[发明专利]一种基于信号灯系统环形线圈判别道路交通状态的方法

权利要求书

1.一种基于信号灯系统环形线圈判别道路交通状态的方法，其特征在于包括：

A、通过环形线圈检测器获取车道周期内流量、车道周期内占有率和车道平均速度；

B、将车道周期内流量、车道周期内占有率和车道平均速度分别换算为断面平均速度、断面平均占有率和单车平均占有率，再经过错误数据修复和数据平滑处理后，将断面平均速度、断面平均占有率和单车平均占有率作为历史数据存入数据库；

C、当积累预定周期内的历史数据后，首先对预定周期的数据标准化，将三种不同的原始数据转化为无单位的且数量级相同的数据，再基于标准化后的数据将求解聚类中心，以使每个样本到三个聚类中心的加权距离平方和达到最小，三个聚类中心分别对应畅通、拥挤、拥堵三类交通状态，根据变量标准化公式对聚类中心进行反向运算，得到三种交通状态的由断面平均速度、断面平均占有率、单车平均占有率组成的聚类中心向量；

D、对当前实时交通数据进行预处理之后，分别计算与所述三个聚类中心的欧氏距离，得到与当前实时交通数据欧氏距离最小的聚类中心，判定当前交通状态为该欧氏距离最小的聚类中心对应的交通状态；

E、将判定的当前交通状态以直观的颜色标识反映到电子地图上。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤C中求解聚类中心包括如下步骤：

C11、初始化，根据参数确定的结果给定指数因子m，给定迭代截止误差ε＞0、算法最大迭代次数Tmax及初始聚类中心V0＝{v1，0，v2，0，v3，0}；

C12、计算U_t＝[u_ik，t]，其中，uik是第k个样本对第i个聚类中心的隶属度；令d_ik，t＝||x_k-v_i||²，其中，dik为第k个样本与第i个聚类中心的距离；如果dik＝0，则uik，t＝1，且对j≠i，uik，t＝0，1≤i≤3，1≤k≤n；如果dik，t＞0，则

1≤i≤3，1≤k≤n；

C13、计算Vt+1＝[v1，t+1，v2，t+1，v3，t+1]，1≤i≤3；

C14、判断，如果或t达到最大迭代次数Tmax，则终止迭代；否则，令t＝t+1，回到C11；

C15、当迭代终止时的V即为所求聚类中心。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤C11中确定m值包括如下步骤：

C111、根据检测器采集到的历史数据样本X计算λmax[C]；

C112：如果λmax[Cx]＜0.5，则

如果λmax[C]≥0.5，则m∈[1.5，2.5]；

C113：以步长为0.1对step2中m所在区间进行渐进寻优，计算不同m值对应的各类聚类中心间的距离，寻找使分类的各类聚类中心间距离最大的m值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：实时交通特征参数与聚类中心欧式距离的计算公式为：

||x-vi||=Σj=13(xj-vij)2]]>

其中：x表示经过预处理后的实时交通参数向量；vi表示第i个聚类中心向量；xj、vij分别表示实时交通参数向量和聚类中心向量中的第j个参数，j＝1、2、3，分别表示断面平均速度、断面平均占有率和单车平均占有率。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤D还包括：只有连续两个周期的交通状态都与原先交通状态不一致，且该两个周期交通状态一致，才更改输出的交通状态。

6.一种基于信号灯系统环形线圈判别道路交通状态的装置，其特征在于包括：

数据采集模块，用于通过环形线圈检测器获取车道周期内流量、车道周期内占有率和车道平均速度；

数据预处理模块，用于将车道周期内流量、车道周期内占有率和车道平均速度分别换算为断面平均速度、断面平均占有率和单车平均占有率，再经过错误数据修复和数据平滑处理后，将断面平均速度、断面平均占有率和单车平均占有率作为历史数据存入数据库；

历史数据聚类分析模块，用于当积累预定周期内的历史数据后，首先对预定周期的数据标准化，将三种不同的原始数据转化为无单位的且数量级相同的数据，再基于标准化后的数据将求解聚类中心，以使每个样本到三个聚类中心的加权距离平方和达到最小，三个聚类中心分别对应畅通、拥挤、拥堵三类交通状态，根据变量标准化公式对聚类中心进行反向运算，得到三种交通状态的由断面平均速度、断面平均占有率、单车平均占有率组成的聚类中心向量，并基于向量判定各向量分别对应哪种交通状态；

道路交通状态判别模块，用于对当前实时交通数据进行预处理之后，分别计算与所述三个聚类中心的欧氏距离，得到与当前实时交通数据欧氏距离最小的聚类中心，判定当前交通状态为该欧氏距离最小的聚类中心对应的交通状态；

道路交通状态显示模块，用于将判定的当前交通状态以直观的颜色标识反映到电子地图上。