[发明专利]一种基于轨迹数据的信号控制时段划分方法

权利要求书

1.一种基于轨迹数据的信号控制时段划分方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1：基于交通波理论、格林希尔治线性模型和流密速三参数基本关系，得到集结波波速与流量的关系；

步骤S2：叠加同一交叉口多日相同的时间段的轨迹数据，得到输入数据；

步骤S3：基于输入数据、速度阈值划分方法和动力学方程，得到集结波波速；

步骤S4：对集结波波速进行聚类，基于集结波波速与流量的关系，进行信号控制时段划分；

所述的交通波理论表示为：

其中，A和B表示两股交通流，ω_AB为交通波波速，q_A为A股交通流的流量，q_B为B股交通流的流量，k_A为A股交通流的密度，k_B为B股交通流的密度；

所述的格林希尔治线性模型为：

其中，v_i为速度，k_i为密度，v_f为自由流速度，k_j为阻塞密度，i取A或B；

所述的流密速三参数基本关系为：

q_i＝k_iv_i

其中，q_i为流量；

所述的集结波波速ω_ABstop与流量的关系为：

所述的步骤S3包括：

步骤S31：基于速度阈值划分方法识别轨迹点状态；

步骤S32：基于轨迹点状态和运动学方程，识别加入排队的轨迹点；

步骤S33：对加入排队的轨迹点进行拟合，得到集结波波速；

根据简单的速度阈值划分方法将所有的轨迹点划分为停止和运动两类：

其中：表示车辆n在时间m时的速度，v_th是预先设定的速度阈值，接近于0，若轨迹点的速度小于该阈值，说明该点是停车状态；

车辆轨迹数据在空间和时间维度上都是连续的，基于一维的运动学方程和同一车辆轨迹的两个连续不同状态的轨迹点，第一个点是运动，第二个点是停止，计算出车辆加入排队的时间

其中：和分别表示车辆n在步长m时的时间和位置；表示车辆n在步长m+1时的位置；a_d是车辆减速度；γ∈(0,1)用来表明车辆是处于自由流速度还是加速或减速过程。

2.根据权利要求1所述的一种基于轨迹数据的信号控制时段划分方法，其特征在于，所述聚类的算法为二分K均值聚类算法。

3.根据权利要求2所述的一种基于轨迹数据的信号控制时段划分方法，其特征在于，所述的二分K均值聚类算法的聚类效果评价方式为：

其中，SSE为误差平方和，K为预设的聚类个数，C_i为第i类，c_i为根据聚类算法获得的第i类的质心，x是第i类的元素。