[发明专利]一种基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法

权利要求书

1.一种基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法，其特征在于，包括预先建立不同转向和时段的旅行时间分布模型和路段在线车辆数实时估计两大步骤；

预先建立不同转向和时段的旅行时间分布模型的三个步骤包括：

S11.提取路段m任意一个历史周同天的旅行时间样本集合T_m；

S12.将T_m按照路段m下游交叉口转向车道的不同和采集时间的不同进行样本分类得到不同转向和时段的旅行时间样本集合；

S13.利用不同转向和时段的旅行时间样本集合建立历史周同天不同转向和时段的旅行时间分布模型；

路段在线车辆数实时估计的三个步骤包括：

S21.实时采集路段m下游身份检测设备的数据；

S22.基于不同转向和时段的旅行时间分布模型估计相应的转向车道和时段内检测到的车辆行驶路段m所用的旅行时间，通过实时检测数据中车辆离开路段m的时刻和估计的旅行时间计算其进入路段的时刻从而获得路段m的所有车辆进入和离开路段的时刻集合其中m表示路段m，x表示第x车辆，j表示下游身份检测设备j；

S23.通过车辆进入和离开路段的时刻判断时刻t该车辆是否在路段m，即判断是否满足若满足则对车辆数加1，否则不记录，从而累加计算得到时刻t路段m上在线的车辆数。

2.根据权利要求1所述的基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法，其特征在于，S12的具体步骤包括：

对于特定路段m，将T_m按照其对应到掉头、左转、直行、右转的不同转向车道组，进行分类，获得路段下游交叉口不同转向的路段旅行时间样本集合，从路段旅行时间样本集合T_m中将路段m的下游出口转向n的路段旅行时间样本集合记为其中n表示转向，取值1、2、3分别代表掉头和左转、直行、右转；

将按照其在路段m下游交叉口转向车道检测的时间所对应的正常高峰时段、平峰时段、深夜时段进行分类，不同转向的旅行时间样本集合根据不同检测时间进行分类得到不同转向和时段的旅行时间样本集合。

3.根据权利要求1所述的基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法，其特征在于，S13的具体步骤为：

通过K-S检验对不同转向和时段的旅行时间样本集合进行至少两种或以上分布的拟合检验，选择拟合优度最佳的分布进行模型的建立和参数估计。

4.根据权利要求1所述的基于旅行时间分布规律的路段车辆数估计方法，其特征在于，S22的具体步骤包括：

对于特定路段m，由身份检测设备实时数据获得该路段下游身份检测设备j检测的第x编号车辆检测时刻通过身份检测设备检测车道编号和检测时刻，将对应到其特定下游出口转向n和检测时刻所属的该天第p个时段，利用转向n和时段p内拟合的旅行时间分布模型计算旅行时间变量的均值作为该车辆通过路段m的旅行时间，记为

利用计算该车辆进入路段m的估计时刻并获得经过路段m的第x编号车辆个体进入路段和离开路段的时间集合依此方式共获得s个车辆进入和离开路段m的时刻集合Z_m，则