[发明专利]基于区域检测器的高速公路交通状态评价方法

说明书

本发明涉及基于区域检测器的高速公路交通状态评价方法。本发明运用两种聚类算法结合的方法确定数据的分类中心。将高速公路交通状态分为5类。根据实时数据到5个状态中心的距离判断所属状态。采用区域检测器所得参数通过聚类方法对高速公路交通状态进行定义。区域检测器对车辆在道路上的行驶状态可以更加准确的表征，为高速公路交通运行状态分析提供了更可靠的数据来源，可以更加实时准确地确定高速公路交通状态，进一步为高速公路管理部门提供决策支持。

技术领域

本发明设计是一种评价方法，尤其是涉及基于区域检测器的高速公路交通状态评价方法。

背景技术

国内外对高速公路交通运行状态的研究，主要是根据由交通检测器获得的部分参数设计了多种交通事件判别算法；或者基于地点交通参数来进行点状态估计。交通事件判别技术仅能够对高速公路突发的交通事件进行时间和空间位置确定，且有时间滞后性；而离散的交通状态点估计不能直观全面反映基本路段的交通状态。若能够对高速公路交通运行状态的变化过程进行实时监控，这样既能准确实时的对偶发性的交通事件进行识别，又能掌握高速公路交通状态时空变化特征。

随着高速公路上车流量的增多，车辆超车和跟驰现象明显，单一的断面参数无法准确表征车辆在道路上行驶状况。区域检测器可以追踪车辆，检测范围为100米，得到车辆在检测区域内连续的速度变化和行驶轨迹；同时可以分不同车型检测交通量，分车道统计交通流区间平均速度、时间占用率。将此检测器称为区域检测器。根据区域检测器所能得到的关于车辆在检测区间内速度变化等交通参数数据，建立高速公路交通状态判定模型。

为了充分发挥区域检测器的数据采集优势，先采用区域检测器可以得到的道路交通密度、车辆在检测区域内的平均速度以及车辆在检测区域内发生的速度变化作为表征道路交通状态的参数。

区域检测器可以检测到区域内的车辆存在，根据检测区域内的车辆数和检测区域长度得到道路交通密度；区域检测器可以追踪每辆车在检测区域内实时的位置信息，所以可计算得到车辆在检测区域内行驶的平均速度以及发生的速度变化。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于区域检测器的高速公路交通状态评价方法，该模型采用区域检测器所得参数通过聚类方法对高速公路交通状态进行定义。区域检测器对车辆在道路上的行驶状态可以更加准确的表征，为高速公路交通运行状态分析提供了更可靠的数据来源，可以更加实时准确地确定高速公路交通状态，进一步为高速公路管理部门提供决策支持。

为了实现本发明目的，所采用的技术方案为：

运用两种聚类算法结合的方法确定数据的分类中心。将高速公路交通状态分为5类。根据实时数据到5个状态中心的距离判断所属状态。

聚类的快速搜索和发现密度峰算法如下：

(1)算法思想

CBFSAFODP算法基于这样的设想：类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围，且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离。对于每一个数据点需要计算两个量(ρ_i和δ_i)来刻画聚类中心。

ρ_i--第i个样本的局部密度。

δ_i--第i个样本点与局部密度高于该点的所有点的距离中的最小值。

(2)算法聚类中心的选取

S＝{x_i|x_i∈R，i＝I_S}，I_S＝{1，2，...，n}，C_z(z＝1，2，...，k)表示聚类中心。

S--样本空间。

x_i--第i个样本参数。