[发明专利]一种基于微波雷达数据的道路交通状态估计方法

摘要

一种基于微波雷达数据的道路交通状态估计方法，包括以下步骤步骤1统计获取路段最大通行能力并估计饱和度；步骤2统计计算各路段5分钟断面速度的均值和标准差，步骤3为每条路段自动生成个性化的隶属度函数；步骤4在模糊规则的基础上，分别赋予畅通、缓行和拥堵三个常数，然后对于每一组输入数据（速度，饱和度）计算每一条规则的强度，将3种输出的最大规则强度依次记作w1、w2、w3，然后采用加权平均的方法求出输出值Z步骤5最终的Z值与畅通常数最接近则判定为畅通，与缓行常数最接近则判定为缓行，与拥堵常数最接近则判定为拥堵。本发明模型具有良好的可持续性、自适应性能力强、实用性良好。

主权项

一种基于微波雷达数据的道路交通状态估计方法，其特征在于：所述估计方法包括以下步骤：步骤1：统计获取路段最大通行能力并估计饱和度采用5分钟流量的历史最大值来表达路段的最大通行能力，将估计的路段通行能力记作ECAP；5分钟路段饱和度近似表达为实际通过的车辆数与ECAP的比值，记作B；步骤2：统计计算各路段5分钟断面速度的均值和标准差对于某条路段，计算得到的5分钟断面速度均值记作E和标准差记作S，断面速度均值E和标准差S用于设定隶属度函数的参数；步骤3：为每条路段自动生成个性化的隶属度函数输入值包括饱和度的估计值B和5分钟断面速度均值均为精确数值，需要首先将这些量进行模糊化操作，模糊化的方法是设计隶属度函数将输入映射为隶属度值，隶属度的取值范围为[0,1]，采用三角形函数或梯形函数作为模糊化方法，并基于历史数据统计量来自动计算隶属度；步骤4：基于模糊规则进行推理基于交通工程的基本理论和认知习惯，给出如下的模糊规则矩阵，如下表1：表1在模糊规则的基础上，分别赋予畅通、缓行和拥堵三个常数，分别为畅通常数、缓行常数和拥堵常数，然后对于每一组输入数据(速度，饱和度)用如下方法计算每一条规则的强度： x AND y＝min(truth(x),truth(y))其中truth(x)表示x的隶属度，min(a,b)表示从a,b中取最小值，在相同输出的规则强度中选择最大的规则强度作为该输出的强度；将3种输出的最大规则强度依次记作：w1、w2、w3，w1与畅通对应，w2与缓行对应的，w3与拥堵对应，然后采用加权平均的方法求出输出值Z：Z=w1*100+w2*50+w3*10w1+w2+w3]]>步骤5：去模糊化最终的Z值与畅通常数最接近则判定为畅通，与缓行常数最接近则判定为缓行，与拥堵常数最接近则判定为拥堵。