城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器的布設(shè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器布設(shè)方法，包括以下步驟：相關(guān)性計(jì)算；建立聚類(lèi)譜系圖；非自成一類(lèi)子類(lèi)的檢測(cè)器布設(shè)及其交通流量預(yù)測(cè)；自成一類(lèi)子類(lèi)的檢測(cè)器布設(shè)。本發(fā)明在選取目標(biāo)檢測(cè)器的過(guò)程中，充分考慮了各子類(lèi)中檢測(cè)器的相關(guān)性，這樣可以避免原有技術(shù)中可能將相關(guān)性低的交叉口選為目標(biāo)交叉口，并利用其去預(yù)測(cè)與之同類(lèi)的其他交叉口的交通流信息的情況。因此，本發(fā)明減少了選擇目標(biāo)交叉口的盲目性和隨意性，具有很高的科學(xué)性以及合理性，同時(shí)降低了預(yù)測(cè)方程的預(yù)測(cè)誤差。由于本發(fā)明的兩種方法只在城市路網(wǎng)中的少量的交叉口布設(shè)交通流量檢測(cè)器，因此，土建成本少，工作量少，經(jīng)濟(jì)性好，檢測(cè)精度高，可靠性好。因此，其適用性高。
【專(zhuān)利說(shuō)明】城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器的布設(shè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)技術(shù)，特別是一種城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè) 器布設(shè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著城市交通流量的迅猛增加，城市交通管理的難度在逐步增加。目前，包括發(fā)達(dá) 國(guó)家在內(nèi)的世界許多國(guó)家都普遍采用智能交通控制系統(tǒng)，如：交通面控系統(tǒng)、智能運(yùn)輸系統(tǒng) 等。隨著科技的進(jìn)步和道路交通事業(yè)的發(fā)展，目前在我國(guó)（甚至一些世界發(fā)達(dá)國(guó)家）的一些 大中城市，其路網(wǎng)的密度越來(lái)越大，而且路網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)（這里指交叉口）數(shù)目越來(lái)越多，對(duì)于 密度如此大的路網(wǎng)，要想實(shí)現(xiàn)對(duì)其的宏觀管理，就必須獲得路網(wǎng)的絕大多數(shù)（甚至是全部） 節(jié)點(diǎn)的交通流信息。而在這些城市普遍采用的交通面控系統(tǒng)中的主要交叉口都埋設(shè)了檢測(cè) 器，交通流量數(shù)據(jù)的采集主要是依靠在這些交叉口埋設(shè)的檢測(cè)器獲得的，例如：日本東京市 大約有10000多個(gè)交叉口，而其只在其中的7000個(gè)左右交叉口埋設(shè)有檢測(cè)器。而2013年美 國(guó)的洛杉磯市在全市路網(wǎng)中的4500個(gè)交叉口布設(shè)檢測(cè)器以獲取實(shí)施的交通流量信息。再 比如國(guó)內(nèi)的大連市大約有上千個(gè)交叉口，而其只在城市中的大約300個(gè)交叉口埋設(shè)了檢測(cè) 器以適應(yīng)SCOOT系統(tǒng)的基本需要，南京市預(yù)計(jì)將在城市中的350個(gè)交叉口埋設(shè)檢測(cè)器以適 應(yīng)將要采用的交通面控系統(tǒng)的基本需要。如果單純地依靠在主要路口埋設(shè)檢測(cè)器來(lái)獲取交 通流信息，將會(huì)耗費(fèi)大量的基礎(chǔ)建設(shè)投資，同時(shí)所得的交通流信息量還不能包括全部交叉 口的交通流信息，這樣就不能夠滿足交通面控系統(tǒng)對(duì)城市路網(wǎng)整體的宏觀管理。
[0003] 中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)CN201310102977.X公開(kāi)了《一種城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器的布設(shè) 方法》，該方法分別提出了兩種檢測(cè)器布設(shè)方法："分散式"檢測(cè)器布設(shè)方法和"中心式"檢 測(cè)器布設(shè)方法。其中："分散式"檢測(cè)器布設(shè)方法是以各行政小區(qū)或交通區(qū)域控制中心為中 心區(qū)域，然后利用聚類(lèi)分析法建立各行政小區(qū)或交通區(qū)域控制中心管轄范圍內(nèi)各交叉口之 間的聚類(lèi)譜系圖，接下來(lái)在聚類(lèi)譜系圖各子類(lèi)中選取某一個(gè)交叉口作為布設(shè)檢測(cè)器的目標(biāo) 交叉口，而類(lèi)中其他交叉口的交通流信息則可利用其與目標(biāo)交叉口的相關(guān)性應(yīng)用線性回歸 方法、主成分分析法和逐步回歸的方法建立各類(lèi)別中交叉口交通流信息預(yù)測(cè)模型，此種方 法只適合于類(lèi)似SCATS這樣分層控制的自適應(yīng)交通信號(hào)控制系統(tǒng)交通流信息采集；"中心 式"檢測(cè)器布設(shè)方法是以商業(yè)中心區(qū)（CBD)或交通主管部門(mén)確定的區(qū)域作為檢測(cè)器布設(shè)中 心區(qū)域，然后利用聚類(lèi)分析法建立此區(qū)域管轄范圍內(nèi)各交叉口之間的聚類(lèi)譜系圖，接下來(lái) 在聚類(lèi)譜系圖各子類(lèi)中選取某一個(gè)交叉口作為布設(shè)檢測(cè)器的目標(biāo)交叉口，而類(lèi)中其他交叉 口的交通流信息則可利用其與目標(biāo)交叉口的相關(guān)性應(yīng)用線性回歸方法、主成分分析法和逐 步回歸的方法建立各類(lèi)別中交叉口交通流信息預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，對(duì)于新引入?yún)^(qū)域內(nèi)的交叉 口同樣利用聚類(lèi)分析法研究其與聚類(lèi)譜系圖中各子類(lèi)別的隸屬關(guān)系，然后應(yīng)用上述三種方 法建立其交通流信息預(yù)測(cè)模型。此種方法適合于類(lèi)似SCOOT自適應(yīng)交通信號(hào)控制系統(tǒng)交通 流"[目息米集。
[0004] 但是，該技術(shù)中在選擇布設(shè)檢測(cè)器的交叉口時(shí)沒(méi)有考慮這些交叉口之間的相關(guān) 性，因而就會(huì)導(dǎo)致在相關(guān)性不強(qiáng)的交叉口中任選其一作為布設(shè)檢測(cè)器的目標(biāo)交叉口，這樣 的選擇方法就具有一定的盲目性和隨意性，而且根據(jù)其建立起來(lái)的預(yù)測(cè)方程的預(yù)測(cè)精度會(huì) 很低，從而導(dǎo)致應(yīng)用這些預(yù)測(cè)出來(lái)的交通流信息的相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)（如：交通控制系統(tǒng)、車(chē)輛 誘導(dǎo)系統(tǒng)等）產(chǎn)生錯(cuò)誤的決策。同時(shí)，該技術(shù)在建立的預(yù)測(cè)方程中有些自變量的信息是通 過(guò)預(yù)測(cè)獲取的，因此其預(yù)測(cè)方程在未來(lái)預(yù)測(cè)交通流量數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)存在重疊誤差而影響預(yù)測(cè)精 度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問(wèn)題，本發(fā)明要設(shè)計(jì)一種預(yù)測(cè)精度高、運(yùn)營(yíng)成本低的 城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器布設(shè)方法。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0007] 城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器布設(shè)方法，包括以下步驟：
[0008] A、相關(guān)性計(jì)算
[0009] 相關(guān)性計(jì)算按照不同的實(shí)時(shí)自適應(yīng)交通信號(hào)控制系統(tǒng)進(jìn)行，如果是針對(duì)SCATS系 統(tǒng)，則轉(zhuǎn)步驟A1，如果是針對(duì)SCOOT系統(tǒng)，則轉(zhuǎn)步驟A2 ;
[0010] A1、針對(duì)SCATS系統(tǒng)，檢測(cè)器布設(shè)范圍是以各行政小區(qū)或各區(qū)域交通控制子區(qū)為 布設(shè)中心區(qū)域。然后計(jì)算各行政小區(qū)或各區(qū)域交通控制子區(qū)內(nèi)所有交叉口間的相關(guān)性。相 關(guān)系數(shù)的具體計(jì)算過(guò)程如下所示：

【權(quán)利要求】
1.城市路網(wǎng)交通流量檢測(cè)器布設(shè)方法，其特征在于：包括以下步驟： A、相關(guān)性計(jì)算 相關(guān)性計(jì)算按照不同的實(shí)時(shí)自適應(yīng)交通信號(hào)控制系統(tǒng)進(jìn)行，如果是針對(duì)SCATS系統(tǒng)， 則轉(zhuǎn)步驟A1，如果是針對(duì)SCOOT系統(tǒng)，則轉(zhuǎn)步驟A2 ; A1、針對(duì)SCATS系統(tǒng)，檢測(cè)器布設(shè)范圍是以各行政小區(qū)或各區(qū)域交通控制子區(qū)為布設(shè) 中心區(qū)域；然后計(jì)算各行政小區(qū)或各區(qū)域交通控制子區(qū)內(nèi)所有交叉口間的相關(guān)性；相關(guān)系 數(shù)的具體計(jì)算過(guò)程如下所示：
式中和是相關(guān)系數(shù)，Sp和是離差矩陣，其計(jì)算公式如下：
其中：xKi和yK是不同交叉口的交通流量值，該值通過(guò)交通調(diào)查獲取；寫(xiě)和F是不同交 叉口的交通流量值的均值，其計(jì)算公式如下：
轉(zhuǎn)步驟B; A2、針對(duì)SCOOT系統(tǒng)，檢測(cè)器的布設(shè)范圍是商業(yè)中心區(qū)或由交通主管部門(mén)確定檢測(cè)器 布設(shè)中心區(qū)域；確定完檢測(cè)器布設(shè)范圍后，計(jì)算其布設(shè)范圍內(nèi)所有交叉口間的相關(guān)性，其具 體計(jì)算過(guò)程如下所示：
式中和是相關(guān)系數(shù)，Sp和是離差矩陣，其計(jì)算公式如下：
其中：xKdPyK是不同交叉口的交通流量值，該值通過(guò)交通調(diào)查獲?。粚?xiě):和f是不同交 叉口的交通流量值的均值，其計(jì)算公式如下：
B、 建立聚類(lèi)譜系圖 利用聚類(lèi)分析法中的相似系數(shù)法對(duì)上述各個(gè)交叉口進(jìn)行聚類(lèi)，并建立它們之間的聚類(lèi) 譜系圖，圖中橫軸代表檢測(cè)器編號(hào)，縱向連線表示距離； 相似系數(shù)法是利用各個(gè)變量間的相似系數(shù)的大小把個(gè)體逐個(gè)地合并成一些子集，直至 整個(gè)總體都在一個(gè)集合內(nèi)為止；其中類(lèi)間距離的度量方法為最遠(yuǎn)距離法，計(jì)算公式為：
式中：是所選區(qū)域各交叉口交通流量之間相關(guān)系數(shù)； 接著，以交叉口間的相關(guān)系數(shù)是否大于等于〇. 85作為標(biāo)準(zhǔn)將聚類(lèi)譜系圖中的所有交 叉口劃分成若干子類(lèi)；其參數(shù)〇. 85是依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理選擇的，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)中表明相關(guān)系數(shù) 為0. 85的兩變量間有顯著的相關(guān)性，正如表1所示； 表1相關(guān)關(guān)系密切程度劃分表
C、 非自成一類(lèi)子類(lèi)的檢測(cè)器布設(shè)及其交通流量預(yù)測(cè) 步驟B將所有的交叉口劃分成了若干子類(lèi)，這些子類(lèi)進(jìn)一步又分成兩大類(lèi)，一類(lèi)稱(chēng)為 非自成一類(lèi)子類(lèi)；另一類(lèi)稱(chēng)為自成一類(lèi)子類(lèi)；其中屬于自成一類(lèi)子類(lèi)的每個(gè)子類(lèi)中包含兩 個(gè)及兩個(gè)以上交叉口，屬于自成一類(lèi)子類(lèi)的每個(gè)子類(lèi)中只包含一個(gè)交叉口； 對(duì)于屬于非自成一類(lèi)子類(lèi)中的每個(gè)子類(lèi)，將選取其中每個(gè)兩兩聚類(lèi)的次子類(lèi)中的任意 一個(gè)交叉口作為布設(shè)檢測(cè)器的目標(biāo)交叉口；而子類(lèi)中其他未布設(shè)檢測(cè)器交叉口的交通流量 則利用其與目標(biāo)交叉口的相關(guān)性，應(yīng)用線性回歸方法、主成分分析法或逐步回歸法建立交 通流信息預(yù)測(cè)模型來(lái)獲得；其中，檢測(cè)器布設(shè)個(gè)數(shù)少于或等于5個(gè)的子類(lèi)中未布設(shè)檢測(cè)器 交叉口的交通流量信息利用線性回歸方法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)；檢測(cè)器布設(shè)個(gè)數(shù)5個(gè)以上的子類(lèi)中 未布設(shè)檢測(cè)器交叉口的交通流量信息則利用主成分分析法或逐步回歸法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)；這三 種預(yù)測(cè)模型的計(jì)算步驟分別如下： C1、線性回歸法
式中：xi是已安裝檢測(cè)器交叉口的交通流量；i是待預(yù)測(cè)的未安裝檢測(cè)器交叉口的交 通流量；bi是線性回歸系數(shù)； C2、主成分分析法 C21、用雅可比方法求特征方程|R-XI| =〇的p個(gè)非負(fù)特征值入：> 入2>... > 入p > 0,式中R是相關(guān)系數(shù)矩陣，A是特征值； C22、主分量選?。?br> 式中：a是前m個(gè)主分量的方差占全部總方差的比例； C23、利用線性回歸法建立所選主分量和預(yù)測(cè)變量間的線性回歸方程：
式中：\是選取的主分量是待預(yù)測(cè)的未安裝檢測(cè)器交叉口的交通流量；1^是線性回 歸系數(shù)； C3、逐步回歸分析法C31、計(jì)算貢獻(xiàn)量：
式中：是衡量變量在所建立回歸方程中的重要程度的變量，即貢獻(xiàn)量；是正規(guī) 方程的系數(shù)矩陣的逆矩陣Cu中主對(duì)角線上的第i個(gè)元素；bi為回歸系數(shù)； C32、按照貢獻(xiàn)量次序?qū)⒆兞恐鸩揭牖貧w方程，并利用F檢驗(yàn)檢驗(yàn)引入變量以及已引 入變量的顯著性，若顯著則留在回歸方程中，否則就剔除；其中，F(xiàn)檢驗(yàn)的計(jì)算公式如下：
式中：Q(1)是第1次建立的回歸方程的殘差平方和；n為樣本個(gè)數(shù)；s為先前已引入到回 歸方程中的變量個(gè)數(shù)； C33、重復(fù)步驟C32直至沒(méi)有變量引進(jìn)，也沒(méi)有變量從方程中剔除為止； D、自成一類(lèi)子類(lèi)的檢測(cè)器布設(shè) 所有屬于自成一類(lèi)子類(lèi)中的交叉口由于其與其他交叉口檢測(cè)器的相關(guān)系數(shù)均小于 0. 85,說(shuō)明其與其他的交叉口的相關(guān)程度很低，因此這些交叉口都將作為布設(shè)檢測(cè)器的目 標(biāo)交叉口。
【文檔編號(hào)】G08G1/065GK104408943SQ201410734801
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月4日
【發(fā)明者】張赫 申請(qǐng)人:大連海事大學(xué)