【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源系统低碳经济运行，具体涉及一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加快，全球范围内的城市交通问题日益突出。交通拥堵、尾气排放和交通事故等问题，不仅影响城市居民的生活质量，还对城市的经济发展和环境保护构成了严重挑战。传统的交通管理系统通常采用预设的固定时长和频率来控制交通信号灯，这种静态管理方式在车流量变化较大的情况下，难以有效应对复杂多变的交通状况。
2、在传统交通管理系统中，交通信号灯的控制时间通常是基于历史数据和经验设定的，缺乏对实时交通状况的响应能力。这种方法存在诸多不足之处，例如：
3、无法适应动态变化的交通流量：固定的信号灯时长无法灵活应对高峰期和非高峰期的车流量变化，容易造成高峰期的交通拥堵和非高峰期的资源浪费。
4、缺乏实时数据支持：传统系统主要依赖历史数据和人工经验进行调整，无法实时获取和分析当前的交通状况，导致响应滞后。
5、交通管理效率低：由于缺乏对实时交通数据的分析和预测能力，传统系统难以实现交通流量的最优分配和管理，通行效率低下。
6、随着信息技术和人工智能的发展，智慧交通管理系统逐渐成为解决城市交通问题的重要手段。智慧交通管理系统通过集成多种先进技术，如物联网(iot)、大数据分析、云计算和人工智能，能够实时采集和分析交通数据，并基于数据分析结果进行智能化的交通信号控制。
7、具体来说，智慧交通管理系统具有以下特点：
8、实时数据采集与分析：通过v2x通信、gps设
9、智能预测与决策：利用深度学习等人工智能技术，对采集到的数据进行分析和预测，能够提前预判交通流量变化趋势，并基于预测结果进行智能决策。
10、动态信号控制：根据实时数据和预测结果，动态调整交通信号灯的时长和切换频率，优化交通流量，提高道路通行效率。
11、近年来，基于车流量进行调节的智慧交通管理方法逐渐受到关注和应用。这种方法通过实时监测和预测车辆的行驶情况，实现了对交通信号灯的智能控制，能够有效减少交通拥堵，提高通行效率。例如，一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法包括数据采集模块、数据预处理模块、预测模块和交通管理调节模块，通过这些模块的协同工作，实现了对交通信号灯的动态调整和优化。
12、总的来说，智慧交通管理系统通过实时数据的采集和智能分析，能够动态调节交通信号，提高道路通行效率，减少交通拥堵，对城市交通管理和规划具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，智慧交通管理系统将在城市交通治理中发挥越来越重要的作用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，为更好的有效解决上述问题，提供了一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，包括，
4、数据采集模块，以完成采集车辆实时动态数据动作；
5、数据预处理模块，信号输入端与数据采集模块的信号输出端相连，以生成车辆特征向量；
6、预测模块，信号输入端与数据预处理模块的信号输出端相连，以车辆特征向量为基础预测车辆行驶路径；
7、交通管理调节模块，信号输入端与预测模块的信号输出端相连，以预测车辆行驶路径为基础动态调整交通信号灯的时长和切换频率。
8、优选的，所述数据采集模块采集数据包括车辆单元和外界单元，其中车辆单元包括v2x和/或gps，以完成采集车辆位置、速度、方向和目的地动作；
9、其中，外界单元包括交通摄像头和/或交通传感器，以完成采集车流量、车速和天气条件动作。
10、优选的，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、归一化处理单元、填补缺失数据单元和特征工程单元；
11、其中数据清洗单元具体步骤包括，
12、去除噪声数据：使用噪声检测算法识别并去除异常值；
13、过滤重复数据：通过车辆唯一标识符去除重复记录；
14、数据一致性检查：确保数据格式和单位的一致性；
15、其中归一化处理单元使用归一化算法将数据缩放到[0，1]范围；
16、其中填补缺失数据单元具体步骤包括，
17、均值填充法：用该特征的平均值填充缺失值；
18、插值法：利用线性插值或多项式插值方法填充时间序列数据的缺失值；
19、回归填补：建立回归模型预测缺失值；
20、其中特征工程单元具体步骤包括，
21、提取时间特征：包括但不限于高峰期、非高峰期和节假日；
22、提取空间特征：包括但不限于不同路段的车流量差异、路口位置；
23、提取环境特征：包括但不限于天气、温度、湿度和特殊事件；
24、构建复合特征：组合多个单一特征，生成新的复合特征。
25、优选的，所述数据预处理模块将预处理后的数据分为训练集、比对集和预测集。
26、优选的，所述预测模块包括学习模型训练单元和预测单元；
27、其中学习模型训练单元具体步骤包括，
28、以训练集为数据基础训练深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络模型，预测交通流量和车辆行驶路径；
29、将预测数据与对比集采用交叉验证方法优化模型参数；
30、其中预测单元具体步骤包括，
31、将预测集输入至训练后的学习模型训练单元内进行数据处理，进行交通流量和车辆行驶路径预测，生成预测数据。
32、优选的，所述交通管理调节模块包括将预测信息反馈给车主的信息反馈单元、实时反馈车道用途的显示单元和调节控制单元；
33、其中调节控制单元具体步骤包括，
34、以预测数据为基础实时调控红绿灯时长、动态调整车道用途；
35、其中绿灯时长g计算：
36、
37、其中g0为初始绿灯时长，q是当前车流量以及剩余红灯时长内预测车流量之和，c是每条车道的最大通行能力，n是车道数，l是排队长度，v是平均车速，k1和k2是调整系数；
38、其中红灯时长r计算：
39、
40、m为交叉口的其他方向数，gi和yi分别是第i个方向的绿灯和黄灯时长。
41、本专利技术的有益效果是：提高交通效率：
42、通过实时采集车辆和外界环境数据，利用先进的深度学习模型对车流量和车辆行驶路径进行准确预测，能够动态调节交通信号灯的时长和车道用途，有效缓解交通拥堵，提高道路通行效率。
43、减少交通事故：
44、在高速公路和城市中心区域，准确的车流量预测和动态交通管理能够减少由于交通拥堵和信号灯时长不合理引发的交通事故，提升整体道路安全本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述数据采集模块采集数据包括车辆单元和外界单元，其中车辆单元包括V2X和/或GPS，以完成采集车辆位置、速度、方向和目的地动作；
3.根据权利要求1所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据清洗单元、归一化处理单元、填补缺失数据单元和特征工程单元；
4.根据权利要求3所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述数据预处理模块将预处理后的数据分为训练集、比对集和预测集。
5.根据权利要求4所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述预测模块包括学习模型训练单元和预测单元；
6.根据权利要求4所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述交通管理调节模块包括将预测信息反馈给车主的信息反馈单元、实时反馈车道用途的显示单元和调节控制单元；
【技术特征摘要】
1.一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：包括，
2.根据权利要求1所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述数据采集模块采集数据包括车辆单元和外界单元，其中车辆单元包括v2x和/或gps，以完成采集车辆位置、速度、方向和目的地动作；
3.根据权利要求1所述的一种基于车流量进行调节的智慧交通管理方法，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据清洗单元、归一化处理单元、填补缺失数据单元和特征工程单元；
【专利技术属性】
技术研发人员：张春辉，孙其达，蔡志卿，胡小腾，田佳，赵晖，
申请(专利权)人：中绿数科厦门规划设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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