快速路交通状态判别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种快速路交通状态判别方法及装置。该快速路交通状态判别方法及装置通过计算所述检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数分别与每个交通状态的第一聚类中心的欧式距离，实现了实时判断检测断面的单个车道的实时交通状态。并根据检测断面的所有车道的欧式距离之和判断检测断面的实时交通状态，以及根据相邻两个检测断面的实时交通状态获取由所述相邻两个检测断面截取的路段单元的实时交通状态。此外，还通过比较采用隶属度之和最大值法确定的离线交通状态与采用欧式距离之和最小值法确定的实时交通状态的准确率的高低，反馈调节用于计算实时交通状态的第一聚类中心，提高实时交通状态的判断精度。

Method and device for judging traffic state of Expressway

The present invention relates to a method and device for judging the traffic state of the express road. The Euclidean distance method and device for judging the expressway traffic state through the evaluation of real-time traffic parameters calculation of the single lane detection section respectively and each traffic state first cluster centers, to achieve real-time traffic state real-time lane detection section of the single judge. According to the sum of the Euclidean distances of all lanes in the detection section, the real-time traffic state of the detection section is judged, and the real-time traffic state of the link units intercepted by the two adjacent detection sections is obtained according to the real-time traffic state of the two adjacent detection sections. In addition, by comparing the membership and the maximum value of off-line traffic state and determined by the Euclidean distance and the minimum value of the real-time traffic state law to determine the accuracy of the level of feedback regulation for the first clustering center to calculate the real-time traffic state, improve the determination accuracy of real-time traffic state.

【技术实现步骤摘要】
快速路交通状态判别方法及装置
本专利技术涉及交通
，具体而言，涉及一种快速路交通状态判别方法及装置。
技术介绍
交通状态实时判别对均衡道路资源利用率，缓解城市交通拥堵意义重大。迄今为止，国内外对城市道路交通状态的判别尚无统一的指标和量化的标准。SunXT等基于状态空间转换的细胞传输模型判断车辆拥堵，结合卡尔曼滤波算法对高速公路匝道控制进行研究；GeorgFoerster利用层次聚类和主成分分析的方法判断交通状态，通过对路网进行交通微观仿真，研究了其可行性和有效性；结合神经网络理论，针对交通流变化的随机性和非线性，巫威朓等提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法；聂佩林等引入代价敏感矩阵，提出了基于代价敏感神经网络的交通状态判别方法，精度较高，但训练时间长，收敛速度慢，不能保证全局最优；结合热力学理论，刘雪等基于熵理论，建立了城市主-支路交汇处交通状态判别模型，可为交通系统状态判别提供依。纵贯国内外交通状态判别算法与模型，多数算法交通状态的类别判别单一，模型结构复杂，参数标定困难，难以适用于实时交通状态判别。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种快速路交通状态判别方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述快速路包括至少一个车道，所述方法包括：将快速路的交通状态按照拥堵情况划分为多个交通状态；获取所述快速路的多个检测断面，每个检测断面包括至少一个车道；将每个检测断面的单个车道的多个交通状态评价参数样本数据输入至FCM聚类算法，获得每个检测断面的每个交通状态的第一聚类中心；根据检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数，确定所述检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数分别与每个交通状态的第一聚类中心的欧式距离，得到多个欧式距离；将所述多个欧式距离中最小值对应的交通状态作为该检测断面的单个车道的实时交通状态。

【技术特征摘要】
1.一种快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述快速路包括至少一个车道，所述方法包括：将快速路的交通状态按照拥堵情况划分为多个交通状态；获取所述快速路的多个检测断面，每个检测断面包括至少一个车道；将每个检测断面的单个车道的多个交通状态评价参数样本数据输入至FCM聚类算法，获得每个检测断面的每个交通状态的第一聚类中心；根据检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数，确定所述检测断面的单个车道的实时交通状态评价参数分别与每个交通状态的第一聚类中心的欧式距离，得到多个欧式距离；将所述多个欧式距离中最小值对应的交通状态作为该检测断面的单个车道的实时交通状态。2.根据权利要求1所述的快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述快速路包括多个车道，所述方法还包括：获取所述检测断面的所有车道的实时交通状态；若所述检测断面的所有车道的实时交通状态相同，将所述检测断面的所有车道中任意一个车道的实时交通状态作为所述检测断面的实时交通状态；若所述检测断面的多个车道的实时交通状态不同，将所述检测断面的各车道的不同交通状态下的欧式距离分别对应求和，得到多个欧式距离和，将所述多个欧式距离和中最小值对应的交通状态作为所述检测断面的实时交通状态。3.根据权利要求2所述的快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述方法还包括：获取相邻两个检测断面的实时交通状态；若所述相邻两个检测断面的实时交通状态相同，将所述相邻两个检测断面中任意一个检测断面的实时交通状态作为由所述相邻两个检测断面截取的路段单元的实时交通状态；若所述相邻两个检测断面的实时交通状态不同，则分别获取每个检测断面的平均行程车速，将所述相邻两个检测断面的平均行程车速的平均值作为由所述相邻两个检测断面截取的路段单元的平均行程车速，根据该路段单元的平均行程车速与路段单元交通状态划分阈值的比较结果确定该路段单元的实时交通状态。4.根据权利要求3所述的快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述获取每个检测断面的平均行程车速的公式为式中，表示检测断面的平均行程车速，所述Vi表示第i辆车的瞬时速度，n表示单位时间内检测到的车辆总数。5.根据权利要求2-4任一项所述的快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述方法还包括：将每个检测断面的所有车道在预设时间内的交通状态参数输入至FCM聚类算法，获得每个检测断面每个交通状态的第二聚类中心，以及获得每个检测断面的单个车道在预设时间内的不同时间点属于每个交通状态的隶属度；将所述检测断面的各车道在每个时间点的每个交通状态的隶属度分别对应求和，得到每个交通状态的隶属度和，将所述每个交通状态的隶属度和中最大值对应的交通状态作为所述检测断面在每个时间点的离线交通状态；比较每个检测断面在所述预设时间内的实时交通状态和离线交通状态的准确率；若所述检测断面在所述预设时间内的离线交通状态的准确率高于实时交通状态的准确率，则使所述每个交通状态的第二聚类中心分别代替所述每个交通状态的第一聚类中心。6.一种快速路交通状态判别方法，其特征在于，所述快速路包括至少一个车道，所述方法包括：将快速...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓禹，高志刚，吴启顺，蔡明，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50