[发明专利]一种基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法及装置

权利要求书

1.一种基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法，其特征在于，该方法包括：

对高速公路ETC数据进行时空匹配，得到时空匹配数据；

根据ETC数据的时空匹配数据，计算每辆车在服务区路段的平均行驶速度；

根据车辆的平均行驶速度构建混合高斯模型，并得到对数似然函数；

根据所述对数似然函数以及EM算法得到混合高斯模型的参数迭代式子；

根据所述参数迭代式子分别求客车和货车平均速度的概率分布参数；

根据所述客车和货车平均速度的概率分布参数，求解速度阈值目标函数，包括：客车速度阈值目标函数和货车速度阈值目标函数；

利用模拟退火算法求解所述速度阈值目标函数，得到划分客车与货车驶入服务区的判别标准。

2.根据权利要求1所述的基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法，其特征在于，所述根据ETC数据的时空匹配数据，计算每辆车在服务区路段的平均行驶速度，包括：

根据所述时空匹配数据得到车辆n驶入服务区路段的时间t_a(n)和驶离服务区路段的时间t_b(n)；

计算车辆n在服务区路段的平均行驶速度v_f(n)：

其中：d_ab为服务区路段的长度。

3.根据权利要求2所述的基于ETC收费数据的车辆驶入服务区判别方法，其特征在于，所述根据车辆的平均行驶速度构建混合高斯模型，并得到对数似然函数，包括：

设定混合高斯模型由一个正态分布和截断正态分布组成，其概率函数为：

其中：α_k为第k个分布类别的概率，f(x；θ_k)为第k个概率密度函数；θ_k表示(μ_k,σ_k)；μ_k为第k个概率密度函数的均值；σ_k为第k个概率密度函数的标准差；m为类别数；

根据概率分布函数得到似然函数，似然函数f(x,z；θ)为：

其中：

x_i为第i个独立分布的观察数据；

z_i1为隐变量，取值为0或1；

z_i2为隐变量，取值为0或1；

n_k表示n个观测数据中由第k个高斯分布模型生成的数据个数，且满足

μ₁为未驶入服务区概率分布函数的均值参数；

μ₂为驶入服务区概率分布函数的均值参数；

为未驶入服务区概率分布函数的方差参数；

为驶入服务区概率分布函数的方差参数；

x_l为截断正态分布的左边界取值，本文取0；

x_r为截断正态分布的右边界取值，本文取140；

根据似然函数得到对数似然函数，其中对数似然函数log f(x,z；θ)为：

其中：

n_k表示n个观测数据中由第k个高斯分布模型生成的数据个数，且满足

m为所求分布概率曲线的个数，本文取2；

x_i为第i个独立分布的观察数据；

μ₁为未驶入服务区概率分布函数的均值参数；

μ₂为驶入服务区概率分布函数的均值参数；

为未驶入服务区概率分布函数的方差参数；

为驶入服务区概率分布函数的方差参数；

Φ(u_r)为标准正态分布概率的分布函数小于x_r的值；

Φ(u_l)为标准正态分布概率的分布函数小于x_l的值。