[发明专利]基于浮动车数据网格映射的城市路网交叉口拥堵识别方法

摘要

本发明公开一种基于浮动车数据网格映射的交叉口拥堵识别方法，首先将城市空间区域划分为网格，并利用低频浮动车数据识别出各交叉口对应的网格。通过将浮动车数据映射到这些网格，M2C交叉口识别方法能够识别浮动车的转弯方向并预测该方向上的交通状况。由于采用均匀方形网格进行二维空间离散化，M2C交叉口识别方法高效，并且不需要GIS地图的配合就能够基于浮动车数据重构交叉口并对交通状况予以分析和预测。

主权项

1.一种基于浮动车数据网格映射的城市路网交叉口拥堵识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用边长大致等于车道宽度的均匀正方形网格来划分城市区域，然后运用算术基本运算将浮动车数据映射到网格；(2)确定交叉口的位置并识别交叉口中心，具体包括以下步骤：(21)首先设定最大集群数C，模糊因子m，终止条件ε和最大迭代次数T；(22)将集群数从2到C的DB索引值最小的确定为最优集群数c*；(23)将FCM应用于带有c*个集群的原始目标数据，并求得集群中心V＝{vi,i＝1，2，...c*}和隶属度U＝{uki,i＝1，2，...c*；k＝1，2，...n}；(24)根据δ去除远离集群中心的噪声；(25)去除噪声之后，将FCM应用于新数据集，更新集群中心V＝{vi,i＝1，2，...c*}和隶属度U’＝{uki，i＝1，2，...c*；k＝1，2，...n’}，其中n’是去除噪声后的网格数量；(26)对于每个集群的子集，用DB索引确定每个集群的子集数量；(27)在子集中应用FCM，并求得每个集群的子集中心；(28)每个集群的子集中心的中值即为交叉口中心；(3)识别交叉口进口道；(4)识别车辆进入或离开交叉口；(5)识别车辆的转弯方向；(6)识别交叉口的拥堵。