The invention discloses a method for estimating the flow in the upstream and downstream directions of freeway on-ramps based on toll station data, step 1. Establishing the time series of the flow in the different types of vehicles; step 2. Establishing the time series of the flow in the upstream direction on-ramps; step 3. Establishing the training set as the training data of least squares support vector machine regression; step 4. Appropriate parameters and kernel functions are used to solve the SVR optimization problem according to the least squares support vector machine regression algorithm; Step 5. Construct a decision function; Step 6. Substitute the real-time small and medium-sized vehicle flow and trailer flow formula at the entrance of toll station into the decision function, that is, get the real-time traffic estimation results of the ramp in the upstream direction. According to the similarity of the time threshold and the regularity of the ratio of the upward and downward directions of the traffic flow data of the toll station, the invention can estimate the traffic flow in the on-ramp and downward directions in real time.
【技术实现步骤摘要】
基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法
本专利技术涉及交通信息
,具体涉及一种高速公路匝道上下行方向流量的实时估计方法。
技术介绍
随着国民经济实力的持续增强,交通运输业也在快速发展,特别是高速公路,自上世纪九十年代以来,在我国得到了迅猛的发展,截止于2017年3月,我国高速公路通车总里程已超过12.5万公里,是世界上高速公路通车总里程最多的国家。然而,随着汽车持有量的持续增加,以及各地区经济互动的愈加频繁,行驶于高速公路上的车辆越来越多,导致高速公路上的交通拥堵越来越严重,交通事故也频频发生。高速公路交通拥堵日趋加剧和交通事故频发的根本原因主要有两方面,一方面是高速公路交通管理部门缺乏对路网交通状态变化趋势的整体把握,因而无法进行有效的交通管控和疏导;另一方面在于出行者不清楚实时路况的变化,盲目驾驶从而导致交通拥堵的发生。而准确把握交通状态和实时路况变化趋势的关键在于对交通流量变化趋势的有效预测,因此要实现对高速公路的有效管理,减少交通拥堵和交通事故的发生,其重点在于对高速公路交通流量的准确预测。由于高速公路自身的特点,路段上的车流量受到进出匝道车流量的影响。因此,要对高速公路路段车流量进行准确预测,需要考虑匝道进出口车流量对路段车流量的影响。但由于高速公路车检器布设有限,很多匝道进出口都没有布设车检器,导致匝道进出口车流量获取困难,严重影响了高速公路路段流量的预测精度。
技术实现思路
有鉴于此,为了解决上述问题,本专利技术提供一种基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法,能够根据收费站车流量数据在时间阈的相似性以及上、下行方向车 ...
【技术保护点】
1.基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1.统计检测周期t内进入收费站的中小型车的车流量q1(t)和拖挂车的车流量q2(t),并建立分车型流量时间序列X,
【技术特征摘要】
1.基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1.统计检测周期t内进入收费站的中小型车的车流量q1(t)和拖挂车的车流量q2(t),并建立分车型流量时间序列X,步骤2.统计检测周期t内上行方向入口匝道车流量qs(t),建立上行方向入口匝道流量时间序列Y,Y=[qs(t),qs(t-1),...,qs(t-n)]T;分车型流量时间序列X和上行方向入口匝道流量时间序列Y作为样本据;步骤3.利用分车型流量时间序列X和上行方向入口匝道流量时间序列Y,建立训练集{(x1,y1),...(xi,yi)}∈(X×Y)l作为最小二乘支持向量机回归的训练数据,l为训练集中输入输出数据对的个数,xi为预测因子,yi为预测对象,yi=Yt=[qs(t)],p为回溯系数,i=1,2,...,l;步骤4.选择适当的参数和核函数,根据最小二乘支持向量机回归的算法求解SVR的最优化问题;步骤5.构造决策函数;步骤6.将收费站入口实时的中小型车流量和拖挂车流量式,代入决策函数中,即得到上行方向入口匝道实时的流量估计结果。2.根据权要求1所述的基于收费站数据的高速公路匝道上下行方向流量估计方法,其特征在于,...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙棣华,赵敏,郑林江,陈雪,
申请(专利权)人:重庆大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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