基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法技术

基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，涉及交通技术领域。为了解决现有路段行程时间确定方法存在准确度较低的问题，本发明专利技术基于采集车辆GPS轨迹数据，计算相邻轨迹点间的直角坐标系上的距离和均值速度；然后结合车辆载客情况和行驶速度，调整设置合适的卷积模板，建立双参卷积理论速度模型；将数据集中的路段分为不同子路段，预测不同始终点车辆的通行时间T′；同时，计算起点所在路段相同和终点所在路段相同的所有车辆各自的行驶时间总和的平均值

【技术实现步骤摘要】
基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法
本专利技术涉及交通
，具体涉及一种交通路径通过时间确定方法。
技术介绍
随着我国整体道路运输的高速发展，机动车增速过快，交通拥堵已经成为一大“顽疾”，如何缓解交通拥堵问题迫在眉睫。在目前的交通中，人们无法掌握出行路段的实际情况，不能合理的选择出行方式和安排出行时间，导致某时间段内人车流密度膨胀，是造成交通拥堵的一大成因，要想解决拥堵问题，首先要对活动人口和车流进行有效处理。出行前预估行程中的通过时间便于人们更合理的规划出行路径，基于时间状态特征的路径规划也是解决交通问题的重要手段之一。同时各路段的行程时间和路口等待的车辆数量也是严重影响交通的一个重要因素。所以能否准确的预测道路的通行时间和对于交通的出行以及防止路口通行导致的拥堵具有很重要的意义。现有研究中涉及到出行时间预测方法很多，这些方法不仅可以提供短距行程时间预测，还能够依据一系列影响因素得到长距的预测结果，但传统时间预测方法的准确度较低，模型实用性不强，难以对出行进行更科学和有效的指导。现有模型多关注于车辆达到时间或多数结合于真实完整的历史通行时间数据进行预测，对浮动车的运行状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集车辆GPS轨迹数据，对数据集进行筛选清洗；所述GPS轨迹数据包括车辆对应的经纬度数据、时间数据和载客状态数据；步骤二、针对每辆车，计算相邻轨迹点间的直角坐标系上的距离和均值速度；步骤三、结合车辆载客情况和行驶速度，调整设置合适的卷积模板，建立双参卷积理论速度模型；步骤四、将数据集中的路段分为不同子路段，预测不同始终点车辆的通行时间T′；同时，计算起点所在路段相同和终点所在路段相同的所有车辆各自的行驶时间总和的平均值

【技术特征摘要】
1.基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集车辆GPS轨迹数据，对数据集进行筛选清洗；所述GPS轨迹数据包括车辆对应的经纬度数据、时间数据和载客状态数据；步骤二、针对每辆车，计算相邻轨迹点间的直角坐标系上的距离和均值速度；步骤三、结合车辆载客情况和行驶速度，调整设置合适的卷积模板，建立双参卷积理论速度模型；步骤四、将数据集中的路段分为不同子路段，预测不同始终点车辆的通行时间T′；同时，计算起点所在路段相同和终点所在路段相同的所有车辆各自的行驶时间总和的平均值步骤五、最后根据修正因子对每辆车车辆的通行时间T′进行修正；并根据修的车辆通行时间T′修作为城市交通路径的通行时间确定结果。2.根据权利要求1所述的基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，步骤五所述的根据修正因子对每辆车车辆的通行时间T′进行修正的过程如下：其中，表示对向上取整；T′修为修改正后的车辆的行驶时间；n为这辆车通过这段路时被记录的轨迹点的个数。3.根据权利要求1或2所述的基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，步骤二所述针对每辆车，计算相邻轨迹点间的直角坐标系上的距离和均值速度的过程如下：计算相邻轨迹点间的直角坐标系上的距离：将数据集中的轨迹点的经纬度数据转换为直角坐标系数据，将处理后的轨迹点的数据设置为矩阵：P＝[p0p1…pΔ…pn′]TpΔ＝(numΔ,xΔ,yΔ,TΔ,cΔ)其中，pΔ表示轨迹点对应的数据，Δ表示轨迹点的序号，n′为轨迹点总数；numΔ为车辆ID，xΔ为直角坐标系下的横坐标，yΔ直角坐标系下的纵坐标，TΔ为对应的时间，cΔ为车辆的载客状态；将矩阵P按照车辆的ID信息进行表示pi,j＝(numi,j,xi,j,yi,j,Ti,j,ci,j)其中，角标i,j中的i表示第i辆车，i＝1，2，...,n″，n″为车辆数量；角标i,j中的j表示第i车对应的第j个轨迹点；计算前一个轨迹点和后一个轨迹点的距离：计算相邻轨迹点间基础均值速度：第i辆车的第j和j-1个轨迹之间的间隔时间为T′i,j＝Ti,j-Ti,j-1；规定当T′ij＞15时，将对应的距离数据舍去；当0≤T′ij≤15时，保留对应的距离数据；根据每辆车相邻的两个轨迹点间的相关数据，计算均值速度：Vi(numij,numi(j+1))为第i辆车的第j和j+1个轨迹点间的均值速度；将计算的均值速度作为基础均值速度，构成速度数据集。4.根据权利要求3所述的基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，步骤三所述的结合车辆载客情况和行驶速度，调整设置合适的卷积模板，建立双参卷积理论速度模型的过程如下：步骤1、将基础均值速度对应的速度数据集中的车辆行驶速度分为载客与不载客时的两种情况，分别根据载客和不载客的基础均值速度建立速度矩阵z，矩阵中的zij的值为轨迹点的基础均值速度，针对根据载客或不载客的基础均值速度，按行优先填入载客或不载客对应的速度矩阵z；分别基于载客、不载客对应的速度矩阵z进行处理；设矩阵中共有m个速度值，则矩阵大小n的取值规则为：当m＜9时不足以构成3×3的矩阵，就在m个数据中随机抽取数据，补充为3×3的矩阵；其他情况不能构成相应矩阵的情况，采用相同的方法，补充为n×n的矩阵；n的上限为7，若m＞49，则采用分治法，将前49个速度值分为一组，剩余速度根据取值规则再进行矩阵的确定；n的值确定后，设置c×c的卷积核模板A，根据c和矩阵的大小n，将速度矩阵z分为不同的q个c×c的矩阵序列Xa，然后分别进行中值滤波运算，每个矩阵序列得到一个输出值Pa，计算A中元素的值得到q个c×c的卷积核模板A；将每个Xa和对应的A进行卷积运算，得到q个计算结果x；由q个x构成新的c×c的矩阵序列X*，设置一个新的卷积核模板用矩阵序列X*和模板A*进行卷积运算，得到最终的理论均值速度V。5.根据权利要求4所述的基于状态特征的城市交通路径通过时间确定方法，其特征在于，步骤四所述的将数据集中的路段分为不同子路段，预测不同始终点车辆的通行时间T′；同时，计算起点所在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘美玲，金楠森，谷欣然，韩雨彤，王东，
申请(专利权)人：东北林业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23