態(tài)形成推薦調(diào)度方案。55、仿真平臺需支持路段、路口及路網(wǎng)三種以上粒度狀態(tài)回滾 機制。56、平臺支撐記錄并存儲不同粒度的仿真狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中宏觀 仿真數(shù)據(jù)支持3年以上交通狀態(tài)回滾功能，微觀仿真數(shù)據(jù)支持 48小時以上的交通狀態(tài)回滾功能。57、系統(tǒng)能夠按照不同的數(shù)據(jù)維度進行交通參數(shù)的統(tǒng)計，并按 路段和時間段進行數(shù)據(jù)的展示并生成數(shù)據(jù)報表。58、系統(tǒng)可以展示擁

12、堵指數(shù)概況，包括全市平均擁堵指數(shù)及變 化趨勢、周同比變化。59、系統(tǒng)可根據(jù)當前計算出的擁堵指數(shù)進行分析，定位當前網(wǎng) 絡熱點并給出未來可能會出現(xiàn)的潛在流量熱點。60、根據(jù)擁堵系數(shù)、熱點數(shù)量以及大流量網(wǎng)絡鏈路生成局部自 適應負載均衡能略，緩解網(wǎng)絡擁堵狀態(tài)。61、支持局部一鍵式交通誘導功能的實現(xiàn)，緩解關(guān)鍵節(jié)點的網(wǎng) 絡流量壓力，提高通行效率。62、系統(tǒng)可實現(xiàn)交通規(guī)律分析、常發(fā)擁堵路段識別功能。63、實現(xiàn)上述功能模塊中定義的智能交通算法，以及算法的自 動加載功能，支持全自動加載和仿真的動態(tài)更新，支持至少三 種算法加載形式，可執(zhí)行程序形式（windows和Linux系統(tǒng)）、 源碼形式和庫函數(shù)形式（如果云腦

13、II平臺不支持windows或 linux系統(tǒng)，則以云腦II所支持的系統(tǒng)替代上述兩種操作系 統(tǒng)）。3態(tài)勢感知統(tǒng)計模塊實現(xiàn)64、系統(tǒng)可提供車道級和車輛級兩種不同驅(qū)動模型來實現(xiàn)城市 道路的仿真模擬，支持混合模型的網(wǎng)絡建模和細粒度參數(shù)統(tǒng)計。65、系統(tǒng)可提取道路檢測器的交通流時空數(shù)據(jù)，并基于多項式 分對數(shù)模型對所提取的時空數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。66、系統(tǒng)實現(xiàn)道路浮動車數(shù)據(jù)的當前位置和數(shù)量計算以及關(guān)聯(lián) GPS數(shù)數(shù)據(jù)獲取。67、系統(tǒng)實現(xiàn)對路面的視頻監(jiān)控和電警卡口數(shù)據(jù)的獲取和實時 分析。68、系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)移動通信數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入和分析。69、系統(tǒng)能夠捕捉并計算交通路網(wǎng)運行指數(shù)、路段行程車速、 路口通行能力等宏觀和

14、微觀的態(tài)勢感知參數(shù)。70、系統(tǒng)能夠通過可視化界面將不同層上反應城市交通態(tài)勢的 核心感知數(shù)據(jù)匯總并形成態(tài)勢一張圖進行多維信息展示。71、系統(tǒng)提供自定義配置區(qū)域和路線的功能模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)對 關(guān)注交通區(qū)域的重點監(jiān)控以及相關(guān)指標的動態(tài)獲取。2. 4系統(tǒng)性能指標72、仿真系統(tǒng)需實現(xiàn)算法分析結(jié)果和當前交通流量的時鐘同步。73、具備多控制系統(tǒng)的方案下發(fā)功能，可支持不同類型控制系 統(tǒng)的協(xié)議轉(zhuǎn)換和優(yōu)化方案的實時下發(fā)。74、仿真過程支持智能交通算法的動態(tài)加載，提供接口支持仿真數(shù)據(jù)的實時更新，更新時間0.1s75、實現(xiàn)基于云腦平臺實現(xiàn)路網(wǎng)交通流數(shù)據(jù)的實時讀取與自動 更新，更新時間需滿足在0.5s以下，通過仿真狀態(tài)與

15、實際路網(wǎng) 狀態(tài)的關(guān)系映射反饋仿真模型精度。76、仿真模型輸出數(shù)據(jù)與真實交通數(shù)據(jù)在時間（分、小時、日）和空間（點、線、面）維度上宏觀平均準確度N80%。77、仿真系統(tǒng)中對節(jié)點級預測精度要求需滿足：5分鐘級別的 準確度85%, 1小時級別的準確度87%,整天預測準確度92%。78、仿真系統(tǒng)采用算法模型對局部交通態(tài)勢預測的整體時間開 銷需滿足在5s以內(nèi)，確保更新策略與當前道路狀態(tài)的適配性。3城市級 態(tài)勢優(yōu) 化算法 自動加 載模塊79、系統(tǒng)支持多語言（Python, C/C+）算法庫或者可執(zhí)行程序（交通流模型、配時方案、路徑誘導策略等）的載入和自動運 行。80、系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)實時交互。81、系統(tǒng)支持

16、行人分布預測、交通流預測、交通燈調(diào)控、個體 路徑誘導、行人過街、公交優(yōu)先等算法自動加載。82、系統(tǒng)支持實現(xiàn)算法參數(shù)自動優(yōu)化標定。83、系統(tǒng)可支持通過輸入數(shù)據(jù)、參數(shù)配置、使用場景的單一或 組合自動確定算法的加載。84、系統(tǒng)支持交通仿真推演的實時動態(tài)調(diào)整。85、支撐算法自動加載，輸入輸出數(shù)據(jù)實時交互，響應時間W1秒86、算法、服務、應用通過統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)或路由進行調(diào)度時，網(wǎng)關(guān)層調(diào)度時間V0. 5秒。87、系統(tǒng)支持優(yōu)化算法自動加載數(shù)據(jù)測試。88、支持算法版本管理，支持動態(tài)獲取算法版本所關(guān)聯(lián)的模型、 特征和參數(shù)等，支持模型和參數(shù)的熱更新。89、針對系統(tǒng)部署多個算法包的場景，提供線程池級別的資源 隔離。90、

17、針對各業(yè)務線不同的算法包，按業(yè)務場景垂直拆分，提供 物理級別集群資源隔離。91、系統(tǒng)支持增加熔斷降級機制，保證計算流程穩(wěn)定可靠。92、系統(tǒng)支持提供圖形化流程編排工具和圖執(zhí)行引擎。93、動態(tài)支持回放數(shù)據(jù)格式的定義及數(shù)據(jù)組裝，保證各算法數(shù) 據(jù)的高效接入。94、系統(tǒng)支持業(yè)務算法包支持動態(tài)管理，算法包進行插件化熱 部署4交通流預測模塊4. 1交通流量預測算法及功能95、根據(jù)不同路段、不同時間以及不同的交通流量分布實現(xiàn)5 種以上的交通流量預測模型的建模。96、系統(tǒng)支持基于簡單移動、加權(quán)移動以及趨勢移動的時間平 均方法進行流量預測。97、系統(tǒng)支持通過不少于3種方法進行交通流預測。9&系統(tǒng)支持基于時間序列的

18、捕捉預測方法進行交通流量預測。99、系統(tǒng)支持基于神經(jīng)網(wǎng)絡對歷史數(shù)據(jù)進行訓練的方式實現(xiàn)對 交通流量的預測。100、系統(tǒng)支持通過動態(tài)小波分析方法實現(xiàn)對交通流量預測。101、系統(tǒng)實現(xiàn)基于宏觀模型及相關(guān)參數(shù)的交通流量預測。102、系統(tǒng)實現(xiàn)基于微觀模型及相關(guān)參數(shù)的交通流量預測。103、系統(tǒng)能夠通過交通流參數(shù)的變化規(guī)律生成擬合回歸曲線進 行流量預測。104、系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對交通大流和小流的分級，并根據(jù)大小流表 示出的差異化交通特征分別進行預測。4. 2交通流量預測模式及性能指標105、系統(tǒng)實現(xiàn)對交通流中多元參數(shù)（流量、密度和流速）的綜 合預測。106、交通流預測支持不同時間段（0-1小時內(nèi)）的預測。107、

19、交通流預測支持不同區(qū)域級別（5kmx5km以上區(qū)域）的預 測。10&系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對交通流的分形與混沌分析。109、系統(tǒng)支持自適應預測控制單元的接口擴展和模塊接入。110、交通流預測支持早晚高峰識別，并可建立早晚高峰模型。111、系統(tǒng)實現(xiàn)擁堵狀態(tài)分析，可以查看交叉口、重點道路、重 點區(qū)域的擁堵情況，并可在地圖上展示擁堵點信息。112、根據(jù)仿真結(jié)果實時輸出預測結(jié)果，輸出時間0. Iso113、交通流預測算法延遲時間W3秒，預測時間間隔在15分 鐘以上，平均預測相對誤差在10%以內(nèi)。114、可以通過接入的微波、電警、互聯(lián)網(wǎng)、線圈等數(shù)據(jù)分析， 識別高速路、快速路、主干路和次干路多種道理類型的突發(fā)事 件

20、報警；在影響時間超過10分鐘的情況下，突發(fā)擁堵事件檢測 識別率80%5行人分布預測模塊5. 1行人識別及有效估計115、系統(tǒng)支持行人目標的結(jié)構(gòu)化信息提取和深度特征信息的表達。116、系統(tǒng)支持周圍不同類型機動車、信號燈、道路等環(huán)境預 處理。117、仿真系統(tǒng)支持采用基于深度學習的回歸方式實現(xiàn)人群密 度的有效檢測。118、系統(tǒng)支持實現(xiàn)在復雜場景下運動目標跟蹤。5. 2行人分布預測119、系統(tǒng)實現(xiàn)對行人分布（密度和位置）的預測120、系統(tǒng)支持實現(xiàn)擁堵人群中密度、速度、壓力等參數(shù)識別及預測121、系統(tǒng)支持行人軌跡和位置預測122、行人分布預測支持不同時間段（0-1小時內(nèi)）的預測123、行人分布預測支持不

21、同區(qū)域級別（lkmxlkni以上區(qū)域）的 預測124、行人分布預測支持特定交叉口的預測125、根據(jù)仿真結(jié)果實時輸出預測結(jié)果，輸出時間0. Is126、行人分布預測算法延遲時間W3秒，預測時間間隔在5分 鐘以上，平均預測相對誤差在10%以內(nèi)6交通燈調(diào)控模塊6. 1城市級交通燈控制策略與方案自動生成127、系統(tǒng)實現(xiàn)對城市級和可選區(qū)域級的交通燈控制方案生成128、支持城市/區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)識別及劃分功能129、支持城市/區(qū)域內(nèi)關(guān)鍵交通吸引點分析與識別功能130、基于出行鏈補全算法，識別城市/區(qū)域交通岀行干道131、支持接入多源交通數(shù)據(jù)，分析城市/區(qū)域全天候不同時段 交通流規(guī)律及其邊界演變過程132、系

22、統(tǒng)能夠識別城市/區(qū)域交通流0D實時分析133、能夠?qū)崿F(xiàn)城市/區(qū)域動態(tài)擁堵識別及擁堵蔓延、消散過程 分析6. 2城市/區(qū)域交通規(guī)律分析134、系統(tǒng)支持根據(jù)管理需求修改綠波控制策略包括協(xié)調(diào)方向、 優(yōu)先比例、關(guān)鍵路口135、系統(tǒng)支持擁堵范圍、擁堵時段和擁堵方向的識別，并刻畫擁堵范圍主要0D,尋找擁堵主要瓶頸路口和方向136、綜合利用0D、路網(wǎng)、路況等大數(shù)據(jù)分析，基于緩堵算法 自動挖掘飽和交通狀態(tài)下適合緩進快出的控制子區(qū)137、支持干線協(xié)調(diào)方向、干線協(xié)調(diào)控制時段識別6. 3城市/區(qū)域交通問題識別138、系統(tǒng)支持基于0D數(shù)據(jù)進行路口關(guān)聯(lián)度分析139、系統(tǒng)能夠在工作日、非工作日下，識別早平晚高峰擁堵 矛盾

23、對象140、基于多源數(shù)據(jù)融合分析，從路口、路段、區(qū)域三個維度識別當前運行方案存在問題141、基于交通擁堵判別算法，識別城市交通擁堵原因142、支持單點路口控制時段識別及單點路口流量波動性分析6. 4控制策略與方案生成143、系統(tǒng)能夠識別綠波控制子區(qū)控制時段、協(xié)調(diào)方向以及各 路口具體的協(xié)調(diào)放向等144、系統(tǒng)支持基于多源數(shù)據(jù)，從時空兩個維度生成相應的控制策略145、系統(tǒng)實現(xiàn)對可選區(qū)域級的交通燈信號的優(yōu)化調(diào)控方案生成146、系統(tǒng)實現(xiàn)對城市級交通燈信號的優(yōu)化調(diào)控方案生成147、針對區(qū)域擁堵，系統(tǒng)能夠自動計算上下游路段可容納流 量及控制比例，生成多個上下游路口緩進快速控制方案14&支持基于歷史數(shù)據(jù)，自動

24、生成干線綠波控制方案149、根據(jù)系統(tǒng)識別的協(xié)調(diào)時段、協(xié)調(diào)范圍和協(xié)調(diào)方向，系統(tǒng) 自動匹配協(xié)調(diào)相位，自動生成高峰期擁堵協(xié)調(diào)控制方案6. 5信號控制周期計算150、基于交通強度-周期模型，自動生成路口控制周期151、系統(tǒng)基于路口關(guān)聯(lián)性分析，確定多路口公共控制周期152、基于綠信比自動生成算法，結(jié)合交通流數(shù)據(jù)，自動動態(tài)計算協(xié)調(diào)干線周期6. 6控制方案優(yōu)化153、基于多源數(shù)據(jù)融合分析，從路口、路段、區(qū)域三個維度 識別當前運行方案存在問題154、基于流量數(shù)據(jù)的瓶頸檢測算法，結(jié)合交通大數(shù)據(jù)指標，實時調(diào)整綠信比和相位差，降低交通延誤155、系統(tǒng)支持自定義選擇路段進行交通信號優(yōu)化調(diào)控方案生成156、基于協(xié)調(diào)交叉

25、口周期時長優(yōu)化方法，對協(xié)調(diào)干線路口方 案進行實時優(yōu)化157、系統(tǒng)支持基于停車次數(shù)最少、綠波帶最寬的雙向相位差配時方案優(yōu)化15& 支持擁堵干線單向相位差、雙向相位差配時方案優(yōu)化159、系統(tǒng)支持基于方案選擇式算法，根據(jù)實時交通狀態(tài)，自動執(zhí)行最優(yōu)協(xié)調(diào)方案160、系統(tǒng)基于路口、路段實時數(shù)據(jù)，對當前方案進行實時優(yōu)化161、系統(tǒng)實現(xiàn)瓶頸路段的交通信號優(yōu)化調(diào)控方案生成6. 7交通燈控制仿真162、模塊支持與交通仿真系統(tǒng)實時動態(tài)交互調(diào)整163、系統(tǒng)支持模擬小車或者接入真實的車輛GPS數(shù)據(jù)，對運 行方案進行模擬、評價164、系統(tǒng)支持城市級交通路網(wǎng)搭建功能165、能夠結(jié)合仿真模擬需要，輸入交通仿真模型166、系統(tǒng)

26、支持對交通仿真模型參數(shù)標定167、基于模擬或?qū)崟r數(shù)據(jù)，對仿真結(jié)果進行輸出及分析6. 8信號基本控制168、系統(tǒng)實現(xiàn)預案控制功能，可以對一個或多個通道或方向 配置全紅、關(guān)燈、黃閃的控制命令169、系統(tǒng)支持基于GIS地圖的信號機狀態(tài)實時監(jiān)測與故障預 警170、基于保持協(xié)調(diào)算法，對擁堵區(qū)域緩堵的同時，保障干線 協(xié)調(diào)控制171、系統(tǒng)支持快速勤務控制，滿足特殊場景一路綠波通行172、支持以路口渠化圖的形式，直觀呈現(xiàn)當前信號機相位通 道狀態(tài)等信息173、支持用戶劃定勤務路線后自動識別控制路口以及控制方 向174、支持多任務調(diào)度執(zhí)行服務，同時支持多條勤務路線運行175、系統(tǒng)支持對指定信號機指定相位進行鎖定，

27、可按需求設(shè) 定鎖定時間176、能夠?qū)Χ嗦房谶M行統(tǒng)一快速配置，并自動關(guān)聯(lián)沿線視頻 監(jiān)控等基礎(chǔ)設(shè)備177、基于多線程技術(shù)架構(gòu)，突破消息通信限制，實現(xiàn)對現(xiàn)場 多個路口進行同時安全可靠控制178、支持基于多源數(shù)據(jù)下排隊檢測算法，實時調(diào)整協(xié)調(diào)方向 綠燈啟亮時間，清空排隊9模塊性能參數(shù)179、可進行區(qū)域綠波方案配置，區(qū)域內(nèi)干線平均停車次數(shù)降低 率 $20%180、交通燈調(diào)控優(yōu)化算法延遲時間W3秒，交通流速提高3 5%1出行者出行規(guī)律與需求分析181、支持對城市出行者出行方式數(shù)據(jù)采集、處理與擬合分析183、基于出行關(guān)鍵影響因素，分析出行者選擇不同交通方式規(guī)律184、支持基于岀行0D分析，對出行者起始空間分布

28、進行整合分析185、系統(tǒng)支持基于交通大數(shù)據(jù)的出行需求分析7. 2岀行方案生成186、系統(tǒng)提供個體路徑誘導優(yōu)化路徑方案187、系統(tǒng)支持城市級和可選區(qū)域級的個體路徑誘導方案18&基于最優(yōu)路徑規(guī)劃模型，提供出行者出行路徑規(guī)劃189、支持生成對出行者誘導信息的生成190、基于車輛實時位置，為出行者提供最優(yōu)停車方案規(guī)劃191、系統(tǒng)實現(xiàn)城市級停車需求與供給的均衡分析，識別停車需求執(zhí)占V、八、192、基于供給需求模型，生成停車場規(guī)劃建議193、系統(tǒng)支持個體路徑誘導方案接受百分比，以及根據(jù)誘導方案實現(xiàn)交通仿真的實時動態(tài)調(diào)整7. 3誘導信息發(fā)布與預約方案推薦194、系統(tǒng)支持城市/區(qū)域級誘導信息發(fā)布需求實時分析1

29、95、支持城市/區(qū)域級誘導信息動態(tài)信息與靜態(tài)信息的發(fā)布策略生成196、基于誘導發(fā)布策略，實現(xiàn)對城市/區(qū)域誘導信息的針對性生成197、基于最優(yōu)出行方案推薦算法，對出行者預約出行申請進行 分析，并生成最優(yōu)出行方案19& 支持最優(yōu)岀行方案的實時推薦，保障出行者主動選擇岀行路徑個體路徑誘導模塊182、能夠識別出行方式與起始信息間的關(guān)鍵影響因素7. 4誘導仿真與預測199、能基于岀行大數(shù)據(jù)，對岀行者岀行行為進行仿真模擬200、基于預約出行0D模型，對岀行數(shù)據(jù)時空分布進行統(tǒng)計分析201、系統(tǒng)支持預約岀行演化分析，并對出行規(guī)律進行預測202、支持對典型出行區(qū)域進行識別，分析交通吸引關(guān)鍵因素203、支持雙時段

30、對比的時間軸底層，實現(xiàn)交互式的雙時間段溯 源結(jié)果對比204、能夠?qū)φT導策略實施前后兩個時段的基于溯源子系統(tǒng)生 成的流量分布數(shù)據(jù)進行提取，支撐誘導前后的流量分布對比統(tǒng) 計7. 5模塊參數(shù)需求205、個體路徑誘導算法延遲時間W3秒，交通流速提高$5%8行人過街模塊8. 1行人過街行為分析建模206、系統(tǒng)支持行人過街行為參數(shù)的自動優(yōu)化與調(diào)整207、支持行人穿越停走決策模型分析和創(chuàng)建208、支持行人信號控制對機動車的作用力模型209、支持行人受到交通信號的作用力模型210、支持行人穿越機動車流行為分析211、支持行人和機動車相互作用行為分析212、支持信號燈控制下行人放行行為8. 2行人信號控制多模態(tài)

31、多場景應用管理213、系統(tǒng)具備行人過街讓行控制、感應式協(xié)調(diào)控制、自適應上下游優(yōu)化控制等功能214、支持行人信號觸發(fā)響應延長處理215、支持同斷相位邏輯處理216、支持行人與機動車權(quán)衡處理217、支持相位保護間隔邏輯處理218、支持機動車請求模式處理（軟請求、未定義等）219、支持跟隨相位處理8. 3多控制策略仿真220、系統(tǒng)具有行人一次過街、二次過街等控制策略，支持將優(yōu)化后的信號控制方案反饋到仿真功能模塊221、支持行人安全過街時間處理222、支持上下游協(xié)調(diào)方式處理223、支持各不同階段行人請求處理224、支持行人等待時間權(quán)衡機制處理225、支持過渡方式處理226、支持路段行人協(xié)調(diào)過街倒計時處

32、理227、支持行人二次過街需支持同步、協(xié)調(diào)和獨立三種控制方式228、支持不同位置行人請求處理229、支持行人最小綠波處理230、支持二次過街時差處理231、支持單向協(xié)調(diào)控制處理232、支持雙向協(xié)調(diào)控制處理233、支持行人二次過街倒計時處理& 4模塊性能需求234、具備多控制模式（不少于3種）、多控制策略（不少于3個）下的方案優(yōu)化能力，時間延遲時間W0.5秒9公交優(yōu)先模塊9. 1公交線路管理235、支持自動生成和自動配置公交路線的基本信息，并能夠進行中心系統(tǒng)的統(tǒng)一監(jiān)視管理236、系統(tǒng)具備公交場站、公交站點的設(shè)置及自動生成功能，包括港灣式、直線式等多種組織形式237、支持添加線路上行和下行路線的起

33、止位置238、支持添加站點距離上下游路口的距離239、按照公交線路刪除，以及車輛信息、路線和站點的對應關(guān)系、路線和路口的對應關(guān)系刪除240、支持線路中添加車輛信息241、支持車輛添加，添加信息包括車牌號、荷載數(shù)、司機、線路號、所屬公司242、支持公交線路編輯243、支持公交站點編輯9.2支持公交優(yōu)先多策略多模態(tài)多場景應用244、系統(tǒng)具有公交主動優(yōu)先、被動優(yōu)先、時刻表準點率等策略 下的控制方案自主優(yōu)化245、具有公交線路優(yōu)先級配置246、具有公交車輛優(yōu)先級配置247、具有優(yōu)先時段配置24&具有優(yōu)先相位壓縮方式配置249、具有優(yōu)先延遲時間配置250、具有優(yōu)先觸發(fā)距離配置251、具有路口方案恢復9.

34、 3公交綠波帶252、公交優(yōu)先控制可以實現(xiàn)公交綠波和路口級別的兩類公交優(yōu) 先控制，基于歷史公交優(yōu)先數(shù)據(jù)，分析公交車速度、行程時間、 停站時長，結(jié)合路段距離、路口配吋方案，兼顧公交車和社會 車輛的干線綠波控制253、支持公交綠波方案查看254、支持公交綠波線路地圖展示255、支持公交綠波公交速度配置256、支持公交綠波公交?？繒r間配置257、支持自動時段劃分功能258、支持公交協(xié)調(diào)相位差計算1010. 1城市發(fā)展預測推演259、支持公交綠波時距圖展示9. 4公交優(yōu)先擁堵控制260、系統(tǒng)支持優(yōu)先級計算參數(shù)配置,可以支持公交有限執(zhí)行時，系統(tǒng)可結(jié)合早晚點、車輛滿載率、線路級別、道路擁堵狀態(tài)，結(jié)合擁堵控

35、制策略，確定是否優(yōu)先或優(yōu)先策略261、支持公交?？繒r間自動統(tǒng)計及預測262、支持公交晚點時間計算263、支持線路添加擁堵路段編輯264、支持擁堵路段擁堵日期添加265、支持擁堵路段擁堵程度添加266、支持擁堵路段在地圖上顯示267、支持公交到達時間計算268、系統(tǒng)支持公交優(yōu)先出發(fā)后補償功能，可以支持公交優(yōu)先觸 發(fā)后提供補償綠燈時間功能，根據(jù)路口各方向排隊長度、干線 綠波效果，實現(xiàn)公交優(yōu)先后的補償269、支持相位可壓縮時間計算，相位最大可提前啟亮時間計算270、支持路口優(yōu)先后綠燈時間計算271、支持相位實際壓縮時間計算272、支持相對優(yōu)先與絕對優(yōu)先配置273、支持路口優(yōu)先方案下載9. 5模塊指標

36、需求274、具備多控制策略（不少于3種）下的公交信號優(yōu)化及微觀參 數(shù)自動調(diào)整功能，時間延遲W0.5秒275、系統(tǒng)支持乘客上下車時間等微觀參數(shù)調(diào)整及自動優(yōu)化功 能，可實時動態(tài)展示公交運行狀態(tài)及車內(nèi)擁擠度系數(shù)，更新響 應時間0. Is276、系統(tǒng)包含基年和預測年市域范圍的用地和交通基礎(chǔ)信息,包括人口、崗位、道路網(wǎng)絡、公交及軌道交通網(wǎng)絡等277、支持構(gòu)建人口、崗位、經(jīng)濟、土地利用等發(fā)展預測與演 化模型，實現(xiàn)對未來城市發(fā)展趨勢的合理預測27& 具備探究城市人口、崗位、經(jīng)濟、土地利用等因素之間 互相影響的功能，并實現(xiàn)其量化分析與結(jié)構(gòu)化表達279、系統(tǒng)可構(gòu)建服務于城市功能發(fā)展的多元預測模型，并結(jié)合 多源數(shù)

37、據(jù)完成模型的標定與參數(shù)推薦10. 2交通運行特征分析280、具備城市機動車保有量數(shù)據(jù)、公交系統(tǒng)（車輛、線路、 站點）數(shù)據(jù)、道路面積數(shù)據(jù)、客貨運交通量數(shù)據(jù)的采集、處理 與擬合分析功能宏觀政 策決策 支持模 塊281、支持城市交通發(fā)展互動演化特征分析，對城市客貨運交 通量和機動車保有量、道路面積、城市功能等進行耦合建模， 探究城市多元發(fā)展規(guī)律282、系統(tǒng)具備城市交通系統(tǒng)動力學的演化功能，包括如限行、 公交票價等政策變量、公交專用道等環(huán)境變量的對居民岀行行 為選擇的耦合影響283、系統(tǒng)支持量化政府干預、路網(wǎng)拓撲突變情況下的出行總量、岀行方式、路徑選擇的轉(zhuǎn)移趨勢10. 3交通發(fā)展特征分析284、系統(tǒng)支

38、持不同交通發(fā)展特征的需求分析，對不同的城市 交通規(guī)劃方案，給岀交通運行特征的標準化表達285、支持對城市交通發(fā)展特征進行綜合分析，給出包含但不限于（道路功能合理性、經(jīng)濟性、效率特征、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)理性、 運輸能力理性）等多角度的特征分析286、具備識別城市系統(tǒng)靜態(tài)瓶頸區(qū)域及靜態(tài)瓶頸發(fā)展特征分 析，對城市未來年交通系統(tǒng)的靜態(tài)瓶頸做出合理預測4交通需求生成與分布預測287、系統(tǒng)可實現(xiàn)包含但不限于（原單位模型、增長率模型、 Logit模型、神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型）的多種交通生成模型，并對模 型參數(shù)進行初步標定288、系統(tǒng)可實現(xiàn)包含但不限于（重力模型、福萊特模型、底 特律模型、嫡模型、福尼斯模型）的多種交通生成模

39、型，并對 模型參數(shù)進行初步標定289、系統(tǒng)可提供城市交通需求分布預測功能，實現(xiàn)對不同規(guī) 劃方案下交通出行需求的合理估計，高峰小時出行需求估計精 度 80%290、系統(tǒng)可結(jié)合城市的功能發(fā)展及交通系統(tǒng)發(fā)展，實現(xiàn)多種 交通出行方式選擇的基本特征分析，對不同時間價值、不同出 行目的、不同出行喜好特征的交通出行方式的選擇預測291、系統(tǒng)支持構(gòu)建城市多方式優(yōu)勢距離曲線，并完成參數(shù)標定與設(shè)計292、系統(tǒng)支持在宏觀層面對居民出行路徑、公交/地鐵線路選 擇的預測293、系統(tǒng)可實現(xiàn)對城市交通需求生成與分布的組合模型構(gòu)建，對時間分布-空間分布的演化特征進行關(guān)聯(lián)分析5交通供需平衡分析與評價294、支持包括（最短路、多

40、路徑、多路徑增量加載、最短路 平衡、多路徑平衡、連續(xù)平均均衡）等方法的交通需求分配模 型295、系統(tǒng)可實現(xiàn)交通分配方法的一體化組合流程，構(gòu)建交通 分配方法的族譜體系，完成模板化的交通分配296、系統(tǒng)支持交通分配方法的參數(shù)設(shè)計，并對參數(shù)的敏感性 及可行行進行評估分析297、系統(tǒng)支持交通出行方式選擇的基本特征分析，構(gòu)建包括 但不少于3種的組合模型298、系統(tǒng)支持交通出行路徑選擇基本特征分析，構(gòu)建包括但 不限于（最短距離、最短時間、廣義消耗）的多種交通出行路 徑選擇模型299、系統(tǒng)支持對交通分配結(jié)果進行時空演化分析，從而完成 交通供需結(jié)果評價，實現(xiàn)典型城市的交通供需平衡分析與演化 評價300、系統(tǒng)支

41、持對交通供需關(guān)鍵矛盾區(qū)域與節(jié)點的辨識10. 6交通系統(tǒng)演化分析301、系統(tǒng)可實現(xiàn)城市發(fā)展與城市交通的互相的協(xié)調(diào)機制分析, 包括政策法規(guī)、環(huán)境因素、經(jīng)濟發(fā)展水平、城市發(fā)展模式、交 通發(fā)展政策、交通網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對居民出行特征的演變分析302、系統(tǒng)支持對城市交通系統(tǒng)演化的交通性、經(jīng)濟性、系統(tǒng) 性、效率性、環(huán)境影響、能耗等進行綜合分析303、系統(tǒng)可構(gòu)建典型城市交通系統(tǒng)的演化分析，并給出標準化 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與流程設(shè)計10.7交通需求0D矩陣自動處理304、系統(tǒng)可服務于全市性的整體交通規(guī)劃、公共交通規(guī)劃、軌道交通網(wǎng)絡規(guī)劃等，并提供片區(qū)0D矩陣305、實現(xiàn)對于0D矩陣的拆分、合并、縮放、擴樣、可視化分級展示等操作

42、，支持進一步的函數(shù)組合式運算306、實現(xiàn)不同交通規(guī)劃場景下，動態(tài)產(chǎn)生0D矩陣，并直接服 務于交通運行狀態(tài)預測10. 8宏觀決策相關(guān)指標計算307、宏觀政策影響預測分析單次時耗W10秒，動態(tài)高精度交通需求分配W1分鐘308、支持對城市級交通網(wǎng)絡規(guī)劃方案的分析：分析預測的時間顆粒度可達到1小時級別309、可完成大規(guī)模城市級交通網(wǎng)絡的規(guī)劃分析，達到交通網(wǎng) 絡節(jié)點數(shù)20000個，交通小區(qū)數(shù)2300個，交通需求分布點對 N90000 對310、基年仿真網(wǎng)絡狀態(tài)如流量、飽和度等與實際偏差20%11中觀網(wǎng) 絡建設(shè) 決策支 持模塊11.1交通運行靜態(tài)分析311、系統(tǒng)支持片區(qū)內(nèi)具體用地開發(fā)等環(huán)境變量、快速路等交

43、通 設(shè)施建設(shè)的網(wǎng)路影響評估312、系統(tǒng)支持規(guī)劃/改善路網(wǎng)的特征分析，具體包括路網(wǎng)數(shù)字化方法構(gòu)建、影響評價構(gòu)建、關(guān)鍵指標計算方法等構(gòu)建313、系統(tǒng)支持交通瓶頸特征的快速識別及主要因素自動提取314、系統(tǒng)支持交通瓶頸的可視化顯示315、系統(tǒng)支持區(qū)域瓶頸識別功能，揭示狀態(tài)動態(tài)演化過程，定 量分析道路交通量變化及交叉口延誤、排隊等特征11.2區(qū)域交通動態(tài)分析316、系統(tǒng)構(gòu)建交通系統(tǒng)與網(wǎng)絡動態(tài)演化模型，可實現(xiàn)城市交通 網(wǎng)絡運行仿真與狀態(tài)推演分析317、系統(tǒng)支持利用大數(shù)據(jù)分析方法，對區(qū)域交通動態(tài)運行影響因素進行分析318、系統(tǒng)支持進行多種區(qū)域交通動態(tài)運行的指標計算與評價319、系統(tǒng)支持識別關(guān)鍵區(qū)域交通瓶頸

44、，并進行評估與計算11.3交通瓶頸演化分析320、系統(tǒng)支持構(gòu)建元胞自動機模型，分析居民出行變化規(guī)律321、系統(tǒng)可實現(xiàn)交通運行的跟馳、換道模型分析322、系統(tǒng)支持利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，啟發(fā)式分析算法，構(gòu)建交通瓶頸演化預測模型323、可實現(xiàn)交通瓶頸演化與交通管控預案決策關(guān)系分析4交通勢態(tài)時空一體化推演324、可實現(xiàn)交通勢態(tài)的空間、時間的發(fā)展特征分析，構(gòu)建勢態(tài) 的時空發(fā)展分析模型325、系統(tǒng)支持構(gòu)建交通勢態(tài)的時空發(fā)展長期、短期預測模型，并形成為長短時一體化推演技術(shù)326、系統(tǒng)可基于數(shù)據(jù)驅(qū)動，建立典型的城市交通勢態(tài)時空一體 化動態(tài)推演分析，對未來階段交通運行狀態(tài)分析模擬，并產(chǎn)生 分析結(jié)果327、系統(tǒng)支持

45、即時信息的輸入與表達，并形成實時處理技術(shù)， 產(chǎn)生結(jié)果反饋與方案更新328、系統(tǒng)支持交通運行狀態(tài)的實時動態(tài)演化結(jié)果的分類分析，支持聯(lián)系狀態(tài)下，根據(jù)實際網(wǎng)絡運行狀態(tài)動態(tài)推演未來結(jié)果11. 5網(wǎng)絡建設(shè)影響分析329、系統(tǒng)支持道路建設(shè)方案、網(wǎng)絡升級改造方案、土地開發(fā)、公交系統(tǒng)調(diào)整等規(guī)劃方案的數(shù)字化表達330、系統(tǒng)支持進行道路建設(shè)方案、網(wǎng)絡升級改造方案、土地開 發(fā)、公交系統(tǒng)調(diào)整等規(guī)劃方案的影響分析與流程設(shè)計331、系統(tǒng)支持度量城市交通系統(tǒng)運行過程中各方面性能的表現(xiàn) 及其達到期望水平的程度來描述城市交通系統(tǒng)效能，實現(xiàn)對交 通系統(tǒng)仿真方案實際效果的精準預測332、系統(tǒng)形成運行分析結(jié)果的關(guān)鍵參數(shù)動態(tài)表達技術(shù)，

46、保障中觀網(wǎng)絡建設(shè)決策支持分析模塊的結(jié)果匹配性6中觀建設(shè)相關(guān)指標計算333、系統(tǒng)支持短期預測下，城市交通網(wǎng)絡運行仿真與狀態(tài)推演 分析的分析時間顆粒度可達到5分鐘級別334、系統(tǒng)支持長期預測下，城市交通網(wǎng)絡運行仿真與狀態(tài)推演 分析的分析時間顆粒度可達到星期級別335、可完成大規(guī)模133、城市交通網(wǎng)絡運行仿真與狀態(tài)推演 分析，達到交通網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)N20000個，交通小區(qū)數(shù)2300個， 交通需求分布點對&90000對336、具備量化單變量和多變量耦合影響下的，仿真狀態(tài)與實際路網(wǎng)狀態(tài)偏差15%12微觀節(jié) 點管控 決策支 持12. 1節(jié)點分析337、支持根據(jù)節(jié)點監(jiān)測的全方式交通流量及流向，識別機動車、非機動

47、車及行人等多種交通出行主體的微觀行為與軌跡338、支持對節(jié)點存在的交通沖突點，分析交通沖突強度339、可對機動車和非機動車沖突節(jié)點強度、機動車與行人沖突節(jié)點強度量化340、支持實時監(jiān)測車輛在停車線前的車輛行駛狀態(tài)，多方法融 合估算確定節(jié)點處機動車輛的排隊長度和節(jié)點延誤341、結(jié)合實時監(jiān)測的交通流量數(shù)據(jù)，針對各交通節(jié)點，實現(xiàn)分時段、差異化的節(jié)點服務水平評估342、能夠檢測行人交通流量及交通流向，識別行人過街的主要集聚區(qū)和沖突點12. 2節(jié)點評價與優(yōu)化343、支持對機動車、非機動車和人行橫道沖突處置的自評改善344、能夠結(jié)合機動車、非機動車和人行橫道沖突生成處置優(yōu)化意見345、能夠?qū)π盘柵鋾r方案進

48、行評價，包括通行能力CAP、車道飽和度等346、系統(tǒng)支持節(jié)點渠化優(yōu)化、行人過街設(shè)施建設(shè)等微觀節(jié)點的管控措施效果評價347、支持對交叉口服務水平進行評定34&支持行人過街設(shè)施進行分析，包括設(shè)施選址、合理間距等349、支持對人車路權(quán)分配進行分析及優(yōu)化350、支持在過飽和狀態(tài)下，對車輛延誤過程進行分析，并進行調(diào)優(yōu)351、支持靈活推薦與節(jié)點相匹配的行人過街設(shè)施352、系統(tǒng)細節(jié)展示需涵蓋機動車的跟馳、超車及車道變換等微觀行為以及行人、非機動車等要素353、支持對飽和流量校正系數(shù)的計算，包括自行車矯正系數(shù)、左轉(zhuǎn)矯正系數(shù)等12. 3模塊性能指標需求354、微觀仿真運行路網(wǎng)狀態(tài)與實際路網(wǎng)狀態(tài)平均每2小時偏差1

49、0%355、微觀仿真系統(tǒng)的規(guī)模和精度：覆蓋交叉口數(shù)不少于300 個，仿真車數(shù)不少于6000輛13多維評價模塊13. 1多維評價體系構(gòu)建356、系統(tǒng)具備面向管理者與出行者的評價指標體系與指標測算模型；357、系統(tǒng)需具備面向交通運行、能耗排放、公共交通服務、公眾參與四個維度指標評價體系；35&系統(tǒng)需支持2種以上指標測算評價模型的選擇；359、評價指標選取需遵循公平性、科學性、完備性、可行性原則；360、系統(tǒng)實現(xiàn)評估指標的自動計算、存儲與查詢361、系統(tǒng)需實現(xiàn)對系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、道路車 輛數(shù)據(jù)等多維流式數(shù)據(jù)進行分析、建模、運算和預測，能夠提 供十種以上混合參數(shù)的多粒度查詢分析13.2多

50、維評價方法選擇362、利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，評估當前狀態(tài)下不同區(qū)域城市交通運行、交通能耗排放的基本情況；363、系統(tǒng)支持交通需求管理政策實施策略的制定，管理政策制 定角度包含減少出行策略，改變出行分布策略、該表交通結(jié)構(gòu) 策略以及君合出行資源分布策略；364、系統(tǒng)支持評估指定區(qū)域是否具備良好政策實施條件；365、系統(tǒng)支持不同需求管理政策方案制定；366、系統(tǒng)支持利用多維綜合評價模型對多個政策有效性進行評 價，支撐交通需求管理政策選擇和調(diào)校優(yōu)化；367、系統(tǒng)需支持不同場景、不同政策的實施結(jié)果評價；13. 3多維評價結(jié)果分析368、系統(tǒng)需支持多種管理政策評價結(jié)果對比分析，分析結(jié)果以 表格、圖表等方式體現(xiàn)；3

51、69、系統(tǒng)具有按照時間尺度、空間距離等維度的評估指標統(tǒng)計功能；370、系統(tǒng)支持多維評價分析結(jié)果的導出；371、系統(tǒng)可實現(xiàn)時空狀態(tài)的關(guān)聯(lián)診斷；372、多維評價體系要涵蓋不同出行方式、不同群體，評估指標自動測算反映時長W0.5秒373、多維評價混合參數(shù)多粒度查詢分析時間W1秒14微觀交 通參數(shù) 的自動 標定模 塊14. 1微觀關(guān)鍵指標標定374、系統(tǒng)具備飽和車流率、加減速、反映時間、啟動速度等微 觀交通流參數(shù)的自動標定功能375、支持飽和交通流率的關(guān)鍵影響因子提取與標定376、具備數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，實現(xiàn)車輛加減速過程的精準識別，計 算加減速度并分析變化規(guī)律，實現(xiàn)車輛加減速能力標定。377、具備通過曲線

52、相關(guān)性分析，提取車輛典型的停車與啟動 特征，完成停車與啟動過程標定378、具備互相關(guān)分析法對駕駛員反映時間進行標定，求解互相 關(guān)系數(shù)峰值所對應的時間延遲，即駕駛員反應時間。379、具備不同車型下加減度能力自動標定14. 2交通參數(shù)分析與預測380、支持車輛的車頭時距均值與車型分布比例間的動態(tài)關(guān)聯(lián)模 型，預測飽和交通流率隨車型分布比例及車頭時距均值的演變 趨勢381、具備飽和交通流率動態(tài)標定分析能力382、支持駕駛員反映時間影響因子釆集校驗383、具備精準識別并充分提取停車與啟動過程的車輛狀態(tài)變 化，截取車輛的停車與啟動片段14.3微觀交通參數(shù)分析與預警384、可挖掘微觀參數(shù)與交通狀態(tài)與外界環(huán)境

53、的內(nèi)在關(guān)系，主 動預測參數(shù)的演變趨勢，實現(xiàn)微觀參數(shù)劇烈變動的自動預警385、具備傳感器實時監(jiān)測周圍環(huán)境，中心系統(tǒng)通過采用模型預 測控制，能夠?qū)崿F(xiàn)面向道路交通環(huán)境、車輛性能以及駕駛員參 數(shù)變化的系統(tǒng)自動預警。386、具備參數(shù)劇烈變化系統(tǒng)自動預警分析387、支持道路交通環(huán)境的自動預警38&支持車輛性能的自動預警389、支持駕駛員參數(shù)變化的自動預警390、支持根據(jù)參數(shù)變化程度分級，中心系統(tǒng)在自動預警的同 時，為駕駛員靈活提供輔助避險方案，輔助車輛正常停駛或緩 慢降速。14.4微觀交通監(jiān)測與處置391、具備傳感器對周圍環(huán)境的實時監(jiān)測392、具備周邊環(huán)境的模型構(gòu)建393、具備中心系統(tǒng)模型預測控制算法39

54、4、支持中心系統(tǒng)的自動預警參數(shù)變化程度分級395、支持中心系統(tǒng)的自動預警的異常處理396、具備中心系統(tǒng)的自動預警的異常事件的解決方案397、具備關(guān)鍵輔助避險方案輔助車輛正常行駛39&具備關(guān)鍵輔助避險方案輔助車輛緩慢降速14. 5模塊性能需求399、微觀交通參數(shù)自動標定準確性285%400、微觀交通參數(shù)可自動標定的比例290%15路網(wǎng)交 通組織 自動更 新模塊15. 1交通組織方案生成與評價401、系統(tǒng)具備可變車道、逆向左轉(zhuǎn)、潮汐車道等中國特色交通組織方案的自動生成模塊402、支持可變車道適應性分析、可變車道檢測器布設(shè)、可變車 道控制、可變車道評價403、支持借道左轉(zhuǎn)適應性分析、借道左轉(zhuǎn)檢測器布

55、設(shè)、借道左轉(zhuǎn)方案設(shè)計、借道左轉(zhuǎn)評價404、支持基于通勤軌跡自動識別和分析潮汐交通擁堵路段，推 薦適宜潮汐交通管控的路段405、具備信號方案的自動推薦、方案更新、效果評價15.2交通組織問題識別406、系統(tǒng)支持基于路口的雷達、視頻類前端檢測設(shè)備和邊緣計 算模塊，實現(xiàn)路口的人流、車流組織，交通特征、異常行為等 交通組織基礎(chǔ)信息采集407、系統(tǒng)支持基于路口、路段級多源全息感知數(shù)據(jù)，從規(guī)劃、 設(shè)計、管控等多維度進行交通組織渠化、信號控制問題診斷40&系統(tǒng)支持交叉口瓶頸路段、Y型畸形交叉口、交叉口紅線寬度不足等路口規(guī)劃問題自動識別409、系統(tǒng)支持進口道車道功能劃分不合理、左轉(zhuǎn)車輛轉(zhuǎn)彎半徑不足、人行橫道位

56、置不合理等路口渠化問題自動識別410、系統(tǒng)支持信號燈配時不合理、機動車與非機動車混行、人 交叉口控制方式選擇不當?shù)嚷房诠芸貑栴}自動識別411、系統(tǒng)支持橫斷面類型選取不當、道路沿線進出口視距不足、路段掉頭設(shè)計不合理等路段設(shè)計問題自動識別412、系統(tǒng)支持缺少潮汐車道控制、沿線出入口交通管控方式不 合理等路段管控問題自動識別413、系統(tǒng)支持公交專用道設(shè)置位置不當、站臺面積不夠等公交 設(shè)計問題自動識別414、系統(tǒng)支持公交專用道被占用、在交叉口處缺少公交優(yōu)先控 制等公交管控問題自動識別415、系統(tǒng)支持路內(nèi)停車設(shè)計不合理、停車場出入口位置不當?shù)韧＼囋O(shè)計問題自動識別416、系統(tǒng)支持路側(cè)缺少停車管理、寬度不足

57、的道路設(shè)置了路側(cè) 停車位等停車管控問題自動識別15. 3交通組織更新優(yōu)化417、系統(tǒng)可實現(xiàn)車道屬性的自動切換與渠化設(shè)計方案、主預信號方案的自動更新41&系統(tǒng)支持基于交通問題診斷結(jié)果，以人機結(jié)合的方式，實 現(xiàn)交通組織方案的優(yōu)化設(shè)計，并能接入實際運行數(shù)據(jù)，對優(yōu)化 方案進行仿真測試419、系統(tǒng)具備路網(wǎng)建模工具、知識庫、案例庫、交通流分析工 具、交通組織設(shè)計工具、交通仿真評價工具等工具支撐交通問 題優(yōu)化設(shè)計15. 4模塊性能需求420、車道屬性的自動切換響應時間0.5秒421、渠化設(shè)計方案、主預信號方案的自動更新時間VI秒16可視化結(jié)果展示16. 1多維數(shù)據(jù)匯總展示422、系統(tǒng)支持多維度交通數(shù)據(jù)的可視化展示，至少包括時間維 度和空間維度的不同粒度劃分的可視化展示，其中時間維度包 括：分鐘、小時、日、周、月，年，空間維度包括：點（道路斷面）、線（街道或可配置區(qū)間）、面（多條街道并可配置區(qū) 域）423、系統(tǒng)支持多維交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，包含但不限于時間維 度和空間維度下的交通事件、交通狀態(tài)、交通參數(shù)等數(shù)據(jù)的匯 總與統(tǒng)計；424、系統(tǒng)需實現(xiàn)基于GIS系統(tǒng)將街道、建筑、信號燈、車輛等 物體投影到相應的點、線、面上進行3D立體展示；425、系統(tǒng)需基于3D立體展示，實現(xiàn)虛擬現(xiàn)實場景的可視化效 果；426、系統(tǒng)需實現(xiàn)基于GIS系統(tǒng)將交通實