一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法技术

本专利公开了一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、数据预处理；步骤二、计算路段历史基本参数；步骤三、计算各时段的路段畅通率和路段负荷裕度；步骤四、交通状态等级划分；步骤五、提取当前数据中的路段负荷裕度M和路段畅通率O；步骤六、交通状态等级判断。本文专利采用上述方法针对卡口数据进行处理和分析，并采用路段畅通率和路段负荷裕度两个参数反映路段的交通状态信息；最终计算得出当前交通状态对路段的每种交通状态的隶属程度，能够更加准确的表达路段交通状态信息，更具有参考意义。

A Method of Road Section Traffic Status Discrimination Based on Gap Data

This patent discloses a method for judging the traffic state of a section based on the data of the entrance. The method is characterized by: step 1, data preprocessing; step 2, calculating the basic parameters of the section history; step 3, calculating the section smoothness rate and the section load margin of each period; step 4, classification of the traffic state; step 5, extracting the section load in the current data. Margin M and section unblocked rate O; Step 6: Judgment of traffic status grade. In this paper, the patent uses the above method to process and analyze the data of the intersection, and uses the two parameters of the section unblocked rate and the section load margin to reflect the traffic state information of the section. Finally, the membership degree of the current traffic state to each traffic state of the section is calculated, which can more accurately express the traffic state information of the section, and has more reference significance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法
本专利技术涉及智能交通领域，具体是一种基于卡口的路段交通状态判别方法。
技术介绍
路段的交通状态能够反映道路通行状况，合适的路段交通状态判别方法能够实时、准确的获取路段的通行状态信息以确保道路安全畅通。交通管理人员也可通过道路交通状态信息实施相应管理和控制措施，提高道路通行效率，减少拥堵发生。随着城市化进程的快速发展，机动车保有量日益增加，故对于城市道路交通状态判别并缓解道路拥堵的任务显得越来越重要。城市道路交通状态评价主要分为宏观和微观两个层次。宏观层次主要针对城市路网的整体交通状态进行评价分析，微观层次主要针对城市中的主干路和快速路进行交通状态的评价分析。本文着重描述关于微观层次，即对路段进行交通状态的划分和判断。目前关于使用卡口数据对路段交通状态判别的方法较少，故本文提出一种针对卡口数据的路段交通状态等级划分及判别方法，使用路段历史卡口数据对道路交通状态等级划分方法，并对现有数据的交通状态进行判别，针对性和适应性较强。
技术实现思路
本专利要解决的技术问题是提供一种针对卡口数据来对交通状态进行判断的方法，以便于根据卡口数据能够准确判断更具实际本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、数据预处理提取待检测路段所连接的两卡口s天的历史数据；将数据以一天为周期进行处理，剔除异常数据和重复数据；对数据进行降维处理，保留其中的卡口编号、车牌号码、行驶方向、过车时间信息，删除其余无效信息；将降维后的数据按照车牌号码分类并按时间顺序排列，即给每辆车分配一个编号并按编号由小到大排列，对编号相同的数据按照时间由小到大顺序排列；剔除车辆编号相同且卡口编号也相同的相邻数据；步骤二、计算路段历史基本参数时间周期为T，将一天划分为c个时段；对一天的数据，计算其每个时间周期内的流量qj和平均速度vj及其平均值；步骤三、计算...

【技术特征摘要】
1.一种基于卡口数据的路段交通状态判别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、数据预处理提取待检测路段所连接的两卡口s天的历史数据；将数据以一天为周期进行处理，剔除异常数据和重复数据；对数据进行降维处理，保留其中的卡口编号、车牌号码、行驶方向、过车时间信息，删除其余无效信息；将降维后的数据按照车牌号码分类并按时间顺序排列，即给每辆车分配一个编号并按编号由小到大排列，对编号相同的数据按照时间由小到大顺序排列；剔除车辆编号相同且卡口编号也相同的相邻数据；步骤二、计算路段历史基本参数时间周期为T，将一天划分为c个时段；对一天的数据，计算其每个时间周期内的流量qj和平均速度vj及其平均值；步骤三、计算各时段的路段畅通率和路段负荷裕度按上述步骤求得s天数据的每个时段的路段流量和平均速度后，计算每个时间周期T内的路段负荷裕度Mi和路段畅通率Oi，路段负荷裕度计算公式为：式中Mi表示第i个时段的路段负荷裕度；qi(qi∈Q)表示s天历史数据计算所得的第i个时段的路段流量平均值；；qm为一个能够反应路段最大交通量的值，可取待检测路段的最大设计交通量或待检测路段的历史数据最大交通量，由此可得各时段的路段负荷裕度集合M＝{M1，M2，…，Mc}；路段畅通率计算公式为：式中Oi表示第i个时段的路段畅通率；vi(vi∈V)表示s天历史数据计算所得的第i个时段的路段速度平均值；vl表示待检测路段的设计最大通行速度；由此可得各时段的路段畅通率集合O＝{O1，O2，...，Oc}；步骤四、交通状态等级划分由上述步骤计算所得的各时段路段负荷裕度和路段畅通率构成二维空间数据集，并在二维坐标轴下构成点集；此数据集使用K-means聚类算法，计算可得到k个聚类中心点，每个聚类中心点即代表此路段的一个交通状态；其包括：S401根据路段交通状态复杂程度或由经验值设置路段交通状态等级数量k，即最终可得k个聚类中心点；S402距离度量采用欧式距离进行计算，计算公式为式中i，j∈(1，2，…，c)；其中Mi，Mj∈M；Oi，Oj∈O；S403随机选取k个点作为初始簇的质心，计算各点到质心的欧式距离，并将各点划分到与其距离最近的簇；...

【专利技术属性】
技术研发人员：于海洋，刘帅，任毅龙，杨刚，张路，季楠，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11