[發明專利]一種道路交通流量采集及預測方法

無效

• 申請號: 201110439431.4
• 申請日: 2011-12-24
• 公開（公告）號: CN102496284A
• 公開（公告）日: 2012-06-13
• 發明（設計）人: 李志敏;易良友;黃凱梁;劉林佳
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 康海燕

技術領域

本發明屬于ITS(智能交通系統)技術領域，具體涉及一種道路交通流量數據采集裝置的設計、并可對采集的數據進行去噪預處理和對道路交通流量進行預測的方法。

背景技術

交通流量是交通信息中一個重要的參數，交通流量采集及預測是控制車流出入，確保道路安全暢通的重要手段，對城市交通控制與管理有著重要的作用和意義。

通常，交通流量的獲取是靠各種交通流量檢測設備來完成的，交通流量檢測設備以機動車輛為檢測目標，檢測車輛的存在或通過狀況?，F有的交通流量檢測主要有感應線圈檢測、微波檢測和視頻檢測等多種方法，其中，感應線圈車輛檢測由于其準確度、可靠性高和成本低等優點而被廣泛使用。

采用感應線圈的車流量檢測系統是一種基于電磁感應原理的檢測系統。當被檢測車輛通過感應線圈時，就會引起線圈回路電感量的變化，檢測系統通過微處理器檢測出這個電感變化量，就能檢測出車輛的通過或存在狀況。通常，檢測電感變化量的方式有兩種：第一種是利用相位鎖存器和相位比較器來檢測相位的變化；另一種是利用耦合振蕩電路對其振蕩頻率進行檢測。第二種方式的耦合振蕩電路設計簡單，成本更低。

傳統的感應線圈車流量檢測系統在檢測時存在的缺陷：在對多個車道的感應線圈進行檢測時，檢測系統采用設置振蕩電路產生不同振蕩頻率的方法來避免各車道的感應線圈間的藕合效應。這樣，將對不同環境下的檢測頻率的設置有所限制，從而影響檢測精度。

道路交通流量的預測屬于交通信號控制系統的一個重要組成部分，道路交通流量數據的準確采集是道路交通流量預測準確的前提和保證，道路交通流量預測又是提高交通信號控制系統性能的一個關鍵。目前，大多數的交通流量預測方法，都沒有對交通流量中的噪聲進行處理。而交通流量數據本身的振蕩性就比較大，傳統的數據處理方法對噪聲數據的處理都是對相對平穩的信號進行處理的，因此使用傳統的方法將使得大量的真實數據被剔除，造成對預測效果產生更大的影響。

目前，常用的預測方法有：kalman濾波、非參數回歸、人工神經網絡以及支持向量機等多種方法。在這些方法中，大多數是針對固定時間間隔(5～10分鐘)的短時交通流量預測，數據平穩度大于以交叉路口信號周期為時間間隔采集的數據，預測的方法相對簡單。所以，在實際的應用中就會造成預測精度不高、運算時間長等問題，使其難以應用在道路交通信號控制系統中。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出一種對多車道的感應線圈進行逐個掃描的道路交通流量采集裝置及預測的方法，獲得規定周期內的車流量、平均車速、占有率和交通密度等道路交通參數，實現對道路交通流量的預測，提高數據采集和預測的準確性。

本發明專利的技術方案如下：

一種道路交通流量采集與預測方法，包含交通流量采集和交通流量數據預處理與預測兩部分；其特征在于包括以下步驟：

(1)交通流量采集：

將道路交通流量采集裝置中的環形感應線圈通過饋線與車輛檢測模塊的輸入端相連，車輛檢測模塊的輸出通過RS-485串口與交通流量采集模塊的輸入相連，并得到道路交通流量數據；交通流量采集模塊的輸出通過RJ-45網絡接口與上位機(PC機)相連，將采集到的交通流量數據提供給上位機進行預處理及交通流量的預測；

(2)交通流量數據預處理與預測：在上位機中，預處理模塊采用小波分析結合最小二乘法實現對采集數據中的異常數據進行剔除；預測模塊采用改進的BP神經網絡算法實現對交通流量的預測：

a)交通流量數據預處理：首先將采集到的交通流量數據進行2層DB4小波分解，把分解后的2層低頻分量進行完全重構，以此重構序列為依據，作為異常數據剔除的基準線；然后將原始交通流量序列與基準線即重構序列求得絕對差值序列，再結合最小二乘法找出絕對差值序列中出現異常的位置定為原始交通流量序列的異常點，使用原始數據中的前后平均值加以修復；

b)交通流量預測：采用變步長算法來彌補傳統BP神經網絡的缺陷，對傳統的BP神經網絡進行改進，在改進的BP神經網絡中，以預測斷面自身的歷史數據為BP神經網絡的輸入，預測斷面的下一個時段的流量為輸出來訓練網絡，將訓練好的網絡作為交通流量預測模型。

本發明提供了一種道路交通流量采集裝置，包括感應線圈、車輛檢測模塊、交通流量采集模塊三部分。

車輛檢測模塊的輸入端通過饋線與感應線圈相連，其輸出通過RS-485串口與交通流量采集模塊的輸入相連，將檢測到的有無車輛通過的狀態信號傳輸給交通流量采集模塊進行處理，從而得到交通流量數據。