McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法技术

本发明专利技术公开了一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，包括以下步骤：S1在获取大量交通数据的前提下，对流量和占有率分别进行统计分析，确定交通流量和占有率的分布模型；S2采用最大似然会计法估计流量、占有率分布模型的参数；S3计算分位数确定流量‑占有率转折点的大致区间；S4搜索转折区间内最佳转折点。本发明专利技术通过一种能够自动获取McMaster参数的方法，降低参数选取时候的人为依赖，对于提升McMaster算法的准确性和在不同路段下的可移植性有着重要的作用。

An automatic parameter finding method for McMaster event detection algorithm

The invention discloses a McMaster event detection algorithm is a kind of automatic homing method, which comprises the following steps: S1 in the premise of obtaining a large number of traffic data, the flow and occupancy rate were analyzed, determine the distribution model of traffic flow and occupancy rate of S2; using the maximum likelihood method to estimate the parameters of flow distribution, accounting model share; S3 quantile calculation to determine the flow of share a turning point in the interval; S4 to search the best turning point range. The invention can reduce the human dependence of parameter selection through a method of automatically acquiring McMaster parameters, which plays an important role in improving the accuracy of McMaster algorithm and portability in different sections.

【技术实现步骤摘要】
McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法
本专利技术属于交通状态自动检测领域，具体公开一种实现McMaster事件检测算法的自动寻参方法，适用于高速公路及城市快速路交通拥堵类型的判别。
技术介绍
近年来，随着我国道路建设迅猛发展，公路网交通拥挤频频出现。为了满足实时监测道路交通状态这一需求，交通拥挤自动识别算法(AutomaticTrafficcongestionidentification,ACI)被广泛的引入到交通管理系统中，为交通管理带来了极大的便利。但是，在使用部分ACI算法进行自动判别交通状态时，发现其只能判断是否发生拥堵，而不能判断拥堵的类型(即常发性拥堵和偶发性拥堵)。这给交通管理者带来极大的不便，因为不同拥堵类型发生的原因不同，所对应的交通管控措施也不同。由McMaster大学开发的McMaster算法首次将常发性拥堵的检测列入检测范围，并与偶发性拥堵区分开来。McMaster是一种基于突变理论的算法。它不仅能识别拥堵，而且能确定拥堵类型。该算法是基于以下前提：当交通从拥堵状态向非拥挤状态变化时，流量和密度变化平稳，而速度表现为突然的变化。通过分析大量历史数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，其特征在于：包括以下步骤：S1在获取大量交通数据的前提下，对流量和占有率分别进行统计分析，确定交通流量和占有率的分布模型；S2采用最大似然会计法估计流量、占有率分布模型的参数；S3计算分位数确定流量‑占有率转折点的大致区间；S4搜索转折区间内最佳转折点。

【技术特征摘要】
1.一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，其特征在于：包括以下步骤：S1在获取大量交通数据的前提下，对流量和占有率分别进行统计分析，确定交通流量和占有率的分布模型；S2采用最大似然会计法估计流量、占有率分布模型的参数；S3计算分位数确定流量-占有率转折点的大致区间；S4搜索转折区间内最佳转折点。2.根据权利要求1所述的一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：S31求得标准正态分布的z分位数，获得标准正态分布的不同z分位数{z0.5,z0.55,z0.6,...,z0.85,z0.90,z0.95}的取值；S32根据普通正态分布和标准正态分布的转换式计算非标准正态分布流量、占有率每个分位数所对应的流量和占有率原始值；S33根据流量、占有率和流量-占有率散点图确定流量-占有率转折点的大致区间。3.根据权利要求1所述的一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：S41在转折区域内任意选择初始点并构造局域；S42在此区域内以粒子群群算法随机设置m个点并计算m个点的目标函数值以得到局域最优点；S43局域最优点作为下一次迭代的方向，直到满足预定的精度要求或迭代次数即停止迭代。4.根据权利要求1所述的一种McMaster事件检测算法的一种自动寻参方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：(1)根据步骤S3确定的矩形区域，确定参数的搜索空间：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙棣华，赵敏，郑林江，张诚，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50