一种路口智能交通研判和信号优化方法技术

本发明专利技术要解决的技术问题是交通信号配时方案比较粗放，往往造成信号控制效果不理想。为了解决上述技术问题，本发明专利技术的技术方案是提供了一种路口智能交通研判和信号优化方法，包括基于道路检测设备对路口交通运行情况进行监控；基于多目标遗传算法获取目标函数以及对应的路口信号周期和相位时长的非劣解集合；计算平均欧式距离并聚类得到路口信号方案较优解集合，再基于C4.5决策树方法获取路口主要优化方向，作为信号优化的依据；最终，以路口主要优化方向确定路口交通信号优化方案。根据以上技术，本发明专利技术能够使城市交通信号控制方案更合理、科学。

A method of intersection intelligent traffic judgement and signal optimization

The technical problem to be solved by the invention is that the traffic signal timing scheme is rather extensive, which often results in unsatisfactory signal control effect. In order to solve the above technical problems, the technical scheme of the invention provides a method for intelligent traffic judgment and signal optimization at intersections, including monitoring traffic operation at intersections based on road detection equipment, obtaining objective functions based on multi-objective genetic algorithm, and determining whether the corresponding intersection signal period and phase time are inferior. Solution set; calculate the average Euclidean distance and cluster to get the optimal solution set of intersection signal scheme, and then obtain the main optimization direction of intersection based on C4.5 decision tree method as the basis of signal optimization; finally, determine the intersection traffic signal optimization scheme with the main optimization direction of intersection. According to the above technology, the invention can make the urban traffic signal control scheme more reasonable and scientific.

【技术实现步骤摘要】
一种路口智能交通研判和信号优化方法
本专利技术涉及一种路口智能交通研判和信号优化方法，属于城市交通信号控制系统领域。
技术介绍
随着社会和经济的发展，机动车数量快速增长，城市交通阻塞、交通秩序混乱的状况日趋严重。较优的交通信号控制方案能够缓解交通拥挤，提高运行效率，节约能耗，降低车辆对环境的污染，缓解驾驶员心里焦躁，增加道路交通安全。当前，交通信号配时方案比较粗放，往往造成信号控制效果不理想。
技术实现思路
本专利技术目的是：基于路口主要交通问题，合理、科学地输出较优信号配时方案，提高路口通行效率。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供了一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于道路检测设备获取目标路口的路口加权平均速度，从而得到路口交通拥堵状态，再目标路口依据某一时间段内的路口加权平均速度及路口交通拥堵状态，判断目标路口是否需要对信号方案进行优化，若需要，则进入步骤2；步骤2、采集目标路口各车道的流量、饱和流量、车道数，建立多目标遗传算法的目标函数及约束，其中，目标函数包括交叉口周期车辆平均延误函数、交叉口通行能力函数、周期平均停车次数函数、饱和滞留车队长度函数，约束包括绿灯间隔时间约束、周期时长约束、有效绿灯时间约束、饱和度约束，结合路口实际交通数据，采用多目标遗传算法获取由目标函数值以及对应的路口周期时长和各相位有效绿灯时长组合而成的非劣解集合；步骤3、对步骤2得到的非劣解集合进行归一化处理，将非劣解集合的目标函数值转化为随着周期变化的无量纲值；步骤4、基于欧几里得度量获取随着周期变化的目标函数值之间的平均欧式距离；步骤5、对比步骤4得到的平均欧式距离进行聚类分析，根据获取的目标函数的平均欧式距离的平衡点为质心或接近质心进行聚类分析，确定以平衡点为质心或者接近质心的簇，簇映射到原有目标函数值以及对应的路口信号周期时长和各相位有效绿灯时长即为较优解集合；步骤6、以目标路口基本属性和目标路口交通问题影响因素为C4.5决策树方法的输入量，基于C4.5决策树方法获取目标路口主要优化方向；步骤7、将步骤6得到目标路口主要优化方向与步骤5得到的较优解集合相结合，最终确认目标路口的信号控制优化方案。优选地，在所述步骤1中，根据实时获得的路口交通拥堵状态进行报警。优选地，在所述步骤1中，第i个目标路口在时刻t的加权平均速度为fint_speed(t，i)，则有：式中，rj表示第i个目标路口的第j进口道，表示第i个目标路口的进口道的总数量，fint_speed(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的行程速度值，fint_volume(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的流量值。优选地，在所述步骤1中，若目标路口为常发性拥堵路口，则需要对信号方案进行优化。优选地，在所述步骤2中，所述交叉口周期车辆平均延误函数为式中：aij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的车道数，I表示目标路口的进口道的总数，J表示车道类型的总数；dij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道在一个周期内的车辆平均延误qij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的单车道车流量；q表示一个周期内目标路口所有车辆总流量，所述交叉口通行能力函数为c：式中，cij＝sij*λij，sij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的饱和流量，λij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道各个相位绿信比；所述周期平均停车次数函数为式中，hij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道在一个周期内的车辆平均停车次数；所述饱和滞留车队长度函数为表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的饱和滞留车队长度函数：式中，Nij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的在一个周期内的平均饱和滞留车队长度。优选地，所述dij的计算公式为：当xij≤xij0时，当xij0＜xij＜1时，当1≤xij≤1.15时，当xij＞1.15时，式中：C表示目标路口的周期时长；xij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的饱和度；xij0表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的饱和临界点；yij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的流量比，表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的通行能力，cij＝sij*λij；rij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的相位红灯时间，rij＝C-gij，gij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的各相位有效绿灯时间。优选地，所述hij的计算公式为：当xij≤xij0时：当xij0＜xij＜1时：当1≤xij≤1.15时：当xij＞1.15时：优选地，所述Nij的计算公式为：当xij≤xij0时：当xij0＜xij＜1时：当1≤xij≤1.15时：当xij＞1.15时：优选地，在步骤7中，所述C4.5决策树的输入量包括目标路口的各进口道是否为主干道、目标路口距离上游路口的距离、目标路口各进口道中直行车道数、目标路口各进口道中左转车道数、目标路口的路口流量、目标路口的平均饱和滞留车队长度、目标路口的延误时间；所述C4.5决策树最终输出以下四条结论之一：(1)优先优化交叉口饱和滞留车队长度；(2)优先优化延误时间；(3)优先优化通行能力；(4)优先优化停车次数。根据本专利技术的路口智能交通研判和信号优化方法避免了常规信号控制方案的不合理，路口资源浪费，公众不满等现象。结合城市路口主要问题研判分析结果对基于机器学习的路口信号优化方案进行确定，使路口交通信号方案更科学、合理，提升路口通行能力。附图说明图1是本专利技术的路口智能交通研判和信号优化方法结构示意图；图2是本专利技术的路口目标函数通行能力、停车次数、延误和平均饱和滞留车队长度非劣解集归一化处理结果示意图；图3是本专利技术的基于欧几里得度量获取以周期为度量的目标函数平均距离结果示意图；图4是本专利技术的基于K-means对目标函数欧式距离聚类分析结果示意图；图5是本专利技术中涉及的C4.5决策树算法流程示意图。具体实施方式为使本专利技术更显易懂，下面结合附图对本专利技术的实施例作详细说明：本实施例在本专利技术技术方案下进行实施，给出了本专利技术的实施过程和实施效果。本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。步骤S-1：基于道路检测设备对目标路口的交通运行情况进行监控，并报警根据道路检测设备(如路口视频卡口设备)获取目标路口的路段行程车速等指标。根据目标路口和各对应进口道路的关系，获取目标路口的路口加权平均速度：式中，fint_speed(t，i)表示第i个目标路口在时刻t的加权平均速度，当目标路口的各个进口道的流量均为0时，则默认fint_speed(t，i)的平均速度为0；rj表示第i个目标路口的第j进口道；nrj表示第i个目标路口的进口道的总数量；fint_speed(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的行程速度值；fint-volume(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的流量值。参考道路通行状态信息发布规范(GA/T994-2012)，获取目标路口的交通拥堵状态指标，根据实时获得的交通拥堵状态指标进行报警。同时，根据一段时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于道路检测设备获取目标路口的路口加权平均速度，从而得到路口交通拥堵状态，再目标路口依据某一时间段内的路口加权平均速度及路口交通拥堵状态，判断目标路口是否需要对信号方案进行优化，若需要，则进入步骤2；步骤2、采集目标路口各车道的流量、饱和流量、车道数，建立多目标遗传算法的目标函数及约束，其中，目标函数包括交叉口周期车辆平均延误函数、交叉口通行能力函数、周期平均停车次数函数、饱和滞留车队长度函数，约束包括绿灯间隔时间约束、周期时长约束、有效绿灯时间约束、饱和度约束，结合路口实际交通数据，采用多目标遗传算法获取由目标函数值以及对应的路口周期时长和各相位有效绿灯时长组合而成的非劣解集合；步骤3、对步骤2得到的非劣解集合进行归一化处理，将非劣解集合的目标函数值转化为随着周期变化的无量纲值；步骤4、基于欧几里得度量获取随着周期变化的目标函数值之间的平均欧式距离；步骤5、对比步骤4得到的平均欧式距离进行聚类分析，根据获取的目标函数的平均欧式距离的平衡点为质心或接近质心进行聚类分析，确定以平衡点为质心或者接近质心的簇，簇映射到原有目标函数值以及对应的路口信号周期时长和各相位有效绿灯时长即为较优解集合；步骤6、以目标路口基本属性和目标路口交通问题影响因素为C4.5决策树方法的输入量，基于C4.5决策树方法获取目标路口主要优化方向；步骤7、将步骤6得到目标路口主要优化方向与步骤5得到的较优解集合相结合，最终确认目标路口的信号控制优化方案。...

【技术特征摘要】
1.一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于道路检测设备获取目标路口的路口加权平均速度，从而得到路口交通拥堵状态，再目标路口依据某一时间段内的路口加权平均速度及路口交通拥堵状态，判断目标路口是否需要对信号方案进行优化，若需要，则进入步骤2；步骤2、采集目标路口各车道的流量、饱和流量、车道数，建立多目标遗传算法的目标函数及约束，其中，目标函数包括交叉口周期车辆平均延误函数、交叉口通行能力函数、周期平均停车次数函数、饱和滞留车队长度函数，约束包括绿灯间隔时间约束、周期时长约束、有效绿灯时间约束、饱和度约束，结合路口实际交通数据，采用多目标遗传算法获取由目标函数值以及对应的路口周期时长和各相位有效绿灯时长组合而成的非劣解集合；步骤3、对步骤2得到的非劣解集合进行归一化处理，将非劣解集合的目标函数值转化为随着周期变化的无量纲值；步骤4、基于欧几里得度量获取随着周期变化的目标函数值之间的平均欧式距离；步骤5、对比步骤4得到的平均欧式距离进行聚类分析，根据获取的目标函数的平均欧式距离的平衡点为质心或接近质心进行聚类分析，确定以平衡点为质心或者接近质心的簇，簇映射到原有目标函数值以及对应的路口信号周期时长和各相位有效绿灯时长即为较优解集合；步骤6、以目标路口基本属性和目标路口交通问题影响因素为C4.5决策树方法的输入量，基于C4.5决策树方法获取目标路口主要优化方向；步骤7、将步骤6得到目标路口主要优化方向与步骤5得到的较优解集合相结合，最终确认目标路口的信号控制优化方案。2.如权利要求1所述的一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，在所述步骤1中，根据实时获得的路口交通拥堵状态进行报警。3.如权利要求1所述的一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，在所述步骤1中，第i个目标路口在时刻t的加权平均速度为fint_speed(t，i)，则有：式中，rj表示第i个目标路口的第j进口道，nri表示第i个目标路口的进口道的总数量，fint_speed(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的行程速度值，fint-volume(t，rj)表示第i个目标路口的第j进口道在时刻t的流量值。4.如权利要求1所述的一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，在所述步骤1中，若目标路口为常发性拥堵路口，则需要对信号方案进行优化。5.如权利要求1所述的一种路口智能交通研判和信号优化方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述交叉口周期车辆平均延误函数为式中：aij表示目标路口的第i个进口道的第j个车道类型的车道的车道数，I表示目标路口的进口道的总数，J表示车道...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晓鹏，赵怀柏，郑纲，还斌，王雪雪，马皓轩，王逸凡，陈云，张可，
申请(专利权)人：上海电科智能系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31