一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，包括以下步骤：构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队；计算道路数据采集断面车队运行特征参数；计算道路控制断面重新排序车队的运行特征初始值；计算车流驶出和驶入控制断面车队运行特征参数；预测道路断面车流时变流量。本发明专利技术的预测方法，能在考虑车流时变特性的情况下，较为准确的计算道路断面的车流量情况，从而提升对道路断面车流时变流量准确感知能力，提升道路交通管理水平。平。平。

【技术实现步骤摘要】
一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法


[0001]本专利技术涉及一种道路车流量预测方法，特别是涉及一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，属于智能交通管理与控制


技术介绍

[0002]近年来，随着道路交通的迅速发展，公路在长途出行、城市互联、物流运输当中都扮演着极其重要的角色，保障了我们出行的安全便捷。与此同时，道路交通的交通流量管理越来越受到大家的关注而成为智能交通管理的重点，通过分析历史时刻的交通流量变化规律，就能够及时地预测下一时刻的交通流量并实施主动管控，这也是对道路交通管理从“被动”到“主动”的转换关键，对道路断面车流时变流量进行准确、实时地预测在道路交通管理过程当中十分重要。然而，由于目前道路断面中现阶段的交通检测设备分布较为稀疏，难以提供大范围的断面流量信息，并且仅靠增加检测设备的方式也使得建设维护成本高昂。
[0003]因此，需要分析现有的道路采集断面数据信息，通过构建道路采集断面构建初始车队数据集，获取道路数据采集断面车队运行特征参数，通过每一控制断面后重新计算车流驶出控制断面车队运行特征参数、车流驶入控制断面车队运行特征参数，从而获取预测断面的车队运行特征数据集，实现道路断面车流时变流量预测。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，能够在车路协同环境下考虑车流时变的影响，较为准确地实现道路断面车流时变流量预测，极具有产业上的利用价值。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，包括以下步骤：
[0007]1)构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队；
[0008]根据所采集的车辆及道路相关数据，分别划分道路控制断面、确定道路数据采集回溯时段以及构建道路断面初始车队；其中的道路断面是数据采集断面作为初始的断面；
[0009]2)计算道路数据采集断面车队运行特征参数；
[0010]根据初始车队数据集中的车队集合情况，分别计算各时段内各车队的通过数据采集断面的车辆数；根据初始车队数据集中的车辆瞬时车速，分别计算出各时段内各车队的平均车速；根据各车队车辆在数据采集断面的空间位置情况，分别计算出各时段各车队空间位置点距离数据采集断面的水平距离，以计算各车队空间位置点通过数据采集断面的时刻；其中的数据采集断面作为第一个起始断面，数据采集断面能够对数据进行采集，如采集车速、流量等数据；
[0011]3)计算道路控制断面重新排序车队的运行特征初始值；
[0012]根据各车队在上一控制断面处的车队运行特征数据集情况，分别计算各车队到达当前控制断面的时刻初始值；根据各车队到达当前控制断面的时刻情况，分别重新排序出
车队编号；根据各车队运行特征数据集情况，分别计算出来各车队对应的时刻初始值；根据当前控制断面重新排序出的车队编号情况，划分各时段内车队的车速初始区间范围；
[0013]4)计算车流驶出和驶入控制断面车队运行特征参数；
[0014]根据各车辆驶出道路的车辆速度情况，划分各时段内各车辆的驶出车速排序；通过比较各时段车辆驶出车速与车队车速初始区间，重构车流驶出控制断面的车队编号；根据重构后的各车队情况，重新计算驶出控制断面车队运行时变特征参数；
[0015]根据各车辆驶入道路的车辆速度情况，划分各时段内各车辆的驶入车速排序；通过比较各时段车辆驶入车速与车队车速初始区间，重构车流驶入控制断面的车队编号；根据重构后的各车队情况，重新计算驶入控制断面车队运行时变特征参数；
[0016]5)预测道路断面车流时变流量；
[0017]根据各车队在上一控制断面处的车队运行特征数据集情况，分别计算各车队到达预测断面的时刻初始值；根据各车队到达预测断面具体时刻与先后顺序情况，重构车流驶出预测断面的车队编号；通过各车队运行特征数据集，计算预测时段的车流量。
[0018]本专利技术进一步设置为：所述步骤1)中构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队，具体为，
[0019]1‑
1)划分道路控制断面
[0020]将数据采集断面与预测断面之间的道路用控制断面作为间隔，共划分为w个断面，并依次编号；
[0021]1‑
2)确定道路数据采集回溯时段
[0022]根据已采集的过去L天中预测时段[T
s
，T
e
]内通过数据采集断面各车辆的瞬时车速，将第l天、第j辆车通过数据采集断面的瞬时车速由小到大排列，得到第85％、15％车辆对应的车速v
85％
、v
15％
；并根据预测断面与数据采集断面之间的距离d
p
，计算出道路数据采集断面起、终点回溯时间根据起、终点回溯时间，计算出数据采集断面的回溯起、终点时刻T
s(b)
＝T
s
‑
t
s(b)
、T
e(b)
＝T
e
‑
t
e(b)
；
[0023]1‑
3)构建道路断面初始车队
[0024]根据已计算的数据采集断面回溯起、终点时刻时段[T
s(b)
，T
e(b)
]，按照断面车流时变流量预测的时间跨度Δt(一般来说可以取1
‑
5分钟)划分时段为M(b)个时间跨度；根据已统计的第m(b)个时段中、第n(b)辆车通过数据采集断面时的瞬时车速按照车速将车辆从小到大进行编号根据已编号车辆情况，按照每(k(b)可取5
‑
10)的车辆划分成一档，形成具有速度差异的k(b)个车队，第m(b)个时段数据采集断面的k(b)个车队的集合为
[0025][0026]各集合中的元素A的右下角标m(b)表示时段，右上角标数值表示车队k(b)中的第几辆车。
[0027]本专利技术进一步设置为：所述步骤2)构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队，具体为，
[0028]2‑
1)计算道路数据采集断面车队运行特征参数
[0029]根据车队的车辆集合情况，计算第m(b)个时段初始车队在通过数据采集断面时的车辆数
[0030]2‑
2)计算道路数据采集断面车队平均车速
[0031]根据各车队第m(b)个时段内、第n(b)辆车通过数据采集断面的瞬时车速分别计算出第m(b)时段内、第k(b)个车队的平均车速
[0032]式中，车速v的右下角标m(b)表示时段，右上角标数值表示车队k(b)中的第几辆车；
[0033]2‑
3)计算道路数据采集断面车队到达时刻
[0034]根据各车队车辆在数据采集断面的空间位置，采集时段终点时刻各车辆对应的空间位置与数据采集断面的水平距离根据各时段内各车队通过数据采集断面时的车辆数
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队；根据所采集的车辆及道路相关数据，分别划分道路控制断面、确定道路数据采集回溯时段以及构建道路断面初始车队；2)计算道路数据采集断面车队运行特征参数；根据初始车队数据集中的车队集合情况，分别计算各时段内各车队的通过数据采集断面的车辆数；根据初始车队数据集中的车辆瞬时车速，分别计算出各时段内各车队的平均车速；根据各车队车辆在数据采集断面的空间位置情况，分别计算出各时段各车队空间位置点距离数据采集断面的水平距离，以计算各车队空间位置点通过数据采集断面的时刻；3)计算道路控制断面重新排序车队的运行特征初始值；根据各车队在上一控制断面处的车队运行特征数据集情况，分别计算各车队到达当前控制断面的时刻初始值；根据各车队到达当前控制断面的时刻情况，分别重新排序出车队编号；根据各车队运行特征数据集情况，分别计算出来各车队对应的时刻初始值；根据当前控制断面重新排序出的车队编号情况，划分各时段内车队的车速初始区间范围；4)计算车流驶出和驶入控制断面车队运行特征参数；根据各车辆驶出道路的车辆速度情况，划分各时段内各车辆的驶出车速排序；通过比较各时段车辆驶出车速与车队车速初始区间，重构车流驶出控制断面的车队编号；根据重构后的各车队情况，重新计算驶出控制断面车队运行时变特征参数；根据各车辆驶入道路的车辆速度情况，划分各时段内各车辆的驶入车速排序；通过比较各时段车辆驶入车速与车队车速初始区间，重构车流驶入控制断面的车队编号；根据重构后的各车队情况，重新计算驶入控制断面车队运行时变特征参数；5)预测道路断面车流时变流量；根据各车队在上一控制断面处的车队运行特征数据集情况，分别计算各车队到达预测断面的时刻初始值；根据各车队到达预测断面具体时刻与先后顺序情况，重构车流驶出预测断面的车队编号；通过各车队运行特征数据集，计算预测时段的车流量。2.根据权利要求1所述的一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，其特征在于，所述步骤1)构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队，具体步骤为，1
‑
1)划分道路控制断面将数据采集断面与预测断面之间的道路用控制断面作为间隔，共划分为w断面，并依次编号；1
‑
2)确定道路数据采集回溯时段根据已采集的过去L天中预测时段[T
s
,T
e
]内通过数据采集断面各车辆的瞬时车速，将第l天、第j辆车通过数据采集断面的瞬时车速由小到大排列，得到第85％、15％车辆对应的车速v
85％
、v
15％
；并根据预测断面与数据采集断面之间的距离d
p
，计算出道路数据采集断面起、终点回溯时间根据起、终点回溯时间，计算出数据采集断面的回溯起、终点时刻T
s(b)
＝T
s
‑
t
s(b)
、T
e(b)
＝T
e
‑
t
e(b)
；1
‑
3)构建道路断面初始车队
根据已计算的数据采集断面回溯起、终点时刻时段[T
s(b)
,T
e(b)
]，按照断面车流时变流量预测的时间跨度Δt划分时段为M(b)个时间跨度；根据已统计的第m(b)个时段中、第n(b)辆车通过数据采集断面时的瞬时车速按照车速将车辆从小到大进行编号根据已编号车辆情况，按照每(可取5
‑
10)的车辆划分成一档，形成具有速度差异的k(b)个车队，第m(b)个时段数据采集断面的k(b)个车队的集合为各集合中的元素A的右下角标m(b)表示时段，右上角标数值表示车队k(b)中的第几辆车。3.根据权利要求2所述的一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，其特征在于，所述步骤2)构建基于预测时间跨度的道路断面初始车队，具体步骤为，2
‑
1)计算道路数据采集断面车队运行特征参数根据车队的车辆集合情况，计算第m(b)个时段初始车队在通过数据采集断面时的车辆数2
‑
2)计算道路数据采集断面车队平均车速根据各车队第m(b)个时段内、第n(b)辆车通过数据采集断面的瞬时车速分别计算出第m(b)时段内、第k(b)个车队的平均车速式中，车速v的右下角标m(b)表示时段，右上角标数值表示车队k(b)中的第几辆车；2
‑
3)计算道路数据采集断面车队到达时刻根据各车队车辆在数据采集断面的空间位置，采集时段终点时刻各车辆对应的空间位置与数据采集断面的水平距离根据各时段内各车队通过数据采集断面时的车辆数计算出第m(b)个时段内、第k(b)车队在采集时段终点时刻的空间位置点距离数据采集断面的水平距离：
式中，水平距离d的右下角标m(b)表示时段，右上角标数值表示车队k(b)中的第几辆车；根据数据采集断面回溯起点时刻T
s(b)
，根据、时段m(b)与断面车流时变流量预测的时间跨度Δt，根据、车队在采集时段终点时刻的空间位置点距离数据采集断面的水平距离与该车队的平均车速计算出第m(b)个时段内第k(b)车队空间位置点通过数据采集断面的时刻4.根据权利要求3所述的一种面向车路协同的道路断面车流时变流量预测方法，其特征在于，所述步骤3)计算道路控制断面重新排序车队的运行特征初始值，具体步骤为，3
‑
1)计算道路控制断面车队到达时刻初始值根据车队在第h
‑
1个控制断面处的车队运行特征数据集根据已采集的控制断面h
‑
1的空间位置点距离控制断面h的水平距离d
(h
‑
1)
，车队通过第h
‑
1个控制断面时的时刻和平均速度计算各车队到第h个控制断面的时刻初始值计算各车队到第h个控制断面的时刻初始值3
‑
2)重排道路控制断面通过车队根据各车队到达第h个控制断面的具体时刻的先后顺序，计算出所有车队最早到达出口匝道断面的起点时刻根据断面车流时变流量预测的时间跨度...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锐，张鑫洋，陈志军，张兵，曹阳，李亚春，
申请(专利权)人：武汉理工大学江苏沿江高速公路有限公司南京美慧软件有限公司，
类型：发明
国别省市：