智能交通智能信号控制方法技术

本发明专利技术涉及智能交通信息处理技术领域，且公开了智能交通智能信号控制方法，包括以下步骤：步骤

【技术实现步骤摘要】
智能交通智能信号控制方法


[0001]本专利技术涉及智能交通信息处理
，具体为一种智能交通智能信号控制方法
。

技术介绍

[0002]智能交通是将先进的科学技术有效地综合运用于交通运输和服务控制，通过智能交通信号控制，可以提高路口的通行效率，减少平均车辆路口怠速时间，继而减少尾气排放，降低汽车油耗，提高人民群众的幸福指数
。
[0003]目前，在大中型城市的城市中心，高峰期的道路所承载的车辆数已经过于饱和，尤其是每天上下班的高峰时间段，车辆拥堵情况十分严重，容易出现在一个方向遇车流高峰期时，该方向车满为患但依旧是红灯，而另一个方向无车辆通行却依旧是绿灯的情况，造成资源分配不合理，引起不必要的交通拥堵，使得车辆行驶延误，路口的通行效率较差，故而提出了智能交通智能信号控制方法来解决上述问题
。

技术实现思路

[0004](
一
)
解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种智能交通智能信号控制方法，具备提高交通通行效率等优点，解决了当下车辆拥堵情况十分严重的问题
。
[0006](
二
)
技术方案
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：智能交通智能信号控制方法，包括以下步骤：
[0008]步骤
1、
数据采集：收集实时的交通数据，包括车辆流量
、
速度和密度信息；
[0009]步骤
2、<br/>数据预处理：对步骤1中采集到的交通数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声干扰，确保数据的准确性和可靠性；
[0010]步骤
3、
特征提取：从预处理后的交通数据中提取有用的特征，特征包括车辆流量的统计信息
、
车辆速度的分布和交通流的密度，描述交通状况和变化；
[0011]步骤
4、
智能算法建模：选择强化学习算法
Q
‑
learning
进行建模和训练；
[0012]步骤
5、
模型训练和优化：使用历史交通数据对选定的
Q
‑
learning
进行训练和优化，通过模型训练，
Q
‑
learning
通过学习交通数据中的模式和规律，并逐步优化交通信号控制策略；
[0013]步骤
6、
实时预测和决策：对实时采集到的交通数据进行预测和分析，以得到当前交通状态的估计，根据预测结果和预先设定的控制策略，智能算法做出相应的信号控制决策，包括信号灯配时和相位调整；
[0014]步骤
7、
控制执行和反馈：根据智能算法的决策，实施相应的交通信号控制措施，交通信号灯按照优化后的配时进行切换，并通过传感器相关设备实时监测交通状况，同时系统收集和反馈实际交通数据，用于评估控制效果和优化算法模型；
[0015]步骤
8、
循环迭代和优化：基于实际反馈的交通数据和效果评估，不断进行算法模型的迭代和优化，提高交通信号控制的准确性和效率，以应对不断变化的交通情况
。
[0016]优选的，所述步骤1中数据采集的具体步骤如下：
[0017]步骤
1.1、
将车辆检测器设备安装在道路上合适的位置，使用车辆检测器探测经过的车辆，采集通过它的车辆信息，包括车辆数量
、
车辆速度和车辆类型；
[0018]步骤
1.2、
通过分析车辆数据的变化，检测交通流量的变化情况；
[0019]步骤
1.3、
车辆检测器提供实时的交通流量信息，并将传输到交通信号控制系统中，实时监测和控制交通
。
[0020]优选的，所述步骤4中
Q
‑
learning
的具体步骤如下：
[0021]步骤
4.1、
定义状态空间和动作空间：根据交通数据的特征，定义问题的状态空间和动作空间；
[0022]步骤
4.2、
初始化
Q
‑
table
：创建一个
Q
‑
table
，其中行表示状态，列表示动作；
[0023]步骤
4.3、
选择动作：根据当前状态和
Q
‑
table
，使用一定的
ε
‑
greedy
选择一个动作；
[0024]步骤
4.4、
执行动作并观察环境反馈：执行选定的动作，使用深度强化学习方法将连续动作作为输入并观察交通系统交通流量的变化和拥堵程度的变化；
[0025]步骤
4.5、
更新
Q
‑
value
：利用
Q
‑
learning
的更新规则，根据当前状态
、
执行的动作和环境反馈更新
Q
‑
table
中的
Q
‑
value
，通过将当前的
Q
‑
value
与下一个状态的最大
Q
‑
value
结合起来，逐步调整
Q
‑
value
；
[0026]步骤
4.6、
重复步骤3至5：重复执行步骤3至5，不断选择动作
、
执行动作并更新
Q
‑
value
，直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或学习收敛
。
[0027]优选的，所述步骤
1.1
中的车辆信息以时间序列的形式进行记录
。
[0028]优选的，所述步骤
4.1
中的状态空间包括交通流量
、
车速
、
拥堵程度
、
信号灯状态和车辆位置状态信息，所述步骤
4.1
中的动作空间包括调整信号配时
、
改变车道规划和调整限速交通管理操作
。
[0029]优选的，所述步骤
4.2
中的初始化
Q
‑
table
的值可以为零或随机值
。
[0030]优选的，所述步骤
4.3
中
ε
‑
greedy
策略用于在探索和利用之间权衡，以一定的概率选择随机动作，以提高探索性，或者根据
Q
‑
value
选择具有最高
Q
‑
value
的动作
。
[0031]优选的，所述步骤
4.3
中的...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
智能交通智能信号控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
1、
数据采集：收集实时的交通数据，包括车辆流量
、
速度和密度信息；步骤
2、
数据预处理：对步骤1中采集到的交通数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声干扰，确保数据的准确性和可靠性；步骤
3、
特征提取：从预处理后的交通数据中提取有用的特征，特征包括车辆流量的统计信息
、
车辆速度的分布和交通流的密度，描述交通状况和变化；步骤
4、
智能算法建模：选择强化学习算法
Q
‑
learning
进行建模和训练；步骤
5、
模型训练和优化：使用历史交通数据对选定的
Q
‑
learning
进行训练和优化，通过模型训练，
Q
‑
learning
通过学习交通数据中的模式和规律，并逐步优化交通信号控制策略；步骤
6、
实时预测和决策：对实时采集到的交通数据进行预测和分析，以得到当前交通状态的估计，根据预测结果和预先设定的控制策略，智能算法做出相应的信号控制决策，包括信号灯配时和相位调整；步骤
7、
控制执行和反馈：根据智能算法的决策，实施相应的交通信号控制措施，交通信号灯按照优化后的配时进行切换，并通过传感器相关设备实时监测交通状况，同时系统收集和反馈实际交通数据，用于评估控制效果和优化算法模型；步骤
8、
循环迭代和优化：基于实际反馈的交通数据和效果评估，不断进行算法模型的迭代和优化，提高交通信号控制的准确性和效率，以应对不断变化的交通情况
。2.
根据权利要求1所述的智能交通智能信号控制方法，其特征在于，所述步骤1中数据采集的具体步骤如下：步骤
1.1、
将车辆检测器设备安装在道路上合适的位置，使用车辆检测器探测经过的车辆，采集通过它的车辆信息，包括车辆数量
、
车辆速度和车辆类型；步骤
1.2、
通过分析车辆数据的变化，检测交通流量的变化情况；步骤
1.3、
车辆检测器提供实时的交通流量信息，并将传输到交通信号控制系统中，实时监测和控制交通
。3.
根据权利要求1所述的智能交通智能信号控制方法，其特征在于，所述步骤4中
Q
‑
learning
的具体步骤如下：步骤
4.1、
定义状态空间和动作空间：根据交通数据的特征，定义问题的状态空间和动作空间；步骤
4.2、
初始化
Q
‑
table
：创建一个
Q
‑
table
，其中行表示状态，列表示动作；步骤
4.3、
选择动作：根据当前状态和
Q
‑
table
，使用一定的
ε
‑
greedy
选择一个动作；步骤

【专利技术属性】
技术研发人员：裴春红，冯强，
申请(专利权)人：山西西电信息技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：