一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统技术方案

一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统,包括实时交通分析模块，用于实时检测城市路网中各路口的交通运行状态，判断是否超出路口承载范围，从而判断出需要及时介入的路口并触发信控推荐模块；信控推荐模块，用于基于时空相似性推荐实时信号控制方案并下发给信号控制系统模块；数据库模块，用于保存系统数据；信号控制系统模块，用于执行下发的实时信号控制方案；评价模块，用于评价信号控制方案有效性。

A city level signal recommendation system based on spatiotemporal similarity

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统
本专利技术属于智慧交通领域，涉及一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统。
技术介绍
城市交通信号控制是解决城市交通问题的最有效的方式之一。信号控制策略可分为定时策略和自适应策略。定时策略包含单点自适应策略和自适应协调策略。单点自适应协调策略适用于单一路口，而自适应协调策略考虑一个城市区域甚至整个城市路网。定时策略基于历史而非实时需求。因此，定时策略显然不能适应多变的交通状况。例如，事故或其他不可预知的事件可能扰乱交通状况。在过去的几十年里，一些自适应信号控制系统已经应用，如SCOOTS和SCATS等。这些系统能利用感应设备（如线圈等）传回的实时检测信息调整信号控制，目前已经在世界上许多城市中广泛应用。然而，这些自适应信号控制系统仍然面临难以适应饱和交通流状态的窘境。与之矛盾的是，在我国一些大城市的交通往往会在早晚高峰进入饱和状态。因此，在饱和交通流状态下的城市级别的信号控制仍是一个急需解决的问题。事实上，专业信号控制工程师常常在饱和交通状态下手动调整信号配时。附图1展现了专业的信号工程师人工调控信号的过程。实时交通状态分析平台不断通报导致城市交通问题的事件。专业的信号控制工程师接收到这些事件后，通过交通视频监控系统查看相关路口当前的交通状况。之后，工程师根据其信控知识和经验调整交通信号控制系统上的信控方案。事实证明，在饱和交通流状态下，这些专业的人工调控切实有效，能够弥补自适应信号系统的不足。然而，人工调控具有效率低、不可复制性高等缺点。专业的工程师们平均需要5到10分种的时间来调整单个十字路口的信控方案。在高峰时段，专业工程师只来得及调整路网中最拥堵的部分的信号策略。因而，人工调控很难在高峰时段完成城市级别的信号控制。
技术实现思路
针对上述
技术介绍
介绍中存在的问题，本专利技术的目的在于提供了一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统，该系统能够吸收人工经验，推荐城市全域内的路口的信号控制方案，主要为解决饱和交通流状态下，传统自适应信号控制系统的信控方案不适应饱和交通流状态的矛盾。本专利技术采用的技术方案是：一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统,其特征在于：包括实时交通分析模块，用于实时检测城市路网中各路口的交通运行状态，判断是否超出路口承载范围，从而判断出需要及时介入的路口并触发信控推荐模块；信控推荐模块，用于基于时空相似性，推荐实时信号控制方案并下发给信号控制系统模块；信号控制系统模块，用于执行下发的实时信号控制方案；评价模块，用于评价信号控制方案有效性。作为上述方案的优选方案，所述信控推荐模块还包括下发实时信号控制方案给信号控制系统模块的过程中由专业的信号工程师判断该方案是否符合经验，若推荐的方案被判断符合经验，则将被下发至信号控制系统模块执行；若否，则信号工程师将直接调整信控方案，然后下发至信号控制系统模块。作为上述方案的优选方案，所述信控推荐模块包括召回单元，用于根据路口属性，利用空间相似性快速找回相似的路口；排序单元，用于对召回的路口推荐时间上交通状态相近的信号控制方案并进行排序；重排单元，用于将排序完成的信号控制方案按照评价模块判定的方案的有效性重新排序。作为上述方案的优选方案，所述召回采用图卷积网络算法GraphSAGE从备选路口中找到若干个相似路口；具体如下：先定义一个交通网络，其中是路口的集合，E为连接路段的集合，，N为网络中路口总个数，每个路口包含多个进口路段和出口路段，每个路口包含F个静态属性，即每个顶点生成一个长度为F的特征向量，路口静态属性包括路口各进口路段的长度，各进口道各转向的车道数量和各进口各时段速度，路口i的特征向量如下：其中，为路口i的m方向的进口路段的长度；为路口i的m方向的进口路段的转向功能为的车道数量；为路口i的m方向至时间内的历史的平均速度；然后应用GraphSAGE框架生成路口嵌入编码zi，通过聚合函数合并路口静态属性，使编码同时包含路口静态属性及路口周边的路网结构及分布，根据所述路口嵌入编码的相似度筛选出若干个相似路口；GraphSAGE训练过程中采用基于图的损失函数评价路口嵌入编码输出结果，使邻近路口节点有相似编码，且相异路口节点编码有异，所述损失函数的公式如下：其中为节点q的邻居,σ为非线性激活函数，为负采样分布，Q表示负采样的数量，负采样指一批不是邻居的节点作为负样本，E指期望，T是转置。作为上述方案的优选方案，所述路口嵌入编码生成过程具体包括：设AGGREGATEk,∀k∈1,...,K，为训练得到的聚合路口周边信息的K个聚合函数，设Wk,∀k∈1,...,K为训练得到的不同层级之间的权重矩阵，所述AGGREGATEk和Wk的参数通过随机梯度下降法来训练；步骤1：令=Xi，∀i∈V，其中是路口的集合，表示第0次迭代的路口i的编码，即在第0次迭代路口i的编码为输入的路口i的静态属性Xi；步骤2：在每一次迭代k，对于任意路口∀i∈V，用聚合函数AGGREGATEk与路口i直接相邻的路口的上一次迭代的编码，聚合后的结果用向量表示，)表示与路口i直接相邻的路口集合；即步骤3：在聚合邻近路口的信息之后，该算法连接路口当前的编码和聚合后的邻近路口的编码，并通过非线性激活函数转化为，作为下一次迭代的输入；即步骤4：对上一步得到的路口i的编码做归一化处理，即步骤5:迭代步骤2-4，直至达到设定的迭代次数k=K；步骤6：输出路口i最终的编码。作为上述方案的优选方案，所述聚合函数选用池聚合器，在池化操作中，每个邻近的向量独立地通过一个全连接神经网络补给，跟随着这些转化，应用元素级的最大池化操作聚合邻近聚合的信息：其中max表示元素级的最大化操作，σ表示非线性激活函数，和b为该聚合器需要训练的参数。作为上述方案的优选方案，所述排序单元应用基于召回单元得到的若干个相似路口历史交通状态和历史信号控制方案训练得到的若干个不同的深度神经网络模型，输入所述介入路口的当前及往前一定时间单位的交通状态数据，输出推荐的信号控制方案并根据模型训练过程中的损失值进行排序。作为上述方案的优选方案，所述信号控制方案在深度神经网络模型中转换为绿灯时长变化率进行计算，所述绿灯时长变化率为某时刻的绿灯时长较上一个时间单位的绿灯时长的变化率，其中，所述信号控制方案转换为所述绿灯时长变化率包括如下步骤：1）通过转换因子将路口i信号控制方案中各相位的绿灯时长转换为各进口道的绿灯时长，其中转换因子为t时刻路口i各相位phase对应各进口道的转换因子构成的矩阵，所述转换因子根据相位phase时进口道能否通行取1或0；2）基于路口i各时刻各进口道的绿灯时长，计算对应绿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统, 其特征在于：包括/n实时交通分析模块，用于实时检测城市路网中各路口的交通运行状态，判断是否超出路口承载范围，从而判断出需要及时介入的路口并触发信控推荐模块；/n信控推荐模块，用于基于时空相似性，推荐实时信号控制方案并下发给信号控制系统模块；/n数据库模块，用于保存系统数据，包括静态路网数据、交通状态数据、信控方案数据、信控评价数据；/n信号控制系统模块，用于执行下发的实时信号控制方案；/n评价模块，用于评价信号控制方案有效性。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统,其特征在于：包括
实时交通分析模块，用于实时检测城市路网中各路口的交通运行状态，判断是否超出路口承载范围，从而判断出需要及时介入的路口并触发信控推荐模块；
信控推荐模块，用于基于时空相似性，推荐实时信号控制方案并下发给信号控制系统模块；
数据库模块，用于保存系统数据，包括静态路网数据、交通状态数据、信控方案数据、信控评价数据；
信号控制系统模块，用于执行下发的实时信号控制方案；
评价模块，用于评价信号控制方案有效性。


2.根据权利要求1所述的一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统，其特征在于：所述信控推荐模块还包括下发实时信号控制方案给信号控制系统模块的过程中由专业的信号工程师判断该方案是否符合经验，若推荐的方案被判断符合经验，则将被下发至信号控制系统模块执行；若否，则信号工程师将直接调整信控方案，然后下发至信号控制系统模块。


3.根据权利要求1所述的一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统，其特征在于：所述信控推荐模块包括：
召回单元，用于根据路口属性，利用空间相似性快速找回相似的路口；
排序单元，用于对召回的路口推荐时间上交通状态相近的信号控制方案并进行排序；
重排单元，用于将排序完成的信号控制方案按照评价模块判定的方案的有效性重新排序。


4.根据权利要求3所述的一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统，其特征在于：所述召回单元采用图卷积网络算法GraphSAGE从备选路口中找到若干个相似路口；具体如下：
先定义一个交通网络，其中是路口的集合，E为连接路段的集合，，N为
网络中路口总个数，每个路口包含多个进口路段和出口路段，每个路口包含F个静态属性，
即每个顶点生成一个长度为F的特征向量，路口静态属性包括路口各进口路段的长度，各进
口道各转向的车道数量和各进口各时段速度，路口i的特征向量如下：



其中，为路口i的m方向的进口路段的长度；

为路口i的m方向的进口路段的转向功能为的车道数量；

为路口i的m方向至时间内的历史的平均速度；
然后应用GraphSAGE框架生成路口嵌入编码zi，通过聚合函数合并路口静态属性，使编码同时包含路口静态属性及路口周边的路网结构及分布，根据所述路口嵌入编码的相似度筛选出若干个相似路口；
GraphSAGE训练过程中采用基于图的损失函数评价路口嵌入编码输出结果，使邻近路口节点有相似编码，且相异路口节点编码有异，所述损失函数的公式如下：



其中为节点q的邻居,σ为非线性激活函数，为负采样分布，Q表示负采样的数量，负
采样指一批不是邻居的节点作为负样本，E指期望，T是转置。


5.根据权利要求4所述的一种基于时空相似性的城市级信号推荐系统，其特征在于：所述路口嵌入编码生成过程具体包括：
设AGGREGATEk,∀k∈1,...,K，为训练得到的聚合路口周边信息的K个聚合函数，设Wk,∀k∈1,...,K为训练得到的不同层级之间的权重矩阵，所述AGGREGATEk和Wk的参数通过随机梯度下降法来训练；
步骤1：令=Xi，∀i∈V，其中是路口的集合，表示第0次迭代的路口i的编码，即在
第0次迭代路口i的编码为输入的路口i的静态属性Xi；
步骤2：在每一次迭代k，对于任意路口∀i∈V，用聚合函数AGGREGATEk与路口i直接相
邻的路口的上一次迭代的编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：戎丁丁，金峻臣，陈乾，徐甲，王辉，秦俊峰，
申请(专利权)人：银江股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33