[发明专利]一种基于微波数据的异常拥堵点判别方法

摘要

一种基于微波数据的异常拥堵点判别方法，包括如下步骤：步骤1：从数据库读取微波点历史数据；步骤2：原始微波数据预处理；步骤3：计算每个路段各个时间槽内的历史拥堵概率P(H)；步骤4：实时计算每个路段当前时间槽内的异常度D；步骤5：全路网当前时间槽内的异常度排序；步骤6：累积时间异常判定：若当前微波点第一个设定时间段出现异常，异常等级设定为黄色，第二个设定时间段出现异常，异常等级设定为橙色，连续第三个设定时间段内出现异常，异常等级设定为红色，即最异常状态；步骤7：历史拥堵概率的更新。本发明有效检测交通异常堵点、提升实时预警的准确性。

主权项

一种基于微波数据的异常拥堵点判别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：从数据库读取微波点历史数据；步骤2：原始微波数据预处理：首先把采集到的流量、速度和占有率值与交通指挥部门根据历史数据得出的阈值进行比较，将阈值范围以外的数据定义为错误数据；对错误数据进行修正，对于不满足理论阈值的数据，用阈值替代错误数据，对于不满足交通流理论的数据，采用历史数据平均的方法进行修正；对微波雷达所处截面上的所有车道进行检测，并且按照时间顺序分别记录截面上各车道交通数据；步骤3：计算每个路段各个时间槽内的历史拥堵概率P(H)：当前微波点某个时间槽内的历史拥堵概率计算公式如下：步骤4：实时计算每个路段当前时间槽内的异常度D：使用阈值比较的方法判断当天实时交通状况，如果当前车速大于等于设定阈值T则认为该条道路畅通，实时交通状况为不拥堵，记S＝0；如果当前车速小于给定阈值T则认为该条道路拥堵，实时交通状况记为S＝1；异常度计算公式如下：D＝S‑P(H)                         (5)步骤5：全路网当前时间槽内的异常度排序：计算所有路段当前时间槽内的异常度，然后对所有微波点的异常度进行排序，输出前K个最异常的微波点预警；步骤6：累积时间异常判定：若当前微波点第一个设定时间段出现异常，异常等级设定为黄色，第二个设定时间段出现异常，异常等级设定为橙色，连续第三个设定时间段内出现异常，异常等级设定为红色，即最异常状态；步骤7：历史拥堵概率的更新：历史拥堵概率更新时保持时间跨度不变，将时间跨度覆盖范围内最早日期的交通拥堵情况与当前的增量交通拥堵情况进行比较，若交通拥堵情况由拥堵变为不拥堵，记K＝‑1，若交通拥堵情况由不拥堵变为拥堵则记K＝1；更新后的历史拥堵概率计算公式如下：