[发明专利]一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，包括：

获取每个待监测收费站到达车流量时间序列和离开车流量时间序列；

对于所有待监测收费站，分别基于到达车流量时间序列和离开车流量时间序列，进行聚类，得到每个待监测收费站的进站口和出站口所属的分组，并将每个分组中不存在拥堵状态的待监测收费站删除后，判断每个分组的拥堵时段；

对于某个待监测收费站，根据该待监测收费站的进站口和出站口所属的分组，判断该待监测收费站的拥堵类型；

对于每个拥堵类型，提取相关特征，计算每个相关特征的信息增益，判断造成每种拥堵类型的主要特征。

2.如权利要求1所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，所述聚类的具体步骤为：

设置不同的聚类参数；

分别在不同的聚类参数下，采用车流时间序列聚类算法对所有收费站的到达车流量时间序列或离开车流量时间序列进行聚类，得到不同聚类参数下的聚类结果；

通过对比不同聚类结果的轮廓系数，得到最优聚类结果。

3.如权利要求2所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，所述车流时间序列聚类算法的具体步骤包括：

(1)在所有收费站的车流量时间序列中随机选择若干个收费站的车流量时间序列作为初始质心；

(2)对于每个收费站，计算车流量时间序列与每个质心的动态时间规整距离，并划分到与收费站的动态时间规整距离最小的质心所属的分组，从而更新每组包含的收费站；

(3)重新计算每组的质心，若每组的质心未发生变化，输出聚类结果；否则，返回步骤(2)。

4.如权利要求1所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，所述相关特征包括每种拥堵类型中每个收费站在每个时间段的客货比、总流量、进站流量、出站流量、潮汐性特征、所在路段车道数和所在交通小区的属性。

5.如权利要求1所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，所述计算每个相关特征的信息增益的具体步骤为:

对于某种拥堵类型，设置分类变量，并计算分类变量的熵；

对于该种拥堵类型，计算每个相关特征下，分类变量的条件熵；

基于所述熵和条件熵，计算该种拥堵类型的每个相关特征的信息增益。

6.如权利要求1所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法，其特征在于，对于某种拥堵类型，选取信息增益较大的若干个相关特征作为造成该种拥堵类型成因的主要特征。

7.一种基于聚类的收费站拥堵监测分析系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，其被配置为：获取每个待监测收费站到达车流量时间序列和离开车流量时间序列；

聚类模块，其被配置为：对于所有待监测收费站，分别基于到达车流量时间序列和离开车流量时间序列，进行聚类，得到每个待监测收费站的进站口和出站口所属的分组，并将每个分组中不存在拥堵状态的待监测收费站删除后，判断每个分组的拥堵时段；

拥堵类型判定模块，其被配置为：对于某个待监测收费站，根据该待监测收费站的进站口和出站口所属的分组，判断该待监测收费站的拥堵类型；

拥堵因素分析模块，其被配置为：对于每个拥堵类型，提取相关特征，计算每个相关特征的信息增益，判断造成每种拥堵类型的主要特征。

8.如权利要求7所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析系统，其特征在于，所述相关特征包括每种拥堵类型中每个收费站在每个时间段的客货比、总流量、进站流量、出站流量、潮汐性特征、所在路段车道数和所在交通小区的属性。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于聚类的收费站拥堵监测分析方法中的步骤。