李丹青+石艷玲+陳麗娟+葉鍇
摘要:運(yùn)用數(shù)學(xué)建模的相關(guān)知識(shí),綜合考慮車流密度、車輛行駛速度、因突發(fā)情況導(dǎo)致車道占用時(shí)長不定等多種因素,建立城市道路動(dòng)態(tài)通行能力模型,為城市交通管理規(guī)劃提供理論基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:通行能力、中值檢測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法
中圖分類號(hào):U491.114 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引言
當(dāng)今世界,隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展,城市里人們的數(shù)量逐漸增長,車道上機(jī)動(dòng)車的數(shù)目也隨之日益增加,有時(shí)由于交通事故、信號(hào)燈時(shí)長等原因,便會(huì)導(dǎo)致車道被占用,從而引起交通的擁堵。當(dāng)交通堵塞發(fā)生時(shí),我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)?目前,由于道路通行能力所涉及的交通流的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的交通流模型以概率論和微積分為代表的數(shù)學(xué)思想為基礎(chǔ),其限制條件極為苛刻,很難擬合現(xiàn)實(shí)中靈活多變的道路通行狀況。研究城市道路的通行能力成為了一項(xiàng)熱門的話題,本文基于2013年全國數(shù)學(xué)建模大賽所提供的數(shù)據(jù)視頻,利用邊緣濾波、遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列建模思想展開分析與論述,力求為交通管理部門提供一份可靠滿意的答卷。
1 建模準(zhǔn)備
1.1模型假設(shè)
(1)視頻提供信息真實(shí)可信,司機(jī)不存在醉駕的情況。
(2)假設(shè)只有電瓶車、小轎車和客貨車。
(3)車身只要有超過一半通過橫截面就算一個(gè).
1.2圖像處理
由于拍攝角度、相機(jī)像素等原因,使得視頻畫質(zhì)不夠清晰,所以我們需要對(duì)圖像進(jìn)行處理,首先我們利用rgb2gray函數(shù)將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,再采用histep函數(shù)進(jìn)行直方圖均衡化,增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度,為了使圖像更清晰,我們先加入椒鹽噪聲,之后使用medfilt2函數(shù)進(jìn)行中值濾波,有效地控制住噪聲,使得圖像輪廓及邊緣不被破壞,視覺效果好。分別見圖1和圖2:
圖1直方圖均衡化 圖2中值濾波
2 事故發(fā)生時(shí)的可能通行能力分析
2.1數(shù)據(jù)分析
在正式分析之前,我們應(yīng)知道什么是通行能力,通行能力是指受到道路、交通等的影響,通過某條道路截面的最大交通量。它又分為基本通行能力、可能通行能力和設(shè)計(jì)通行能力,根據(jù)所提供的數(shù)據(jù),上游路段的紅綠燈交替為60秒,為了減小周期帶來的影響,我們選擇以60秒為周期進(jìn)行計(jì)算。通過計(jì)算120米長的道路通過的車輛個(gè)數(shù),來估算出車子的平均速度,進(jìn)而推算出可能通行能力的大小。為了不同車輛在相同尺度下的交通流,在計(jì)算時(shí)統(tǒng)一化成標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量,根據(jù)交通部的規(guī)定,具體換算見下表 :
2.2模型建立
2.2.1基本通行能力
基本通行能力是指在理想的道路、交通條件下,單位時(shí)間里通過道路的最多車輛數(shù)。
它的計(jì)算公式是 ,其中v是指行車的速度(km/h),lo是指車頭最小間距(m),
根據(jù)參考文獻(xiàn)[2],不控制出入多車道公路基本道路通行能力推薦值為2000pcu/h
2.2.2可能通行能力(理論)
可能通行能力是指考慮到實(shí)際情況對(duì)基本通行能力的系數(shù)進(jìn)行修正后的值,修正系數(shù)包括:①車道寬度修正系數(shù) ;②側(cè)向凈空修正系數(shù) ;③縱坡度修正系數(shù) ;④視距不足修正系數(shù) ;⑤沿途條件修正系數(shù) .道路的實(shí)際通行能力 ,我國規(guī)定的車道寬度是3.75m由于道路寬是3.25m,所以根據(jù)參考文獻(xiàn)[3],[4]得:γ1=0.94,γ2=1,γ3=1,γ4=0.69,γ5=0.91,因此我們計(jì)算出了理論道路通行能力大約是1180.4。
2.2.3可能通行能力(實(shí)際)
,單位是pcu/h,根據(jù)視頻及前面所給的車輛換算系數(shù),我們計(jì)算出的實(shí)際通行能力如下表所示(從16:42:20至16:58:20結(jié)束,每隔一分鐘算一個(gè)時(shí)間點(diǎn),出于謹(jǐn)慎,部分發(fā)生跳躍的視頻我們直接忽略)
由上表可知:可能通行能力值總是在基本通行能力附近波動(dòng)。在16:49:20左右,事故發(fā)生,此時(shí)通行能力急劇減小,這說明實(shí)際通行能力很大程度上受到了現(xiàn)實(shí)的制約,本質(zhì)上還是由理論值決定。
3排隊(duì)長度與事故所在截面通行能力、事故持續(xù)時(shí)間等因素間的關(guān)系
3.1 模型建立
3.1.1排隊(duì)長度的計(jì)算
由于車輛所排的隊(duì)并不是一條直線,有關(guān)曲線無法用線性比例尺計(jì)算出結(jié)果,因此我們采用非線性比例尺。
3.1.2基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出于1986年,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng),其由輸入層、隱含層、輸出層組成,當(dāng)輸入樣本從輸入層神經(jīng)元輸入后,通過層層隱含神經(jīng)元最后輸出到輸出神經(jīng)元,在返回過程中不斷修正權(quán)值因子。這樣反復(fù)進(jìn)行的過程將使得預(yù)測的效果越來越切合實(shí)際情況。然而,本項(xiàng)目中理論通行能力、占道時(shí)長、路段上游車輛都是影響因子,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能直觀描述三個(gè)變量與排隊(duì)長度的關(guān)系,因此本項(xiàng)目將根據(jù)樣本情況采用一定策略將某兩個(gè)變量統(tǒng)一,使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)輸入層細(xì)胞、一個(gè)輸出層細(xì)胞。但是由于其自身存在的冗余性和不穩(wěn)定性,易受到局部極點(diǎn)的影響,收斂速度慢,因此我們采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種優(yōu)勝劣汰的算法,與單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,這樣做處理的數(shù)量數(shù)量更多,適合于復(fù)雜的交通流分析,我們先用遺傳算法通過選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu)適應(yīng)度對(duì)應(yīng)個(gè)體,拋棄偶然性過強(qiáng)的樣本,然后再用得到的最優(yōu)個(gè)體設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值,在此基礎(chǔ)上上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得出預(yù)測函數(shù)輸出。
3.2結(jié)論總結(jié)
排隊(duì)長度與事故橫斷面實(shí)際通行能力、事故持續(xù)時(shí)間、路段上游車流量間息息相關(guān),當(dāng)排隊(duì)長度增加時(shí),事故橫斷面實(shí)際通行能力減少,事故持續(xù)時(shí)間增加,同時(shí)路段上游車流量增加。
4結(jié)語
4.1該模型的優(yōu)點(diǎn)與不足
4.1.1該模型的優(yōu)點(diǎn)
(1)采用圖像處理,使得原視頻不清楚的地方變得清晰,便于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
(2)在寫參數(shù)時(shí),我們?cè)诰W(wǎng)上查閱了大量的資料,力求做到準(zhǔn)確。
(3)使用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,使得數(shù)據(jù)分析的更加全面。
4.1.2該模型的缺點(diǎn)
(1)考慮的因素還不夠全面,我們僅僅只是考慮了車子的單向單車道行駛,未考慮多車道的情況,考慮的部分參數(shù)參照的是國外發(fā)達(dá)國家的標(biāo)準(zhǔn),在我國不一定適用。
(2)在圖像處理上還存在欠缺,因?yàn)榍闆r的復(fù)雜性,未考慮對(duì)運(yùn)動(dòng)的物體實(shí)行跟蹤。
4.2對(duì)交通管理部的建議
在出現(xiàn)車道被占導(dǎo)致排隊(duì)時(shí)要及時(shí)處理事故,疏散上游車輛。同時(shí)要注意合理分流,增加主干道的寬度.
參考文獻(xiàn)
[1] 2013年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模A題題目[EB/OL].http://www.mcm.edu.cn/
[2] 陳寬杰,嚴(yán)寶杰.道路通行能力分析[M],人民交通出版社,2003年10月187~193
[3]交調(diào)管理員,道路路段通行能力分析[DB/OL],http://www.SDJD.NET/Article/zhishi/200411/82.html,2004-11-19/2015-9-1
[4] 通行能力剖析[DB/OL],http://www.docin.com/p-870353536.html,2014-07-22/2015-9-1endprint