[发明专利]一种交通控制小区的动态调整方法

权利要求书

1.一种交通控制小区的动态调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基础数据准备

包括路网分布图、各个初始交通控制小区的分布范围以及交叉口个数、原状态和新状态的相邻交叉口交通关联度；

2)选择新状态下需要判断的交叉口

2.1)确定初始相邻交通控制小区边界路段及对应的相邻交叉口；

2.2)计算上述的相邻交叉口在原状态和新状态下的交通关联度差值Δw，以该差值为排序依据，采用降序的方式相邻交叉口进行排序；

2.3)设定交通关联度差值的均值为阈值M，差值大于或等于阈值M的相邻交叉口确定为需要判断的对象，差值小于阈值M的相邻交叉口不需判断，保持原来的交通控制小区归属状态；

2.4)根据相邻交叉口交通关联度的方向确定需要判断的该相邻交叉口的具体交叉口，包括相邻交叉口i和j，交通关联度的方向为从i指向j，那么需要判断的交叉口可确定为i；

3)判断被选交叉口的具体交通控制小区的归属

3.1)将需要判断归属的交叉口从原来交通控制小区中单独出来；

3.2)计算节点从属度

计算交叉口节点i对某邻近交通控制小区的从属程度，计算式为：

式中，V_u表示交通控制小区G_u内部交叉口节点的集合，V表示交通控制小区G_u的内部和边界的边的集合，w_ij表示相邻交叉口i和j之间的路段边的权重值，节点从属度越大表明节点与交通控制小区的联系程度越紧密；

3.3)计算小区关联紧密度增益

3.3.1)计算交通控制小区G_u内部节点之间的紧密程度，计算式为：

式中，表示交通控制小区G_u内部交叉口节点的路段边的权重值之和，表示交通控制小区G_u的内部交叉口节点与外部交叉口节点相连接的边的权重值之和；

3.3.2)计算交通控制小区关联紧密度增益，计算式为：

式中，W_iⁱⁿ是指与交叉口节点i相连的所有边中合并到交通控制小区G_u的边的权重值，W_i^out是指与交叉口节点i相连的所有边中没有合并到交通控制小区G_u的边的权重值，交通控制小区关联紧密度增益越大，表明交叉口节点i加入该交通控制小区后的交通控制小区内部节点之间的紧密程度也越大；

3.4)判断条件

对上述所有需要判断的交叉口重新确定交通控制小区的归属，对于单一交叉口的判断条件如下：

若满足，则i∈G_v；若不满足，i保持原来的交通控制小区归属，即i∈G_u；

4)交通控制小区的合并与分割

4.1)统计所有小区的交叉口节点个数，设定交通控制小区的交叉口个数的下限值Min和上限值Max，并逐一判断各个小区；

4.2)若有交通控制小区的交叉口个数超出下限，则对该交通控制小区执行步骤4.3)；若有交通控制小区的交叉口个数超出上限，则对该交通控制小区执行步骤4.4)；若有交通控制小区的交叉口个数符合条件，则对该交通控制小区执行步骤5)；

4.3)交通控制小区合并

4.3.1)计算过小的交通控制小区G_u相对于交通控制小区G_v的关联紧密度，计算表达式如下：

式中，W(G_u,G_v)表示交通控制小区G_u和G_v之间所有相连的边的权重值之和；

4.3.2)将该交通控制小区合并至关联紧密度最大的相邻交通控制小区；

4.3.3)若合并后的新交通控制小区交叉口个数超出上限，执行步骤4.4)；否则执行步骤5)；

4.4)交通控制小区分割

4.4.1)采用交通控制小区二路谱聚类划分方法进行分割，分割步骤如下：

a)根据新状态下的相邻交叉口交通关联度构建矩阵W，根据交叉口节点连接的边数构建度矩阵D，建立拉普拉斯矩阵

b)求算拉普拉斯矩阵L的特征值和特征向量；

c)对特征值进行排序，选择第二小特征值和对应的特征向量，其中特征向量中的第i行代表研究区域的第i个交叉口；

d)对该特征向量的元素进行排序，选择所需的分割点将节点划分为两类，即B1和B2；

4.4.2)判断集合B1和B2的元素个数与下限值Min的大小关系

a)若集合B1和B2的元素个数均大于等于下限值Min，则执行步骤5)；

b)若集合B1或B2的元素个数小于下限值Min，则对小于下限值的集合执行步骤4.4.3)；

4.4.3)计算集合B1和B2对应的交通控制小区G_B1和G_B2的每条边界相连路段L_ij的相邻交叉口在交通控制小区G_B2方向上的关联损失比cut_ij，其中，交叉口i归属于交叉口个数少的交通控制小区G_B1，j归属于交叉口个数多的交通控制小区G_B2，W_j指与交叉口j相连的路段所对应的相邻交叉口关联度之和；

4.4.4)计算下限值Min与交通控制小区G_B1的交叉口个数的差值Δ_MinB1，对cut_ij进行排序，选择最小的Δ_MinX个关联损失比cut_ij所对应的交叉口j划分至交通控制小区G_B1，从而确定分割后的交叉口的交通控制小区归属，形成两个符合条件的交通控制小区，执行步骤5)；

5)保存结果。