粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，屬于智能交通領(lǐng)域，包括：獲取歷史速度數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)；將所述歷史速度數(shù)據(jù)按照交通狀態(tài)分為三批，提取每批速度數(shù)據(jù)中的交通狀態(tài)特征參數(shù)；將所述速度和交通狀態(tài)特征參數(shù)轉(zhuǎn)換為分類變量；將每種條件下概率最大的速度分類變量還原為速度區(qū)間，所有條件下的速度轉(zhuǎn)換區(qū)間組成完整的轉(zhuǎn)換表；通過查詢粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換表，得到相應(yīng)的速度區(qū)間，取速度區(qū)間的均值作為粗粒度交通狀態(tài)對應(yīng)的細(xì)粒度速度值。本發(fā)明提出粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，有效解決了細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為交通狀態(tài)后的不可逆問題。
【專利說明】粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，特別涉及一種粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，交通信息的表達(dá)分為兩種粒度:一種是基于路段平均車速對交通狀態(tài)進(jìn)行粗粒度分級(主要分擁堵、緩行和暢通三級)，另一種是細(xì)粒度的路段平均車速。粗粒度的交通狀態(tài)從人的整體感受反映交通，是一種定性描述。如暢通表示行駛過程中速度能比較放得開，速度基本不受前車制約；緩行表示走走停停，走比停的多，可連續(xù)行駛，但是速度受前車影響較大；擁堵表示走走停停，停的比走的多。粗粒度的交通信息只能用于路況展示，無法用來計算行程時間、規(guī)劃行駛路徑。而細(xì)粒度級別的速度能夠更加細(xì)致的描述交通，能具體用數(shù)值表示交通暢通、緩行、擁堵的詳細(xì)程度，在路徑規(guī)劃時可用來計算行程時間，定量給出決策依據(jù)。
[0003]兩種粒度的交通信息之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系是一個值得研究的科學(xué)問題。目前，大多數(shù)人的研究工作都體現(xiàn)在如何將細(xì)粒度的交通信息進(jìn)行分級，轉(zhuǎn)化為粗粒度的交通信息，如采用速度-擁擠度模型確定不同道路等級在不同拐點的臨界速度閾值，基于模糊聚類分析的交通狀態(tài)識別方法。但是當(dāng)只能獲得粗粒度的交通狀態(tài)描述時，如何利用交通流自身變化的規(guī)律(通過歷史交通流變化規(guī)律的挖掘)，來擬合出細(xì)粒度的速度信息，是一個值得研究、具有廣泛應(yīng)用前景的問題。
[0004]交通流的變化趨勢與時間(如擁堵開始階段、傳播階段和消散階段)和空間(如擁堵位置、擁堵上游和擁堵下游)關(guān)系密切，這些影響因素均為離散的分類變量。Logistic回歸分析為概率型非線性回歸模型，是研究分類觀察結(jié)果與影響因素之間關(guān)系的多變量分析方法，目前已經(jīng)成功應(yīng)用在很多領(lǐng)域，如社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。Logistic回歸分析在交通領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用，如交通信息對駕駛員出行方式選擇、路徑選擇行為的影響分析
坐寸O
[0005]目前的現(xiàn)有技術(shù)中不存在將粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)化為細(xì)粒度速度的方法。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，所要解決的技術(shù)問題是在獲取粗粒度交通狀態(tài)(暢通、緩慢、擁堵)情況下，將粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度。
[0007]本發(fā)明提供了一種粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，包括:
[0008]獲取歷史速度數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)；
[0009]將所述歷史速度數(shù)據(jù)按照交通狀態(tài)分為三批，提取每批速度數(shù)據(jù)中的交通狀態(tài)特征參數(shù)，包括交通狀態(tài)連續(xù)影響范圍和位置；
[0010]將所述速度和交通狀態(tài)特征參數(shù)轉(zhuǎn)換為分類變量，其中速度被分為多個區(qū)間；
[0011]生成速度在不同條件下的速度分類變量的概率，將每種條件下概率最大的速度分類變量還原為速度區(qū)間，作為交通狀態(tài)的速度轉(zhuǎn)換區(qū)間，所有條件下的速度轉(zhuǎn)換區(qū)間組成完整的轉(zhuǎn)換表；
[0012]當(dāng)獲取路段的粗粒度交通狀態(tài)、同一種交通狀態(tài)的連續(xù)影響范圍、路段在同一種交通狀態(tài)連續(xù)影響范圍中的位置，通過查詢粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換表，得到相應(yīng)的速度區(qū)間，取速度區(qū)間的均值作為粗粒度交通狀態(tài)對應(yīng)的細(xì)粒度速度值。
[0013]本發(fā)明基于統(tǒng)計學(xué)的Mutinomial Logistic回歸分析,提出粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，有效解決了細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為交通狀態(tài)后的不可逆問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明實施例提供的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的原理圖；
[0015]圖2為本實施例提供的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0016]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0017]本發(fā)明實施例給出一種基于Logistic回歸的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法。
[0018]粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的原理如圖1所示。
[0019]圖2為本實施例提供的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法流程圖，包括以下步驟:
[0020]步驟201、獲取大量歷史速度數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)(暢通、緩慢、擁堵)。
[0021]準(zhǔn)備批量歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式表將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)，用S表示交通狀態(tài)，S = I表示擁堵，S = 2表示緩行，S = 3表示暢通。下表為一種交通狀態(tài)劃分方式:
[0022]表1
[0023]
【權(quán)利要求】
1.一種粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，包括: 獲取歷史速度數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)； 將所述歷史速度數(shù)據(jù)按照交通狀態(tài)分為三批，提取每批速度數(shù)據(jù)中的交通狀態(tài)特征參數(shù)，包括交通狀態(tài)連續(xù)影響范圍和位置； 將所述速度和交通狀態(tài)特征參數(shù)轉(zhuǎn)換為分類變量，其中速度被分為多個區(qū)間； 生成速度在不同條件下的速度分類變量的概率，將每種條件下概率最大的速度分類變量還原為速度區(qū)間，作為交通狀態(tài)的速度轉(zhuǎn)換區(qū)間，所有條件下的速度轉(zhuǎn)換區(qū)間組成完整的轉(zhuǎn)換表； 當(dāng)獲取路段的粗粒度交通狀態(tài)、同一種交通狀態(tài)的連續(xù)影響范圍、路段在同一種交通狀態(tài)連續(xù)影響范圍中的位置，通過查詢粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換表，得到相應(yīng)的速度區(qū)間，取速度區(qū)間的均值作為粗粒度交通狀態(tài)對應(yīng)的細(xì)粒度速度值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，所述將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)的步驟具體包括: 準(zhǔn)備批量歷史速度數(shù)據(jù)，根據(jù)交通狀態(tài)劃分方式將細(xì)粒度速度轉(zhuǎn)換為粗粒度的交通狀態(tài)，用S表示交通狀態(tài)，S=I表示擁堵，S = 2表示緩行，S = 3表示暢通。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，所述將速度轉(zhuǎn)換為分類變量的步驟具體包括: 速度用V表 示，則不同道路管理等級條件下的速度分類變量Vnr的轉(zhuǎn)換方法
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，所述將交通狀態(tài)特征參數(shù)中的位置轉(zhuǎn)換為分類變量的步驟具體包括: 根據(jù)路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將交通狀態(tài)數(shù)據(jù)按照路段上下游關(guān)系關(guān)聯(lián)，將交通狀態(tài)一致且具備上下游關(guān)系的路段歸為一組,用w表示路段在該組的位置，則《 = I表示開始端，? =2表示中間位置，《=3表示末尾端。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，所述將交通狀態(tài)特征參數(shù)中的交通狀態(tài)連續(xù)影響范圍轉(zhuǎn)換為分類變量的步驟具體包括: 設(shè)Inu表示第m組第i條路段的長度，表示第m組所有路段的長度之和，則的計算公式為:
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的粗粒度交通狀態(tài)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度速度的方法，其特征在于，所述生成速度在不同條件下的速度分類變量的概率的步驟具體包括: 將最后一個速度分類變量Vnk = A NE作為參考類別，則對于速度分類變量Vnk = A k、在影響范圍為P、位置為《時的Logistic回歸模型Ynk，P，為:

【文檔編號】G08G1/00GK103617726SQ201310631409
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年11月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月29日
【發(fā)明者】楊珍珍, 吳瓊, 韓興廣, 郭勝敏, 于曉, 張高峰 申請人:北京掌城科技有限公司