[发明专利]基于融合数据的城市快速路交通状态滚动预测方法

摘要

本发明涉及一种基于多源异构数据融合的城市快速路交通状态滚动预测方法，包括步骤如下：针对待预侧路段获取检测点的卡口、微波数据；通过卡口的匹配车辆获取其真实的旅行时间，通过微波检测器获取检测点的真实速度，按照其空间相对位置，进行多源异构数据的融合；通过非线性插值算法获得任意非检测点速度，并构建虚拟轨迹线获取其估计旅行时间；通过优化目标函数(速度和旅行时间的均方根误差)，对其参数进行标定；利用标定好的参数对下一时间段的速度和旅行时间进行预测。本发明方法简便有效，便于操作，避免的传统方法在参数标定的过程中，一经标定，即不发生改变的弊端。

主权项

1.一种基于多源异构融合数据的城市快速路交通状态滚动预测方法，包括步骤如下：(1)针对交通状态待预测的路段，获取检测点的位置，所述检测点包括布设在该路段的卡口和微波检测器；(2)获得路段的真实旅行时间T(tj)和检测点(xi,ti)处的真实速度v(xi,ti)，其中，tj为在卡口处获取车辆驶入上匝道的时间，结合该车辆驶出下匝道时间，从而得到车辆的真实旅行时间T(tj)，根据实测道路长度计算车辆在该路段的空间平均速度，并以该平均速度作为车辆在卡口处的行驶速度，即获得卡口处的真实行驶速度；通过微波探测器获取车辆的时间平均速度，从而得到该路段上微波检测器位置处的行驶速度，即得到微波检测器位置点的真实速度；(3)将该路段上检测点的行驶速度，按照其空间相对位置进行多源异构数据融合；(4)在步骤(3)的融合数据基础上，重建时空速度场；根据已知检测点的真实速度v(xi,ti)，求该路段上除检测点以外的非检测点的估计速度，具体采用如下非线性插值算法：V(x,t)＝w(x,t)Vcong(x,t)+[1‑w(x,t)]Vfree(x,t)式中，Vthr临界速度，ΔV为自由流和阻塞流转换之间的带宽，cfree为自由流速度，ccong消散波速度；ti，xi，vi分别为已知检测点所在的时刻、位置、速度；t，x，V分别为任意非检测点所在的时刻、位置、速度；σ为空间平滑宽度，τ是时间平滑宽度；(5)计算检测点的估计速度，具体为：针对某一检测点，通过其余检测点的真实速度，结合步骤(4)所述的非线性插值算法，计算出检测点的估计速度(6)根据步骤(2)中检测点的真实速度v(x_i,t_i)和步骤(4)中非检测点的估计速度，构建虚拟轨迹线，对旅行时间进行估计，得到估计旅行时间(7)微波数据估计速度的标准均方根误差为卡口数据估计旅行时间的标准均方根误差为其中，v(x_i,t_i)为真实速度，为估计速度，T(t_j)为真实旅行时间，为估计旅行时间，N为微波检测数据量，M为卡口旅行时间数据量；(8)采用交通状态预测滚动优化算法，通过计算其目标函数，对空间平滑宽度σ、时间平滑宽度τ两个参数进行标定：式中：Dmicrowave(t0‑Th→t0)为从t0‑Th时刻到t0时刻的微波数据，DLPR(t0‑Th→t0)为同一时间段的卡口数据，t0为当前时刻，Th为历史时间窗口，g为目标函数，即两种数据的标准均方根误差之和；(9)根据步骤(8)标定后的空间平滑宽度σ、时间平滑宽度τ，采用步骤(4)所述的非线性的插值算法，结合当前时刻采集的真实速度，对该路段上任意位置的下一时刻行驶速度进行预测，进一步根据预测后的速度，采用步骤(6)所述的虚拟轨迹线算法，对下一时刻的旅行时间进行预测。