[發明專利]一種用于檢測高速公路斷面交通擁堵的三維McMaster方法

有效

• 申請號: 202010537046.2
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111724591B
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 趙敏;孫棣華;唐毅;王衛平;廖孝勇;吳霄;蔣陳虎;劉廷讓
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/065;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 武君

本發明公開了一種用于檢測高速公路斷面交通擁堵的三維McMaster方法，充分考慮了速度參數對流量和占有率的影響，分析流量、速度、占有率三者之間的相關關系，利用貝葉斯正則化BP神經網絡將McMaster算法從二維參數空間拓展到三維參數空間，從而提高算法對交通擁堵的檢測率。

技術領域

本發明涉及交通數據分析與處理領域，公開了一種依據車檢器數據對高速公路斷面交通擁堵進行檢測的方法。

背景技術

隨著國內外經濟的蓬勃發展，高速公路上行駛的車輛日益增多，由此導致的交通事件和交通擁堵等問題也日益嚴重。一旦發生交通擁堵，大量機動車同時滯留在高速公路上，一方面延長了人們的出行時間，嚴重影響公眾的出行體驗；另一方面造成了不必要的尾氣排放，加劇區域環境內的空氣污染。同時，由于高速公路上的車輛行駛速度較快，如果不能盡快地消除交通擁堵(尤其是部分特殊地理環境，例如隧道、橋梁等)，極易導致二次事故的發生，嚴重威脅公眾的人身安全。因此，能夠準確及時地檢測到高速公路上發生的交通擁堵，對于交通管理部門采取相應措施，保證高速公路系統安全高效地運行具有十分重要的意義。

上世紀六十年代開始，美國等西方發達國家就認識到了交通擁堵對道路交通安全與效率影響的嚴重性，許多學者相繼投入到交通狀態監測領域的研究中，并提出了大量關于交通擁堵自動檢測的算法。早期的交通擁堵自動檢測算法大部分都屬于模式識別和統計類方法，主要思想是通過識別異常數據來確定交通擁堵的發生，可分為雙截面檢測算法和單截面檢測算法兩種。其中，雙截面檢測算法使用兩個相鄰車檢器的交通狀態參數構建特征，檢測中間間隔路段是否發生擁堵。優點是邏輯簡單，易于操作，缺點是對相鄰車檢器之間的間隔距離有一定要求，通常不能超過兩千米。而單截面檢測算法使用單個車檢器的數據，相對更加靈活，但只能檢測其安裝位置附近路段是否存在擁堵，且算法往往需要針對不同安裝位置進行單獨校準，可移植性較差。

McMaster算法是一種應用廣泛的傳統單截面檢測算法，它使用單個車檢器的數據構建一個流量-占有率模板，通過比較實際數據與模板來實現對交通擁堵狀態的檢測。然而，由于模板的構建參數需要相關專家依據經驗來設置，受主觀性影響較大，導致McMaster算法對交通擁堵狀態的檢測率不高，且不同的車檢器往往參數不同，需要重新設置。針對McMaster算法的缺點，部分學者對其進行了改進，例如Peeta等人使用人工神經網絡對McMaster算法的參數進行調整，雖然免除了算法參數受相關專家主觀影響的問題，但不同的車檢器仍然需要不同的神經網絡調整參數；張誠通過構建檢測率與算法參數之間的關系，將對參數的調整看作是一個優化問題，并利用改進的粒子群優化算法對參數進行尋優。這些改進方法都關注于算法參數設置的調整與優化，沒有從根本上對算法進行改進。由于McMaster算法只考慮了流量與占有率之間的關系，沒有考慮速度參數的影響，而速度參數對于交通狀態的變化較為敏感。

針對上述問題，本發明的目的在于考慮速度參數對流量和占有率的影響，分析流量，速度，占有率三者之間的相關關系，將McMaster算法從二維參數空間拓展到三維參數空間，從而提高算法對交通擁堵的檢測率。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種用于檢測高速公路斷面交通擁堵的三維McMaster方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：

一種用于檢測高速公路斷面交通擁堵的三維McMaster方法，包括以下步驟：

步驟一：基于車檢器數據提取交通參數，所述交通參數包括：車輛流量、平均速度和時間占有率；

步驟二：確定所述車輛流量、平均速度、時間占有率的三維參數空間中的非擁堵數據下界曲面的位置；

步驟三：建立非擁堵數據下界曲面數據集；

步驟四：訓練貝葉斯正則化BP神經網絡擬合非擁堵數據下界曲面；具體方法為：

1)構建貝葉斯正則化BP神經網絡結構；