[发明专利]一种相邻路口交通关联度智能计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通控制算法，具体地说涉及一种相邻路口交通关联度智能计算方法。

背景技术

随着城市路网密度的增加和车辆数的增长，相邻交叉口之间的关联程度日益增强，路网交叉口间交通流对智能交通信号控制的协调要求也变得越来越高。现代智能交通控制系统提出了分区控制的模式，其基本思想是将整个城市道路网络分为相对独立的交通子区，以交通子区为单位进行协调控制，降低交通系统的复杂性并提高控制系统的效能和可靠性。

相邻交叉口关联度是一个对相邻交叉口间交通流相关性进行定量描述的交通参数，综合反映了路段交通状态和信号控制方案差异对相邻交叉口间关联程度的客观影响。相邻交叉口关联度的研究作为交通子区动态划分的理论基础，已受到国内外专家学者的较大关注。

本发明设计的相邻路口关联度计算方法可以用于交通子区的动态划分及区域交通信号协调控制，对交通流协调控制具有重要意义。

发明内容

本发明目的是为降低交通系统的复杂性并提高控制系统的效能和可靠性，提供一种相邻路口交通关联度智能计算方法。

相邻路口交通关联度智能计算方法：通过相邻交叉口路段长度、路段交通密度以及交叉口信号配时参数对相邻交叉口交通关联度的影响，设计了两层递阶结构，上层基于路段长度对关联度进行阀值判断，下层基于距离长度、路段交通密度和信号周期的分层递阶结构与模糊控制关联度计算方法；方法包括如下步骤：

1)关联度分析：根据相邻交叉口距离的远近L、路段交通密度ρ以及交叉口信号周期T的优化程度对相邻交叉口关联度强弱的影响，分别确定影响交叉口因素的相邻交叉口距离影响系数F_L、路段交通密度影响系数Γ_ρ、交叉口信号配时参数影响系数F_C；

2)算法结构：采用一种两层结构来实现相邻交叉口关联度的计算，上层基于路段长度对关联度进行阀值判断，如果交叉口间的距离L小于200m，那么关联度D作为1处理，而交叉口间的距离L大于1000m，则关联度D作为0处理，如果交叉口间距离L处于200m和1000m之间，则关联度D∈[0，1]，进入下一层，下层基于距离长度、路段交通密度和信号周期的模糊控制递阶结构；

3)智能计算：采用一种三输入单输出的模糊模块来实现关联度的计算，即输入为路段长度影响系数、路段交通流密度影响系数和信号周期影响系数，输出为相邻交叉口关联度。

所述的步骤1)为：

2.1)相邻交叉口距离：相邻交叉口间的距离远近对相邻交叉口间的关联度强弱产生影响，影响交通流的连续性和稳定性，交叉口距离影响系数F_L取决于路段长度L，当L小于200m时，F_L取1，当L大于1000m时，F_L取0，当L处于200m与1000m之间的时候，F_L取(1000-L)/800的计算值，且F_L∈[0，1]；

2.2)路段交通量：根据当前路段交通流密度大小对相邻交叉口间的关联度强弱产生影响，判断当前路段的拥挤状况，交叉口间路段交通量影响因素Γ_ρ是判断交叉口是否需要协调控制的主要因素，Γ_ρ取决于当前路段交通流密度ρ，当路段交通流密度小时，车流行驶的离散性强，相邻交叉口之间关联度弱，实施协调控制无法带来明显的效益；反过来，当路段交通流密度大时，车流行驶的离散性弱，相邻交叉口之间剩余的交通容量小，具有强关联度，实施协调控制效果将非常明显，ρ是如下定义的：