[发明专利]一种交通流特征参数时空相关性分析方法

说明书

本发明公开了一种交通流特征参数时空相关性分析方法，所述分析方法具体为：S1：根据变量X和变量Y，确定具有优先级的典型变量；S2：根据S1确定的具有优先级的典型变量，确定预测目标值；S3：确定决策变量，得到决策变量与目标函数的关系；S4：根据需要，建立约束条件；S5：确定目标规划的数学模型。本发明提供了一种交通流特征参数时空相关性分析方法，补充了现有交通时空相关性分析方法的不足，从而为交通流特征参数分析及预测打下基础。

技术领域

本发明涉及自动化领域，具体的，涉及一种交通流特征参数时空相关性分析方法。

背景技术

交通流特征参数指描述道路交通流特征的重要参数的统称。随着我国城镇化的推进，居民出行需求的增加以及ITS技术的快速发展等多重因素的共同影响下，大城市交通网络中所呈现的交通流特性变得更加复杂化。随着先进的科技手段在交通方面的应用，新的数据挖掘方法、先进的交通管控策略及实时更新的交通通行信息发布技术等的普及应用，研究人员已逐步开始针对我国实际情况的大城市路网的动态交通短时预测相关的研究。如何基于数学模型的搭建，准确有效地挖掘交通特征参数间的规律及特性，预测交通特征参数的短时变化趋势，从而提高路段、路网的运行效率、改善大城市的居民出行服务水平，对我国大城市的路网方面的交通管理来说也是相当重要的。

已有的交通流特征参数分析主要分为两类，一类是基于单参数的特性分析，主要研究了单个交通流特征参数在时间上的相似性及空间上的相关性；另一类是对交通流三参数(速度、流量和密度)之间数学关系的研究。但多参数的相关性研究十分匮乏，所以现在的交通流特征参数预测精度似乎也达到了一个“瓶颈期”。

由于数据采集手段的限制，以往的交通流特征参数预测模型只能选择目标路段历史交通运行数据参数作为输入，相关路段通行车辆对目标路段交通状况的影响则被忽略，而且现实的交通虽然具有周期性，但也具有短时波动性和随机性，因此仅利用历史规律来进行交通特征参数的短时预测，无法避免实际交通流短时波动性和随机性对交通流特征参数预测带来的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种交通流特征参数时空相关性分析方法，补充了现有交通时空相关性分析方法的不足，从而为交通流特征参数分析及预测打下基础。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种交通流特征参数时空相关性分析方法，所述分析方法具体为：

S1：根据变量X和变量Y，确定具有优先级的典型变量；

S2：根据S1确定的具有优先级的典型变量，确定预测目标值；

S3：确定决策变量，得到决策变量与目标函数的关系；

S4：根据需要，建立约束条件；

S5：确定目标规划的数学模型。

进一步，所述变量X为相关路段的原始变量，包括标准车流量、路口转向比和慢行车占比。

进一步，所述变量Y为目标路段的原始变量，包括标准车流量和路段平均行程时间。

进一步，所述决策变量为所述相关路段对所述目标路段交通流特征参数产生影响的延迟时间。

进一步，所述决策变量与目标函数的关系为：

f(τ)＝r(u_t,v_t+τ)

其中：τ为所述相关路段对所述目标路段交通流特征参数产生影响的延迟时间；

u_t：所述变量X在时间为t时投影后的一维向量；

v_t+τ：所述变量Y在时间为t+τ时投影后的一维向量；