[发明专利]一种基于行程时间估计的车辆出行路径重构方法

权利要求书

1.一种基于行程时间估计的车辆出行路径重构方法，其特征在于，包括：

对车牌识别数据进行预处理，对所述车牌识别数据中的错误检测数据和重复检测数据进行清洗；所述车牌识别数据包括卡口编号、车牌号码、车牌种类、经过时间、行驶方向和车道编号；

根据所述车牌识别数据计算两端均有卡口检测设备的路段的第一行程时间分布，并剔除所述第一行程时间分布中的异常值；

根据可测路段的第一行程时间分布，估计不可测路段的第二行程时间分布，根据所述第一行程时间分布和所述第二行程时间分布，构建路段行程时间数据集；

获取同一辆车前后生成的两条车牌识别数据，求解得到生成数据的两卡口之间的出行路径可行解集合；

根据所述出行路径可行解集合和所述路段行程时间数据集，进行出行链打断和路径补全；

遍历车牌识别数据集，重构得到全路网车辆的出行路径；

所述根据所述车牌识别数据计算两端均有卡口检测设备的路段的第一行程时间分布，并剔除所述第一行程时间分布中的异常值，包括：

计算各个车辆分别通过路段的前后交叉口的时刻之差，确定对应车辆在该路段的行程时间，进而确定各个车辆在该路段的行程时间分布；

以小时为单位划分时间窗，根据所述时间窗计算各个车辆通过对应路段时的车辆行程时间数据；

根据Tukey’s test异常值检测方法计算所述车辆行程时间数据的上界和下界；

根据所述上界和所述下界，剔除所述车辆行程时间数据中的异常值；

其中，所述Tukey’s test异常值检测方法基于下四分位数Q1和上四分位数Q3来计算数值分布的下界和上界：Q＝Q₁-k(Q₃-Q₁)，其中，异常系数k为1.5；

所述根据可测路段的第一行程时间分布，估计不可测路段的第二行程时间分布，还包括：

根据所述可测路段的最小行程时间与所述可测路段的长度关系，拟合得到所述最小行程时间与长度之间的第一关系式；

根据所述第一关系式对不可测路段的最小行程时间进行估计；

将可测路段的最大行程时间与路段长度、车道数以及时段进行离差标准化后，利用最小二乘法拟合得到第二关系式；

根据所述第二关系式对所述不可测路段的最大行程时间进行估计；

所述根据可测路段的第一行程时间分布，估计不可测路段的第二行程时间分布，还包括：

获取行程时间处于车流的30％百分位水平以下的第一车辆通行状态；

获取行程时间处于车流的30％-70％百分位水平之间的第二车辆通行状态；

获取行程时间处于车流的70％百分位水平以上的第三车辆通行状态；

根据车辆个体在所述第一车辆通行状态、第二车辆通行状态以及第三车辆通行状态下通过路段的次数，确定车辆个体的类型，所述车辆个体的类型包括激进型、适度型和谨慎型；

根据所述车辆个体的类型训练BP神经网络，得到3个模型；

其中，所述BP神经网络的输入因素包括：路段长度、车道数或时段；所述BP神经网络的输出因素为车辆个体在不可测路段的平均行程时间。

2.根据权利要求1所述的一种基于行程时间估计的车辆出行路径重构方法，其特征在于，所述对车牌识别数据进行预处理，对所述车牌识别数据中的错误检测数据和重复检测数据进行清洗，包括：

计算卡口错检率；

根据所述卡口错检率，清洗所述车牌识别数据中的错误检测数据和重复检测数据；

其中，所述卡口错检率的计算公式为：

其中，为路段e_i转向dire的错检率，为路段e_i转向dire上的卡口错检数据量，为路段e_i转向dire上的卡口检测数据总量。

3.根据权利要求1所述的一种基于行程时间估计的车辆出行路径重构方法，其特征在于，所述获取同一辆车前后生成的两条车牌识别数据，求解得到生成数据的两卡口之间的出行路径可行解集合，包括：

基于路网拓扑数据，通过Dijkstra法求解两卡口之间的最短路径，将所述最短路径保存至出行路径可行解集合；

依次删除所述最短路径中的一条路段，执行Dijkstra法得到两卡口之间的可行较短路径，加入所述出行路径可行解集合。