[發明專利]基于區域檢測器的高速公路交通狀態評價方法

在審

• 申請號: 201910265246.4
• 申請日: 2019-04-03
• 公開（公告）號: CN110197584A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發明（設計）人: 田麗萍;彭銳;朱晶;朱弘戈;于泉
• 申請（專利權）人: 中國公路工程咨詢集團有限公司;中咨泰克交通工程集團有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/052;G08G1/065;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.基于區域檢測器的高速公路交通狀態評價方法，其特征在于步驟如下：

(一)選擇區域檢測器采集得到的車輛速度V、速度變化ΔV和車流密度K作為表征交通狀態的三個特征參數，并先做如下準備工作：

(1)對于每一個數據點需要計算兩個量即ρ_i和δ_i來刻畫聚類中心；

ρ_i--第i個樣本的局部密度；

δ_i--第i個樣本點與局部密度高于該點的所有點的距離中的最小值；

(2)算法聚類中心的選取

S＝{x_i|x_i∈R，i＝I_S}，I_S＝{1，2，...，n}，C_z(z＝1，2，...，k)表示聚類中心；

S--樣本空間；

x_i--第i個樣本參數；

R--數據總空間；

I_S--樣本序數空間；

C_z--第z個聚類中心；

樣本x_i與x_j之間的歐氏距離：

d_ij--數據點x_i與x_j之間的歐式距離；

x_i--第i個樣本參數；

x_j--第j個樣本參數；

計算x_i局部密度ρ_i：

Gaussian kernel：

ρ_i--樣本x_i的局部密度；

I_S--樣本序數空間，I_S＝{1，2，...，n}；

d_ij--數據點x_i與x_j之間的歐式距離；

d_c--截斷距離；

(3)數據點x_i的δ_i是點到任何比其密度大的點的距離的最小值；

設表示的一個降序排列下標序，即它滿足

q_t--ρ_i的下標序列；

ρ_i--局部密度；

定義如下：

δ_qt--數據點的δ值；

--數據點和數據點的歐式距離；

--數據點和數據點的歐式距離；

r，t--q的下標序；

(4)對于S中的每一數據點x_i，計算出(ρ_i，δ_i)，i∈I_S；給出一種確定聚類中心個數的方法：

[0049]γ_i＝ρ_iδ_i i∈I_s (5)

[0050]γ_i--一個將ρ值和δ值綜合考慮的量；

對進行降序排列，然后從前往后截取若干個數據點作為聚類中心；

(2)K-mean算法

輸入：簇的數目k以及n個數據對象的數據集；

輸出：E不變時滿足目標函數值最小的k個簇；

Step1從給出的n個數據對象中隨機選出k個對象作為初始聚類中心來執行；

Step2計算數據對象與各個簇的聚類中心的距離，將每個數據對象賦給與其距離最近的簇；

Step3重新計算每個新簇的均值，作為新的簇的聚類中心，

m_z--表示第z個簇數據對象個數；

C_z--表示第z個簇；

x--數據對象；

Step4計算E值；

E--收斂函數；

k--簇的數量；

--表示簇C_z的聚類中心；

C_z--表示第z個簇；

Step5直到E不再發生變化時，算法終止；否則轉向Step2；

(二)進行組合算法：

輸入：待聚類的n個數據對象的數據集；

輸出：滿足目標函數最小的k個簇；

Step1使用計算數據對象歐式距離d_ij，

Step2確定截斷距離d_c，計算的距離d_ij(i＜j)共有M＝n(n-1)/2個進行升序排列；設得到的序列為d₁≤d₂≤…≤d_M，取該序列前百分之二的數，利用round函數是按指定的位數對數值進行四舍五入；

M--計算得到的歐式距離d_ij(i＜j)的個數；

n--數據點的個數；

Step3根據式(3)，選擇Gaussian kernel來計算并生成其降序排列下標序

Step4根據式(4)計算出

Step5令γ_i＝ρ_iδ_ii∈I_S，γ值越大，越有可能是聚類中心；

γ_i--一個將ρ值和δ值綜合考慮的量；

Step6確定聚類中心與k的值；

C_z--第z個聚類中心；

k--聚類中心的個數；

Step7計算數據對象與各個簇的聚類中心的距離，將每個數據對象賦給與其距離最近的簇；

Step8根據式(5)重新計算每個新簇的均值，作為新的簇的聚類中心；

Step9根據式(6)計算E值；

Step10直到E不再發生變化時，算法終止；否則轉向Step7；

(三)狀態判定

收集實時采集的交通參數，計算數據點到各狀態中心的距離，選擇距離最小的狀態中心為此實時數據點的交通狀態；

d_z--數據點到第z個狀態中心的距離；

x--實時的數據點參數；

C_z--第z個狀態中心。