[发明专利]行程时间数据的筛选方法和交通信号控制方法

说明书

本申请提供一种行程时间数据的筛选方法和交通信号控制方法，涉及智能交通领域。该行程时间数据的筛选方法包括：获取原始行程时间数据集；根据原始行程时间数据集，确定自由时间项和延误项；自由时间项为车辆不受交通信号的影响的情况下通过采样路段的时长；延误项用于表征车辆在采样路段的机动车道中受减速的影响而产生的延误时长；根据自由时间项和延误项选取原始行程时间数据集中的噪声数据，以确定原始行程时间数据集中噪声数据之外的原始行程时间数据为有效行程时间数据。该方法适用于行程时间数据的获取过程中，用于优化行程时间数据的筛选效果。

技术领域

本申请涉及智能交通领域，尤其涉及一种行程时间数据的筛选方法和交通信号控制方法。

背景技术

城市交通的管控和交通参与者的动态决策可以通过对在城市道路上行驶的车辆的行程时间数据进行分析决定。但是，原始的行程时间数据中可能包括噪声数据，噪声数据会影响城市交通管控和交通参与者的动态决策的准确性。

在相关技术中，研究者大多以高速公路等连续交通流为观察对象，因此，大多行程时间噪声数据过滤技术均基于数据服从单峰正态分布的假设设计。例如，三倍标准差法。

但是，由于信号控制等因素的影响，城市道路上行驶的车辆的行程时间数据在大多数情况下均不满足单峰正态分布条件，因此以往的行程时间噪声数据过滤技术无法取得良好的过滤效果。

发明内容

基于上述技术问题，本申请提供一种行程时间数据的筛选方法和交通信号控制方法，该行程时间数据的筛选方法可以结合城市道路的周期信控放行的特点，筛选出能够描述城市道路行程时间的波动性和稳定性的行程时间数据，并且不会过度剔除。

第一方面，本申请提供一种行程时间数据的筛选方法，该方法包括：获取原始行程时间数据集，原始行程时间数据集包括多个原始时间行程数据，原始行程时间数据包括车辆通过采样路段的时长；根据原始行程时间数据集，确定自由时间项和延误项；自由时间项为车辆不受交通信号的影响的情况下通过采样路段的时长；延误项用于表征车辆在采样路段的机动车道中受减速的影响而产生的延误时长；根据自由时间项和延误项选取原始行程时间数据集中的噪声数据，以确定原始行程时间数据集中噪声数据之外的原始行程时间数据为有效行程时间数据。

应理解，当城市道路中存在中途停车等异常驾驶行为时，该异常驾驶行为产生的行程时间数据较大。本申请实施例提供的行程时间数据的筛选方法，可以将原始行程时间数据分为自由时间项和延误项，与相关技术的单峰分布的假设相比，更加符合城市道路的真实情况，筛选效果更好。

另外，相关技术中的噪声处理算法多为统计概率，噪声数据的解释性较差，本申请实施例提供的行程时间数据筛选方法中，根据自由时间项和延误项选取出来的噪声数据可以明确解释为中途停车的异常驾驶行为，可解释性更强。

可选地，获取原始行程时间数据集，包括：以采样路段的下游交叉口的交通信号周期为单元时间窗获取原始行程时间数据集。

应理解，以交叉口的交通信号周期为时间窗获取原始行程时间数据集，相邻的时间窗内的原始行程时间数据集更能体现城市道路周期信控放行的特点，利用该原始行程时间数据集筛选出来的有效行程时间数据，更能体现出城市道路行程时间的波动性和稳定性。

一种可能的实现方式中，延误项包括信控延误项和超车延误项；根据原始行程时间数据集，确定自由时间项和延误项，包括：根据原始行程时间数据集，确定自由时间项、信控延误项以及超车延误项；信控延误项为车辆受交通信号的影响而产生的延误时长；超车延误项为车辆受其他车辆超车的影响而产生的延误时长。