[发明专利]基于SVM和计算机网络的交通信号控制方法及控制系统

权利要求书

1.一种基于SVM和计算机网络的交通信号控制方法，其特征在于，其步骤如下：

S1、利用摄像头采集N组距某一路口100米处的总车流量，利用电磁传感器采集通过路口时直行、左转、右转的车流量，将总车流量和直行车流量作为直行数据集，将总车流量和左转车流量作为左转数据集，将总车流量和右转车流量作为右转数据集；

S2、分别选取直行数据集、左转数据集、右转数据集的95％作为直行、左转、右转的训练样本，其余的数据集分别作为直行、左转、右转的测试样本；

S3、基于SVM分别对直行、左转、右转的训练样本进行训练，分别得到直行SVM模型、左转SVM模型、右转SVM模型；

所述直行SVM模型的构建方法为：

S31、假设直行训练样本集为(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_i,y_i)，...,(x_m,y_m)，其中，x_i∈Rⁿ是输入变量的值，y_i∈R是输出值；通过非线性映射φ(·)将训练样本集从原空间R映射到高维特征空间F，并在特征空间F中用公式(1)进行线性回归获得线性回归函数f(x)，此时，原输入空间的非线性回归就转化为高维特征空间的线性回归：

其中，w∈F为回归向量系数，b为阈值，f(x)为线性回归模型；

S32、利用||w||²替代公式(1)中的回归向量系数w，令目标函数为：

其中，常数C为惩罚因子，且C0，函数e(·)是ε的不敏感损失函数，

S33、通过极小化目标函数R(w)来确定公式(1)中的回归向量系数w和阈值b：

S34、利用对偶方法将公式(3)转化为：

其中，K(x_i,x_j)＝φ(x_i)φ(x_j)，K(x_i,x_j)为核函数，α_i、α_i^*、α_j和α_j^*均为拉格朗日乘子；

S35、利用根据公式(4)可将公式(1)转化为：

其中，核函数K(x_i,x)＝φ(x_i)φ(x)；

所述左转SVM模型的构建方法为：将左转训练样本输入SVM按照步骤S31至步骤S35进行训练得到左转SVM模型；

所述右转SVM模型的构建方法为：将右转训练样本输入SVM按照步骤S31至步骤S35进行训练得到右转SVM模型；

S4、将直行、左转、右转的测试样本分别输入直行SVM模型、左转SVM模型、右转SVM模型，计算直行SVM模型、左转SVM模型、右转SVM模型的拟合误差；

S5、判断直行SVM模型、左转SVM模型、右转SVM模型的拟合误差是否小于1％，若是，执行步骤S7，否则，执行步骤S6；

S6、利用摄像头再采集M组距某一路口100米处的总车流量，利用电磁传感器采集通过路口时直行、左转、右转的车流量，将M组车流量分别添加到直行数据集、左转数据集和右转数据集进行扩充，执行步骤S2；

S7、将摄像头实时采集的路口100米处的总车流量分别输入直行SVM模型、左转SVM模型、右转SVM模型中，分别得到直行、左转、右转的车流量预测值，根据车流量预测值控制路口各车道的通行时间，实现交通信号的调控。

2.根据权利要求1所述的基于SVM和计算机网络的交通信号控制方法的控制系统，其特征在于，包括中央控制计算机，中央控制计算机通过光纤通信分别与区域计算机、摄像头和电磁传感器相连接，区域计算机与路口设备控制端相连接，路口设备控制端与交通信号灯相连接。