CN105844038A - 一种高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，该方法采集高速公路的基础信息，根据采集的高速公路基础信息，利用交通仿真工具模拟交通环境，将路段划分为等间距小段，每一小段的中点设为检测器布设点，并将已有的检测器对应在相应小段上，利用仿真分析获得所有路段检测器采集的交通参数信息；最后建立行程时间的平均绝对相对误差目标函数并求解得到交通检测器最终布设方案。本发明根据不同检测器的工作环境、数据检测类型及检测精度，合理组合检测器来提高数据的整体检测精度和检测种类。组合不同检测器实现不同检测器在数据检测类型和检测精度等方面的优势互补，在充分利用已布设检测器的基础上，提高道路交通信息检测的精确性。

Description

一种高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法

技术领域

本发明属于交通工程中道路设施设备布设的技术领域，具体来说，涉及一种用于确定高速公路多类型交通检测器组合优化布设的测定方法。

背景技术

目前，我国绝大多数高速公路动态交通数据采集系统普遍存在着以下几个现象：动态交通数据采集设备数量不足，布设位置不合理；动态交通数据采集的实时性差，不能及时上传；交通数据准确性差，检测精度不高；交通数据采集设备损坏严重，部分数据已经失效等。另外，还存在着已布设有交通检测器的路段，新加密布设的检测器的类型和布设间距的不合理等问题。检测器布设过于稀疏会导致采集到的交通数据不能准确地反映当时的交通运行状态；而检测器布设过密，检测精度达到要求，但是会造成一定的资金浪费。此外，大多数高速公路动态交通数据采集还只是依靠单一的交通检测技术。由于每种检测器都有其优势与不足，都会对某类信息敏感而对某些信息误检或者漏检。

高速公路交通系统的全局性、复杂性，以及高速公路管理系统的全天候、全时段和实时性要求，决定了对交通数据检测技术和设备很高的性能要求。显然，单一的检测技术难以满足上述需求。当单一的检测技术已经不能满足各种交通条件下的动态交通数据采集要求，如何科学有效的应用动态交通数据检测方法，发挥不同的交通检测技术的优势弥补单一检测技术的不足，采集实时准确的交通数据的问题应运而生。采用多种交通检测技术的组合搭配，对动态交通数据进行检测，已成为高速公路动态交通数据采集的发展趋势。

发明内容

发明目的：本发明的主要目的是提供一种组合布设固定交通检测器的测定方法，该测定方法可根据不同检测器的工作环境、数据检测类型及检测精度，合理组合检测器来提高数据的整体检测精度和检测种类；也可以利用道路上已布设的检测器，选用易安装，费用低廉，检测精度满足要求的检测器进行加布。组合不同的检测器可以实现不同检测器在数据检测类型和检测精度等方面的优势互补，在充分利用已布设检测器的基础上，提高道路交通信息检测的精确性。

技术方案：为达到上述目的，本发明提出的组合布设高速公路交通检测器的方法为：

一种高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，该方法包括如下步骤：

1)采集高速公路的基础信息：车道数，路段长度，已布设检测器的类型和布设位置，道路的交通流量和交通速度；

2)根据步骤1)采集的高速公路基础信息，利用交通仿真工具模拟交通环境，将路段划分为等间距小段，每一小段的中点设为检测器布设点，并将已有的检测器对应在相应小段上，利用仿真分析获得所有路段检测器采集的交通参数信息；

3)建立行程时间的平均绝对相对误差目标函数：

最小化:

s.t.

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_1^j=C$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_2^j\≤M-C$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{r}_j{y}_2^j\≤R$

${\mathrm{MARE}}_k^{12}\≤{\mathrm{MARE}}_k^{11},\∀k\∈\{1,2,\mathrm{...},C+1\}$

$y_i^j\×y_{i^{\′}}^j\≠1$

$y_{i^{\′}}^j,y_{i^{\′}}^j\∈\{0,1\}$

i，i′∈{0，1，2}

其中，为路段k上的所有检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差，k∈{1,2，...C+1}；为路段k上已布设检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差；变量i表示检测器的类型，i＝1表示已布设检测器，i＝2表示新加布检测器，i＝0表示不布设检测器；如果第i类检测器布设在位置j则的值为1，否则为0；C为已布设检测器数量；M为检测器总量的最大限额；r_j为路段j上加布的检测器的单价；R为加布检测器的预算限额；

4)根据步骤3)计算得到交通检测器最终布设方案。

所述加布检测器的总价R由资金预算确定，所述加布检测器的类型由资金预算和精度需求确定。

所述行程时间的平均绝对相对误差计算如下：

$MARE=\frac{1}{\mathrm{\Δ}}\mathrm{\Σ}\frac{\left|E_{m-1,m}\right|}{{\mathrm{GT}}_{m-1,m}}=\frac{1}{\mathrm{\Δ}}\mathrm{\Σ}\frac{\left|{\mathrm{GT}}_{m-1,m}-T_{m-1,m}\right|}{{\mathrm{GT}}_{m-1,m}}$

其中，E_m-1，m为路段(m-1，m)行程时间的估计误差，其值等于估计行程时间与真实行程时间的差；GT_m-1，m为真实路段行程时间；T_m-1，m为估计行程时间；Δ为数据收集时间H内以ω为间隔的数据的个数，其值为(60*H)/ω。

所述的行程时间的测算公式如下：

$T_k=\frac{x_k^i}{v_k^i}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x_1^i}{v_1^i},& k=1\\ \frac{2(x_m^i-x_{m-1}^i)}{v_m^i+v_{m-1}^i},& 2\≤k=m\≤M\\ \frac{L-x_M^i}{v_M^i},& k=M+1\end{array}\right.$

其中，T_k为路段k的估计行程时间；为第i类检测器m的布设位置距离高速公路起点的距离；为第i类检测器m测得的点速度；M为检测器数量的最大限额；L是路段长度。

所述步骤4)计算得到检测器的布设位置如下：

$x_m^i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{l}{2}+(j_1^i-1)*l,& m=1\\ x_{m-1}^i+(j_m^i-j_{m-1}^i)*l,& m\≥2\end{array}\right.$

其中，为第m个检测器距离路段起始点的距离，单位为米,i为检测器类型，1表示已布设检测器，2表示加布检测器，0表示不布设检测器；l为单元路段的长度，l＝L/N，L为路段长度，N为路段单元数；为当第m个检测器布设在第j个单元路段时j的取值。

有益效果：(1)本发明的测定方法能发挥不同的交通检测技术的优势弥补单一检测技术的不足，提高数据的检测精度和增加了检测种类。目前，多数高速公路动态交通数据采集还只是依靠单一的交通检测技术。由于每种检测器都有其优势与不足，都会对某类信息敏感而对某些信息误检或者漏检。而高速公路交通系统的全局性、复杂性，以及高速公路管理系统的全天候、全时段和实时性要求，决定了对交通数据检测技术和设备很高的性能要求。显然，单一的检测技术难以满足上述需求。该测定方法提出了组合布设检测器的方法，在充分利用已有检测信息的基础上，提高了数据检测精度，增加了数据种类。

(2)本发明的测定方法能够确定不同类型检测器的布设位置。目前，高速公路检测器的布设间距较大，检测信息能粗略的估计道路交通状态，但对具体路段的实时性交通状态的估计精度达不到要求。另一方面，动态交通数据采集设备数量不足，且有些路段设备损坏严重，导致数据准确性差，不能准确地反映实时的交通运行状态。本方法考虑将两种及以上检测器进行组合布设，通过采集高速公路的基础信息和交通信息，利用仿真分析方法，再现真实交通环境下两种检测器布设情况下的交通状况，获取交通信息，并对交通数据进行误差分析，将行程时间的检测误差MARE降到最低，合理测定检测器的具体位置。该测定方法可以在充分保证检测器检测效果的情况下，充分利用检测器的检测优势，降低检测误差，准确反映道路的交通运行状况。

(3)本发明的测定方法在同一条高速公路上进行均等分段进行。为了获得精确的位置，本发明将道路分成间距很小的单位路段，检测器布设在单位路段的中点位置。两个相邻的实际布设位置之间的路段包含若干个单位路段。本发明的测定方法主要采用线性规划方法对路段行程时间的检测误差进行分析，在一定的数量和费用约束下，获得检测器的布设位置。这样做能够使得资源合理有效的配置，充分利用检测器的特点，优势互补，在保证对高速公路有效监控的前提下，进一步优化资源配置。

附图说明

图1是本发明的测定方法的流程框图。

图2是高速公路典型路段示例图。

图3是高速公路路段真实和虚拟检测器布设示意图。

图4是检测器组合路段示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：

如图1所示，本发明包括如下步骤：

1)采集高速公路(图2)的基础信息:以已布设检测器的位置和类型、高速公路的单向车道数、路段长度L、交通流量Q和交通速度V为基础信息指标。在该步骤中，高速公路的基础信息可以从公路管理人员处获取确切的基础信息，包括已布设检测器数量、位置和类型，单向车道数，路段长度；也可以实地检测，并获取包括交通流量和交通速度等的交通信息。

2)根据资金预算和精度需求，选取新加布的检测器类型：选取费用低廉且精度相对已布设检测器低的检测器，如微波检测器。资金预算主要是指考虑到检测器的设施成本和安装成本等条件，现有的预算能够支撑多少检测器的安装，也就是对检测器数量的一个限制条件。精度需求则是道路管理者对预布设道路上采集的交通参数如速度、行程时间等的估计精度的要求。每种检测器都存在检测误差，但对各种交通参数的检测精度略有不同。比如车辆速度的检测方面，线圈检测器检测精度可达95％以上，而微波检测器则为85％，视频检测器为90％-95％。若要求道路的检测速度达到90％以上的精度，则线圈和视频可作为一个候选；若要求速度达到95％以上，线圈检测器则为候选检测器。

3)根据基础信息，利用交通仿真工具仿真两类检测器布设下的交通环境，获得各个路段每种检测器采集的交通信息，如交通速度V、行程时间T；在该步骤中，本发明选用VISSIM仿真工具获取检测点的速度信息：首先依据高速公路的车道数和路段长度等信息构建仿真道路；将道路按照100米的单位长度进行均分，获得n＝L/100个单位路段，沿着交通流方向对路段从1到n进行编号；在单位路段的中点位置布设点检测器，如图3所示；已布设检测器对应的路段布设点，对应到路段相应位置的单位路段布点位置，作为以确定的布点位置，此位置不作为加布检测器的布点范围。按照道路真实的交通流量和交通速度构建仿真环境。设定数据采集时间间隔及仿真时长，收集仿真数据。仿真数据包括点检测器采集的速度信息，和路段检测器采集的路段行程时间信息。

由于仿真工具中检测器类型的限制，本发明利用VISSIM点检测器获取所有单位路段上点检测器采集的速度信息。根据已布设检测器和加布检测器的检测误差，对仿真数据进行处理，获得两种检测器对应的速度信息。

由于本发明以已布设检测器为端点划分路段，如图4所示，因此同一路段有两种行程时间：一种为以已布设检测器采集的点速度为基础进行路段行程时间的估计；另一种为以此路段上所有检测器采集的点速度为基础估计路段行程时间，也即以此路段上所有检测器为划分点，分别求出每一小段的行程时间后进行求和。

4)分析交通参数如行程时间的估计误差(平均绝对相对误差MARE)，包括单一检测器的估计误差和组合两种检测器的估计误差；

在该步骤中，利用公式计算行程时间的平均绝对相对误差。其中E_m-1，m为路段(m-1，m)行程时间的估计误差，其值等于估计行程时间与真实行程时间的差；GT_m-1，m为真实路段行程时间；T_m-1，m为估计行程时间；Δ为数据收集时间H内以ω为间隔的数据的个数，其值为(60*H)/ω。

5)确定高速公路检测器的布设方案：对比分析不同检测器数量下，行程时间估计误差的变化情况，根据资金约束和精度情况确定检测器的布设数量；在此数量下，分析不同布点方案下行程时间估计误差的变化情况，选取误差较小的方案作为最终布设方案。

依据以下公式得出检测器的位置信息：

最小化:

s.t.

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_1^j=C$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_2^j\≤M-C$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{r}_j{y}_2^j\≤R$

${\mathrm{MARE}}_k^{12}\≤{\mathrm{MARE}}_k^{11},\∀k\∈\{1,2,...,C+1\}$

$y_i^j\×y_{i^{\′}}^j\≠1$

$y_i^j,y_{i^{\′}}^j\∈\{0,1\}$

i，i′∈{0，1，2}

为路段k上的所有检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差，k∈{1，2，...C+1}；为路段k上已布设检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差；变量i表示检测器的类型，i＝1表示已布设检测器，i＝2表示新加布检测器，i＝0表示不布设检测器；如果第i类检测器布设在位置j则的值为1，否则为0；C为已布设检测器数量；M为检测器总量的最大限额；r_j为路段j上加布的检测器的单价，R为加布检测器的预算限额。由步骤2)中得到。

在该步骤中，所用的检测器的位置信息为路段的编号值依据下面的公式得出检测器的布设位置：

$x_m^i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{l}{2}+(j_1^i-1)*l,& m=1\\ x_{m-1}^i+(j_m^i-j_{m-1}^i)*l,& m\≥2\end{array}\right.$

为第m个检测器距离路段起始点的距离，单位为米,i为检测器类型，1表示已布设检测器，2表示加布检测器，0表示不布设检测器；l为单元路段的长度，l＝L/N，L为路段长度，N为路段单元数；为当第m个检测器布设在第j个单元路段时j的取值。

本发明根据不同检测器的工作环境、数据检测类型及检测精度，合理组合检测器来提高数据的整体检测精度和检测种类；也可以利用道路上已布设的检测器，选用易安装，费用低廉，检测精度满足要求的检测器进行加布。组合不同的检测器可以实现不同检测器在数据检测类型和检测精度等方面的优势互补，在充分利用已布设检测器的基础上，提高道路交通信息检测的精确性。

Claims (5)

1.一种高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)采集高速公路的基础信息：车道数，路段长度，已布设检测器的类型和布设位置，道路的交通流量和交通速度；

2)根据步骤1)采集的高速公路基础信息，利用交通仿真工具模拟交通环境，将路段划分为等间距小段，每一小段的中点设为检测器布设点，并将已有的检测器对应在相应小段上，利用仿真分析获得所有路段检测器采集的交通参数信息；

3)建立行程时间的平均绝对相对误差目标函数：

最小化:

s.t.

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_1^j=c$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{y}_2^j\≤M-C$

$\underset{j=1}{\overset{M+1}{\Σ}}{r}_j{y}_2^j\≤R$

${\mathrm{MARE}}_k^{12}\≤{\mathrm{MARE}}_k^{11},\∀k\∈\{1,2,\mathrm{...},C+1\}$

$y_i^j\×y_{i^{\′}}^j\≠1$

$y_i^j,y_{i^{\′}}^j\∈\{0,1\}$

i，i′∈(0，1，2)

其中，为路段k上的所有检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差，k∈{1，2，...C+1}；为路段k上已布设检测器测得的行程时间的平均绝对相对误差；变量i表示检测器的类型，i＝1表示已布设检测器，i＝2表示新加布检测器，i＝0表示不布设检测器；如果第i类检测器布设在位置j则的值为1，否则为0；C为已布设检测器数量；M为检测器总量的最大限额；r_j为路段j上加布的检测器的单价；R为加布检测器的预算限额；

4)根据步骤3)计算得到交通检测器最终布设方案。

2.根据权利要求1所述的高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，其特征在于，所述加布检测器的总价R由资金预算确定，所述加布检测器的类型由资金预算和精度需求确定。

3.根据权利要求1所述的高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，其特征在于，所述行程时间的平均绝对相对误差计算如下：

$MARE=\frac{1}{\mathrm{\Δ}}\Σ\frac{\left|E_{m-1,m}\right|}{{\mathrm{GT}}_{m-1,m}}=\frac{1}{\mathrm{\Δ}}\Σ\frac{|{\mathrm{GT}}_{m-1,m}-T_{m-1,m}|}{{\mathrm{GT}}_{m-1,m}}$

其中，E_m-1，m为路段(m-1，m)行程时间的估计误差，其值等于估计行程时间与真实行程时间的差；GT_m-1，m为真实路段行程时间；T_m-1m为估计行程时间；Δ为数据收集时间H内以ω为间隔的数据的个数，其值为(60*H)/ω。

4.根据权利要求1所述的高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，其特征在于，所述的行程时间的测算公式如下：

$T_k=\frac{x_k^i}{v_k^i}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x_1^i}{v_1^i},& k=1\\ \frac{2(x_m^i-x_{m-1}^i)}{v_m^i+v_{m-1}^i},& 2\≤k=m\≤M\\ \frac{L-x_M^i}{v_M^i},& k=M+1\end{array}\right.$

其中，T_k为路段k的估计行程时间；为第i类检测器m的布设位置距离高速公路起点的距离；为第i类检测器m测得的点速度；M为检测器数量的最大限额；L是路段长度。

5.根据权利要求1所述的高速公路多类型交通检测器组合优化布设方法，其特征在于，所述步骤4)计算得到检测器的布设位置如下：

$x_m^i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{l}{2}+(j_1^i-1)*l,& m=1\\ x_{m-1}^i+(j_m^i-j_{m-1}^i)*l,& m\≥2\end{array}\right.$

其中，为第m个检测器距离路段起始点的距离，单位为米,i为检测器类型，1表示已布设检测器，2表示加布检测器，0表示不布设检测器；l为单元路段的长度，l＝L/N,L为路段长度，N为路段单元数；为当第m个检测器布设在第j个单元路段时j的取值。