城市道路交叉口时段划分方法及存储介质技术

本发明专利技术的一种城市道路交叉口时段划分方法及存储介质，其方法包括定点交叉口多维数据采集；对历史数据聚合，计算小时交通量；小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支数据、转向数据进行划分；使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果。通过本发明专利技术依托城市交通流量监测设备采集到的流量数据，更加快速便捷的计算出城市路口信号控制方案的精细化时段划分结果，对路口连续的交通通行需求接近的时段汇聚分组划类，后续对此时段内更为稳定的数据进行信号控制优化配时，使用同一套配时方案进行信号控制，充分利用交叉口信号机的时空资源。资源。资源。

【技术实现步骤摘要】
城市道路交叉口时段划分方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及交通信息
，具体涉及一种城市道路交叉口时段划分方法及存储介质。

技术介绍

[0002]现有的交通信号控制领域的城市道路路口时段划分技术，更多的是交通信号工程师或者信号专家的专家经验，根据历史专家对城市路口或城市道路的熟悉情况，按照不同是时期来划分信号控制时段，或通过对路口视频的长期观察得出路口车流的大致时间分布规律来人工给出时段划分结果；在另一些信号自动控制领域的技术也有使用有序聚类算法，如k
‑
means、fisher最优分割等算法来给出时段划分的解决方案。
[0003]已有专利：
[0004]申请号为CN202110944066.6的专利文献公开了交通信号调度计划和时段优化方法及装置，该方法先对车道历史流量数据进行主成分分析，使用样本的日期的主成分系数聚类分组，然后再指定日期时间段使用fisher最优分割法进行时段划分，并保留路口现有时段表对比划分结果，设定时段的变化阈值调整是否需要替换原时段。该方法在考虑路口原时段表的基础上集合时段划分结果给出适应性更强的划分结果，但也无法避免fisher算法会出现的划分时段过小的问题。
[0005]申请号为CN202010341744.5的专利文献公开了考虑路口流量失衡状况的交通信号控制方案时段划分方法，该方法用以研究路口交通流量失衡问题，分析路口相同相位阶段的在流量变化上的失衡，在传统Fisher时段划分的基础上配置搭接相位，对比各时段交通信号配时方案，基于方案的通行能力调整优化时段划分的结果。即只是在传统算法划分的时段结构得到优化方案后再来合并或者拆分效果不好时段，并不能在时段划分步骤时直接给出最优划分结果，不好的划分结果可能还会影响优化方案的生成步骤。
[0006]申请号为CN202011605150.7的专利文献公开了基于时空状态的交叉口通行时段的深度划分方法及系统方法，该方法在时段划分步骤中首先对流量数据序列进行一次分段，然后再对分段最长的时段进行二次深度分段，两次分段采用Fisher最优分割算法，再使用k
‑
means算法对相邻流量状态相同的时段进行合并完成分段。从整个步骤来看，不能克服Fisher算法导致的划分时间段宽度不可控，数据波动影响较大等问题，步骤过于麻烦不便于实现。
[0007]总得来说，现有技术的缺点在2中的几个现有专利案中已经提到，综合主要是以下两点
[0008]1.应用场景单一。传统的时段信号优化多采用交叉口总过车量用来做时段划分的标准流量统计结构过于单一，会忽略路口关键分支路段或者关键车道对路口起到的作用；另一方面，如果针对线路或绿波做时段划分参考，则主协调方向或者关键路口的数据也能对时段划分的结果起到重要作用。
[0009]2.传统划分算法存在缺陷。传统fisher最优分割算法在有序序列的划分上存在不
足，应用场景无法完全满足信号时段划分的需求。传统信号机无法使用太过于精细的时段控制，需要限制最小时段粒度和最大划分数量等参数来保证信号机方案的正常切换与运行；
[0010]针对波动较大的数据，划分算法也存在这划分结果不佳等情况，对流量数据序列进行平滑聚合能缓解这种问题的发生。
[0011]术语解释：
[0012]信号时段划分：分时段固定信号控制是目前常用的信号控制方式，对一天24小时进行精细化的时段划分，针对每个时段单独进行优化配饰方案，进行精细化控制。时段划分是根据统计时段(全天、长时段)内路口的交通分布特征将统计时段划分成多个子时段，子时段是方案设计和配时优化的基本单位。作为划分依据的交通分布特征被称为时段划分原则。一般人工划分或其他时段划分方法对于城市主干路口的时段会划分为夜间、早高峰、午间平峰、晚高峰等几种常用时段。
[0013]滑动平均法：滑动平均法(moving average)又称移动平均法。在简单平均数法基础上，通过顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，借以消除偶然变动因素，找出事物发展趋势，并据此进行预测的方法。滑动平均法是趋势外推技术的一种。实际上是对具有明显的负荷变化趋势的数据序列进行曲线拟合，再用新曲线预报未来的某点处的值。在对于数据做统计的时，数据抖动是一个很常见的现象，滑动平均就其本质是借助历史记录来创造可以替代原始数据的数据，减少数据抖动，使得统计数据更加平滑可控。
[0014]Fisher最优分割法：最优分割法是对有序样本的一种聚类方法，当样品是按顺序排列，在分类中不允许打破样品的顺序。fisher最优分割算法是用离差平方和来表示同类样本之间的差异程度，通过简便的计算步骤和作图，确定最优分类数，使同类样本间的差异最小，各类别样本间的差异最大，并用F检验法检验最优分类数的合理性。

技术实现思路

[0015]本专利技术提出的一种城市道路交叉口时段划分方法，可至少解决上述技术问题之一。
[0016]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0017]一种城市道路交叉口时段划分方法，包括以下步骤，
[0018]S1：定点交叉口多维数据采集；通过路口车道数据采集单元在交叉口的每个方向的每条车道的进口道设置车流量数据采集设备,精准采集每个车道的驶入路口的过车数量，实时将采集到的过车数据存储到统计平台进行历史数据存储；
[0019]S2：历史数据聚合；选取设定历史时间段内的流量数据，按每日的最小统计时间粒度进行历史相同时间粒度聚合平均值，工作日与非工作日、节假日分开计算；对缺失数据或异常数据进行剔除与弥补；分别聚合每个时间粒度路口流量、路口各分支方向流量、路口各分支方向下各转向流量，用于时段划分参照；
[0020]S3：计算小时交通量；小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；分别转换每个时间粒度路口小时流量、路口各分支方向小时流量、路口各分支方向下各转向小时流量；
[0021]S4：交叉口多粒度时段划分；根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支
数据、转向数据进行划分；多粒度时段划分设定好最小时段宽度、最大划分时段个数参数，使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果。
[0022]由上述技术方案可知，本专利技术公开了一种城市道路交叉口多粒度时段划分方法，致力于改善传统交通信号控制优化过程中时段划分的缺点，如划分不精细、人工划分太过主观、不同路口的适应性不强等问题，导致城市路口信号控制优化方案的精细化时段控制无法达到预期效果，不同时段的交通需求不能得到满足，不能通过信号控制缓解城市道路规划问题导致的交通通行的压力。通过本专利技术提供的交叉口多粒度时段划分方法，依托城市交通流量监测设备采集到的流量数据，更加快速便捷的计算出城市路口信号控制方案的精细化时段划分结果，对路口连续的交通通行需求接近的时段汇聚分组划类，后续对此时段内更为稳定的数据进行信号控制优化配时，使用同一套配时方案进行信号控制，充分利用交叉口信号机的时空资源。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市道路交叉口时段划分方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：定点交叉口多维数据采集；通过路口车道数据采集单元在交叉口的每个方向的每条车道的进口道设置车流量数据采集设备,精准采集每个车道的驶入路口的过车数量，实时将采集到的过车数据存储到统计平台进行历史数据存储；S2：历史数据聚合；选取设定历史时间段内的流量数据，按每日的最小统计时间粒度进行历史相同时间粒度聚合平均值，工作日与非工作日、节假日分开计算；对缺失数据或异常数据进行剔除与弥补；分别聚合每个时间粒度路口流量、路口各分支方向流量、路口各分支方向下各转向流量，用于时段划分参照；S3：计算小时交通量；小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；分别转换每个时间粒度路口小时流量、路口各分支方向小时流量、路口各分支方向下各转向小时流量；S4：交叉口多粒度时段划分；根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支数据、转向数据进行划分；多粒度时段划分设定好最小时段宽度、最大划分时段个数参数，使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果。2.根据权利要求1所述的城市道路交叉口时段划分方法，其特征在于：所述step 4中包括时段划分场景及数据选择：路口场景时段划分如下：普通路口即各方向流量均衡：使用路口总流量；失衡路口即某个方向流量严重偏大：使用关键分支路段流量；潮汐路口即某几个车道随时间占路口流量比例较大：使用关键车道总流量；线路场景时段划分如下：含重点路口的线路：使用重点路口的流量；绿波线路：使用绿波协调转向的总流量；根据不同场景推荐的策略选择对应的流量数据，取得计算的对应流量用来时段划分算法计算。3.根据权利要求1所述的城市道路交叉口时段划分方法，其特征在于：所述改进的fisher最优分割算法划分具体如下，时段划分算法参数设定：人工输入设置算法参数：a.最小时段宽度w＝12；b.最大划分时段个数N＝10；时段划分算法步骤：Step 1：输入事先取到的288个时间点的小时流量数据，排成有序数据序列L:{x
i
},1≤i≤288，其中x
i
为第i时间点流量数据；Step 2：计算L序列中所有子序列L
ij
:{x
i
,x
i+1
,...,x
j

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，吕建成，陈家旭，罗雄飞，王常瑞，张超，
申请(专利权)人：安徽科力信息产业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：