[發明專利]基于ACP方法的交通信號推薦系統及相應方法

有效

• 申請號: 201410373407.9
• 申請日: 2014-07-31
• 公開（公告）號: CN104123847A
• 公開（公告）日: 2014-10-29
• 發明（設計）人: 王飛躍;趙一飛;高行;朱鳳華
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G08G1/07
• 分類號: G08G1/07
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

1.一種基于ACP方法的交通信號推薦系統，包括：

數據模塊(101)，包括數據采集單元、數據庫和數據處理單元，用于采集來自實際的交通數據，存入數據庫，并將其處理成要求格式后傳遞給推薦模塊(102)；

推薦模塊(102)，包括推薦算法庫、抉擇與控制融合單元、判斷單元、控制算法單元、評分矩陣、狀態評估單元，用于接收來自所述數據模塊(101)的數據和評估模塊(103)的指標，結合當前路況，推薦出最合適的配時方案，并將其傳遞給執行模塊(104)；

評估模塊(103)，用于按交通需求任務設定RMSE、準確率、召回率指標并提供給所述推薦模塊(102)學習訓練；

執行模塊(104)，用于執行所述推薦模塊(103)提供的配時方案，并監測相關交通數據，反饋給所述數據模塊(101)。

2.根據權利要求1所述的基于ACP方法的交通信號推薦系統，其中，

所述推薦模塊(102)包含檢查單元和控制算法，可為相關交通狀態生成較為適合的配時方案，并預測相應的交通指標。

3.根據權利要求1所述的基于ACP方法的交通信號推薦系統，其中所述推薦模塊(102)定期訓練學習，不管更新所述推薦模塊(102)的評分矩陣。

4.一種基于ACP方法的交通信號推薦方法，包括以下步驟：

數據模塊(101)采集交通信息，并處理成稀疏矩陣的格式傳遞給推薦模塊(102)；

評估模塊(103)設定本次任務的評定指標；

推薦模塊(102)結合所述評定指標，對所述數據模塊(101)傳遞的所述稀疏矩陣進行數據填充；

所述推薦模塊(102)使用控制算法進一步優化所述稀疏矩陣，生成評分矩陣；

所述推薦模塊(102)的狀態評估單元分析當前路況，將其匹配至所述評分矩陣；

根據所述評分矩陣，給當前路況推薦最佳配時方案；

執行模塊(104)對當前路況執行推薦的所述最佳配時方案，并檢測記錄執行結果；

所述執行模塊(104)將相關交通數據作為反饋信息，傳遞給所述數據模塊(101)。

5.根據權利要求4所述的基于ACP方法的交通信號推薦方法，其中所述數據模塊(101)采集交通信息，并處理成稀疏矩陣的格式傳遞給推薦模塊(102)的步驟進一步包括以下步驟：

數據采集單元采集交通數據，同時也接收來自所述執行模塊(104)的反饋數據；

將采集的數據按要求存入數據庫；

數據預處理單元分析提取路況、配時方案特征，用數學語言描述；

對交通指標進行歸一化處理；

將延時、停留時間、流量等指標處理成評分形式；

將以上處理好的數據轉換成評分矩陣，傳遞給所述推薦模塊(102)。

6.根據權利要求4所述的基于ACP方法的交通信號推薦方法，其中所述推薦模塊(102)結合所述評定指標，對所述數據模塊(101)傳遞的所述稀疏矩陣進行數據填充的步驟進一步包括以下步驟：

所述推薦模塊(102)的抉擇與控制融合單元向所述評估模塊(103)詢問本次訓練任務的評估指標；

所述抉擇與控制融合單元按指標選擇推薦算法庫里的算法對得到的所述稀疏矩陣進行學習訓練；

若所述抉擇與控制融合單元所抉擇的算法不止一種，則所述抉擇與控制融合單元對其進行融合，所述融合包括算法融合或結果融合；

通過以上步驟訓練學習后，將所述稀疏矩陣進行預測填充。

7.根據權利要求4所述的基于ACP方法的交通信號推薦方法，其中所述推薦模塊(102)使用控制算法進一步優化所述稀疏矩陣，生成評分矩陣的步驟進一步包括以下步驟：

進一步檢查得到的所述稀疏矩陣，設定相關閾值，檢測出該矩陣中分數低于某一閾值的元素；

找出所述稀疏矩陣中的元素對應的交通狀態的數學表達，讀取出相關特征；

根據交通狀態的特征，選擇合適的控制策略為其定制相應的配時方案，并預測該交通狀態在該配時方案下的交通指標，轉換成要求的“評分”；

將得到的數據整理后放入所述稀疏矩陣，進一步豐富所述稀疏矩陣。