（系统分析与集成专业论文）城市交通检测器优化布点的方法研究.pdf

花豪交通大学硪士学位论文 摘要 智能运输系统在中国得到了很大的发展，它的运作以城市交通系统中实时的交通信 息为基本前提的交通检测器采集到的交通数据能否能够正确反映当时的交通流运行状 态，与检测器的空问布局和具体位置有很大的关系中国各大中城市都在考虑检测器的 合理布点问题城市路网密度很大，如果在每一条路段都布置检测器，所需的经费是惊 人的在路网中布置尽量少的检测器且能获得给定精度和完整度的交通数据，这对于交 通数据采集系统非常重要 本文首先对国内外交通检测器优化布点方法进行了综述，详细分析了各种方法的特 点和适用条件结合主干道或快速路基于车牌照的行程时问估计，在行程时间调查的前 提下，提出主干道或者快速路上车牌照自动识别系统的布设个数；在各种布点方法分析 的基础上，结合整个城市路网的交通量估计，提出基于图论的固定型交通检测器预分布； 如果此时布设的检测点小予等于预先设定的检测点布置规模，则停止，得到检测器的优 化布置，否则对选取的适当范围内的路段交通量进行相似性分析，去除一定量的已布设 检测点，直到得到我们预定的固定型检测器布置规模。最后，利用微观仿真软件v i s s i m 3 6 0 模拟城市实际路网的交通检测器的优化布设，验证了本文所提方法的有效性和可行 性 ， 关键词：智能运输系统交通检测器优化布点图论行程时间交 通流量车牌照自动识别系统 l 摘要 i n t e l l i g e n tt r a m p o a a t i o ns y s t e m so r s ) h a v eb e md 眦i 叩i 唱r a p i d l yi na 血呜t l a c i t o l m t i o n sa i bb a s c d r c a l t i m ci i b , 饪i ci n f o r m a t i o i lo nm o a nm a d s t r a t t i ed a t ac o n c c t i 哗 f r o md = t c 啪地n c c lm c 仃a f 6 cs t a t c so ft h a tt i m e , w h i c hd e p e n d so nt h es p a t i a ll a y o u t 趣l d l 螨i t i o no ft l a t t a e & t c e t o r s h o wt oi a yt l d l 仿cd c t o c t o r sr r , n s o n a b l yi nu l t r a n 蝴h a sb e i n g e o l l s i d c r l x l i n m a n y c i t i e s o f e h i n n t l a c r ea 化l o t s o f s e c t i o n s o f u r b a nr o a d s , a n d i t i sd i f f i c u l t t oi a y 【l e t e c t o r so na l m o s te v e r ys e c t i o nd u et oc o s t s oi ti si m p o r t a n tt oe s t a b l i s h 蛐d a t a c o l l e c t i o ns y s t a n at oe o l l e x tt h et r a f f i cd a t aw i t ha no p t i m a ld e t e c t o rl a y o u t ht h i sp a p e r , s e v e r a lc x i s t i n gm e t h o d so ft r a f f i cd e t e c t o rl a y o u ta l ci n t r o d u c e da n dt h e i r c h a r 础c r i s l i c sa n da p p l i c a b i l i t i e si i l n ：d i s c u s s e di nd e t a i l ho r d c i r 协f i g u r eo u tt l a ca v c r a g c i t a v c lt i m co fv c l a i c i c so nt l a cm a i nr o a d so re x p r e s s w a y s , l a y o u to fv c l a i c l e l i c e l l s cp l a t e a u t o m a t i cr e c o g n i t i o ns y s t e m so nt h em a i nr o a d so re x p r e s s w a y sb a s e d0 1 1a e t t t a lt r a v e lt i m e i n v c s t i g a t i o n , i si n t r o d u e 缸n e x t , f i x c ii r a f l f i ed d 吧咖l a y o l l tb 略甜0 1 1d i g r a p ht l a e o r y 砖 p l o p o s e d t o 硎m 啦岫i r a l r a e f l o w o f i n y m b a n l 叫s c a i o l 暇芷缸c a l c u l a t e d n 岫b c r o fd c t c c t o mi ss l n e l a l l c ft i mt l a ei n t e n d i n gn t l t m b c rb a s e d0 ni n v e s t m e n t , t i ma o pa n dt l a c o p t i m a ld e t e c t o rl a y o u ti sg a i o e a ；o t h e r w i s e s e l e c tac o v e r a g ea m o fr o a d st h a ti r a t ef l o w s 蛐t h e ma i ce o r r c l a t i v c , c o n d u c tt l a ca n a l y s i so fe o m p a m b i l i t ya n dd e x a c a s cs o l n cd c t c e o t o l 暑, i ft h cg r o s sn u m b e ri ss t i l ll a r g e rt h a n1 1 1 ci n t e n d i n gn u m l j c r , s c l c e ta n o t h e rc o v e r a g ea l t e , ao f r o a d s , c o n d u c tt h es a m ca n a l y s i su n t i lt h ea p p r o p r i a t en u m b e ro f d e t c e t o r si aa c h i e v e d f i n a l l y , 柚e x a m p l ea b o u tt r a f f i cd e t e c t o rl a y o u tu s i n gv i s sm _ 3 6 0i sg i v e , t od c m o n s t r a l ct l a c v a l i d i t ya n df e a s i b i l i t yo f t l a ci n t e g r a t e dm e t h o dp r o p o s e d l k e yw o l d s ：i n t e l l i g 锄tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m s 砸锄6 i c d c t l = c t o l r o p t i m a i l a y o u td i g r a p ht h e o r y t r a v e lt i m et r a t y l ef l o 啊,v e l f i e l cl i e e m el l a t c a u t o m a t i cr e c o g n i t i o ns y s t e m 2 无京交蠢大学硕士学位论文 第一章引言 本章对智能运输系统的概念和交通信息采集与处理技术进行了简单的 介绍，论述了交通检测器布点问题研究的意义，提出了本论文的研究内容 1 1 研究背景 1 1 1 智能运输系统概论 智能运输系统( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o i ls y s t e m ，i t s ) 就是运 用先进的信息通讯、网络、自动控制、交通工程等技术，改善交通运行系 统的运行状况，提高运输效率和安全性，减少交通事故，降低环境污染， 从而建立一个智能化的、安全、便捷，高效、舒适、环保的综合运输体系1 1 1 智能运输系统主要由五个子系统构成，印先进的交通信息系统；先进的交 通管理系统；先进的车辆系统；先进的公共运输系统以及先进的商用车辆 运营系统 智能运输系统的研究已走过3 0 多年的历程，美国，欧洲和日本已成为1 世界智能运输系统三大基她目前，另外一些国家和地区的智能运输系统 研究也有相当搜模，如澳大弱亚，韩国、新加坡、香港等可以说，全球 正在形成一个新的智能运输系统产业，难以计数的大小项目在开发，发展一 规模和速度惊人，以“保障安全，提高效率、改善环境，节约能源”为目 标的智能运输系统概念正在逐步形成中国是当今世界交通基础设施建设 发展最快的国家，但仍满足不了经济的快速发展和人民生活水平提高的要 求，而且这一供需矛盾也日益突出9 0 年代初，我国学者开始关注国际上 智能运输系统的发展，1 9 9 5 年以后，我国关于智能运输系统的研究、试验 和国际交流日益频繁 智能运输系统的发展将推动交通运输进入信息时代，是2 l 世纪现代化 交通运输系统的发展方向，只有将。人和物的运载和运输”和“信息的运 载和运输”融为一体，充分利用信息技术的最新成果，挖掘信息资源的最 大潜力，才能大幅度提高运输效率和服务质量，满足日益增多的社会需要 i 第一章引言 1 1 2 交通信息采集与处理技术 交通信息不仅是城市交通规划和交通管理的重要基础信息，它也是智 能交通信息功能的个重要方面，未来智能运输系统中先进的交通管理系 统( t m s ) 和先进的交通信息系统( a t i s ) 等都离不开交通信息，动态交 通诱导( d t g ) 是智能运输系统的核心之一，这一功能的实现也是以城市交 通系统中实时的交通信息为基本前提的【1 1 交通信息分为静态与动态两种。静态交通信息包括道路网信息、交通 管理设施信息等交通基础设施信息，也包括机动车保有量、道路交通量等 统计信息以及交遥参与者出行规律在时问和空间上相对稳定的信息动态 交通信息是指实时道路交通流信息、交通控制状态信息以及实时交通环境 信息等在时间和空问上相对变化着的信息，其中比较重要的指标有交通流 量、行程时间、速度、占有率等。动态交通信息的采集和处理技术有： 1 雷达检测技术 这是最早使用的检测技术，用于检测车辆速度，检测设备称为雷达测 速器( 或多普勒雷达) 。其原理是通过向运动着的物体( 比如车辆) 发射一 定频率的无线电波，并检测物体反射回来的电波颏率与发射频率的差别， 利用这个差别，来计算运动物体的速度，实现对车速的检测。同时，对车 辆进行计数达到统计交通流量的目的 2 超声波式和光电管式车辆检测技术、环型线圈式和地磁式车辆检测 技术以及微波车辆检测技术三大技术 以形状感应为检测对象的超声波式和光电管式车辆检测技术，以电磁 感应为检测对象的环型线圈式和地磁式车辆检测技术，以及由多普勒雷达 发展起来的微波车辆检测技术，这三大技术已逐渐成为交通信息采集的主 要手段，并在交通信号控制系统和交通诱导系统中得到了广泛的应用 随着电子技术和交通监测技术的发展，车辆检测设备已具备了采用大 规模集成电路、微处理机技术和多功能综合技术。它不但能检测车辆，对 车辆进行计数，还能检测到车辆存在或车辆通过时的速度、道路车辆占有 宰以及车辆捧队长度等主要动态交通参数 3 视频车辆检测技术 2 北京交通大学磺士学位论文 视频检测技术也被称为数字图像处理技术是一种结合视频图像和电 脑化模式识别技术而应用于交通领域的新兴技术它通过视频摄像机和计 算机模仿人眼的功能，将连续的模拟图像转换成离散的数字图像后，在成 熟的物理模型和数字模型的基础上编制软件进行分析处理，模拟各种其他 形式的车辆检测器获取各种所需的交通信息，为交通领域的多种实际应用 提供了工作平台嘲 4 g p s 定位技术、车牌自动识别技术 g p s ( 全球定位系统，g l o b a lp o s i t i o n i n gs y s t e m s ) 的信息采集方法 是在车辆上配备g p s 接收装置，以每2 s 的采样间隔记录日期、时间、车辆 位置和车辆速度，再将数据传入计算机并与地理信息系统( g i s ) 的电子地 图重叠分析g p s 信息采集可以得到行程时闻和行程速度 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、 牌照颜色自动识别的模式识别技术汽车车牌号码是车辆的唯一。身份” 标识，车牌自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身 份”的自动登记及验证其车牌识别原理和应用情况，将在第三章详细介 绍伪。 目前，国内外用于实时交通信息采集和处理的主要技术是电磁感应的 环型线圈式车辆检测技术和多普勒感应的微波车辆检测技术近年来，由 于视频处理技术的发展，视频车辆检测技术已经成熟，视频车辆检测技术 将是未来实时交通信息采集和处理技术的发展方向此外，目前g p s 定位 技术和车牌自动识别技术已经在交通领域开始逐步成功推广应用，并且取 得了良好的社会和经济效益。其应用前景为业内人士一致看好。 1 3 检测器布点问题及其研究意义 交通检测器采集到的交通数据是否能够正确反应当时的交通流运行状 态，与检测器的空间密度和具体位置有很大的关系由于目前国内外普遍 采用的交通检测器如环形线圈、微波雷达和视频检测器等采集的是固定地 点的交通流参数数据，只有当道路网络中有足够多的检测器时，才能够得 到足够完整的信息对道路网络交通运行状态进行描述 3 第一章引言 在中国各大中城市，现在是一个i t s 的大发展时期，都在考虑检测器 的合理布点问题，城市路网密度很大，但不可能在每一条路段都布置检酒 器，这样所需的经费是非常惊人的在路网中布置尽量少的检测器并获得 给定精度和完整度的交通数据是建设有效交通数据采集系统的关键检 测器的布点研究关系到i t s 系统的数据质量、数据的完整性和系统的投资 规模等，在我国大中城市当前大力推进i t s 建设的环境下，其研究非常重 要 国外道路在进行交通检测器布设时主要是在保证效益的条件下，以尽 可能准确的采集路段动态信息为目的，按固定间距进行布设，例如日本阪 神高速设有车辆检测器2 0 3 0 处，主线平均5 0 0 m 一处，美国芝加哥3 5 5 k m 设有自动检测设施1 7 0 0 处，平均2 0 0 m 一处，加拿大多伦多市高速平均6 0 0 7 0 0 m 布设一处检测器o i 密集的自动采集设施可以实时获取各路段交通流 信息，便于动态分析各路段运行状况，及时采取控制管理措施 然而对于国内的检测器布设来说，如果单纯按照固定间距布设则需要 新增大量的检测设备，投资大、工期长，对交通影响大，短期内难以实现 据统计，国内快速路考虑双向6 车道的情况下，一个检测断面所有投资在 1 5 万元人民币左右，过密的检测器衣设会带来投资的急剧增加，所以有必 要进行检测器的优化布点1 4 1 合理的交通检测器布点方案和检测器布设目的密切相关，在实际的道 路网络中，各路段的交通流量能够直观地反映道路的交通状况，此外城市 重要道路的行程时间参数也是出行者所关心的，这两者是目前智能运输系 统里最重要的交通信息。本文结合行程时间参数和交通流量参数的估计来 进行检测器布点的优化研究 1 2 研究内容 本文主要讨论以下尼个方面的内容： 1 国内外交通检铡器优化布点方法综述 以行程时问误差最小为目的的布点优化方法有聚类分析方法和间接推 算方法，而以交通流量误差最小为目标的布点优化方法有聚类分析算法。 0 - 1 整数规划建模方法，数据挖掘算法，图论算法等，此外还有基于o d 估 4 北京交鼍大擘硬士学位论文 计的马几可夫决策方法本文在介绍各种方法的同时，分柝了各种方法的 适用情况 2 提出新的城市交通检测器优化布点的方法， 根据各种检测器在我国各城市的应用前景，考虑在城市主干道或者快 速路上布置车牌照自动识别系统，整个城市路网布设固定墅交通检测器 首先结合主干道或快速路基于车牌照的行程时问参数估计，在调查或者推 算道路0 d 的前提下，提出主干道或者快速路上车牌照自动识别系统的布设 原则；在以上各种方法分析的基础上，结合整个城市路网的交通流量参数 估计，提出基于图论的固定型交通检测器预分布：如果此时布设的检溯点 小于等于预先设定的检测点布置规模，则停止，得到检测器的优化布置， 否则对选取的适当范围内的路段交通流量进行相似往分析，去除一定量的已 布设检测点，直到得到预定的检测器布置规模 3 仿真分析 利用微观交通流仿真软件v i s s i m 模拟实际路网进行检测器优化布点 的仿真，说明本文所提方法的有效性及优越性。 5 第三章知识准备 第二章交通检测器优化布点方法综述 本章分别对基于行程时间误差估计， 矩阵估计的检测器优化布点进行了介绍， 情况 基予交通流量误差估计和基于o d 并讨论了各种方法的特点和适用 2 1 基于交通流量估计的优化布点方法 2 1 1 聚类分析与逐步回归分析结合的方法 城市路网是一个有机整体，大部分道路相邻路段的交通流量虽然不完 全相同，但却紧密相关另外由于同城居民出行规律的相似性和出行方式 的雷同性，使得城市路冈多数路段交通流量变化具有类似特点2 0 0 2 年吉 林大学的姜桂艳，张若旗等采用聚类分析方法和逐步回归分析的方法确定 城市千道网络的交通检测器布置方案p 珂 聚类分析是数理统计中研究。物以类聚的一种方法，可以将一批样 本按照它们在性质上的亲琉程度进行分类姜等i 髁用系统聚类方法，根据 耜似系数把城市干道网络的路段逐个地合并成一些子集，直至整个总体都 在一个集合内为止画出聚类图后再通过欧氏距离决定类的个数和类内路 段的数量逐步回归分析是研究变量筛选的一种方法，它在同一类样本中 挑选交通信息涵盖量大的路段作为自变量建立回归方程这种方程中只包 含对因变量有显著统计学意义的自变量，而其他自变量会被逐渐剔除，最 后保留下来的自变量所对应的路段就是应该安装检测器的路段接着基于 逐步回归方程，利用有检测器路段的交通流量预测无检测器路段的交通流 量 该方法需要大量的基础数据的支撵，要使交通流量计算的误差越小， 要保证有足够的基础数据，一般需要：工作日与非工作日，早高峰、午高 峰与晚高峰的交通状况信息；该方法采用逐步回归方法确定自变量和因变 量，工作量大；由于其工作量大，以及随着距离的增加交通相似性很小， 此方法适合对主干道或者一个区域的道路网进行检测器布点分析 6 北京交蠢大学磺士擘位论文 2 1 20 - 1 整数规划模型 。 2 0 0 4 年广朋交规所的伍建国、王峰等r 1 通过对城市道路网基本路段交 通漉量的相似性分析，建立了路网交通检测器优化布点的数学模型并通 过一个算例，详细叙述了建模及求解的全过程 ( 1 ) 相似性分析方法 判断两个基本路段交通流量之问的相似程度，用相关系数描述 p ( z ，y ) 。c o v ( _ x , y ) ( 2 - - 1 ) u 工l g j r r 其中， ol i f 口r 。 ( 2 2 ) ( 2 3 ) 在上述公式中，x 代表路段x 的交通量数组，y 代表路段y 的交通量数 组p ，代表路段x 、y ( 同一时间阶段的) 交通流量之闯的相关系数相 关系数的计算必须要有足够多的样本支挎，要用多组不同历史时期的流量 数据对这种相关系数的稳定性进行校验采集的数据用于服务交通控制和 车辆导航系统，则样本可取1 2 天的5 m i n 交通量数据一般保证n 5 0 相似度指标口是指相关系数多大时就可以认为两个路段流量之间具有 线性相关性，这样就可以把定量的相关系数定性化相似性指标a 是指相关 系统多大时就可以认为两个路段流量之间具有线性相关性，它是确定两个 基本路段交通量之问具有相似性或不具有相似性的阕值“l ”代表相似，“o ” 代表不相似相似性指标的确定与数据采集系统所要采集数据的精度有关 如果要求的数据精度高些，则相似性指标要设置的大些，反之亦然。 对所有基本路段两两之间进行相似性分析，并把所得到的相关系数用 相似度指标进行定性化后，就得到了用“0 ”和。1 ”表示的所有路段的相 似性矩阵 ( 2 ) 检测器优化布点模型的建立 7 第三章知识准备 建立模型的目标：既然能由一个检测器检测或推算出两个或两个以上 基本路段的交通量的情况，那么如何布点，才能使得所布设的检测器既能 反映出所有基本路段的流量，又能使得布设的点位最少模型如下： r a i n z y c j x a i - 1 , 2 , 以 ( 2 4 ) 丽 s j 凳- z a o z ，l，_ _ 1 ，乙，刀( 2 - - 5 ) ，f 1在靳路段布点时 五。1 0 在第j 路段不布点时 f l f 和j 相似时 口j 。1 0i 和j 不相似时 其中，n 为基本路段个数；i ，j 为第i j 个基本路段：x j 为模型变量： g 为第i 个路段的综合布点系数，代表了该路段的重要度；a 为相似性矩 阵式( 2 5 ) 的约束条件表示每一个路段的交通流量至少要能有一个检 测器检测出或推算出 这种方法简单、可行，但适用范围是需要布点的某个城区多个路段的 交通流量之间具有一定的相似性，范围不大；还有前面提到的，基本路段 之问的相似性要有足够的样本支持来确保其稳定性，这一点与2 1 1 节的 方法是一样的 2 1 3 数据挖掘方法 2 0 0 5 年西南交通大学的覃频频，牙韩高结合固定型交通检测器空间配 置的4 条原则p l 和配置密度优化步骤，提出了基于数据挖掘的固定型交通检 测器配置优化方法嘲，如图2 一l 所示。 8 嚣寮交运大学焉士学位论文 图2 一l 检测器配置密度优化的数据挖掘方法流程图 覃等删设计了6 种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方 案作为实例研究对象，运用数据挖掘技术的时问序列指数平滑方法、a r i m 方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝遒小时交通量w i n t e r s 预测 模型、a r i m a 预测模墅及神经网络预测模型采用网格搜索技术确定i n t e r s 模型参数，设计一种比传统 r i m a 模型参数估计方法更精确的算法程序， 来估计a r i m a 模型参数，采用3 项误差指标评价模型预测效果。根据预测 结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案，这 样在保证满足i t s 对交通参数精度要求的同时，通过数据挖掘技术降低了 交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本 这种方法选择小时交通量为指标对固定型交通检测器配置密度进行了 优化。但还不全面面这种方法可以推广到以其它交通参数如占有率、行程 时间等为指标进行优化；此外可考虑对移动型交通检测器的最小样本量进 行优化，这都取决于i t s 对交通流信息的不同要求；需要事先确定备选方案， 适合小范围的路网，而当布置范围大的时候，难以确定各种备选方案 2 1 4 图论方法 图论就是研究图和网络系统特点、性质和方法的理论它已经广泛地 应用于实际生活、生产和科学研究中，交通上的许多问题都要用图论来解 决，比如路网规划，最短路问题，货郎担闯题，物漉选址，交逶网络的合 理分布等等 9 ，1 0 1 ，而第一次运用图论的方法来研究交通检测器优化布点的， 是德克萨斯州大学的w e i z h e n6 u ，x i n g d ej i a n 1 9 第三章知识准备 6 u 等把一个交通网络可以看成一个图，从而交通检测点分布问题可以 看作从g = ( v ，e ) 的图中找到一个最小边控制集当g 图中的任意一条边的流 量可以完全由f ( 边的集合，e 的子集) 决定，则定义f 叫做g 的一个边控 制集；如果l f l 是g 所有的边控制集中数目最少的，则称边控制集f 是最小 的。一种求g 的最小边控制集f 的方法显示了它的有效性和优越性 定义：0 。，占) 是一个图h 是g 的一个子集，e e e ( h ) ，定义 。如) 。忙 u p 目一) ：d 可以由h 集合的边c 唯一确定 称凸 是由h 集合里面的边e 控制的 求g 的最小边控制集f 的方法；g 是一个图，图上的每条弧都在一个有 向的环路上，子集f 由以下步骤得到， 步骤l令f ：一彩，日- g ； 步骤2 当e ( h ) 一乃，则选择任一条边e e ( h ) ，使得 f 1 f u 伽 日：- 日一c o ) 一系列的公理和定理证明：如果图g 的每条弧都位于一个有向环路上， 则应用上述方法产生的每一个边控制集f 都是图g 的最小边控制集。作为 一个推论，假如g 是一个由m 条边和n 个顶点组成的平面图，图g 的最小 控制边集合包含( m n + 1 ) 条边此时只要在f 集合里面的边对应的路段 上布置检测器，g 集合里其它路段的边同样可以被推算出来 不过应用这种方法有一个前提条件，网络中的交通流既不能有发生点， 又不能有吸引点，也就是对任一顶点v - ，( 0 ) ，有 艺，( p ) 一芝， ， ( 2 6 ) 牙+ ( r )赶一p 其中对于g ( v ，e ) 中的每令顶点，矿( 或者e ) 是以y 为收点( 或 者发点) 的所有边的集合 而在实际道路中，几乎任一路段都会产生交通或者吸引交通。当然对 于主干道或者快速路可以忽略；这种方法纯粹从道路拓扑结构讨论检测器 的布设，如果利用交通流之问的性质，进一步研究可以进一步优化；由这 种方法结果的不唯一性，可以进一步加入人为的干预，给每条边不同的权 1 0 靶京交通大学焉士学位论文 重，使得选出来的边集合尽量在权重大的边上对于城市中成舍有千上万 条的路嗣，讨论这样大范围的检测器优化布设，图论不失为一个有效的方 法 2 2 基于行程时间估计的优化布点方法 2 2 1 聚类分析与神经网络建模的方法 姜桂艳等在运用聚类分析方法和逐步回归分析的方法提出交通检测器 布设的基础上，于2 0 0 3 年又运用神经网络技术分别预测了有检测器路段和 无检测器路段的行程时间旧，研究思路如图2 2 所示 。 检测器空间分布优化f 卜_ 1聚类分析 用检测路段交通流量预 测检测路段行程时间 混合算法结 构神经网络 蠹靠鎏簧嚣蓄雯鎏慧卜 亘巫测非检测路段交通流量r 卜1 = = ： 训练好得神经网络模型 非检测路段交通流量预 测非检测路段行程时间 图2 2 基于聚类分析检测器布点分析的路段行程时间研究思路 采用混合结构的神经网络技术建立城市千道行程时间预测模型，其一 般结构如图2 3 所示其中信号处理神经网络用于对单个传感器检测到的 信号迸行处理，提取有用信息，成为融合神经网络的输入：而融合神经网 i 络对得到的信息在一定的层次上进行融合处理，以得到更全面、更准确的 信息这里。混合的含义有两层，一是训练算法采用一种或几种，二是 同一路段不同时段可能采用不同神经网络模型来预测路段的行程时间所 l l 第三章知识准备 采用的神经网络算法有误差反传法，动态梯度下降法、酬中心分配法、k n 邻近值偏差分配法。伪反转法，采用的模型有m l p 网( m u l t i l a y e r p e r c e p t r o n sn e t w o r k ) 、r b p 网( r a d i a lb a s i sf u n c t i o nn e t w o r k s ) 、p n n 网( p r o b a b i l i s t i cn e u r a ln e t w o r k ) ，g r n n 网( g e n e r a l i z e dr e g r e s s i o n n e u r a ln e t w o r k ) i 传感器1r - 1 信号处理神经网络1 | _ _ 厶 1 传感器2 卜1 信号处理神经网络2r 叫 口 神 ： 经 i网 ii 络 l 传感器3 卜- 1 信号处理神经网络3 卜一一 信 息 输 出 图2 3 基于神经网络的多传感器信息融合技术的一般结构 2 2 2 区问平均速度推算方法 基于路段固定检铡器数据的行程时间估计和检测器布设间距存在一定 关系这一原理，综合考虑合理投资和误差的情况下，检测器布设的密度同 行程时间的估计误差的关系如图2 - 4 所示，该直线与投资曲线和误差曲线 分别交于a ，b 两点，两点对应的检测器密度为对应的合理检测器密度区间 ( a ，b ) ，在该区问上无论选取什么检测器密度所对应的行程时间误差和投 资均在可以接收的范围内 北京交运大学焉士学位论文 翌登坚l 。e j 投资。 估计误差 “ 、玲 若仅给图的边或弧赋权，这种图就称为边权图或弧权图：若仅给图的顶点赋 权，就称之为点权图：点权和线权均有的图称为混合图。 赋有权的圈称为加投图，或称网络( 图) 实际道路网络中，边权一般表示距离、时阿、费用或渡量等概念 所谓网络流，是指定义在弧集合a 上的一个函数，- 【扫1 。并称，为 弧( w ，”) 上的流量。 第四章城市交通检测嚣优化布点综合法 第四章城市交通检测器优化布点综合法 在第二，三章分析的基础上，综合各种方法的优缺点，结合城市交通 工程的理论知识，提出了城市交通检测器优化布点的综合方法 4 1 优化布点综合法的研究路线 4 1 1 问题描述 与前面介绍的交通检测器优化布点研究方法相比，本文提出的综合方 法有以下一些特点： 1 综合研究固定型和移动翌交通检测器的优化布点 固定塑交通检测器在城市交透信息采集和处理中得刭了最广泛的应 用，各大城市道路上已经布置了成千上万的固定型交通检测器诸如环型线 圈、视频、微波，超声波、红外等检测器( 其特点参见嘲) ，但是其应用还 有待进一步拓展，尤其在新兴城市，因而固定型交通检测器的优化布点研 究仍是本论文的重点鉴于车牌自动识别这项移动型采集技术的特点。其 在公安和交通方面的应用前景不可估量，北京、深圳、宁波等很多城市的 车牌自动识别综合应用项目都已经提上了日程，有的远期布点数量多达上 千点，基于行程时间计算的车牌自动识别系统布点的研究十分必要，本文 只讨论车牌自动识别系统的分布，将给出其优化布点原则，而其它移动型 采集技术如基于g p $ 的采集技术和基于电子标签的采集技术不在研究之列 2 从研究范围上讨论整个城市交通检测器的优化布设 3 充分考虑了有些路段已经布置了检测器这一前提：考虑了城市交通 检测器投资规模的限制。 4 加入路网中不同路段的权重 综合交通政策、道路等级、限制条件等各种因素，给出一定的原则， 给不同路段标出权重，权重越大表示此路段越重要，同时应优先在此权重 大的路段上布设检测器。 4 1 2 研究路线 根据各种检测器在我国各城市的应用前景，考虑在城市主干道或者快 速路上布置车牌照自动识剐系统，整个城市路网布设固定型交通检澜嚣 2 6 花亲交蓬大学爱士学位论文 首先结合主干道或快速路基于车牌照的行程时间参数估计，在行程时间调 查的前提下，提出主干道或者快速路上车牌照自动识别系统的布设个数； 在以上各种方法分析的基础上结合整个城市路网的交通流量参数估计， 提出基于图论的固定型交通检测器预分布；如果此时布设的检测点小于等 于预先设定的检测点布置规模，则停止，得到检测器的优化布置，否则对 选取的适当范围内的路段交通漉量进行相似性分析，去除一定量的已布设 检测点，直到得到我们预定的检测器布置规模。研究路线如下图所示。 图4 1 检测器优化布点综合方法的研究路线 第四章城市交遥检测器优化布点综合法 研究路线分成两个大的过程，一是基于行程时问估计的主路车牌自动 识别系统的优化布设，二是基于流量估计的固定型交通检测器优化布设， 分剔论述如下 ， 4 2 基于行程时间估计的主路车牌识别系统优化布设 车牌照识别技术作为一种移动型交通信息采集技术，其获得的交通参 数数据的质量都与实际发挥作用的浮动车的数量密切相关。如果在某一时 间段内，仅有一辆或少数几辆浮动车提供运行特征数据，则据此估计的交 通整体运行特征将会有较低的可靠性，相反则具有较高的可靠性而通常 情况下，所获得的体现交通流总体特征的交通数据越多，获取成本也就越 高因此有必要在交通数据的可靠性和成本之间进行综合平衡，a t m s 对交 通数据的精度要求是平衡的基础 4 2 布设原则 先给出车牌照自动识别系统布设的几点原则； ( 1 ) 满足于a t m s 对基本交通流信息精度的要求； ( 2 ) 在9 5 的行程时间精度下使成本最小； ( 3 ) 车牌照自动识别系统尽量平均布布设在关键的交叉口处，还要结 合其它特殊用途的布设地点要求，如卡口布控或出入管理等： ( 4 ) 布设地点放在交叉口下游，这样避免了交叉口信号灯或者在拥堵 时车辆捧队无法捕获到车牌，又合乎大众对于行程时间预报的理解 4 2 2 布设步骤 确定车牌照自动识别系统布设最小数量的基本思路；先给定若干个布 设的初始方案，针对每个方案，分别运用人工车牌照法或者浮动车法获取 特定路段上的平均行程时间实际值，考虑车牌照布设的车辆捕获率、车牌 捕获率和识别率，得到自动识剐系统的平均行程时间估计值，将估计值和 实际值进行比较，当两者的误差低于预定的误差要求标准时，可以认为这 个布设方案是可行的，在所有可行方案中，选取布设数量最小的方案作为 满意方案显然，初始方案越多，得到的满意方案越接近于最佳方案 因此，确定车牌照自动识别系统布设的步骤是： 北京交：薯大学硬学位论文 ( 1 ) 明确车牌照自动识剔系统所服务的用户对交通参数数据的精度要 求，设a t m s 对行程时问估计的误差要求在o 自之内 ( 2 ) 根据系统布设的几点原剐，设计n r p 个初始方案，针对每个初始 方案，执行( 3 ) ( 5 ) ( 3 ) 运用人工的车牌照法或者浮动车法( 详见3 3 节) 获取特定路段 上在自由滤、平峰和高峰三个时段的平均行程时问实际值跏、跏、品o ， 其检测到的车牌对数分别是g 一、g 如、g l ( 4 ) 考虑系统的车辆捕获率、车牌捕获率、识别率等对检测到的有效 车牌对数的影响，得到 g 棚- g 秽o 。p c ，2 p 中2 p 曲2 ， ( 4 一i ) g ，l g ，0 。p c f 2 。p 审2 。p , b 2 ， ( 4 2 ) g - l g - 。p d 2 。p q , 2 。p , b 2 。( 4 - - 3 ) 其中，岛t 、锄，g - 分剔为系统自由流、平峰和高峰时段系统识别的 有效车牌对数， ，“，p ”、p 分别为系统的车辆捕获率，车牌捕获率，识别率 分别在岛、g 知，锄中随机选取g 瓠、g ，i 、翰个行程时同个数，计算 得到平均行程时间的估计值砀、t , l 、五l ，并计算各自的估计误差p 脚、c 炉， 啦 ( 5 ) 若此布设方案的平均行程时问估计误差均满足预定的精度要求， 即( e w4 - c l ，+ c 坫) 3 e ，则该方案是一个可行方案 ( 6 ) 若可行方案集不为空，则将数据量最小的方案作为满意方案否 则，返回( 2 ) ，重新确定初始方案 城市布设系统进行行程时同估计的主干道或者快速路有m 条，运用上 面介绍的估计方法，得到布设的系统的路段数量分别为胁l ，m 2 ，订一， 其路段集合为k 第四章城市交通检溺器优化布点综合法 4 3 基于交通流量估计的城市路网固定检测器优化布设 城市路网固定墅交通检测器的布设同样也存在交通数据的可靠性和布 设成本之闯的矛盾，必须在达到交通数据可靠性的前提下是布设数量尽可 能的少，或者由于投资规模的限制，我们通过优化布设蟾点使得检测数据 的可靠性越高。 由于城市路网庞大，固定型交通检测器的布设已不能象车牌识别系统 的布设那样事先列出一系列的备选方案，同时对于整个城市的路两，i t s 最 关注的是交通流爨下面将以城市路网交通流量的估计为目标，给出固定 翌交通检测器布设的一个有效方法 先给出几点假定； ( 1 ) 根据道路的拓扑结构，道路路段断面流量保持不变的一段单向道 路，定义为个基本路段，它并非仅指单行道，也指双向路段中的菜一个 单向路段，以下基本路段简称路段； ( 2 ) 在一条路段上，只考虑布设一处检测器，如果已经布设了一处以 上的检测器，则将它们合并成一处检测器来考虑； ( 3 ) 如果一个路段布设了车牌照自动识别系统，它一定也布设了固定 型交通检测器； ( 4 ) 网络中的交通流既没有发生点，也没有吸引点，对于任一个网络 节点，其流入的交通流总和和流出的交通流总和相等； ( 5 ) 由于城市一定区域的居民出行规律的相似性和出行方式的雷同 性，此一定区域内的路段交通流具有相似性 下面同样给出固定型交通检测器的空问布置原贝i j ： ( 1 ) 检测器沿路线纵向设置的位置城市快速路或主干道检测器的位 置一般设置在路段的上、中、下游，具体情况根据实际交通控制系统的特 点来确定例如澳大利亚的s c a t s 系统用交通量，饱和度等交通参数进行 信号配时，把检涌器设在距离停车线约1 m 的上游位置，而英国的s c o o t 系 统把检测器设置在路段上游交叉口的出口处此外检测器应避免设置在公 交停靠站和行人过街横道附近，公交车辆进出停靠站、行人通过过街横道 会对正常行驶交通流造成一定影响。 七豪交通大学焉士学位论文 ( 2 ) 检测器沿路段横向设置的位置一般一条车道设置一组检测器， 也可以采用具有多车道覆盖能力的检测器，同时对多个车道进行交通检测 左转专用车道的检涓器最好设置在专用车道的起始靖 ， 确定固定交通检测器优化布设的基本思路：明确路网中已经布设了检 测器的路段，在路网剩余的路段中根据要求布设检测器的重要程度确定路 段的权重，从图论上确定布设检测器的个数及其进行布设的路段，如果此 时布设的检测点小于等于预先设定的检测点布置规模，则停止得到检测 器的优化布置，否则对选取的适当范围内的路段交通流量进行相似性分析， 去除一定量的已布设检测点，直到得到我们预定的检测器布置规模 分三小节分别介绍如下 4 3 i 路段权重的确定 基于交通检测器优化布设的路段权重确定，要考虑与之相关的一系列 因致，有道路等级，拓并结梅，交通控嗣或者诱导方案，交通环境，特殊 用途等因数本文把路段的权重分为六级，根据路段的重要程度有高到低， 其权重分别记为5 、4 、3 、2 、1 具体由各个城市交通、公安等部门的专家， 管理人员、技术人员以及驾驶员等协商，由模糊综合评价方法确定 1 权重确定的原则： ( 1 ) 在一定要设置且只有一定要设置检溺点的路段上，该路段的权重 记为5 原因是由于交通控制或诱导方案的原因，或者在城区出入口一定要 检测出入口交通流量，等等# ( 2 ) 城市道路类型有快速路、主干道、次千道，支路等，随着道路等 级的降低，其权重确定也由高到低； ( 3 ) 道路交通状况，根据道路不同时段交通流平均饱和度由高到低， 其权重确定也由高到低； ( 4 ) 周边环境，根据道路所处的地方离城市中心区距离的远近或者路 段周边繁华程度，其权重确定也由高到低； ( 5 ) 在各个城市，具体情况千差万别，路段权重的确定也要据实际情 况考虑其它必要的因素； 第四章城市交通检测器优化布点综合法 ( 6 ) 如果五级权重不够用，也可以灵活的提高刭六级、七级或者十级 等，当然最高级一定是要设置且只有一定要设置检测点的路段的权重 2 i 确定路段权重的模襁综合评价方法； 以共有六级权重为伪，由于最高级6 级为一定要设置且只有一定要设 置检测点的路段，由上述原则1 唯一确定，剩下的5 级用模糊综合评价方 法确定 下面结合文献1 2 0 lf 2 i l ，用模期数学语言描述如下； 等级论域y = 路段权重等级 等级论域v 上的5 个模糊集构成标准模型库，其中k 是模糊子集： k ( 等级5 ) ，k ( 等级4 ) ，巧( 等级3 ) ，吒( 等级2 ) ，k ( 等级” 效果判别因子论域，选取以下道路指标判别因子来描述路段权重等 级： 道路等级u ，交通状况吼，周边环境以，其它因素以， u = q ，砺，乩 ( 厂上的判别因子模糊集为 生+ 生+ 生+ 丝( 4 - - 4 ) u lu lu ，u 其中：h ，：，码，分别是判别因子阢，以的隶属度，就 是分别考虑这些判别因子对效果等级所起作用的大小权重。利用专家评价 法确定选择驾驶员群体调查和专家访问，对返回的评议表，利用模糊综 合评价方法，经统计分析，确定为 o 3 8 ，0 3 0 ，o 2 2 ，o 1 0 论域的模糊子集为 矿迄+ 蔓+ 生+ 丛+ 皇 ( 4 5 ) k 吒匕kk ， 式中：蚝，v 2 ，b ，y ，吩分别为判别等级k k 的隶属度，具有关系荟一l ， 即所求的结果显然等级