一种面向可协调控制的干线交叉口关联性分析及划分方法技术

本专利公开了一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法，包括：步骤1，获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数；步骤2：获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据；步骤3：确定相邻交叉口的关联度；步骤4：干线可协调控制交叉口的划分。本发明专利技术建立了一个综合关联度指标来表达干线相邻信号交叉口之间的关联性，全面考虑了影响相邻交叉口关联度的五个关键因素，以协调相位协调车流通行能力最大化为主要目标，准确量化了相邻交叉口之间的关联程度，建立了科学、全面的关联性分析方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通管理和控制
，涉及一种用于城市交通控制系统中干线相邻交叉口关联性分析及可协调控制的交叉口划分方法。
技术介绍
城市交通干线承担着整个城市的主要交通负荷,因此干线的协调控制主要也是针对干线直行车流来进行设计的，干线控制是否合理有效，将直接影响到整个城市路网能否快速有效的运行。由于城市交通具有随机性、时变性和非线性的特点，传统的干线协调控制方式已经不能适应现代快速发展的交通要求。对于包含若干个交叉口的干线进行交通信号协调控制时，往往需要按照一定的规则，将整条干线划分为几个相对独立的“线控单元”，根据“线控单元”的交通特性分别执行合适的控制优化策略。“线控单元”的划分可以有效地优化控制单元内可协调控制的交叉口间的交通信号配时方案，对于提升交通干线系统的稳定性，提高干线通行能力及服务水平,避免交通堵塞具有十分重要的意义。在一条干线中，一个交叉口交通信号的调整往往会影响到相邻若干个交叉口交通流的运行状况，相邻交叉口间的关联性日益明显。划分“线控单元”时首先要分析相邻信号交叉口之间的关联性，以确定它们是否适合划入同一个“线控单元”。目前，国内外学者多是对交叉口交通状态、路段长度、车辆到达率等因素进行分析，并利用数学建模的手段对控制单元划分的控制指标、阈值和算法进行相关研究。提出了基于“周期原则”、“流量原则”、“距离原则”与“饱和度原则”的控制单元划分方法，对可协调控制的相邻交叉口间关联度的研究关注很少，尤其缺乏对各种影响相邻交叉口相关性要素的综合性分析。而现有的分析方法均采用关联度指标来表达交叉口之间的相关性，但是关联度的计算方法依靠交通工程师经验确定，无法准确量化交叉口之间的联系紧密程度。因此，通过对相邻交叉口关联性要素的有效综合，系统科学地确定了关联度模型结构及临界阈值，给出了相邻交叉口关联度的定义，提出了基于关联度分析的可协调控制交叉口划分方法，实现了线控单元划分的量度化、标准化与系统化，为干线协调控制技术方法研究奠定了坚实基础。现有的一些专利中，已有一些交叉口相关性分析和交通控制单元划分的方法。申请号为：201210217064，专利《相邻信号交叉口相关性分析方法》中提出了一种相邻信号交叉口相关性的分析方法，但关联度的阈值依靠经验确定，缺乏一定的科学性，且并未明确适用范围；申请号为：201310478215，专利《基于C-均值模糊聚类分析的控制子区动态划分方法》中提供了一种定量划分控制单元的方法，能根据交叉口交通流的动态特性和静态特征，优化划分控制单元，该方法将单交叉口指标作为划分依据，并未考虑交叉口间的相互影响，对于干线协调控制，效果并不理想；申请号为：201310499695，专利《交通控制区域动态划分方法》中提出了一种基于相邻交叉口之间路段的粗划分指标CI的交通控制区域动态划分方法，但是该方法重的粗划分指标CI是根据距离原则、流量原则、周期原则确定，并未将相邻交叉口关联性要素进行有效综合，计算简单，划分依据考虑不全面，且并未针对干线的交通信号协调控制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有划分方法划分目标单一，交叉口间相关性因素考虑不全面的问题，提出了一种基于干线相邻信号交叉口关联度分析的划分方法，提高关联度模型结构与临界阈值确定方面的系统性和科学性，实现了准确量化交叉口之间的关联程度，增加了干线通行能力和效率，适应了自适应交通控制系统的要求。为了解决上述问题，本专利技术提供了：一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法，包括：步骤1，获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数；上述交通参数包括以t0为时间间隔，采集数据包括干线相邻交叉口间的关联路段的小时交通量、关联路段的车辆平均速度、关联路段的车辆排队长度以及关联路段上车辆的平均延误和通过上游交叉口时车辆的平均延误时长，并将上述数据作为影响交叉口之间关联性的动态作用因子；干线相邻交叉口i和交叉口j(i<j)，从i到j方向，记相邻交叉口间的间距为关联路段的小时交通量为关联路段的车辆平均速度为关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度为为关联路段上车辆的平均延误为通过交叉口i时车辆的平均延误时长为关联路段上车流占用车道数步骤2：获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据；所述单点控制时的信号配时方案数据包括信号周期、绿信比和相邻交叉口协调相位相位差；所述信号周期通过Cmax与Cmin分别表示相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期中最大与最小值；所述绿信比在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过与表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；所述相邻交叉口协调相位相位差在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差。步骤3：确定相邻交叉口的关联度；所述相邻交叉口的关联度包括段交通量关联度、交叉口信号配时关联度、行程时间关联度、排队长度关联度和平均延误关联度；其中：路段交通量关联度：其中，为相邻交叉口i和j的路段交通量关联度；为关联路段车道组小时交通量；Lv为单个车辆的平均长度，取4.5m；为相邻交叉口i和j间的间距，即相邻交叉口i和j间路段车道总长度；为相邻交叉口i到j方向路段车流占用车道数；t0为取样时间；信号配时关联度：其中，为相邻交叉口i和j的信号配时关联度；Cmax与Cmin分别为相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期最大与最小值；与分别为相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；为相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差；行程时间关联度：其中，为相邻交叉口i和j的行程时间关联度；表示t0时间内关联路段上车辆行驶的平均车速；排队长度关联度：其中，为相邻交叉口i和j的排队长度关联度；表示t0时间内相邻交叉口i和j的关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度；平均延误关联度：其中，为相邻交叉口i和j的平均延误关联度；为t0时间内相邻交叉口i到交叉口j关联路段上车辆的平均延误；为t0时间内车辆从交叉口i到相邻交叉口j方向，车辆行驶通过交叉口i的平均延误。对于干线从上游交叉口i到下游交叉口j方向(简称方向)，相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度按进行定义计算；在双向协调方向，对于t0时间内相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度D(i,j)，定义为相邻交叉口i与交叉口j之间的双向最大关联度，即在i到j方向相邻交叉口关联度与j到i方向相邻交叉口关联度之中取大其中，D(i,j)为在t0时间间隔内相邻交叉口i和j的关联度。以此类推，以t0为采样间隔，计算得到整个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法，包括：步骤1，获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数；上述交通参数包括以t0为时间间隔，采集数据包括干线相邻交叉口间的关联路段的小时交通量、关联路段的车辆平均速度、关联路段的车辆排队长度以及关联路段上车辆的平均延误和通过上游交叉口时车辆的平均延误时长，并将上述数据作为影响交叉口之间关联性的动态作用因子；干线相邻交叉口i和交叉口j(i<j)，从i到j方向，记相邻交叉口间的间距为关联路段的小时交通量为关联路段的车辆平均速度为关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度为为关联路段上车辆的平均延误为通过交叉口i时车辆的平均延误时长为关联路段上车流占用车道数步骤2：获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据；所述单点控制时的信号配时方案数据包括信号周期、绿信比和相邻交叉口协调相位相位差；所述信号周期通过Cmax与Cmin分别表示相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期中最大与最小值；所述绿信比在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过与表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；所述相邻交叉口协调相位相位差在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差；步骤3：确定相邻交叉口的关联度；所述相邻交叉口的关联度包括段交通量关联度、交叉口信号配时关联度、行程时间关联度、排队长度关联度和平均延误关联度；其中：路段交通量关联度：其中，为相邻交叉口i和j的路段交通量关联度；为关联路段车道组小时交通量；Lv为单个车辆的平均长度，取4.5m；为相邻交叉口i和j间的间距，即相邻交叉口i和j间路段车道总长度；为相邻交叉口i到j方向路段车流占用车道数；t0为取样时间；信号配时关联度：其中，为相邻交叉口i和j的信号配时关联度；Cmax与Cmin分别为相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期最大与最小值；与分别为相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；为相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差；行程时间关联度：其中，为相邻交叉口i和j的行程时间关联度；表示t0时间内关联路段上车辆行驶的平均车速；排队长度关联度：其中，为相邻交叉口i和j的排队长度关联度；表示t0时间内相邻交叉口i和j的关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度；平均延误关联度：其中，为相邻交叉口i和j的平均延误关联度；为t0时间内相邻交叉口i到交叉口j关联路段上车辆的平均延误；为t0时间内车辆从交叉口i到相邻交叉口j方向，车辆行驶通过交叉口i的平均延误。对于干线从上游交叉口i到下游交叉口j方向(简称方向)，相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度按进行定义计算；在双向协调方向，对于t0时间内相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度D(i,j)，定义为相邻交叉口i与交叉口j之间的双向最大关联度，即在i到j方向相邻交叉口关联度与j到i方向相邻交叉口关联度之中取大其中，D(i,j)为在t0时间间隔内相邻交叉口i和j的关联度。以此类推，以t0为采样间隔，计算得到整个仿真时间t内的相邻交叉口i和j的所有关联度值。步骤4：干线可协调控制交叉口的划分；按照步骤3计算得到仿真时间t内相邻交叉口i和j的所有双协调方向取大后得到的关联度值D(i,j)，求平均得到记为相邻交叉口i和j的关联度；当干线共有N个交叉口时，则干线所有相邻交叉口的所有关联度值D(i,j)共计有N‑1个散点数值，采用基于密度标准的DBSCAN聚类方法，对上述散点数值分类，实现对干线可协调控制的交叉口的划分。...

【技术特征摘要】
1.一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法，包括：
步骤1，获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数；
上述交通参数包括以t0为时间间隔，采集数据包括干线相邻交叉口间的关联路段的小
时交通量、关联路段的车辆平均速度、关联路段的车辆排队长度以及关联路段上车辆的平
均延误和通过上游交叉口时车辆的平均延误时长，并将上述数据作为影响交叉口之间关联
性的动态作用因子；干线相邻交叉口i和交叉口j(i<j)，从i到j方向，记相邻交叉口间的间
距为关联路段的小时交通量为关联路段的车辆平均速度为关联路段上第k
条车道的车辆最大排队长度为为关联路段上车辆的平均延误为通过交叉口i时车
辆的平均延误时长为关联路段上车流占用车道数步骤2：获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据；
所述单点控制时的信号配时方案数据包括信号周期、绿信比和相邻交叉口协调相位相
位差；所述信号周期通过Cmax与Cmin分别表示相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期中
最大与最小值；所述绿信比在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过与
表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；所述相邻交叉口协调相位
相位差在干线相邻交叉口i和交叉口j，车流从i到j方向，通过表示从i到j方向上相邻
交叉口i和交叉口j之间的相位差；
步骤3：确定相邻交叉口的关联度；
所述相邻交叉口的关联度包括段交通量关联度、交叉口信号配时关联度、行程时间关
联度、排队长度关联度和平均延误关联度；其中：
路段交通量关联度：其中，为相邻交叉口i和j的路段交通量关
联度；为关联路段车道组小时交通量；Lv为单个车辆的平均长度，取4.5m；为相邻交
叉口i和j间的间距，即相邻交叉口i和j间路段车道总长度；为相邻交叉口i到j方向路段
车流占用车道数；t0为取样时间；
信号配时关联度：其中，为相邻交叉口i和j的信号配时关联度；Cmax与Cmin分别为相邻交叉口i和交叉口j的独立设计
信号周期最大与最小值；与分别为相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长；为

【专利技术属性】
技术研发人员：王云鹏，胡雅雯，于海洋，余贵珍，吴志海，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11