[發明專利]一種基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法

在審

• 申請號: 202110077139.6
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112927499A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 周強;杜光
• 申請（專利權）人: 中冶南方城市建設工程技術有限公司;中冶南方工程技術有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 劉琰

1.一種基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：選取交通流量、速度、時間占有率三個參數作為交通狀態特征參數，獲取道路施工期路段的歷史交通流數據，歷史交通流數據中包含交通狀態特征參數，并對其進行歸一化處理；

步驟2：采用模糊C均值聚類算法將歷史交通流數據樣本劃分為四種類別：暢通、平穩、擁擠、阻塞，得到已分類的交通狀態數據集；

步驟3：將已分類的交通狀態數據集劃分為訓練集和測試集，使用訓練集訓練核極限學習機模型KELM從而得到交通狀態判別模型，并用測試集檢驗交通狀態判別模型的判別正確率；

步驟4：將實時采集的道路施工期路段交通狀態特征參數數據輸入核極限學習機交通狀態判別模型，得到交通狀態類別，從而實現道路施工期路段的實時交通狀態判別。

2.根據權利要求1所述的基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法，其特征在于，在所述的步驟1中，交通狀態特征參數交通流量、速度、時間占有率的參數含義及計算方法為：

交通流量指單位時間內通過道路某一斷面的車輛數，由于存在車型不同的問題，將不同車型折算為當量交通量；

速度是指在一段時間內通過某觀測點的車輛速度的算數平均和，其計算公式為：

其中，N為車輛數；為第i輛車通過觀測點的速度；

時間占有率指在一段時間內車輛通過觀測點時間與觀測時間的比值，其計算公式為：

其中，t_i為第i輛車的通過時間；T為觀測時間。

3.根據權利要求1所述的基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法，其特征在于，在所述的步驟1中，對道路施工期路段的歷史交通流數據進行歸一化處理的公式為：

其中，x_jmax和x_xmin分別表示第j個交通流特征參數序列的最大值和最小值，x_ij和x_ij'分別表示第i個樣本的第j個交通流特征參數的原始值和歸一化值。

4.根據權利要求1所述的基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法，其特征在于，在所述的步驟2中，模糊C均值聚類算法的聚類過程具體為：

定義目標函數J_m(U,V)如下：

其中，c為聚類數目；n為聚類樣本個數；m∈[1,∞)為模糊加權指數，m值越大，則聚類分析的模糊程度越大，m的最佳取值范圍為[1.5,2.5]；u_ij∈[0,1]為第j個數據樣本x_j對第i類的隸屬度，且滿足d_ij²＝||x_j-v_i||²，表示數據樣本點x_j與第i類聚類中心v_i的歐氏距離；

引入拉格朗日乘數法求解定義的目標函數，構造函數如下：

其中，λ_j為拉格朗日乘子；d_ij²＝||x_j-v_i||²；

由上式求得：

5.根據權利要求4所述的基于FCM和KELM的道路施工期路段交通狀態判別方法，其特征在于，在所述的步驟2中，對模糊C均值聚類FCM算法進行計算的步驟具體為：

1)參數初始化：設定參數模糊加權指數m，迭代截止閾值ε＞0，最大迭代次數T_max，并初始化隸屬度矩陣u_ij；

2)計算聚類中心v_j；

3)計算目標函數值J(U,V)，并更新隸屬度中心u_ij；

4)若||J^(t+1)-J^(t)||≤ε，或已達到最大迭代次數T_max，則迭代停止，否則令t＝t+1返回步驟2)，直到算法結束。