基于时空分析的高速公路基本路段交通状态估计研究.doc

基于时空分析的高速公路基本路段交通状态估计研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：徐 静指导教师：孙棣华 教 授专业：控制科学与工程学科门类：工学重庆大学自动化学院二 O一四年四月 Study on Traffic State Estimation of Highway Basic Sections Based on Temporal-Spatial Analysis A Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theMasters Degree of EngineeringByXu JingSupervised by Prof. Sun DihuaSpecialty: Control Science and EngineeringCollege of Automation Chongqing University, Chongqing, China April, 2014 中文摘要摘 要交通状态的实时监控是保障交通安全、保证出行效率的根本手段。但目前受到高速公路路网规模、检测技术、成本因素等客观条件制约，不能保证路网所有路段车辆检测器的高密度布设。因此，如何利用有限的检测设备，尽可能有效准确地实现高速公路交通状态的估计，对提高监控效率、提高高速公路的管理和服务水平都具有重要的理论和实际研究意义。目前国内外对交通状态估计的研究以阈值比较或绝对标准为主，忽略了不同时空背景下交通参与者的直观感受。为此，本文以高速公路基本路段为研究对象，通过分析交通流在时间和空间上分布规律，提出了一种基于固定型检测器的地点和路段交通流特征参数表征方法，并基于此，提出了高速公路基本路段交通状态模糊估计、偏离度估计和时空相关度估计方法。论文主要内容包括：描述了高速公路基本路段交通状态模糊估计、偏离度估计和时空相关度估计的含义、相对度量标准和分类。同时，通过分析交通流的空间分布特性，选取了基于固定型检测器的高速公路基本路段地点和路段交通流特征表征参数。针对传统交通状态绝对估计标准的不足，提出了一种基于特定空间条件下交通流表征参数时间序列周相似性的相对估计标准，并利用模糊聚类（ FCM）实现了高速公路基本路段的交通状态模糊估计，以表现实时交通流参数与基于周相似性的历史交通模式的匹配程度，通过实例分析，验证了本文方法的稳定性。从交通参与者的切身感受出发，基于相同时空条件下交通流表征参数时间序列的周趋势性，提出了一种基于小波分析的交通流基模式，并根据 Z分数理论将实时交通状态偏离度量化，进而得到了一种基于时空分析的交通状态偏离度估计方法，以表现实时交通流参数偏离基于周趋势性的交通流基模式的程度，并通过实例验证了该方法的有效性。针对交通流纵向空间的传播特性，提出了一种基于向量相似性变点识别方法和基于变点的交通流时间序列模式分割法，进而通过不同模式下交通状态的相关性分析，得到交通状态的时空相关度，并通过实例分析验证了该方法的可行性。综合上述研究，最终形成了基于时空分析的高速公路基本路段交通状态估计方法。实验结果表明，本文的研究考虑了不同时空背景下交通参与者的直观感受，方法稳定性强、有效可行，具有重要的应用价值。关键词：高速公路基本路段，交通状态估计，偏离度，时空相关度I 重庆大学硕士学位论文II 英文摘要ABSTRACT Real-time monitoring of traffic state is the basis of ensuring the traffic safety andtravel efficiency. But now, constrained by the network size, detection technology, costfactors and other objective conditions, the high-density layout of vehicle detectors on allsections of road network cannot be guaranteed. Therefor, how to use the limited testingequipment to realize highway traffic state estimation efficiently and accurately. That hasimportant theoretical and practical significance for improving monitoring efficiency, themanagement and service level of highway.At present, the reseach methods are maily through threshold comparison orabsolute standards, ignoring the intuitive sense of the traffic participants under differenttemporal-spatial background. So, this paper chooses the highway basic sections as thereseach object. After analyzing the traffic flow distribution characteristics in time andspace, a characterization getting method of site and road traffic flow characteristicparameters from fixed detectors is proposed, and based on that, the methods of trafficstate fuzzy estimation, deviation estimation and temporal-spatial correlation estimationof highway basic sections are proposed. The main contents include: The meaning of traffic state fuzzy estimation, deviation estimation andtemporal-spatial correlation estimation of highway basic sections, and its relativemetrics, classification are described. Meanwhile, after analyzing the temporal-spatialdistribution characteristics of traffic flow, the site and road traffic flow characterizationparameters are got from fixed detectors. Considering the shortcomings of traditional traffic state absolute estimationstandards, a relative estimation standard based on week-similarity of time series oftraffic flow characterization parameters under certain space is proposed. By using thefuzzy clustering (FCM), the traffic state fuzzy estimation of highway basic sections isrealized, showing the matching degree between the real-time traffic flow parameters andthe recent historical traffic patterns based on week-similarity. The stability of theproposed method is verified through an example. From the feeling of traffic participants, based on the week-trend of time seriesof traffic flow characterization parameters under certain temporal-spatial conditions, abase-pattern of traffic flow based on wavelet analysis is proposed, the deviation degreeof traffic state based on the theory of Z score is quantified, and then a traffic stateIII 重庆大学硕士学位论文deciation estimation method on the temporal-spatial analysis is put forward, showingthe extent of real-time traffic flow parameters deviate from the week-trend. Theeffectiveness of the proposed method is verified through an example. Considering the propagation characteristic of the traffic flow in lengthwayspace, a change point recognition method based on vector similarity and a patterndivision method of traffic flow time series on change point are proposed, and thenthrough the correlation analysis of traffic state under diffenrent patterns, thetemporal-spatial correlation of traffic state is got. The feasibility of the proposed methodis verified through an example.Synthesize all of above, this paper has developed a new way of highway basicsections traffic state estimation based on temporal-spatial analysis. The experimentresults show that this research considers the intuitive feeling of traffic participants underdifferent temporal-spatial background, methods are stable, effective and feasible. Andthe results have great value of application.Keywords: highway basic sections, traffic state estimation, deviation degree,temporal-spatial correlationIV 目录目录中文摘要.I英文摘要. III1绪论. 11.1研究背景 . 11.2国内外研究现状 . 21.3课题的提出及研究意义 . 41.4论文结构及主要研究内容 . 41.5本章小结 . 52高速公路基本路段交通状态描述 . 72.1引言. 72.2高速公路基本路段描述 . 72.3高速公路基本路段交通状态估计描述 . 92.4高速公路基本路段交通状态度量标准 . 102.5高速公路基本路段交通状态估计分类 . 102.6本章小结 . 113高速公路基本路段交通流表征参数的选取 . 133.1引言. 133.2基于固定型检测器的动态交通信息 . 133.2.1交通流基本参数 . 143.2.2交通流参数与交通状态的关系 . 173.3高速公路基本路段交通流空间分布类型 . 193.4基于时空分析的地点交通流表征参数的选取 . 193.4.1交通流横向空间分布统计特性 . 193.4.2地点交通流表征参数选择 . 223.5基于时空分析的路段交通流表征参数的选取 . 233.5.1交通流纵向空间分布统计特性 . 233.5.2路段交通流表征参数选择 . 243.6本章小结 . 254高速公路基本路段交通状态模糊估计 . 274.1引言. 274.2传统交通状态绝对估计标准 . 27V 重庆大学硕士学位论文4.3基于时空分析的交通状态模糊估计. 284.3.1交通流表征参数的周相似性. 284.3.2故障数据的识别与修复. 304.3.3基于相对标准的特征向量基. 314.3.4基于 FCM的交通状态估计. 324.4估计流程及实例分析. 344.4.1估计流程. 344.4.2实例分析. 354.5本章小结. 415高速公路基本路段交通状态偏离度估计 . 435.1引言. 435.2传统交通状态量化方法. 435.3基于时空分析的交通状态偏离度估计 . 445.3.1交通流表征参数的周趋势性. 445.3.2基于小波分析的交通流基模式. 465.3.3基于移动平均的特征向量基. 495.3.4基于 Z分数的交通状态偏离度估计. 505.4估计流程及实例分析. 525.4.1估计流程. 525.4.2实例分析. 535.5本章小结. 576高速公路基本路段交通状态时空相关度估计 . 596.1引言. 596.2交通流参数纵向空间传播特性. 596.3基于时空分析的交通状态时空相关度估计 . 606.3.1交通流时间序列模式分割. 606.3.2基于向量相似性的变点识别. 616.3.3交通状态时空相关度分析. 656.4实例分析. 676.5本章小结. 707结论与展望. 717.1总结. 717.2研究展望. 72致谢 . 73VI 目录参考文献. 75附录. 81A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 . 81B.作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利 . 81C.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 . 81VII 重庆大学硕士学位论文VIII 1绪论1 绪论1.1研究背景近年来，随着交通出行量的快速增长、城市规模的逐渐扩大，我国高速公路的建设规模也显著提高、建设速度稳步提升。“十一五”期间，我国高速公路通车总里程为 7.4万公里，位居世界第二；2012年底，达到 9.6万公里，超越美国成为世界第一。高速公路路网规模的逐渐扩大在一定程度上缓解了快速增长的出行需求，但是，在我国有限的资源、财力、环境压力下，单纯地依靠道路基础设施的建设并不能解决实质性的问题。而且，作为城市间，甚至大城市内商业圈间的重要通勤道路，高速公路已逐渐成为日常通行的重要载体，如何在有限的资源下，提供快速、安全、舒适的行车环境，成为亟待解决的交通难题。智能交通系统（Itelligent Transportation System，ITS）1-2是交通运输业现代化、智能化的里程碑，它通过利用电子信息、网络、自动控制等先进技术来管理和控制交通状态，进而解决交通问题。它受原有路网规划及其他硬性条件限制影响较小，具有实时、灵活、高效等特点。因而，ITS也成为现今解决高速公路交通问题的主要手段。高速公路是经济发展的重要表现和推动力，但随着高速公路路网规模的逐渐扩大，交通出行需求也不断增长，交通拥挤、交通事故等问题不断出现，严重阻碍了高速公路的快速发展，使得以缓解交通拥挤为目的的高速公路交通状况日益恶化。平均行程速度的降低、二次事故的增加，不仅导致能源浪费，甚至导致整个高速公路路网通行能力的下降和服务水平的降低，严重时还可能造成车辆损失、人员伤亡，造成巨大的经济财产损失。为实时掌控交通流信息，了解交通运行状况，高速公路上安装了各种用于车辆检测的设备，如微波检测器、视频检测器、浮动车等。但是，由于移动型检测器易受覆盖率影响，且在隧道中信号较弱，而在某些城市（如重庆）的高速公路上又有较多隧道通行路段，使得基于固定型检测器的交通状态估计方法在实际应用中占有重要作用。由于受到道路条件、交通条件、地区经济发展情况等因素的影响，在不同的路段或地点，高速公路的交通需求呈现不同的特征，在不同时段同一路段或地点的高速公路上，其交通状态也具有不同的变化规律。同时，在高速公路进出口匝道及交织区路段，车辆换道频繁，相互间影响较大，交通状态稳定性较差。因此，为了确保高速公路高效、快捷、舒适的行车环境，提高其利用率和运行效率，如实掌控高速公路交通流信息，研究高速公路基本路段的交通状况，建1 重庆大学硕士学位论文立交通流模型，有必要分析交通流的时空分布特性，并通过智能化的 ITS手段提供基于固定型检测器的高速公路实时交通状态信息，为交通出行者提供优质的信息服务，为交通管理者提供及时准确的诱导信息，进而实现准确及时的交通管理和控制。1.2国内外研究现状最初，交通状态估计的研究主要集中于突发交通事件的检测，如最早开发并投入使用的加利福尼亚（California）算法，以及后来改进的 California #7和 California#8，该系列算法基于环行线圈检测器的占有率数据，实现对突发交通事件的判别3。后来，各种算法陆续开发并投入使用，如标准正态偏差（Standard Normal Deviation，SND）算法4、双指数平滑（Double Exponential Smoothing，DES）算法5、自回归移动平均（Auto Regressive Integrated Moving Average，ARIMA）算法6等。该类算法大多基于固定型检测器采集的流量、速度、占有率等地点交通参数，通过比较交通参数与固定阈值间的关系来估计交通状态7-8。随着交通需求和交通供给之间的矛盾日益增大，由于固定瓶颈形成的常发性交通拥挤逐渐成为交通管理和控制的重点。首次将过大交通需求引起的常发性交通拥挤作为分析判断对象的是 Persaud et al于 1990年开发的麦克马斯特（McMaster）算法，该算法通过分析大量历史数据，得到“流量-占有率”的关系，并通过与实测数据的比较分析，判断是否发生拥挤，并辨别出发生的是常发性拥挤还是偶发性拥挤9。另外，Levin和 Krause于 1978年开发的贝叶斯（Bayes）算法也较适用于判别具有一定规律的常发性拥挤和事故多发路段上的偶发性交通拥挤10。该类算法能识别常发性交通拥挤和偶发性交通拥挤，且主要基于地点交通参数实现对地点交通状态的估计。近年来，随着信息采集技术和处理技术的发展，更多智能化技术、高级算法用于交通状态估计的研究中，如模糊逻辑、人工神经网络、小波理论、支持向量机等11-14。涉及的交通参数除了流量、速度、占有率外，还逐渐涉及车头时距、行程时间、平均行程速度等。如 Ivan等利用人工神经网络和数据融合技术来检测交通事件15，Nam-Kwan Hong、Jin-Woo Choi等提出了一种基于交通模式的模糊化 APID模型来检测交通事件16，Henk van Zuylen提出一种通过构造支持向量机集成的方法检测交通事件 17技术快速发展的产物。该类方法具有多源化、智能化等特点，是现代信息我国对交通状态估计的研究起步较晚，成熟的方法较少，且主要是对国外方法的继续研究18-26。姜桂艳等通过分析拥挤的特征模式，提出基于数据挖掘技术将流量、速度、2 1绪论占有率进行组合得到新的特征变量，并通过多层前馈神经网络判断是否有交通拥挤发生，并能区分常发性拥挤和偶发性拥挤27。张惠哲等提出基于模糊 C均值（FCM）聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型，该模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤，通过对比测试证明了该模型的有效性28。杨兆升、杨庆芳等通过比较传统不确定性推理融合算法，提出在智能运输系统中，应用模糊综合决策模型来进行多目标多传感器的信息融合，来解决在交通事件中的多事件多传感器的事件识别问题，该模型的主要特点是具有信息损失少，且计算量少，具有实用性19。庄斌、杨晓光等通过对城市道路路段上环形线圈采集到的流量和占有率进行对比性分析和统计推导，从理论上论证了交通拥挤产生的原因；提出了交通拥挤现象出现与消散过程的相对增量判别准则，并利用给出的判别准则构造出相应的拥挤检测指标，给出了城市道路路段上交通拥挤的平均占有率自动检测算法18。姜紫峰、刘晓坤等，提出从多层前向人工神经网络角度建立模型，并运用 BP算法予以实现。该方法在检测率、误报率和平均检测时间方面均比较理想20综上所述，国内外对交通状态估计的研究主要具有以下几个特点：一、研究对象的变化。早期的交通状态估计主要以突发交通事件为主，而随着高速公路路网规模的逐步扩大和交通需求量的快速增长，由于固定瓶颈引起的常发性交通拥挤逐渐成为交通管理和控制的重点。因此，交通状态估计的研究不仅应包含由于突发交通事件引起的偶发性交通拥挤，更应包含具有稳定规律性的常发性交通拥挤。二、研究方法的变化早期的交通状态估计主要通过交通参数与固定阈值的比较来判断交通状况，这种一分为二的判断方法，并未考虑交通流的时空差异，忽略了不同的时空背景下交通参与者对交通状态的直观感受。因而，神经网络、模糊理论等从人的思维模式出发、以人的模糊表达方式为手段的一系列智能化算法应运而生，也逐渐成为现今交通状态估计问题的主要研究方法。三、研究参数的变化早期的交通状态估计主要是基于地点交通参数来估计地点交通状态，随着信息技术的快速发展，GPS等移动型车辆检测器的出现使一些学者开始研究基于路段交通参数的路段交通状态，如平均行程时间、平均行程速度等。虽然我国高速公路上现有的移动型检测器覆盖面较小、检测信号易受影响，但却说明了从基于地点交通参数到基于路段交通参数的变化趋势。3 重庆大学硕士学位论文1.3课题的提出及研究意义随着我国高速公路路网规模的日益扩大，对高速公路交通运行状况的实时监督和管理还需要更多信息技术的支撑。目前，对于由于突发事件引起的偶发性交通拥挤主要通过人工报警的方式获取信息，进而采取管理和救援措施；对于由于供需矛盾导致的常发性交通拥挤则任其自行消散。究其原因，主要是由于交通出行者、管理者、规划者等缺乏对交通状态信息的全面掌握。由于以往的研究缺乏对交通流时空分布规律的分析，不能为流量分配、限速控制等管理决策问题提供科学的依据；由于没有从交通出行者的角度去考虑交通状态问题，不能为交通出行者提供人性化的信息服务。总之，高速公路交通状态的管理和服务应更加智能化、信息化、人性化。因此，本文通过分析交通流在时间和空间上的分布规律，以固定型检测器采集的实时地点交通参数为基础，优选交通状态的地点交通流表征参数和路段交通流表征参数，对高速公路基本路段交通状态进行实时估计。研究对象包含常发性交通拥挤和偶发性交通拥挤所致的交通状态信息，研究参数包括以地点交通参数为基础获取的地点和路段交通流表征参数，研究方法以交通流的时空分布规律为基础，考虑交通参与者的切身感受，实现高速公路基本路段交通状态的模糊估计、偏离度估计、时空相关度估计。本文的研究意义有：一、为交通出行者提供优质的信息服务。从交通出行者的感受出发，通过及时发布出行者关心的交通状态信息，使其合理地选择或调整出行线路、出行方式等，从而避绕拥挤、缩短出行时间，也在宏观上实现了交通流时空分布的自主调节，动态均衡交通。二、为交通管理者提供准确全面的高速公路基本路段交通状态信息。通过获取交通状态的相对态势，合理运用交通诱导、匝道控制、可变限速控制等手段实现高速公路交通流的管理和控制，以调节高速公路流量，控制交通状态异常区域交通流的平稳性，从而改善交通状态。三、为交通规划者提供决策支持。交通规划者通过获取较长时期内高速公路交通状态信息，分析交通状态在相关路段或路网中的时空演变规律，特别是常发性交通拥堵或事故多发点的交通状态特性，从而通过道路改扩建、路网结构优化等措施改善道路交通状态。1.4论文结构及主要研究内容本文以高速公路基本路段为研究对象，首先对高速公路基本路段交通状态进行了描述，然后通过分析高速公路基本路段的交通流时空分布特性，提出了基于4 1绪论固定型检测器采集参数的高速公路基本路段地点交通流表征参数和路段交通流表征参数