[發明專利]基于在線標定的快速路交通流數據填補方法及系統

有效

• 申請號: 201710802197.4
• 申請日: 2017-09-07
• 公開（公告）號: CN107591001B
• 公開（公告）日: 2019-12-27
• 發明（設計）人: 王旭;牛磊;戈悅淳
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F17/18
• 代理公司: 37221 濟南圣達知識產權代理有限公司
• 代理人: 黃海麗

本發明公開了一種基于在線標定的快速路交通流缺失數據填補方法及系統，所述方法，包括數據采集：對檢測器分組編號，根據所述檢測器采集到的交通流數據建立交通流數據庫；實時診斷：對所述檢測器實時采集到的交通流數據進行診斷，診斷是否缺失或錯誤；模型建立：根據各組檢測器各車道數據的時間趨勢和空間關系，建立多元線性模型；在線標定：建立參數自回歸預測模型，基于交通流數據庫中的前期數據所得模型參數預測當前時刻的模型參數；數據填補：根據所述多元線性模型及當前時刻的模型參數進行交通流數據填補。本發明具有計算簡單、存儲空間小、預測結果精確等優點，有效彌補了靜態模型方法在數據填補方面的不足。

技術領域

本發明屬于智能交通控制系統領域，尤其涉及一種基于在線標定的快速路交通流數據填補方法及系統。

背景技術

近年來，城市快速路由于交通需求不斷增加而出現日益嚴重的交通擁堵。為了緩解擁堵，用于快速路控制的智能交通系統已經在實際中應用。智能交通控制系統利用交通流檢測器收集數據，進行交通狀態估計或預測，并優化和提出控制決策。快速路控制系統在很大程度上依賴于實時交通數據，然而由于硬件故障或通信失敗，實時收集的數據很容易遇到數據丟失或錯誤等問題。交通控制系統的有效運行需要準確完整的數據，交通數據在很短的時間內丟失會引起交通控制系統暫停使用，暫時的停止將導致系統性能不可靠，并可能危及交通安全。因此，在應用交通控制策略之前，必須設計能夠解決數據缺失或錯誤問題的填補方法，以提高交通控制系統的數據質量。針對此，本發明給出了一種交通流缺失數據填補方法。

城市快速路上的交通檢測器每天都會收集大量的數據，由于存儲空間和處理時間有限，實時快速路控制需要實用、準確、高效的數據填補方法。現有研究已有可在線應用的數據填補方法。然而，這些在線填補方法僅考慮了時間和空間關系的一種：將缺失數據換為同時刻歷史數據平均值以反映流量的日變化趨勢；或使用與周邊檢測器的空間相關性填補缺失數據以反映流量實時波動。然而，僅考慮時間關系無法反映每日交通流的實時特點，而僅考慮空間相關性無法在全部周邊檢測器失靈情況下依舊能夠提供填補結果。尚無在線填補方法同時結合時間變化趨勢和空間相關性修復缺失數據。此外，以往的數據填補方法應用靜態模型參數，從而有可能錯誤地預測交通流在時間和空間上的變化。如何在兼顧時間和空間關系的基礎上及在多種數據缺失情況下實現準確可靠的數據填補，是目前本領域技術人員迫切解決的技術問題。

發明內容

為克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種基于在線標定的快速路交通流缺失數據填補方法及系統，該方法基于數據檢測器實時檢測的數據，診斷數據缺失或錯誤，建立多元線性模型，通過前期數據在線標定及預測當前時間點的模型參數，并通過多元線性模型填補缺失數據。本發明具有計算簡單、存儲空間小、預測結果精確等優點。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于在線標定的快速路交通流數據填補方法，包括：

數據采集：對檢測器分組編號，根據所述檢測器采集到的交通流數據建立交通流數據庫；

實時診斷：對所述檢測器實時采集到的交通流數據進行診斷，診斷是否缺失或錯誤；

模型建立：根據各組檢測器各車道數據的時間趨勢和空間關系，建立多元線性模型；

在線標定：建立參數自回歸預測模型，基于交通流數據庫中的前期數據所得模型參數預測當前時刻的模型參數；

數據填補：根據所述多元線性模型及當前時刻的模型參數進行交通流數據填補。

所述交通流數據庫包括交通流實時數據、歷史數據平均值和各時刻的前期數據，所述各時刻的前期數據是指該時刻之前指定時間步長內所采集的數據。

所述診斷基于預先設定的交通流數據閾值、可接受區域和待診斷數據相應的上游車道數據進行。