System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 交通信号机自适应控制方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸_技高网

交通信号机自适应控制方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

技术编号:44167391 阅读:19 留言:0更新日期:2025-01-29 10:41
本申请公开了一种交通信号机自适应控制方法、装置、存储介质及电子装置,所述方法包括:将实时交通监控、历史交通数据、气象数据和城市活动信息数据进行多源数据融合和时空位置感知图卷积初始化;采用时空位置感知图卷积网络,将地理和时间信息转换成数学向量构建动态交通流预测模型,通过图卷积网络分析各个交通节点之间的时空关联性,并预测未来的交通流动状态;深度强化学习与信号优化;自适应反馈与系统迭代更新;系统性能监控与评估;解决了现有交通信号机控制方法缺乏实时数据综合利用能力、动态交通状况预测不足、信号控制策略的优化不足等问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能交通领域,具体而言,涉及一种交通信号机自适应控制方法、装置、存储介质及电子装置


技术介绍

1、在现代城市交通管理中,随着城市化进程的加快和车辆数量的激增,传统的交通控制系统面临着越来越多的挑战。传统的交通信号系统主要基于固定时间控制或感应式控制。固定时间控制根据历史交通流量数据设置信号周期,而感应式控制则通过感应器(如地磁、红外线传感器)检测到车辆后调整信号灯,这些系统简单易行,但缺乏灵活性和适应性,常在非高峰时段造成不必要的等待,或在交通高峰时段应对不足。

2、现有交通控制系统在应对复杂和动态交通环境时面临的几个关键技术问题,包括:

3、缺乏实时数据综合利用能力。传统的交通控制系统大多依赖于预设的控制计划或简单的传感器反馈,这限制了系统对实时交通状况反应的灵活性和效率。这些系统通常无法处理和融合来自不同数据源的信息,如实时交通流、历史数据、气象条件和特殊事件等,导致在面对突发事件或不寻常的交通模式变化时,无法做出快速和有效的调整。

4、动态交通状况预测不足。现有的交通信号系统往往缺少对未来交通流动态预测的能力,特别是在高峰时段和特殊事件(如大型体育事件、公共节假日等)期间。这些系统大多基于静态的交通模型,无法准确预测交通流的短期和长期变化,因此,难以制定有效的信号控制策略来适应这些变化,结果常常是交通拥堵和过度等待的发生。

5、信号控制策略的优化不足。虽然部分先进的自适应交通控制系统能够根据实时数据调整信号,但这些系统的决策通常仍依赖于传统的优化算法,这些算法往往局限于解决特定的优化问题,难以适应复杂多变的实际交通环境。此外,现有系统在信号优化过程中往往没有充分考虑驾驶者行为、交通规则变化等因素,导致实施效果与预期存在偏差。

6、针对相关技术中,现有交通信号机控制方法缺乏实时数据综合利用能力、动态交通状况预测不足、信号控制策略的优化不足等问题,尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了交通信号机自适应控制方法、装置、存储介质及电子装置,以至少解决相关技术中,现有交通信号机控制方法缺乏实时数据综合利用能力、动态交通状况预测不足的问题。

2、根据本申请的一个实施例,提供了一种交通信号机自适应控制方法,包括:

3、将实时交通监控、历史交通数据、气象数据和城市活动信息数据进行多源数据融合和时空位置感知图卷积初始化;

4、采用时空位置感知图卷积网络,将地理和时间信息转换成数学向量构建动态交通流预测模型,通过图卷积网络分析各个交通节点之间的时空关联性,并预测未来的交通流动状态;

5、深度强化学习与信号优化;

6、自适应反馈与系统迭代更新;

7、系统性能监控与评估。

8、可选地,所述将实时交通监控数据、历史交通数据、气象数据和城市活动信息数据进行多源数据融合,包括:

9、整合实时交通监控、历史交通数据、气象数据、 城市活动信息数据;

10、对上述数据进行清洗,标准化,和同步;

11、数据融合方式具体为:d = synchronize(normalize(clean(t_realtime, t_history, m, c)))

12、其中:

13、d:最终整合和同步后的数据集,用于输入到后续的图卷积网络中;

14、clean:数据清洗函数,移除无效或缺失的数据;

15、normalize:数据标准化函数,统一不同数据的格式和范围;

16、synchronize:数据同步函数,确保所有数据在时间轴上对齐。

17、可选地,所述时空位置感知图卷积初始化,包括:

18、构建一个时空图来表示交通网络;

19、通过位置嵌入技术,将每个节点(即交叉口、路段等)的地理和时间属性转化为数学上可处理的向量格式;

20、空间位置嵌入(v_s):空间位置嵌入反映了每个节点在地理空间中的位置,通过位置嵌入捕捉节点之间的空间关系;

21、v_s = w_s × e_s(node_positions):通过空间编码函数e_s将每个节点的地理位置信息转换为嵌入向量,再通过权重矩阵w_s进行调整,以适应特定的网络架构;

22、时间位置嵌入(v_t):时间位置嵌入捕捉时间的周期性和序列性;

23、v_t = w_t × e_t(time_steps):同理,时间编码函数e_t将时间信息(如小时或星期)转换为嵌入向量,权重矩阵w_t用于调整嵌入向量以匹配网络结构。

24、可选地,采用时空位置感知图卷积网络,将地理和时间信息转换成数学向量构建动态交通流预测模型,通过图卷积网络分析各个交通节点之间的时空关联性,并预测未来的交通流动状态,包括:

25、利用时空位置感知关系推理来自适应地推断出不同时间和空间节点之间的关系权重,捕捉和量化节点间因地理位置和时间变化而变化的相互作用强度;

26、基于节点的空间位置嵌入(v_s)和时间位置嵌入(v_t)计算节点间的动态关系权重;

27、w_ij(t) = softmax(exp(-norm(v_si - v_tj)^2 / sigma^2))

28、其中:w_ij(t):在时间点t,节点i到节点j的关系权重;v_si:节点i的空间位置嵌入;v_tj:在时间点t,节点j的时间位置嵌入;norm(...):计算两个节点位置嵌入向量之间的欧氏距离;sigma:调节距离敏感度的标准差参数;softmax:确保所有到节点j的权重加和为1,为后续的图卷积操作提供归一化的权重;

29、在得到节点间的动态关系权重后,利用权重来更新和聚合节点的特征,时空图卷积网络通过多层图卷积操作来迭代更新节点的状态;通过加权累加邻接节点的特征(已经乘以相应的边权值和层参数)来更新每个节点的特征;

30、h^(l+1) = sigma(sum(theta_l × h^(l)(k) × w_ik for k in n(i)))

31、其中:h^(l+1):第l+1层的节点i的特征向量;h^(l)(k):第l层的邻接节点k的特征向量;theta_l:第l层的学习参数;w_ik:节点i与其邻居k之间的权重;sigma:非线性激活函数 ;n(i):节点i的邻接节点集合。

32、可选地,所述深度强化学习与信号优化,包括:强化学习训练,采用深度强化学习发现最优的交通信号控制策略,通过交互式学习从环境中学习并优化信号控制的决策过程;构建奖励函数强化交通信号控制系统性能,r = -(alpha × delay + beta × queue_length),其中,r:奖励值,设计为负值;delay:交通信号导致的总延迟时间;queue_length:在信号灯处形成的车辆队列长度;alpha 和 beta:调节延迟和队本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种交通信号机自适应控制方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将实时交通监控数据、历史交通数据、气象数据和城市活动信息数据进行多源数据融合,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时空位置感知图卷积初始化,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用时空位置感知图卷积网络,将地理和时间信息转换成数学向量构建动态交通流预测模型,通过图卷积网络分析各个交通节点之间的时空关联性,并预测未来的交通流动状态,包括:

5. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述深度强化学习与信号优化,包括:强化学习训练,采用深度强化学习发现最优的交通信号控制策略,通过交互式学习从环境中学习并优化信号控制的决策过程;构建奖励函数强化交通信号控制系统性能,奖励值计算方法为:R = -(alpha × delay + beta × queue_length),其中,R:奖励值,设计为负值;delay:交通信号导致的总延迟时间;queue_length:在信号灯处形成的车辆队列长度;alpha 和 beta:调节延迟和队列长度在奖励函数中的系数;得到优化的奖励函数后,应用学习到的策略来实际控制交通信号,利用学习到的Q函数-动作价值函数,在每个决策点选择最优的动作来执行,S_new = argmax(Q(S, A, R, S')),其中:S_new:新的信号状态,Q(S, A, R, S'):Q函数,表示在状态S下采取动作A,获得奖励R并转移到新状态S'时的预期效用,argmax:选择使Q函数最大化的动作A。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自适应反馈与系统迭代更新,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述系统性能监控与评估,包括:

8.一种交通信号机自适应控制装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述计算机可读的存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种交通信号机自适应控制方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将实时交通监控数据、历史交通数据、气象数据和城市活动信息数据进行多源数据融合,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时空位置感知图卷积初始化,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用时空位置感知图卷积网络,将地理和时间信息转换成数学向量构建动态交通流预测模型,通过图卷积网络分析各个交通节点之间的时空关联性,并预测未来的交通流动状态,包括:

5. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述深度强化学习与信号优化,包括:强化学习训练,采用深度强化学习发现最优的交通信号控制策略,通过交互式学习从环境中学习并优化信号控制的决策过程;构建奖励函数强化交通信号控制系统性能,奖励值计算方法为:r = -(alpha × delay + beta × queue_length),其中,r:奖励值,设计为负值;delay:交通信号导致的总延迟时间;queue_length:在信号灯处形成的车辆队列长度;alpha 和...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨云飞
申请(专利权)人:北京英泰智科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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