一种基于车流量预测模型的潮汐车道开放双重判定方法

本发明属于交通领域中的潮汐车道开放判定领域，具体涉及一种基于车流量预测模型的潮汐车道开放双重判定方法。

背景技术：

1、现有的潮汐车道开放判定，是单一凭借摄像头的实时拍摄方式，来获取道路上的车辆数，进一步判断车辆数到达城市主干道的饱和量，来决定潮汐车道打开或者关闭。这种方法在时间的利用上存在部分时间的浪费，同时存在安全隐患。当摄像头采集信息后，电脑需要进行相关分析，这段时间内前段车辆已经行驶到交叉口进行排队，潮汐车道还在慢慢打开状态。此时，如果后方车辆在潮汐车道打开的同时进行变道，后方车辆在加速的条件下，会与前方车辆之间产生一定的速度差。根据车辆跟驰特性分析，在道路上行驶着一队高密度汽车，车间距离不大，车队中任一车辆的车速都受前车速度的非自由行驶制约，驾驶人只能按前车所提供的信息采用相应的车速。由于后方车辆速度大于前方车辆速度，很容易发生追尾现象。因此，需要一种新的预测方法，提前判定是否打开潮汐车道，以提高时间的利用率，降低变道过程中出现的车辆追尾风险。

技术实现思路

1、发明目的：针对现有技术中的不足之处，本发明提出一种基于车流量预测模型的潮汐车道开放双重判定方法，提高潮汐车道打开过程中时间利用率与空间资源利用率，从而缓解交通拥堵，同时降低车辆追尾事故的风险。

2、技术方案：发明所述的一种基于车流量预测模型的潮汐车道开放双重判定方法，包括以下步骤：

3、(1)实时检测城市主干道路状况，并对获取数据进行预处理；

4、(2)构建二次指数平滑预测模型，预测后续时间段预测车辆到达数目nt+i；并通过nt+i预测区间平均车速v预、车密度值k预、车辆到达率p预；

5、(3)划分道路服务等级，道路服务等级的划分为一至六级，当参数判断在道路服务等级一至三范围内，且车辆到达率p预服从泊松分布，双重判定后潮汐车道处于关闭状态；当参数判断在道路服务等级四至六范围内，且p预服从二项分布，双重判定后潮汐车道处于打开状态。

6、进一步地，所述步骤(1)实现过程如下：

7、采用雷达实时检测城市主干道路状况，包括车辆通行状况、车辆总体数目、车辆的通行时间大小，对检测的车辆总体数目和通行时间大小相关数据矩阵化处理，统一处理为转置矩阵。

8、进一步地，步骤(2)所述构建二次指数平滑预测模型为：

9、

10、

11、式中，s(1)t+1为第t+1时段一次指数平滑值；s(2)t+1为第t+1时段二次指数平滑值；s(1)t为第t时段一次平滑值；s(2)t为第t时段二次平滑值；nt为不同时段内对车辆的记录数量；α为选取的道路条件不同，平滑系数不同；

12、预测车辆数方程：

13、nt+i＝at+bti

14、at＝2s(1)t-s(2)t

15、

16、式中，nt+i为第t+i时段的车辆数预测值；i为距离第t时段的期数；i取整数，i∈[0，12]；at、bt为预测模型系数。

17、进一步地，步骤(2)所述预测区间平均车速v预、预测车密度k预实现过程如下：

18、选定自由车速度为v自由，计算预测车道长度l预＝5v自/60(，以5分钟为小周期的预测值，根据相关数据推算参数交通量q预预测车流密度k预和区间车速v预：

19、

20、

21、

22、式中，nt+i为路为段内预测的车辆数；l为以自由车速算的5分钟行驶长度；k预为预测车流密度；q预为预测平均车流量；v预为预测区间平均车速度。

23、进一步地，步骤(2)所述车辆到达率p预预测实现过程如下：

24、通过二次平滑指数预测的车辆数nt+i为(nt+1、nt+2、nt+3、nt+4.......nt+12)，进行推导为关于车流密度k预的关系式，进行判断k预符不符合泊松分布的车流密度k泊松适用条件；符合泊松分布条件，就将λ预代入泊松分布中，计算每一个时段预测车辆数nt+i的概率；不符合泊松分布条件，就将λ预代入二项分布中，计算每一个时段预测车辆数nt+i的概率：

25、预测平均到达率λ预：

26、

27、

28、泊松分布：

29、

30、式中，pnt+i为在计数间隔t内预测到达nt+i辆车的概率；λ预为预测平均到达率；t为每个计数间隔持续的时间；e为自然数对数的底；

31、λ预代入得：

32、求出来的pnt+i欲在泊松分布的预测置信区间内，泊松分布的车流密度适用范围和n的取值范围，以道路条件与情况为准；

33、二项分布为：

34、

35、式中，pnt+i为在计数间隔t内预测到达nt+i辆车的概率；λ预为预测平均到达率；t为每个计数间隔持续的时间；m为正整数取值；

36、λ预代入得：

37、求出来的pnt+i欲在二项分布的预测置信区间内，二项分布的车流密度适用范围和n的取值范围，以道路条件与情况为准。

38、进一步地，所述平滑系数α的选取为：

39、当道路条件优良情况下，平滑系数α处于0.25～0.35之间；

40、当道路条件较差情况下，平滑系数α处于0.15～0.25之间。

41、进一步地，步骤(3)所述道路服务等级的划分标准，以不同道路服务水平为基础，具体是指不同服务水平的判断参数(nt+i、v预、k预)对应指标：

42、等级一：nt+i∈(0,500)辆；v预∈(48,56)km/h；k预∈(0,10)辆/s/车道；

43、等级二：nt+i∈(500,1000)辆；v预∈(40,58)km/h；k预∈(10,15)辆/s/车道；

44、等级三：nt+i∈(1000,1500)辆；v预∈(32,40)km/h；k预∈(20,25)辆/s/车道；

45、等级四：nt+i∈(1500,2000)辆；v预∈(24,32)km/h；k预∈(20,25)辆/s/车道；

46、等级五：nt+i∈(2000,2500)辆；v预∈(16,24)km/h；k预∈(25,30)辆/s/车道；

47、等级六：nt+i∈(2500，∞)辆；v预∈(0,16)km/h；k预∈(30，∞)辆/s/车道。

48、进一步地，步骤(3)所述双重判定实现过程如下：

49、预测车辆到达数目nt+i、预测区间平均车速v预、预测车密度值k预道路服务等级范围判断：

50、

51、其中，logic代表判断语句，定义x1为道路服务等级一至三；定义x2为道路服务等级四至六；

52、预测车辆到达率p预符合的泊松分布或二项分布；

53、

54、其中，logic代表判断语句；若判断语句为0时服从泊松分布；若判断语句为1时服从二项分布；

55、当logic(1)的参数在服务等级x1范围，且logic(2)的参数服从泊松分布，则潮汐车道处于关闭状态；当logic(1)的参数在服务等级x2范围，且logic(2)的参数服从二项分布，则潮汐车道处于打开状态。

56、有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明提前获取检测某周期车流量数据，以提前预测下一周期车流量，通过分析计算得到四个判断参数，再经过双重逻辑判断，提前判定是否打开潮汐车道，从而缓解不同时段下的交通拥堵；本发明可以提高驾驶员行驶过程、潮汐车道打开过程中时间利用率与道路空间资源利用率，能够缓解交通拥堵，降低车辆追尾事故的风险。