CN110335478B - 基于深度学习的跨子区联动控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于深度学习的跨子区联动控制方法，包括：确定交叉口群间关联指标体系，分别运用该指标体系，分析本子区内的交叉口和其他子区内的交叉口的各项指标的历史数据，同时结合深度学习的算法原理，预测并判定相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项指标是否在相同的阈值指标等级，进而打破原有固定子区划分所限，将这些符合阈值指标等级条件的交叉口进行联动控制，最终实现交通信号控制跨子区联动控制。本发明用于减少由于交通信号控制系统内部划分子区所致的交通矛盾。

Description

基于深度学习的跨子区联动控制方法
技术领域
本发明涉及现有城市交通信号控制系统中跨子区联动的控制方法，尤其是针对矛盾点较为突出，且并不在同一子区交叉口的联动控制方法。
背景技术
经过近半个世纪的快速发展，大多数城市已建立了较为成熟的城市级交通信号控制系统，其大多数呈现为“城市交通信号控制系统—系统内部子区—单个交叉口”的三级组织架构，这种组织架构体系在一定程度上可以满足原有交通流的控制需求。伴随着我国经济社会的跨越式发展和交通流随机、快速变化的发生特性，原有组织架构已无法更好的满足现有这种使用需求。设计开发一种基于现有交通流量变化规律，基于深度学习后的能够实现跨子区的联动控制方法已经迫在眉睫。
国外在交通信号控制系统研究方面起步较早，先后开发出多种典型交通信号控制系统，主要为SCOOT、SCATS、SPOT/UTOPIA、RHODES与OPAC等5种主流信号系统，其中最为典型的为SCATS系统。其由于受到系统物理结构框架的限制，现有的分层式控制结构通常需要事先划分好相对固定的控制子区，且只能进行有限的子区合并与子区分离。国内在交通信号控制系统研究方面总体起步相对较晚，从北京“7386”工程开始，在借鉴国外较为成熟的信号控制系统的研究使用基础上，虽取得了一定发展，但总体还存在较大差距。特别是在评价指标方面也只能对单一的指标进行分析。树爱兵等人基于多源交通大数据开发出一种新型的交通信号系统及运及其运行方法。卢元展等人在运用云计算的基础上，建立一种基于云计算的城市交通信号控制的方法和系统。马庆禄等人结合物联网在交通控制领域的运用，通过研究节点之间的关联关系，更好的实现交通控制区域联动控制。郭义荣考虑将视频检测算法更好的运用于交通控制策略，因而更好的实现系统之间的联动控制。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服传统信号系统中大多只能对各自已划分子区内的交叉口进行联动控制的局限，在充分考虑交叉口群间体系指标的基础上，基于深度学习算法，开发一种基于深度学习的跨子区联动控制方法，以减少部分由于原有子区划分而产生的交通瓶颈点，同时在保证路网安全运行的前提下，提高路网整体的运行效率。本发明采用的技术方案是：
一种基于深度学习的跨子区联动控制方法，包括：确定交叉口群间关联指标体系，分别运用该指标体系，分析本子区内的交叉口和其他子区内的交叉口的各项指标的历史数据，同时结合深度学习的算法原理，预测并判定相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项指标是否在相同的阈值指标等级，进而打破原有固定子区划分所限，将这些符合阈值指标等级条件的交叉口进行联动控制，最终实现交通信号控制跨子区联动控制。
进一步地，所述的基于深度学习的跨子区联动控制方法，具体包括：
步骤S1，建立由多个指标，并将这些指标划分为数个等级而组成的交叉口群间关联指标体系界定等级；
步骤S2，为保证深度学习拥有足够的样本量，基于各子区的交叉口各指标历史数据，将现有信号控制系统内部各个子区内部的交叉口的各指标历史数据建立指标数据库DBm3；
步骤S3，将步骤S2建立的指标数据库DBm3进行整理，得到新的指标数据库DBm3-1，以便后续对于数据库DBm3中的数据进行训练；
步骤S4，将步骤S3建立的指标数据库DBm3-1中的数据依次导入即将使用的深度学习模型输入层中；
步骤S5，结合步骤S4，使用深度学习模型，先抽取个别样本进行初始训练，待后续模型在可使用时，再对DBm3-1中的所有数据依次进行训练；
步骤S6，针对S5训练产生的结果，结合原指标的实际历史数据，与训练产生的数据进行比较，分析输出值U和期望的输出值V的实际对比结果，并使用成本函数计算误差δ；
步骤S7，通过分析步骤S6的误差δ，多次修正误差并校验现有深度学习模型；
步骤S8，根据步骤S7的校验结果，再次抽取个别样本进行训练；
步骤S9，分析步骤S8的训练结果，若深度学习模型也满足使用要求，验证了深度学习模型可用；
步骤S10，运用训练好的深度学习模型，将步骤S4数据库DBm3-1的全部数据进行训练，输出训练结果DBn；
步骤S11，依据步骤S10的训练结果DBn，选取所有指标中的多项指标作为阈值指标，判断相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项阈值指标是否都在相同的指标等级，若是，则将这些边界处的不同子区的交叉口进行联动控制。
更进一步地，所述指标包括：交叉口饱和度T1、交叉口间距T2、交通流量T3、信号运行周期T4、服务水平T5、车流运行速度T6、交叉口之间车辆行程时间T7、是否易发生过饱和及溢出T8指标。
更进一步地，指标历史数据取各指标近三个月的数据。
本发明的优点在于：有效避免了传统信号系统中大多只能对各自已划分子区内的交叉口进行联动控制的局限性，在充分考虑交叉口群间关联指标体系的基础上，充分发挥深度学习算法的优势，保障以减少部分由于原有子区划分而产生的交通瓶颈点，满足交警在跨子区信号控制方面的迫切需求，降低了由于无法跨子区联动而导致对城市交通的不利影响。
附图说明
图1为本发明的控制流程图。
图2为本发明的跨子区控制原理图。
图3为本发明的交叉口群间关联指标体系示意图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
本发明提出的一种基于深度学习的跨子区联动控制方法，包括：确定交叉口群间关联指标体系，分别运用该指标体系，分析本子区内的交叉口和其他子区内的交叉口的各项指标的历史数据，同时结合深度学习的算法原理，预测并判定相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项指标是否在相同的阈值指标等级，进而打破原有固定子区划分所限，将这些符合阈值指标等级条件的交叉口进行联动控制，最终实现交通信号控制跨子区联动控制。
具体地，本发明包括以下步骤：
步骤S1，建立由交叉口饱和度T1、交叉口间距T2、交通流量T3、信号运行周期T4、服务水平T5、车流运行速度T6、交叉口之间车辆行程时间T7、是否易发生过饱和及溢出T8指标，并将T1-T8共计8个指标划分为等级一L1、等级二L2、等级三L3、等级四L4四个等级而组成的交叉口群间关联指标体系界定等级，具体划分如表1所示；
表1交叉口群间关联指标体系界定等级
Figure BDA0002125238640000031
步骤S2，为保证深度学习拥有足够的样本量，基于各子区交叉口饱和度数据(三个月)T1m3、交叉口间距数据T2m3、流量数据(三个月内各动向的交通流量)T3m3、信号运行周期(三个月内每天不同时段的信号运行周期)数据T4m3、服务水平(三个月内服务水平)数据T5m3、车流运行速度(三个月)数据T6m3、交叉口之间车辆行程时间(三个月)数据T7m3、是否易发生过饱和及溢出(是否存在与上下游交叉口的关联关系)数据T8m3等指标历史数据，将现有信号控制系统内部各个子区内部的交叉口(尤其是位于子区边界附近的交叉口)的各指标历史数据建立指标数据库DBm3；
DBm3＝{T1m3、T2m3、T3m3、T4m3、T5m3、T6m3、T7m3、T8m3}；
步骤S3，将步骤S2建立的指标数据库DBm3进行整理，得到新的指标数据库DBm3-1，以便后续对于数据库DBm3中的数据进行训练；
对DBm3进行整理，主要补充缺失数据或修正明显错误数据等；
步骤S4，将步骤S3建立的指标数据库DBm3-1中的数据依次导入即将使用的深度学习模型输入层中；
步骤S5，结合步骤S4，使用深度学习模型，先抽取个别样本进行初始训练，待后续模型在可使用时，再对DBm3-1中的所有数据依次进行训练；
步骤S6，针对S5训练产生的结果，结合原指标的实际历史数据，与训练产生的数据进行比较，分析输出值U和期望的输出值V的实际对比结果，并使用成本函数计算误差δ；
δ＝U-V
步骤S7，通过分析步骤S6的误差δ，多次修正误差并校验现有深度学习模型；
步骤S8，根据步骤S7的校验结果，再次抽取个别样本进行训练；
步骤S9，分析步骤S8的训练结果，若深度学习模型也满足使用要求，验证了深度学习模型可用；
步骤S10，运用训练好的深度学习模型，将步骤S4数据库DBm3-1的全部数据进行训练，输出训练结果DBn；
步骤S11，依据步骤S10的训练结果DBn，选取八个指标中的多项指标作为阈值指标，判断相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项阈值指标是否都在相同的指标等级，若是，则将这些边界处的不同子区的交叉口进行联动控制。
例如，若八个指标中的T1m3、T3m3、T4m3、T5m3、T6m3、T7m3均在等级二，则边界处不同子区的相应两个交叉口进行联动控制。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于深度学习的跨子区联动控制方法，其特征在于，包括：确定交叉口群间关联指标体系，分别运用该指标体系，分析本子区内的交叉口和其他子区内的交叉口的各项指标的历史数据，同时结合深度学习的算法原理，预测并判定相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项指标是否在相同的阈值指标等级，进而打破原有固定子区划分所限，将这些符合阈值指标等级条件的交叉口进行联动控制，最终实现交通信号控制跨子区联动控制；
步骤S1，建立由多个指标，并将这些指标划分为数个等级而组成的交叉口群间关联指标体系界定等级；
步骤S2，为保证深度学习拥有足够的样本量，基于各子区的交叉口各指标历史数据，将现有信号控制系统内部各个子区内部的交叉口的各指标历史数据建立指标数据库DBm3；
步骤S3，将步骤S2建立的指标数据库DBm3进行整理，得到新的指标数据库DBm3-1，以便后续对于数据库DBm3中的数据进行训练；
步骤S4，将步骤S3建立的指标数据库DBm3-1中的数据依次导入即将使用的深度学习模型输入层中；
步骤S5，结合步骤S4，使用深度学习模型，先抽取个别样本进行初始训练，待后续模型在可使用时，再对DBm3-1中的所有数据依次进行训练；
步骤S6，针对S5训练产生的结果，结合原指标的实际历史数据，与训练产生的数据进行比较，分析输出值U和期望的输出值V的实际对比结果，并使用成本函数计算误差δ；
步骤S7，通过分析步骤S6的误差δ，多次修正误差并校验现有深度学习模型；
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步骤S9，分析步骤S8的训练结果，若深度学习模型也满足使用要求，验证了深度学习模型可用；
步骤S10，运用训练好的深度学习模型，将步骤S4数据库DBm3-1的全部数据进行训练，输出训练结果DBn；
步骤S11，依据步骤S10的训练结果DBn，选取所有指标中的多项指标作为阈值指标，判断相邻子区边界处的其他子区内交叉口与本子区内交叉口的多项阈值指标是否都在相同的指标等级，若是，则将这些边界处的不同子区的交叉口进行联动控制；
所述指标包括：交叉口饱和度T1、交叉口间距T2、交通流量T3、信号运行周期T4、服务水平T5、车流运行速度T6、交叉口之间车辆行程时间T7、是否易发生过饱和及溢出T8指标。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的跨子区联动控制方法，其特征在于，
指标历史数据取各指标近三个月的数据。
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