[发明专利]一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法

说明书

本发明公开了一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法，本方法以城市道路信号交叉口为研究对象，以饱和度、延误和排队长度作为信号交叉口状态参数，以状态参数均值和区间值作为输入数据，在传统K均值聚类方法的基础上，实现了区间数据的聚类分析，构建了基于多状态参数区间值的城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法。该方法可有效表征信号交叉口实际交通运行状态，确定不同类别的交通状态边界，方法具有较高的可靠性、适用性和可操作性特点，对真实全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态，及时准确地发现拥堵交叉口，提高城市交通管控水平具有积极的意义。

技术领域

本发明涉及城市道路交通精细化管理与控制领域，具体涉及一种基于区间聚类的城市道路交叉口运行状态判别方法。

背景技术

智能化的交通管理与控制已经成为缓解城市道路交通拥堵的重要手段，信号交叉口作为城市路网的重要节点，对其进行合理的交通信号控制是提高城市道路交通管理水平、提升路网运行效率的重要技术措施。城市道路信号交叉口交通流运行状态识别旨在基于交通流数据分析，真实、全面地反映信号交叉口交通流的实时运行状态，从而及时、准确地发现拥堵交叉口。准确可靠的交叉口运行状态识别为信号控制配时策略的制定和配时参数优化提供了有效依据，对于提升交通信号控制系统有效性具有重要意义。

目前城市道路信号交叉口交通流运行状态识别方法主要是定参数法和模糊评价法。定参数法选取一个或几个固定交通流参数作为评价指标，基于制定的量化标准来判别交叉口运行状态；模糊评价法是依据交叉口交通流运行状态参数建立评判对象因素集，并确定交通状态对评价集中各状态参数的隶属度；在此基础上，结合各状态参数的权重，通过合理的模糊变换，得出综合评判集从而确定信号交叉口交通状态。

定参数法在实际工程实际应用中，如城市道路交通信号控制系统(如SCOOT、SCATS、OPAC等)在信号控制配时参数优化前通过检测的实时数据对交叉口交通流运行状态进行识别分析。其中，SCATS系统直接利用饱和度(DS，Degree of Saturation)来评价信号交叉口交通饱和状态；SCOOT利用上游交叉口停车线的交通量和“线上饱和占有率”(由SCOOT系统估算的能通过交叉口停车线的排队车辆的比例)来估计交叉口的饱和程度。然而，使用平均延误和饱和度阈值判断城市道路信号交叉口交通运行状态具有一定的局限性，平均延误虽然能够较好地反映车辆在信号控制交叉口受到阻滞的程度，却无法同时反映车辆在城市道路的空间分布特征；饱和度仅能够表征信号交叉口交通供需关系，无法确切衡量道路使用者对于信号交叉口交通状态的主观感受，且良好的信号协调控制也会形成高饱和度的效果，但这并不意味着交叉口交通拥堵。

模糊理论通过构建信号交叉口交通识别模型来更深入地研究城市道路信号交叉口交通流运行状态与状态参数之间的表征关系。杨兆升等具体公开了构建信号交叉口进口道最大相位饱和度、进口道平均最大排队长度比和路段平均车速的隶属度函数实现对信号交叉口交通运行状态的模糊综合判别；Li通过分析交通拥堵状态的演变规律，针对间断交通流交通状态识别问题，并应用模糊推理方法建立了阻塞度的量化模型；鉴于传统定参数法无法体现道路使用者对信号交叉口服务感受，Lee通过构建认知公式分析模型(CulturalConsensus Analysis)确定道路使用者感受，运用模糊聚类方法判别信号交叉口的服务水平；李妲提出了一种基于模糊神经网络的、考虑驾驶员感受的信号交叉口服务水平模型，实现对混合交通流下信号交叉口的服务水平的评价。尽管基于模糊理论的信号交叉口交通运行状态判别方法虽然能够描述交通状态的模糊信息，但其判定结果的准确性很大程度上受到隶属函数及因素权重的影响，然而这些确定方法带有很强的主观和经验性。