[发明专利]基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法

权利要求书

1.一种基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S01：采集路段的交通流数据，根据行车方向和对应的交通时段划分交通流数据，把不同的行车方向和交通时段组合成主要行车方向高峰时段交通流、次要行车方向高峰时段交通流、主要行车方向平峰时段交通流和次要行车方向平峰时段交通流模式，分别建立对应模式的交通流数据集，历史数据作为训练数据集，实时采集的数据作为预测数据集；

步骤S02：对所述训练数据集和预测数据集进行归一化，使输入值分布在[-1，1]的区间内，消除变量因数量级上的差异而造成的影响；

步骤S03：建立SOM神经网络，输入层神经元数量由分类所采用的交通流参数的个数决定；

步骤S04：训练SOM神经网络，对于给定的训练数据集，将权值数据集初始化为随机值，确定竞争层获胜单元，然后对获胜单元及其邻域单元的连接权值进行修正，权值更新规则为：

                     （3）

               （4）

式中，为获胜单元的连接权值；为获胜单元的输入；，分别表示获胜单元及其邻域单元的权值学习因子，取值范围为（0，1），且；

步骤S05：训练出符合要求的网络后，将预测数据集代入网络中，即可实现交通状态分类；同时再返回步骤S01，将预测数据集反馈到训练数据集，不断完善SOM神经网络，实现模型的自动调整。

2.根据权利要求1所述的基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法，其特征在于：所述行车方向的不平衡性用方向分布系数表示：

                （1）

行车方向分布系数取值大于50%，越接近50%，表明两个行车方向的交通量越趋近平衡，越远离50%，表明两个行车方向的交通量差异越大。

3.根据权利要求1所述的基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法，其特征在于：所述交通时段分为高峰时段和平峰时段，以高峰时段系数表示高峰时段和平峰时段的交通量差异，表达式如下：

                  （2）。

4.根据权利要求1所述的基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法，其特征在于：所述步骤S03中采用交通量、平均车速以及交通密度作为分类的指标，则输入神经元为3个；竞争层神经元个数由分类数决定，将交通状态分为3类，则竞争层有3个神经元。

5.根据权利要求1所述的基于实时行车方向和通行时段信息的交通状态判别方法，其特征在于：所述步骤S04训练过程中，逐渐减少邻域及权值的变化量；获胜单元的权值学习因子及其领域单元是逐渐减小的，和领域宽度在迭代过程中逐渐减小，其调整策略表达式为：

                          （5）

                          （6）

式中，，分别为和的初值，的取值在0.2-0.5之间，为1/2或1/3的宽度；为当前迭代次数；为设定的迭代总次数。