[发明专利]一种基于滚动时间窗口的路段停车次数动态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于滚动时间窗口的路段停车次数动态估计方法，包括以下步骤：确定交通流采集参数；计算交通参数和交通参数统计量；确定时间窗口长度；估计当前时段路段停车次数；更新停车次数模型参数。本发明通过获取的车辆号牌数据计算交通参数特征，包括路段起讫点之间所有车辆平均行程时间、路段所有车辆行程时间波动性、车流量和车流量波动性，然后将采集的交通流参数作为该时间段交通运行状态代表，同时根据已采集停车次数和交通参数进行停车次数估计模型参数估计。在交通参数更新过程中，不断滚动时间窗口，估计当前时段停车次数，动态更新路段交通参数系数值。

技术领域

本发明属于路段交通运行状态评价技术领域，特别是一种基于滚动时间窗口的路段停车次数动态估计方法。

背景技术

路段停车是指车辆在路段行驶过程中，受到周围驾驶环境影响，造成车辆行驶速度下降至一定程度以内的情况。停车次数则是描述了车辆在完成行程过程中，总共发生停车的次数。在进行路段交通运行状态评价过程中，路段停车次数是影响路段交通运行状态的重要指标。因此，为了对路段交通运行状态进行评价，提高交通控制措施效率，缓解路段中可能发生的交通延误，就必须对路段停车次数进行准确估计。

已有路段停车次数研究较少，车辆停车是一个复杂的过程，车辆从正常速度减速至一定速度以下认为是停车的发生。在实际车辆行驶过程中，由于完全监测路段上所有车辆实时速度变化是一个很困难的事情，因此，路段上停车次数多采用一定方法进行估计。

由于路段上车辆停车次数采集是一个非常困难的过程，在实际路段交通运行状态研究中，难以实时测量路段上车辆发生的停车次数。为了对路段上的停车次数进行估计，需要研究停车次数与相关交通参数之间的关系，并对停车次数变化趋势进行研究，以满足交通运行状态评价中停车次数指标需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于滚动时间窗口的路段停车次数动态估计方法，该方法以车辆号牌检测数据作为数据来源，通过研究已采集的停车次数与相关交通参数，根据各项交通参数实时变化，考虑不同时段时间停车次数的相关性，动态更新交通参数系数，从而实现路段停车次数动态估计。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于滚动时间窗口的路段停车次数动态估计方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，定义道路上相邻车辆号牌检测点之间的路段为检测路段，通过检测路段在一个检测周期内所有到达车辆，获取检测周期内进入检测路段的每辆车的车牌及对应的进入时间数据，获取检测周期内离开检测路段的每辆车的车牌及对应的离开时间数据；

步骤2，计算交通参数和交通参数统计量；其中，交通参数为单车速度、单车行程时间、检测周期内车流量，交通参数统计量包括第i个检测周期的路段平均行程时间车辆行程时间离散度TTVar_i、车流量波动性VVar_i；

步骤3，构建时间长度为m的初始停车次数与交通参数数据矩阵；以已采集的停车次数和交通参数作为最初原始数据，构建停车次数与四个交通参数之间的线性模型，求解得初始平均行程时间、车流量、行程时间离散度、车流量波动性的系数为ω₁,ω₂,ω₃,ω₄；

步骤4，停车次数动态估计；滚动时间窗口，以最新的时间片段j为开始形成新的长度为m的时间窗口，采集最新时间段各项交通流数据，并计算各项交通参数；设当前时段停车次数与前k个时段的停车次数存在相关性，根据各项交通参数变化，计算最新时段停车次数；对新的时间窗口内的停车次数与交通参数数据，进行线性建模，计算的系数结果作为最新时间片段内各项交通参数系数。

进一步地，步骤2中计算交通参数统计量的具体步骤包括：

步骤21，初始化参数：N＝0,i＝1；N为通过检测路段的车辆数，i为检测周期；