CN112651361A - 一种基于动态交通流量的监测方法 - Google Patents

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CN112651361A CN202011618396.8A CN202011618396A CN112651361A CN 112651361 A CN112651361 A CN 112651361A CN 202011618396 A CN202011618396 A CN 202011618396A CN 112651361 A CN112651361 A CN 112651361A
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Abstract

本发明涉及交通监控技术领域，提出了一种基于动态交通流量的监测方法，包括S1、确定训练模型的自变量参数和因变量参数；S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据；S3、通过BP神经网络预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至BP神经网络，得到BP神经网络交通模型，t时刻时，各自变量的数值输入至BP神经网络交通模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；S4、根据Qbp预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M。通过上述技术方案，解决了交通流量预测的精确度和准确度仍然需要进一步的提高问题。

Description

一种基于动态交通流量的监测方法
技术领域
本发明涉及交通监控技术领域，具体的，涉及一种基于动态交通流量的监测方法。
背景技术
目前，我国各大城市交通道路上交通流数据采集设备在不断的更新迭代，促使短时交通流的预测能力不断提高，对于中国而言，很多城市已经初步保证了交通状况的24小时监测，为交通流的预测提供了坚实的基础，特别是随着5G技术的不断发展，车辆之间的信息互通也成为了课程，极大的扩展了智能交通的数据信息量；研究表明，城市道路中的交通流大都是大量且动态的，为了事实而准确的获取这些交通流信息，例如交通流的三要素：交通流量、速度和密集度。交通流量是指在单位时间内，通过道路某点、某一断面或某一条车道的交通实体数(对于机动车流而言就是车辆数)，交通流量可通过定点调查直接获得。交通速度分为地点速度(即时速度、瞬时速度)和平均速度。地点速度为车辆通过道路某一点时的速度，时间平均速度为观测时间内通过道路某断面所有车辆地点速度的算术平均值，区间平均速度为某一时刻路段上所有车辆地点速度的平均值。密集度包括占有率和密度。占有率即车辆的时间密集度，就是在一定的观测时间T内，车辆通过检测器时所占用的时间与观测总时间的比值。交通密度代表车辆的空间密集度，就是某一瞬间单位道路长度上存在的车辆数。密度只能通过沿路段长度调查法即根据航拍照片来获得。
针对于交通流量的人工智能研究，近些年也以井喷式的增长在发展，目前最火的人工智能算法当属神经网络算法，BP神经网络就属于其中一种，它能够仅仅通过学习便可以找出十分复杂的非线性系统的特征，而不依靠现有的模型，针对于BP神经网络，虽然已经有很多专家学者提出了很多种预测方法，但到目前为止还没有任何一种预测模型能够完全使用于多种场景，由于交通流具有高度的不确定性，因此稍微有一些因素影响，对于各种模型的组合，某种模型对某种影响因素能够进行较好的拟合出待预测的交通流量，另外种模型的组合不一定对此影响因素能够达到较好的拟合，现有技术中的交通流量预测的精确度和准确度仍然需要进一步的提高。
发明内容
本发明提出一种基于动态交通流量的监测方法，解决了现有技术中的交通流量预测的精确度和准确度仍然需要进一步的提高问题。
本发明的技术方案如下：
一种基于动态交通流量的监测方法，通过t时刻、t-m时刻某一十字路口交通状况预测t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)，从而对交通流量进行监控，包括以下步骤：
S1、确定训练模型的自变量参数为
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，由视频监控获得，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，由视频监控获得，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L，
因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据；
S3、通过BP神经网络预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至BP神经网络，得到BP神经网络交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至BP神经网络交通模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，
S4、根据Qbp预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M。
作为进一步的技术方案，步骤S1中，t时刻此十字路口此方向下游车辆交通影响级别L具体按照以下公式：
Figure BDA0002875481020000021
其中li为t-m时刻至t时刻，经过的每一辆车的车辆分级，由摄像头采集车牌号对应的云端车辆级别获得。
作为进一步的技术方案，所述车辆分级li按照以下公式：
ln＝a*r+b*s+c*lio，
其中，r为此车辆行驶过程中路边违规停车累计次数，s为此车辆行驶过程中红灯时过十字路口累计次数，lio为此车辆车主名下其他车辆的车辆分级，a、b、c为各自的权重，
其中，r、s均由摄像头视频采集获得。
作为进一步的技术方案，S4中，Q预测(t+m)＝Qbp预测(t+m)。
作为进一步的技术方案，S3与S4之间还包括
S30，通过随机森林模型预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至随机森林模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)。
作为进一步的技术方案，其中，S4中，Q预测(t+m)＝K1*Qbp预测(t+m)+K2*Qrf预测(t+m)。
作为进一步的技术方案，S4中，K1、K2的初始条件为K1+K2＝1；且K1、K2通过最优加权组合法计算获得。
作为进一步的技术方案，包括，
第一存储单元，用于存储训练模型的以下自变量参数，
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L；
第一计算单元，用于通过BP神经网络模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第二计算单元，用于通过随机森林模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第二存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第三存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第三计算单元，用于通过t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)和t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
第四存储单元，用于存储因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)。
本发明的工作原理及有益效果为：
1、本文采用基于随机森林模型RF和和BP神经网络组合的方式来进行交通流的预测客服了两种模型各自的缺点，通过两种方式很好利用最优加权组合模型进行组合，进一步的提高了预测精度，通过与未组合的方式进行对比，表明了组合后的有效性，进一步提高了交通预测的精确度和准确度
2、本发明中，对交通流数据了预处理，采用小波分析对交通数据进行去噪处理，因而采集到的数据中存在的信息干扰将会降低，从而很好地消除了偏差。
3、本发明中，可以根据道路拥堵情况，决定此十字路口此方向的监控级别M，可以分为两个级别或三个级别，针对于非拥挤时段从而可以进行低要求的监控级别，针对于拥堵时段可进行高要求的监控级别，从而合理利用监控资源，提高资源整合度。
4、本发明中对因变量参数进行了更好的改进，选用t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L，整体作为因变量，很好的提高了BP神经网络预测模型预测效果。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明中实施例1预测值与交通流量实际值对比图；
图2为本发明中实施例2预测值与交通流量实际值对比图；
图3为本发明中对比例1预测值与交通流量实际值对比图；
图4为本发明中对比例2预测值与交通流量实际值对比图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都涉及本发明保护的范围。
实施例1
一种基于动态交通流量的监测方法，通过t时刻、t-m时刻某一十字路口交通状况预测t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)，从而对交通流量进行不同级别监控，包括以下步骤：
S1、确定训练模型的自变量参数为
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，由视频监控获得，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，由视频监控获得，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L，
因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
交通流量是一个动态变化的量，它表示单位时间内通过道路中某一截面的车辆数，并随着时间的变和空间的变化而变化，单位为veh/h。
S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据，此些数据均通过小波分析进行降噪处理；
S3、通过BP神经网络预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至BP神经网络，得到BP神经网络交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至BP神经网络交通模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，
S4、根据Qbp预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M，可以分为两个级别或三个级别，针对于非拥挤时段从而可以进行低要求的监控级别，针对于拥堵时段可进行高要求的监控级别，从而合理利用监控资源。
进一步，步骤S1中，t时刻此十字路口此方向下游车辆交通影响级别L具体按照以下公式：
Figure BDA0002875481020000051
其中li为t-m时刻至t时刻，经过的每一辆车的车辆分级，由摄像头采集车牌号对应的云端车辆级别获得。
进一步，所述车辆分级li按照以下公式：
li＝a*r+b*s+c*lio，(i＝1,2,3…，n)，
其中，r为此车辆行驶过程中路边违规停车累计次数，s为此车辆行驶过程中红灯时过十字路口累计次数，lio为此车辆车主名下其他车辆的车辆分级，a、b、c为各自的权重，
以上自变量为了消除指标之间的量纲影响，均对其数据标准化处理，即归一化处理；
为了更好的对数据进行利用，发明人发现，交通是否拥堵，交通流量是否受到影响，一定因素和司机的驾驶习惯有关，因此在众多的司机驾驶习惯中，这些不良的驾驶习惯会对交通流量产生影响，经过多方对比，选出违规停车与闯红灯作为车辆分级，最具有代表性。
其中，r、s均由摄像头视频采集获得。
进一步，S4中，Q预测(t+m)＝Qbp预测(t+m)。
实施例2
包含实施例1的所有步骤；
进一步，S3与S4之间还包括
S30，通过随机森林模型预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至随机森林模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)。
进一步，其中，S4中，Q预测(t+m)＝K1*Qbp预测(t+m)+K2*Qrf预测(t+m)。
进一步，
S4中，K1、K2的初始条件为K1+K2＝1；且K1、K2通过最优加权组合法计算获得。
对比例1
一种基于动态交通流量的监测方法，通过t时刻、t-m时刻某一十字路口交通状况预测t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)，从而对交通流量进行不同级别监控，包括以下步骤：
S1、确定训练模型的自变量参数为
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L，
因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据，此些数据均通过小波分析进行降噪处理；
S30，通过随机森林模型预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至随机森林模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)。
S4、根据Qrf预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M。
进一步，步骤S1中，t时刻此十字路口此方向下游车辆交通影响级别L具体按照以下公式：
Figure BDA0002875481020000061
其中li为t-m时刻至t时刻，经过的每一辆车的车辆分级，由摄像头采集车牌号对应的云端车辆级别获得。
进一步，所述车辆分级li按照以下公式：
li＝a*r+b*s+c*lio，(i＝1,2,3…，n)，
其中，r为此车辆行驶过程中路边违规停车累计次数，s为此车辆行驶过程中红灯时过十字路口累计次数，lio为此车辆车主名下其他车辆的车辆分级，a、b、c为各自的权重，
其中，r、s均由摄像头视频采集获得。
对比例2
一种基于动态交通流量的监测方法，通过t时刻、t-m时刻某一十字路口交通状况预测t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)，从而对交通流量进行不同级别监控，包括以下步骤：
S1、确定训练模型的自变量参数为
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，
因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据，此些数据均通过小波分析进行降噪处理；
S3、通过BP神经网络预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至BP神经网络，得到BP神经网络交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至BP神经网络交通模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，
S4、根据Qbp预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M。
按照实施例1、实施例2、对比例1、对比例2的实验方法，对河北省石家庄市某十字路口进行预测和实际测量，采样时间为6时至20时点共计14个小时，采样间隔5分钟，如图1～图4为实施例1、实施例2、对比例1、对比例2的预测值与实际值的拟合对比图，横坐标为预测次数，每5分钟进行一次测量和测量，纵坐标为车流量预测值，单位为veh/h，以下为实施例1、实施例2、对比例1、对比例2的具体结果，
组别 预测模型 平均绝对百分比误差 均方根误差
实施例1预测 BP神经网络模型2 5.9％ 11.4％
实施例2预测 BP神经网络模型2+随机森林模型 5.4％ 10.6％
对比例1预测 随机森林模型 7.6％ 13.5％
对比例2预测 BP神经网络模型1 6.2％ 12.5％
从上表可以看出，本发明中的实施例1与对比例2相比，本发明中的BP神经网络模型2增加了t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L之后，平均绝对百分比误差和均方根误差均获得了一定程度的提高，通过实施例2与对比例1、实施例1相比可知，两种预测模型组合之后，进一步将平均绝对百分比误差和均方根误差均得到一定程度的提高，因此通过最优加权规则来对BP神经网络和随机森林模型算法进行组合，使得组合模型的预测效果得到了提升，优于单一模型的随机森林算法和BP神经网络算法。
实施例3
一种基于动态交通流量的监测系统，包括，
第一存储单元，用于存储训练模型的以下自变量参数，
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L；
第一计算单元，用于通过BP神经网络模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第二计算单元，用于通过随机森林模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第二存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第三存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第三计算单元，用于通过t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)和t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
第四存储单元，用于存储因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量
t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于动态交通流量的监测方法，通过t时刻、t-m时刻某一十字路口交通状况预测t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)，从而对交通流量进行不同级别监控，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定训练模型的自变量参数为
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，由视频监控获得，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，由视频监控获得，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L，
因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
S2、记录以上自变量参数、因变量参数的历史数据；
S3、通过BP神经网络预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至BP神经网络，得到BP神经网络交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至BP神经网络交通模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)，
S4、根据Qbp预测(t+m)获得Q预测(t+m)，再决定此十字路口此方向的监控级别M。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，步骤S1中，t时刻此十字路口此方向下游车辆交通影响级别L具体按照以下公式：
Figure FDA0002875481010000011
其中li为t-m时刻至t时刻，经过的每一辆车的车辆分级，由摄像头采集车牌号对应的云端车辆级别获得。
3.根据权利要求2所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，所述车辆分级li按照以下公式：
li＝a*r+b*s+c*lio，(i＝1,2,3…，n)，
其中，r为此车辆行驶过程中路边违规停车累计次数，s为此车辆行驶过程中红灯时过十字路口累计次数，lio为此车辆车主名下其他车辆的车辆分级，a、b、c为各自的权重，
其中，r、s均由摄像头视频采集获得。
4.根据权利要求3所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，
S4中，Q预测(t+m)＝Qbp预测(t+m)。
5.根据权利要求1所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，S3与S4之间还包括
S30，通过随机森林模型预测得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)，具体的，由各自变量参数及因变量参数的历史数据输入至随机森林模型，得到随机森林交通模型；
t时刻时，各自变量的数值输入至随机森林模型，得到t+m时刻此十字路口此方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)。
6.根据权利要求5所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，
其中，S4中，Q预测(t+m)＝K1*Qbp预测(t+m)+K2*Qrf预测(t+m)。
7.根据权利要求6所述的一种基于动态交通流量的监测方法，其特征在于，
S4中，K1、K2的初始条件为K1+K2＝1；且K1、K2通过最优加权组合法计算获得。
8.一种基于动态交通流量的监测系统，其特征在于，包括，
第一存储单元，用于存储训练模型的以下自变量参数，
t时刻此十字路口此方向的三个上游交通流量q1、q2、q3，
t时刻、t-m时刻此十字路口此方向下游交通流量Q(t)、Q(t-m)，
t时刻十字路口此方向下游车辆交通影响级别L；
第一计算单元，用于通过BP神经网络模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第二计算单元，用于通过随机森林模型由以上自变量参数计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第二存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)；
第三存储单元，用于存储t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)；
第三计算单元，用于通过t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量BP预测值Qbp预测(t+m)和t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量RF预测值Qrf预测(t+m)计算得到t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)；
第四存储单元，用于存储因变量参数为t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量t+m时刻此十字路口其中一方向下游交通流量Q预测(t+m)。
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