CN104809869A - 基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，包括：获取升降式限高架的设备数据，该数据包括入口匝道流量数据；根据入口匝道流量数据，计算一个采集周期内多车道单方向总流量，取一个月之内所有采集周期所对应的多车道单方向总流量作为样本集合，记为；对样本集合进行预处理，剔除样本集合内的异常值；计算样本集合的临界值，根据临界值计算入口匝道的交通状态系数k；根据入口匝道的交通状态系数k判断高架桥入口匝道的交通状态。本发明充分利用现有的升降式限高架集成度高、可靠性好的特点，将其的数据进行了数据挖掘，提取了入口匝道的交通状态，为入口匝道的信号控制优化和整个高架桥管理决策提供了良好的支撑。

Description

基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法

技术领域

本发明涉及城市高架桥信息采集处理技术领域，尤其是一种基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法。

背景技术

随着城市路网的不断发展完善，越来越凸显了高架桥的重要性，与此同时，大中城市建立了完善的高架桥体系缓解平面的交通负荷，将交通流进行空间隔离。但是高架桥的兴起和广泛应用是近些年的事情，目前主要集中在硬件基础设施的建设，对高架桥的智能化管理，运行评估都缺少科学可靠的方法。

传统的检测设备也能检测相应的交通参数，且大多应用在道路中间，在入口匝道应用的较少。升降式限高架是刚出现的新型高架桥智能化限高管理的一种设施，也是目前高架桥系统中功能最齐全的设施，它集控制总成、诱导、视频、电子警察等设备于一体，主要为高架上行匝道和立交按照实际管理需求，提供限高控制，以保证高架桥的正常使用。与此同时，升降式限高架可以获取每个高架桥的入口匝道的交通流信息，通过对这些信息分析处理可以挖掘出，整个高架桥系统的入口匝道运行状态及各个分段高架桥的负荷情况，进而为实现高架桥的管理、交通组织提供基础。目前基于升降式限高架暂无交通状态识别的方法，只是有相近的快速路的交通状态识别方法，普遍是利用通用的阈值法来识别的，没有根据路段不同的特性进行区分。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用高架桥交通流数据的特性来识别交通状态、集成度高、可靠性好的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，该方法包括下列顺序的步骤：

(1)获取升降式限高架的设备数据，该数据包括入口匝道流量数据；

(2)根据入口匝道流量数据，计算一个采集周期内多车道单方向总流量，取一个月之内所有采集周期所对应的多车道单方向总流量作为样本集合，记为X＝{x₁,x₂......x_n}；

(3)对样本集合进行预处理，剔除样本集合内的异常值；

(4)计算样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的临界值x_c，根据临界值x_c计算入口匝道的交通状态系数k；

(5)根据入口匝道的交通状态系数k判断高架桥入口匝道的交通状态。

所述升降式限高架的设备数据包括设备编号、所处位置编号、匝道名称以及入口匝道流量数据。

所述一个采集周期的范围为10分钟～15分钟，多车道单方向总流量是将各个车道的单方向流量求和得到。

所述对样本集合进行预处理是指，设置阈值区间(0，M_SV]，判断样本集合中的数据x_n是否在设定的阈值区间(0，M_SV]内,若x_n∈(0，M_SV],则保留该样本数据，若则剔除该样本数据；所述M_SV是该入口匝道单车道的理论最大服务交通量，其计算公式如下：

M_SV＝2100×入口匝道所包含的车道个数

其中，2100是入口匝道单车道的最大服务交通量，其单位为pcu/(h*ln)。

通过以下公式得到临界值x_c：

$x_c=\stackrel{\‾}{x}+\mathrm{\α}*\mathrm{\σ}$

其中：是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的均值，其计算公式如下：

$\stackrel{\‾}{x}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i/n$

σ是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的方差，其计算公式如下：

$\mathrm{\σ}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2/n$

α的取值与置信度有关，当置信度取95％时，α＝1.96；当置信度取99％时，

α＝2.57；在此取置信度为95％，α＝1.96；

实时采集升降式限高架的入口匝道流量数据，计算入口匝道一个实时采集周期内多车道单方向总流量x，通过以下公式计算入口匝道的交通状态系数k：

k＝x/x_c。

以交通状态系数k为度量标准来评估高架桥入口匝道的交通状态，具体如下：

若k<1，则高架桥入口匝道的交通状态为畅通；

若k＝1，则高架桥入口匝道的交通状态为缓行；

若k>1，则高架桥入口匝道的交通状态为拥堵。

由上述技术方案可知，本发明的优点如下：第一，升降式限高架与传统的检测设备相比，具有功能多、性能可靠、集成化高、一体化的特点，在采集信息的同时，就可以同步的分布信息，无需中介媒介，节省时间且可靠；第二，本发明通过计算临界值，并根据交通状态系数来判别交通状态，也就是说，充分利用该高架桥交通流数据的特性来识别交通状态，不同高架桥的临界值必然是不一样的，这就是本发明区别传统阈值法最大的特点；第三，在判别交通状态后，可以通过诱导屏将信息在匝道口进行发布，提前提醒驾驶人选择行驶路径；若交通拥堵时，可以对匝道进行管制，如调节限高杆件的高度，来限制部分车辆驶入高架；若有大量的交通状态数据，则可以对其进行规律性的统计分析，为后续有针对性的治堵提供基础；能够为高架桥规划设计提供些可用的信息，如一个经常性拥堵的入口匝道可能在规划层面或者设计层面存在硬伤。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为交通状态与交通状态系数k的关系示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，包括：(1)获取升降式限高架的设备数据，该数据包括入口匝道流量数据；(2)根据入口匝道流量数据，计算一个采集周期内多车道单方向总流量，取一个月之内所有采集周期所对应的多车道单方向总流量作为样本集合，记为X＝{x₁,x₂......x_n}；(3)对样本集合进行预处理，剔除样本集合内的异常值；(4)计算样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的临界值x_c，根据临界值x_c计算入口匝道的交通状态系数k；(5)根据入口匝道的交通状态系数k判断高架桥入口匝道的交通状态。所述升降式限高架的设备数据包括设备编号、所处位置编号、匝道名称以及入口匝道流量数据。所述一个采集周期的范围为10分钟～15分钟，多车道单方向总流量是将各个车道的单方向流量求和得到。

如图1所示，所述的样本集合根据实际需求选择在当前的基础道路条件下尽可能时间长的数据作为样本，在此先选择一个月的数据作为样本集合。所述对样本集合进行预处理是指，设置阈值区间(0，M_SV]，判断样本集合中的数据x_n是否在设定的阈值区间(0，M_SV]内,若x_n∈(0，M_SV],则保留该样本数据，若则剔除该样本数据；所述M_SV是该入口匝道单车道的理论最大服务交通量，其计算公式如下：

M_SV＝2100×入口匝道所包含的车道个数

其中，2100是入口匝道单车道的最大服务交通量，其单位为pcu/(h*ln)。剔除异常值是由于升降式限高架设备自带的采集器可能在信息采集、解析、网络传输等环节出现异常数据而需要剔除。

通过以下公式得到临界值x_c：

$x_c=\stackrel{\&OverBar;}{x}+\mathrm{\&alpha;}*\mathrm{\&sigma;}$

其中：是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的均值，其计算公式如下：

$\stackrel{\&OverBar;}{x}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_i/n$

σ是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的方差，其计算公式如下：

$\mathrm{\&sigma;}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(x_i-\stackrel{\&OverBar;}{x})}^2/n$

α的取值与置信度有关，当置信度取95％时，α＝1.96；当置信度取99％时，

α＝2.57；在此取置信度为95％，α＝1.96；

实时采集升降式限高架的入口匝道流量数据，计算入口匝道一个实时采集周期内多车道单方向总流量x，通过以下公式计算入口匝道的交通状态系数k：

k＝x/x_c。

如图2所示，以交通状态系数k为度量标准来评估高架桥入口匝道的交通状态，具体如下：

若k<1，则高架桥入口匝道的交通状态为畅通；

若k＝1，则高架桥入口匝道的交通状态为缓行；

若k>1，则高架桥入口匝道的交通状态为拥堵。

在判别交通状态后，第一，可以通过诱导屏将信息在匝道口进行发布，提前提醒驾驶人选择行驶路径；第二，若交通拥堵时，可以对匝道进行管制，如调节限高杆件的高度，来限制部分车辆驶入高架；第三，若有大量的交通状态数据，则可以对其进行规律性的统计分析，为后续有针对性的治堵提供基础；第四，能够为高架桥规划设计提供些可用的信息，如一个经常性拥堵的入口匝道可能在规划层面或者设计层面存在硬伤。可见，本发明是以历史值即样本数据来获得临界值的，当道路的交通环境发生变化时，比如周边新建小区时，需要重新采集样本数据，以得到更准确的临界值。

综上所述，本发明是以高架桥单个入口匝道为研究对象，通过对升降式限高架设备获取的数据进行处理分析，以交通状态系数k为标准来判别高架桥入口匝道的交通状态。本发明充分利用现有的升降式限高架集成度高、可靠性好的特点，将其的数据进行了数据挖掘，提取了入口匝道的交通状态，为入口匝道的信号控制优化和整个高架桥管理决策提供了良好的支撑。

Claims (6)

1.一种基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，该方法包括下列顺序的步骤：

(1)获取升降式限高架的设备数据，该数据包括入口匝道流量数据；

(2)根据入口匝道流量数据，计算一个采集周期内多车道单方向总流量，取一个月之内所有采集周期所对应的多车道单方向总流量作为样本集合，记为X＝{x₁,x₂......x_n}；

(3)对样本集合进行预处理，剔除样本集合内的异常值；

(4)计算样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的临界值x_c，根据临界值x_c计算入口匝道的交通状态系数k；

(5)根据入口匝道的交通状态系数k判断高架桥入口匝道的交通状态。

2.根据权利要求1所述的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，其特征在于：所述升降式限高架的设备数据包括设备编号、所处位置编号、匝道名称以及入口匝道流量数据。

3.根据权利要求1所述的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，其特征在于：所述一个采集周期的范围为10分钟～15分钟，多车道单方向总流量是将各个车道的单方向流量求和得到。

4.根据权利要求1所述的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，其特征在于：所述对样本集合进行预处理是指，设置阈值区间(0，M_SV]，判断样本集合中的数据x_n是否在设定的阈值区间(0，M_SV]内,若x_n∈(0，M_SV],则保留该样本数据，若则剔除该样本数据；所述M_SV是该入口匝道单车道的理论最大服务交通量，其计算公式如下：

M_SV＝2100×入口匝道所包含的车道个数

其中，2100是入口匝道单车道的最大服务交通量，其单位为pcu/(h*ln)。

5.根据权利要求1所述的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，其特征在于：通过以下公式得到临界值x_c：

$x_c=\stackrel{\&OverBar;}{x}+\mathrm{\&alpha;}*\mathrm{\&sigma;}$

其中：是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的均值，其计算公式如下：

$\stackrel{\&OverBar;}{x}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_i/n$

σ是样本集合X＝{x₁,x₂......x_n}的方差，其计算公式如下：

$\mathrm{\&sigma;}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(x_i-\stackrel{\&OverBar;}{x})}^2/n$

α的取值与置信度有关，当置信度取95％时，α＝1.96；当置信度取99％时，α＝2.57；在此取置信度为95％，α＝1.96；

实时采集升降式限高架的入口匝道流量数据，计算入口匝道一个实时采集周期内多车道单方向总流量x，通过以下公式计算入口匝道的交通状态系数k：

k＝x/x_c。

6.根据权利要求1所述的基于升降式限高架的高架桥入口匝道交通状态判别方法，其特征在于：以交通状态系数k为度量标准来评估高架桥入口匝道的交通状态，具体如下：

若k<1，则高架桥入口匝道的交通状态为畅通；

若k＝1，则高架桥入口匝道的交通状态为缓行；

若k>1，则高架桥入口匝道的交通状态为拥堵。