[发明专利]一种基于高清卡口数据及事故风险的可变限速控制方法有效
申请号: | 202010563308.2 | 申请日: | 2020-06-19 |
公开(公告)号: | CN111862598B | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 王俊骅;宋昊 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G06Q10/04;G06Q10/067;G06Q50/26;G06N20/00 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 叶敏华 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 卡口 数据 事故 风险 可变 限速 控制 方法 | ||
本发明涉及一种基于高清卡口数据及事故风险的可变限速控制方法,包括步骤:1)确定控制路段范围及高清卡口设置的位置,在高速公路路段内合理位置依次配套布设高清卡口、可变限速控制指示牌和微气象站;2)构建基于高清卡口交通流数据、微气象站天气数据的实时事故风险的二元logistic预测模型,预测交通流各位置处的交通事故发生概率;3)判断当前时刻是否为可变限速控制周期的整数倍,对可变限速控制指示牌的可变限速值进行计算;4)判断当前时刻实测交通流运行状态是否达到可变限速控制停止条件,控制可变限速。与现有技术相比,本发明具有克服可变限速控制中核心控制参数取值的随意性,提高可变速控制的效果等优点。
技术领域
本发明涉及交通控制技术领域,尤其是涉及一种基于高清卡口数据及事故风险的可变限速控制方法。
背景技术
可变限速控制作为一种越来越被广泛用于改善高速公路交通安全的交通控制策略,其控制效果与可变限速值确定过程所采用的方法密切相关。二元logistic模型作为一种机器学习模型,可以建立交通流数据及事故风险之间的关系,通过在微观仿真模型中进行不同可变限速策略参数的组合,可以获取最优的可变限速控制核心参数的取值。
目前的可变限速控制策略中涉及的关键参数取值主要依赖工程师经验主管确定,核心控制参数取值较随意,且不同位置不同时刻的可变限速值存在跳跃性,可变限速值过于频繁的大幅波动易导致可变限速控制区域的安全隐患。现有的研究也并没有建立基于天气和高清卡口交通流数据的高速公路事故预测模型,使得考察可变限速控制效果时无法对事故风险进行考量,使得可变限速控制效果较差。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种克服以往可变限速控制策略缺乏对天气影响下的事故风险的控制,同时针对高速公路路段的可变限速控制策略的关键参数取值具有主观随意性的,提高可变速控制效果的基于高清卡口数据及事故风险的可变限速控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种基于高清卡口数据及事故风险的可变限速控制方法,该方法采用二元logistic模型建立交通流数据、天气数据和事故风险之间的机器学习模型,获取不同交通流和天气条件下的路段交通事故风险,通过在微观仿真模型中进行不同可变限速策略参数的组合,获取不同可变限速策略参数组合下的事故风险值和交通延误,通过选取事故风险最小同时交通延误也最小的可变限速控制策略的核心控制参数,克服现有技术可变限速控制中核心控制参数取值的随意性。本发明方法具体包括以下步骤:
步骤1、确定控制路段范围及高清卡口设置的位置,利用高速公路路段内现有的高清卡口或在高速公路路段内合理位置依次配套布设高清卡口、可变限速控制指示牌和微气象站。
步骤2、利用路段发生事故前5~10分钟对应的高清卡口交通流数据、微气象站天气数据构建实时事故风险的二元logistic预测模型,预测交通流各位置处的交通事故发生概率。二元logistic预测模型的表达式为:
式中,P(yi=1|xi)为xi处交通事故发生概率,β0+∑βkxki为效用函数,xki为交通流变量,β0为截距常数项,βk为变量xki系数。效用函数的表达式为:
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