一种基于ACP方法的交通信号推荐方法及相应系统，该方法包括：采集交通信息，并处理成稀疏矩阵的格式；设定本次任务的评定指标；结合所述评定指标，对所述稀疏矩阵进行数据填充；使用控制算法进一步优化所述稀疏矩阵，生成评分矩阵；分析当前路况，将其匹配至所述评分矩阵；根据所述评分矩阵，给当前路况推荐最佳配时方案；对当前路况执行推荐的最佳配时方案。本发明专利技术基于ACP方法，利用数据驱动，通过计算实验的方法，在人工系统内对大量交通状态和相应的配时方案进行仿真预测，最终平行执行于实际交通情景，并记录反馈信息。本发明专利技术借助无模型自适应思想，克服了实际交通场景难以精确建模和配时方案与实际路况不匹配等问题。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种基于ACP方法的交通信号推荐方法及相应系统，该方法包括：采集交通信息，并处理成稀疏矩阵的格式；设定本次任务的评定指标；结合所述评定指标，对所述稀疏矩阵进行数据填充；使用控制算法进一步优化所述稀疏矩阵，生成评分矩阵；分析当前路况，将其匹配至所述评分矩阵；根据所述评分矩阵，给当前路况推荐最佳配时方案；对当前路况执行推荐的最佳配时方案。本专利技术基于ACP方法，利用数据驱动，通过计算实验的方法，在人工系统内对大量交通状态和相应的配时方案进行仿真预测，最终平行执行于实际交通情景，并记录反馈信息。本专利技术借助无模型自适应思想，克服了实际交通场景难以精确建模和配时方案与实际路况不匹配等问题。【专利说明】基于ACP方法的交通信号推荐系统及相应方法
本专利技术属于自动控制技术和信息
，更具体地，涉及一种基于ACP方法的 交通信号推荐系统及相应方法。
技术介绍
ACP 是人工社会（Artificial societies)、计算实验（Computational experiments)、平行执行（Parallel execution)的英文首字母缩写，该方法的目的是解决 对复杂系统的建模、分析、控制问题。ACP方法通过以下三步来实现以上目的：1)利用人工 社会的概念建模和表述复杂系统；2)通过计算实验分析和评估复杂系统；3)在现实和人工 系统中通过平行执行来控制和管理复杂系统。具体来说，就是借助人工社会的概念，建立人 工系统，该系统利用代理技术对实际复杂系统仿真，以达到在某种意义上可代替实际复杂 系统的目的，然后通过计算的技术，利用大量实验分析、评估、对比人工系统与实际系统，最 后将人工系统中的可靠成果执行于实际复杂系统。ACP方法可解决复杂系统中的两个主要 问题，也是复杂系统的两个共性：1)不可分割性。本质的，在有限资源的情况下，一个复杂 系统的整体行为不能通过单独分析其中的部件而确定。相反，系统作为一个整体决定了它 部件的行为；2)不可预测性。本质的，在有限资源的情况下，一个复杂系统的整体行为不能 被大范围的预测或解释。 推荐系统是用来解决信息过载问题的最有效的工具，这些过载的信息包括有用信 息和误导信息、易捕捉的信息和隐含信息。推荐系统目前主要应用在电子商务、电影网站、 音乐网站、视频网站、广告等领域；个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关 系，利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象，进而进行个性化 推荐，其本质就是信息过滤。一个完整的推荐系统由3部分组成：收集用户信息的行为记录 模块、分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块。 交通信号控制技术是一种有效的解决交通问题的方式，主要通过给各种不断变化 的复杂路况提供实时的配时方案来实现。随着经济发展和车辆保有率的不断增加，交通拥 堵及其带来的经济损失和环境恶化问题日益严重，而单纯通过建设新的交通设施难以缓解 交通压力，所以目前研究人员的主要精力集中在交通信号控制上。当前的交通信号控制试 图通过对路况的分析，建立尽可能贴近实际的模型，以此对将来路况进行预测，配置出合理 的红绿灯配时方案，以最大可能性的减轻交通拥堵。目前的交通信号控制策略大致可分为： 定时控制、感应控制、智能控制。由于相关条件的限制，实际应用中，以初级的定时控制策略 为主。 面对具有很强随机性、非线性、动态性和复杂性的交通系统，当前的交通信号面临 以下问题：1)很难建立起真正符合实际交通系统的精确数学模型；2)尽管有些模型相对而 言很接近某些实际路况，但同时也会在计算时很费时，导致最终给出的配时方案实时性较 差，甚至与当前交通状况不匹配；3)在理论上，目前还没有一种方法可以适用于所有的交 通状况。以上问题导致交通信号控制在缓解交通压力上受到一定的限制，且各地各时段的 路况和相应的配时方案等极有价值的交通数据没有得到很好的利用，导致存在相当大的资 源浪费，目前还没有一个可供参考的研究工作用于解决上述问题。如何融合现有技术，实现 信号资源的动态配置，达到资源高效调用，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
针对当前交通信号控制建模不精确、实时性较差和资源浪费等问题，本专利技术的目 的是提供一种基于ACP方法的交通信号推荐系统及相应的方法，以克服建模不精确、实时 性无法保证（配时方案"老化"）和资源浪费等问题，最终有效的解决当前存在的主要问题。 为实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提出了一种基于ACP方法的交 通信号推荐系统，包括： 数据模块101，包括数据采集单元、数据库和数据处理单元，用于采集来自实际的 交通数据，存入数据库，并将其处理成要求格式后传递给推荐模块102 ; 推荐模块102,包括推荐算法库、抉择与控制融合单元、判断单元、控制算法单元、 评分矩阵、状态评估单元，用于接收来自所述数据模块101的数据和评估模块103的指标， 结合当前路况，推荐出最合适的配时方案，并将其传递给执行模块104 ; 评估模块103,用于按交通需求任务设定RMSE、准确率、召回率指标并提供给所述 推荐模块102学习训练； 执行模块104,用于执行所述推荐模块102提供的配时方案，并监测相关交通数 据，反馈给所述数据模块101。 其中，所述推荐模块102包含检查单元和控制算法，可为相关交通状态生成较为 适合的配时方案，并预测相应的交通指标。 其中，所述推荐模块102定期训练学习，不管更新所述推荐模块102的评分矩阵。 根据本专利技术的另一个方面，本专利技术提出一种基于ACP方法的交通信号推荐方法， 包括以下步骤： 数据模块101采集交通信息，并处理成稀疏矩阵的格式传递给推荐模块102 ; 评估模块103设定本次任务的评定指标； 推荐模块102结合所述评定指标，对所述数据模块101传递的所述稀疏矩阵进行 数据填充； 所述推荐模块102使用控制算法进一步优化所述稀疏矩阵，生成评分矩阵； 所述推荐模块102的状态评估单元分析当前路况，将其匹配至所述评分矩阵； 根据所述评分矩阵，给当前路况推荐最佳配时方案； 执行模块104对当前路况执行推荐的所述最佳配时方案，并检测记录执行结果； 所述执行模块104将相关交通数据作为反馈信息，传递给所述数据模块101。 其中，所述数据模块101采集交通信息，并处理成稀疏矩阵的格式传递给推荐模 块102的步骤进一步包括以下步骤 ： 数据采集单元采集交通数据，同时也接收来自所述执行模块104的反馈数据； 将采集的数据按要求存入数据库； 数据预处理单元分析提取路况、配时方案特征，用数学语言描述； 对交通指标进行归一化处理； 将延时、停留时间、流量等指标处理成评分形式； 将以上处理好的数据转换成评分矩阵，传递给所述推荐模块102。 其中，所述推荐模块102结合所述评定指标，对所述数据模块101传递的所述稀疏 矩阵进行数据填充的步骤进一步包括以下步骤： 所述推荐模块102的抉择与控制融合单元向所述评估模块103询问本次训练任务 的评估指标； 所述抉择与控制融合单元按指标选择推荐算法库里的算法对得到的所本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于ACP方法的交通信号推荐系统，包括：数据模块(101)，包括数据采集单元、数据库和数据处理单元，用于采集来自实际的交通数据，存入数据库，并将其处理成要求格式后传递给推荐模块(102)；推荐模块(102)，包括推荐算法库、抉择与控制融合单元、判断单元、控制算法单元、评分矩阵、状态评估单元，用于接收来自所述数据模块(101)的数据和评估模块(103)的指标，结合当前路况，推荐出最合适的配时方案，并将其传递给执行模块(104)；评估模块(103)，用于按交通需求任务设定RMSE、准确率、召回率指标并提供给所述推荐模块(102)学习训练；执行模块(104)，用于执行所述推荐模块(103)提供的配时方案，并监测相关交通数据，反馈给所述数据模块(101)。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王飞跃，赵一飞，高行，朱凤华，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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