[发明专利]基于虚拟速度传感器的快速路旅行时间预测方法

说明书

技术领域

本发明属于交通控制与管理技术领域，特别涉及一种基于虚拟速度传感器的快速路旅行时间预测方法，具体涉及交通流传感器数据处理分析及数据融合。

背景技术

旅行时间是反映路段交通状态的重要指标，是进行交通控制和诱导的基础，并在交通管理系统中有着广泛的应用。其结果可以给出行者提供实时有效的信息，帮助他们更好地进行路径选择，实现路径诱导，以缩减出行时间，减少交通拥挤。旅行时间预测是智能交通系统(Intelligent Transport System，简称ITS)研究的核心问题之一，旅行时间(行程时间)数据是实现ITS中的先进的出行者信息系统(Advanced Traveler Information system，ATIS)和先进的道路交通管理系统(Advanced Transport Management System，ATMS)多种功能的重要基础。

旅行时间是具有时空域特性的交通信息。交通流在时空域都具有连续性。旅行时间不仅与某地当前和历史的交通状态有关，同时也与上下游的交通状态有关。要更加合理地确定旅行时间，需要确定路段上在时间和空间上连续变化的交通状态。但是由于相邻的传感器节点之间并没有测量装置，稀疏的空间序列的交通数据难以直接得到准确的旅行时间。

如果路段上每个传感器节点所在空间位置的交通状态都可以确定，则当传感器足够多(趋向于无穷)时，可以得到准确的交通状态。因此我们定义了虚拟传感器节点(并没有实际的交通流检测功能)，如果每个虚拟传感器节点所在空间位置的交通状态可以确定，则可以获取路段的交通状态分布。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于虚拟速度传感器的快速路旅行时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对虚拟速度传感器节点进行标定的步骤：采用线性插值的方法在相邻交通流传感器之间设定虚拟速度传感器；

利用虚拟速度传感器，获取速度空间分布的步骤：利用权重矩阵和速度数据通过多元线性回归计算虚拟速度传感器节点速度的步骤；根据求得的虚拟速度传感器节点的速度，获取速度空间分布的步骤。

旅行时间估计的步骤：根据速度的空间分布，得到路段旅行时间的步骤。

所述对虚拟速度传感器节点进行标定是假设交通流传感器节点i与i+1之间的距离为d_i，相邻节点(节点包含交通流传感器和虚拟速度传感器)之间的距离设定为a_i，则交通流传感器节点i与i+1之间的虚拟速度传感器节点的个数为m_i＝[d_i/a_i]。

所述权重矩阵与虚拟速度传感器速度和交通流传感器速度相关是在t_N时刻，定义虚拟速度传感器节点(i，k)的速度为其中，n_i为需要的交通流传感器i的速度数据的个数；k＝1、2......m_i；w_kj为权重系数，t_N为当前时刻；Δt为交通流传感器采集数据的时间间隔；v_i(t_N-qΔt)(q＝1，2...n_i)为交通流传感器i当前时刻t_N前的第q次历史数据。

权重系数w_kj可构成一个权重矩阵β，交通流传感器节点i与i+1之间的虚拟速度传感器节点个数为m_i，则权重矩阵与虚拟速度传感器速度和交通流传感器速度的关系为：