[发明专利]一种基于FCM和KELM的道路施工期路段交通状态判别方法

说明书

本发明公开了一种基于FCM和KELM的道路施工期路段交通状态判别方法，该方法包括：步骤1：选取交通流量、速度、时间占有率作为交通状态特征参数，获取道路施工期路段的历史交通流数据；步骤2：采用模糊C均值聚类算法将历史交通流数据样本划分为：畅通、平稳、拥挤、阻塞；步骤3：将交通状态数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练核极限学习机模型从而得到交通状态判别模型，并用测试集检验交通状态判别模型的判别正确率；步骤4：将道路施工期路段交通状态特征参数数据输入核极限学习机交通状态判别模型，得到交通状态类别，实现道路施工期路段的实时交通状态判别。本发明有较高的判别精度和稳定性，能够有效地判别施工期道路路段交通状态。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于FCM和KELM的道路施工期路段交通状态判别方法。

背景技术

由于占道施工导致部分道路资源被占用，城市道路施工期交通系统具有速度慢、通行能力小、拥堵多等显著特点，导致施工期道路交通状态对周边区域路网交通运行有着很大影响，也是区域路网产生交通拥堵的重要原因，因此施工期道路往往是交通管控的重点对象。而施工期道路实时交通状态判别对于分析拥堵原因、制定施工期交通组织方案、实施交通管理措施和为公众出行提供交通信息服务有着重要作用，因此研究如何实现施工期道路交通状态的实时判别有着重大意义。但是施工期道路由于占用了道路资源，其交通流特性与正常道路相比存在着较大差异，导致交通状态的判别标准发生变化，因此目前的研究成果不一定适用于施工期道路的交通状态判别。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷及道路施工期路段的交通特性，提供一种基于模糊C均值聚类(FCM)和核极限学习机(KELM)的交通状态判别方法，能够有效实现道路施工期路段交通状态的实时判别。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于FCM和KELM的道路施工期路段交通状态判别方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：选取交通流量、速度、时间占有率三个参数作为交通状态特征参数，获取道路施工期路段的历史交通流数据，历史交通流数据中包含交通状态特征参数，并对其进行归一化处理；

步骤2：采用模糊C均值聚类算法将历史交通流数据样本划分为四种类别：畅通、平稳、拥挤、阻塞，得到已分类的交通状态数据集；

步骤3：将已分类的交通状态数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练核极限学习机模型KELM从而得到交通状态判别模型，并用测试集检验交通状态判别模型的判别正确率；

步骤4：将实时采集的道路施工期路段交通状态特征参数数据输入核极限学习机交通状态判别模型，得到交通状态类别，从而实现道路施工期路段的实时交通状态判别。

进一步地，本发明的所述的步骤1中，交通状态特征参数交通流量、速度、时间占有率的参数含义及计算方法为：

交通流量指单位时间内通过道路某一断面的车辆数，由于存在车型不同的问题，将不同车型折算为当量交通量；

速度是指在一段时间内通过某观测点的车辆速度的算数平均和，其计算公式为：

其中，N为车辆数；为第i辆车通过观测点的速度；

时间占有率指在一段时间内车辆通过观测点时间与观测时间的比值，其计算公式为：

其中，t_i为第i辆车的通过时间；T为观测时间。

进一步地，本发明的所述的步骤1中，对道路施工期路段的历史交通流数据进行归一化处理的公式为：