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    車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測方法

    2020-12-22 09:12:38胡啟洲張曉亮吳翊愷林娟娟
    東南大學學報(自然科學版) 2020年6期
    關鍵詞:車路態(tài)勢界定

    胡啟洲 張曉亮 吳翊愷 林娟娟

    (1交通運輸部公路科學研究院智能交通技術交通運輸行業(yè)重點實驗室, 北京 100088)(2南京理工大學自動化學院, 南京210094)

    隨著車路協(xié)同技術和北斗導航技術應用于智能交通領域,車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測方法逐漸成為智慧交通的研究方向.目前, 國內(nèi)外的相關研究主要為不確定性數(shù)學理論的信息融合技術, 通過將定性問題轉化為定量問題進行系統(tǒng)分析, 用以解決交通管理問題[1-3].通過車路協(xié)同技術來增強高速公路交通信息管理和服務能力, 并基于北斗導航技術來傳輸有關數(shù)據(jù)和服務信息[4-5].文獻[6-7]分析了車路協(xié)同下車路信息交互特征與數(shù)據(jù)優(yōu)勢, 選取了高速公路車輛排隊時間評價交叉口通行效率.文獻[8-10]根據(jù)網(wǎng)聯(lián)車狀態(tài)評價指標參數(shù)多源異構的特點, 結合駕駛人、車輛和環(huán)境等多方面因素構建了車輛安全狀態(tài)評價體系.文獻[11-12]考慮車路協(xié)同下未來智能車載與路側終端應用, 使得獲取的動態(tài)車輛行駛數(shù)據(jù)更加準確.文獻[13-14]為了探討車路協(xié)同下交通安全性, 提出了一種基于多維度安全指數(shù)的交通風險識別方法.文獻[15-16]采用不確定性方法研究了復雜環(huán)境下高速公路交通安全問題.文獻[17-18]采用模糊綜合評價法對高速公路運營態(tài)勢問題進行了綜合評價.文獻[19-20]基于大數(shù)據(jù)提出了一種考慮車輛運行態(tài)勢和道路幾何信息的綜合評價方法.

    綜上, 高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測研究已取得一定成果, 但是缺乏監(jiān)控和評判協(xié)同的一體化方法.基于此, 本文結合信息融合與車路協(xié)同技術優(yōu)勢, 基于北斗導航技術提出一種車路協(xié)同環(huán)境下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測系統(tǒng).并在此基礎上, 利用不確定性數(shù)學方法, 構建高速公路態(tài)勢評估的數(shù)學模型, 采用模糊語言界定出運行態(tài)勢監(jiān)測結果等級, 將車輛實時數(shù)據(jù)與靜態(tài)道路參數(shù)通過聚類分析相融合, 實現(xiàn)高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測和評估的目的.

    1 車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測評估模型

    為修正以往高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測與評定方法, 本文提出了一種綜合數(shù)據(jù)主觀性與交通參與者客觀性的新方法來監(jiān)測高速公路運行態(tài)勢.該方法首先根據(jù)高速公路交通事故時空分布特性, 獲得運行態(tài)勢的監(jiān)測指標, 利用熵值法確定對應權重, 進而采用量化理論建立車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測模型, 最終得到運行態(tài)勢綜合監(jiān)測值.

    1.1 監(jiān)測指標體系

    從交通管理的實際需求出發(fā), 在深入研究交通狀態(tài)的數(shù)據(jù)獲取、評估的基礎上, 形成高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測指標體系.遵循系統(tǒng)性、動態(tài)性、代表性原則, 選擇最能表征運行態(tài)勢特性的車、路、環(huán)境3個指標進行分析.根據(jù)實時交通信息以及交通事故分布特性, 進一步細分監(jiān)測指標, 如表1所示.

    表1 車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測指標

    1.2 監(jiān)測模型

    設高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測對象集A=(A1,A2,…,Am), 監(jiān)測指標集I=(I1,I2,…,In),監(jiān)測指標的權重向量W={w1,w2,…,wn}.利用監(jiān)測指標集對監(jiān)測對象Ai進行考察時, 在t時刻的考察值為xij(t), 則車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測矩陣為

    D(t)=(xij(t))m×n

    (1)

    式中,xij(t)為t時刻第j(j=1,2,…,n)個監(jiān)測指標在第i(i=1,2,…,m)條高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測值;D(t)為t時刻車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測矩陣.

    1) 確定監(jiān)測指標的考察值及標準化處理.通過構造關聯(lián)函數(shù)將各監(jiān)測指標進行標準化處理, 統(tǒng)一變化到[0,1]范圍內(nèi).本文對車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測的定量指標進行無量綱化處理.對定性指標則采用模糊語言來量化處理, 主要采用等級量化來界定其值.

    2) 界定監(jiān)測指標的權重系數(shù).針對決策者對各監(jiān)測指標的不同重視程度, 以及各指標在決策過程中傳輸給決策者的不同信息, 采用熵值法來確定權重系數(shù).

    3) 綜合監(jiān)測模型.采用量化理論建立高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測模型, 得到監(jiān)測綜合值為

    (2)

    式中,Ei(t)為t時刻第i條高速公路的綜合監(jiān)測值;wj(t)為t時刻第j個監(jiān)測指標的權重系數(shù);rij(t)為第j個監(jiān)測指標在第i條高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測值,該數(shù)據(jù)是標準化處理后的值.

    2 高速公路運行態(tài)勢的等級界定

    為了得到高速公路運行態(tài)勢監(jiān)控科學合理的監(jiān)測結果, 將運行態(tài)勢監(jiān)控結果界定為5個級別, 采用模糊語言來界定區(qū)間級別.

    1) 區(qū)間界定函數(shù).依據(jù)模糊語言處理準則, 構建等級區(qū)間的語言類模糊數(shù)集, 車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的區(qū)間函數(shù)關系為

    (3)

    式中,0

    2) 區(qū)間值界定原則.通過聚類分析和判別分析法對被聚對象進行初始分類, 逐步調整后得到最終分類中心,中心縱坐標即為a1、a2、a3、a4值.

    3) 區(qū)間耦合原則.根據(jù)監(jiān)測值Ei(t)落入式(3)的等級區(qū)間,來判定該高速公路運行態(tài)勢的級別.

    3 監(jiān)測評估模型的求解算法

    車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢的監(jiān)測系統(tǒng)是在對高速公路各部分、各階段、各層次子系統(tǒng)監(jiān)測的基礎上, 尋求運行態(tài)勢監(jiān)測系統(tǒng)整體最優(yōu), 不斷向決策者及管理者提供各種關聯(lián)信息.綜合監(jiān)測評估模型的具體計算步驟如下:

    ①計算各監(jiān)測指標的屬性值xij(t);

    ②計算各屬性值xij(t)的標準化處理值rij(t);

    ③利用熵權法確定各監(jiān)測指標的權值wj(t);

    ④根據(jù)式(2), 計算綜合監(jiān)測值Ei(t);

    ⑤利用式(3)進行等級耦合, 獲得車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢等級.

    4 算例分析

    根據(jù)車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測模型, 選取江蘇省內(nèi)19條高速公路進行研究, 利用表1中16個指標對高速公路運行態(tài)勢進行監(jiān)測.

    1) 確定區(qū)間a1、a2、a3、a4的值.對高速公路原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進行標準化處理, 結果見表2.

    為了快捷地監(jiān)測高速公路運行態(tài)勢, 本文利用K-means和系統(tǒng)聚類分析法獲取等級界定a1、a2、a3、a4的準確值.按式(3)中的類聚確定初始聚類的各變量中心點, 經(jīng)迭代運算后類別間各變量中心值得到修正.并對聚類結果的類別間距離進行方差分析, 當類別間距離差異的概率值均小于0.001時, 聚類效果最好.計算過程如下:

    表2 高速公路的歷史數(shù)測定值

    ①以表1中監(jiān)測指標為依據(jù), 基于式(3)將高速公路運行態(tài)勢分成5個安全等級;

    ②利用Friedman檢驗對歷史數(shù)據(jù)聚類效果進行分析, 聚類結果分布如圖1所示;

    ③在聚類圖中顯示每一類的中心, 即是等級界定的函數(shù)值, 也是聚類結果.

    利用系統(tǒng)聚類分析法對圖1中數(shù)據(jù)自動分類, 最優(yōu)分類為4類, 具體分類結果如圖2所示.結合高速公路運行態(tài)勢級別中未知變量數(shù)目, 利用K-means 聚類分析法設置類別K=4, 即劃分成4個類簇,由圖2可見, 聚類分析結果完全一致, 即K-means聚類分析分為4類數(shù)據(jù)的準確性較好.由于K-means聚類圖類簇中心的縱坐標即為a1、a2、a3、a4, 因而可得a1=0.239,a2=0.441,a3=0.634,a4=0.849.為了本文研究方便, 對聚類中心的數(shù)據(jù)四舍五入取偶取整數(shù),得到a1=0.2,a2=0.4,a3=0.6,a4=0.8.

    2) 江蘇省的高速公路運行態(tài)勢界定.基于式(3)得到綜合監(jiān)測值及對應等級,如表3所示.

    圖1 高速公路原始數(shù)據(jù)分布圖

    圖2 系統(tǒng)聚類分類圖

    表3 江蘇省境內(nèi)高速公路各時段運行態(tài)勢的等級界定

    江蘇省境內(nèi)19條高速公路運行態(tài)勢屬于二級和三級, 即較安全和一般, 符合江蘇省高速公路實時運行情況(見江蘇交通出行網(wǎng)實時路況查詢).

    5 結論

    1)分析了交通事故時空分布特性, 采用量化理論建立了基于大數(shù)據(jù)的車路協(xié)同下高速公路運行態(tài)勢監(jiān)測模型.

    2) 確定了高速公路運行態(tài)勢歸屬等級, 利用系統(tǒng)聚類和K-means聚類分析法, 研究了江蘇省內(nèi)的19條高速公路運行態(tài)勢, 聚類分析結果屬于二級和三級.

    3) 將交通安全系統(tǒng)中定性監(jiān)測分析轉化成定量監(jiān)測分析, 增加了決策的科學性和準確性, 對進一步改善高速公路運行安全狀況, 促進交通發(fā)展具有重要的意義和實用價值.

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