一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法技术

本发明专利技术提供一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，涉及智慧交通及云计算技术领域。云服务器从高速公路交通流量时间序列库中提取交通流量计数结果，并基于形态相似性距离计算相邻边缘设备节点交通流量平均到达时间；生成高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列；采用基于ADF的高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列平稳性检验方法，检验相差平均到达时间的两个相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列是否平稳；最后根据相邻边缘设备节点交通流量差时间序列的平稳性判定高速公路相邻边缘设备节点的交通异常情况。本发明专利技术方法充分考虑了交通异常和交通流量之间相互影响、相互作用，提高了高速公路交通异常判断的准确性。路交通异常判断的准确性。路交通异常判断的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法


[0001]本专利技术涉及智慧交通及云计算
，尤其涉及一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法。

技术介绍

[0002]随着高速公路的建设发展，道路上私家车和公共汽车的数量迅速增加，交通拥堵，车辆碰撞等交通异常问题越发严重。我国高速公路交通异常基本特点主要有：
[0003](1)高速公路交通事故重大、恶性事故多。高速公路上的车辆行驶速度为60
‑
120千米/时，车辆行驶速度过快，发生车辆碰撞时，冲击破坏力大，容易造成车辆与部件损坏，多为恶性事故。
[0004](2)夜间交通异常事件发生较多。高速公路上夜间光线较暗，驾驶员在驾驶车辆时周围的视野条件与白天相差较大，容易造成视线模糊，大大增加了行车危险性，交通异常事件发生概率较大。同时夜间行车时，驾驶员容易疲劳驾驶，同样容易造成交通异常。
[0005](3)异常天气交通异常事件较多。天气状况对高速公路上车辆的行车安全有很大影响，在晴天天气下交通异常的发生概率远小于异常(雾霾，雨雪等)天气下的交通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：云服务器从高速公路交通流量时间序列库中提取高速公路交通流量计数结果，并基于形态相似性距离计算高速公路相邻边缘设备节点交通流量平均到达时间；步骤2：生成高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列；步骤3：采用基于ADF的高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列平稳性检验方法，检验相差平均到达时间的两个高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列是否平稳；步骤4：根据高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列的平稳性判定高速公路相邻边缘设备节点的交通异常情况；若高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列为平稳时间序列，则判定高速公路相邻边缘设备节点之间交通正常；若高速公路相邻边缘设备节点交通流量差时间序列是不平稳时间序列时，则判定高速公路相邻边缘设备节点之间交通可能出现异常，计算交通异常概率，并设置交通异常阈值，通过比较交通异常概率与交通异常阈值大小判定高速公路交通异常情况；若交通异常概率大于设定的交通异常阈值时，则判定当前高速公路相邻边缘设备节点之间出现交通异常，向相邻的边缘设备发送交通异常信息；若交通异常概率小于设定的交通异常阈值时，则判定当前高速公路相邻边缘设备节点之间交通正常。2.根据权利要求1所述的一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：步骤1.1：设定高速公路交通流量平均到达时间表示交通流量序列从第i个边缘设备节点到第i+1个边缘设备节点所用时间，车辆在高速公路上行驶速度为60～120km/h，同时设定相邻两个边缘设备节点的距离为L，则交通流量平均到达时间范围为步骤1.2：计算两个高速公路交通流量序列的形态相似距离，如下公式所示：步骤1.2：计算两个高速公路交通流量序列的形态相似距离，如下公式所示：步骤1.2：计算两个高速公路交通流量序列的形态相似距离，如下公式所示：其中，D(X
i+1,t
,X
i,t
‑
Δt
)表示X
i+1,t
和X
i,t
‑
Δt
之间的形态相似距离，X
i+1,t
表示为t时刻第i+1个边缘设备节点的高速公路交通流量序列，Δt表示为时间段内的滑动时间间
隔，且X
i,t
‑
Vt
表示为t
‑
Vt时刻第i个边缘设备节点高速公路交通流量序列，D
ED
表示为X
i+1,t
和X
i,t
‑
Δt
之间的欧氏距离，D
HD
表示为X
i+1,t
和X
i,t
‑
Δt
的哈夫曼距离，n为高速公路交通流量序列上限；步骤1.3：初始化两个高速公路交通流量序列最小形态相似距离和两个高速公路交通流量序列最小形态相似距离对应的时刻，如下公式所示：流量序列最小形态相似距离对应的时刻，如下公式所示：其中，dist表示为两个高速公路交通流量序列最小形态相似距离，T
dist_min
表示为两个高速公路交通流量序列最小形态相似距离对应的时刻；步骤1.4：更新高速公路交通流量序列最小形态相似距离和高速公路交通流量序列最小形态相似距离对应的时刻；步骤1.5：基于高速公路交通流量序列最小形态相似距离对应的时刻，得到高速公路交通流量平均到达时间T，如下公式所示：T＝t
‑
T
dist_min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)。3.根据权利要求2所述的一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，其特征在于：所述步骤1.4的具体方法为：步骤1.4.1：当tt时刻在之间时，读取tt时刻第i个边缘设备节点高速公路交通流量序列X
i,tt
；步骤1.4.2：计算t时刻第i+1个边缘设备节点的高速公路交通流量序列与tt时刻第i个边缘设备节点高速公路交通流量序列X
i,tt
的形态相似距离dist
i+1,i
＝D(X
i+1,t
,X
i,tt
)；步骤1.4.3：根据以下条件更新高速公路交通流量序列最小形态相似距离dist和高速公路交通流量序列最小形态相似距离对应的时刻T
dist_min
；当dist
i+1,i
＜dist时，令dist＝dist
i+1,i
，T
dist_min
＝tt,然后执行步骤1.5；当dist
i+1,i
≥dist时，令tt＝tt+Δt，重新执行步骤1.4.1。4.根据权利要求3所述的一种高速公路相邻边缘设备节点交通异常概率评估方法，其特征在于：所述步骤2生成的高速公路相邻边缘设备节点的交通流量差时间序列为具体如下公式所示：Z
t

【专利技术属性】
技术研发人员：郭军，蒙龙，高赫妍，闫泽宇，曹佳慧，王馨悦，张斌，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：