技術(shù)特征：

1.一種基于多時段控制方案的城市干道協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，其特征在于，首先對歷史交通數(shù)據(jù)進行處理，通過協(xié)調(diào)范圍判定確定干道協(xié)調(diào)控制范圍，接著通過單點交叉口流量數(shù)據(jù)混合聚類算法進行分析，并通過時序性處理確定信號控制方案，然后建立以帶寬和延誤為目標的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，通過多目標優(yōu)化進行模型求解,得到的優(yōu)化結(jié)果與交叉口協(xié)調(diào)范圍是否相符，如不符，重新進行分析，如相符將優(yōu)化結(jié)果與仿真相對比，優(yōu)化結(jié)果是否較好，如好，輸出干道多時段協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方案，如不好返回重新進行分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多時段控制方案的城市干道協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，其特征在于，所述對歷史交通數(shù)據(jù)進行處理，即將歷史交通流量數(shù)據(jù)進行缺失數(shù)據(jù)修補預處理，并將目標數(shù)據(jù)按時間順序進行編碼；

其中修補預處理為缺失的數(shù)據(jù)利用其之前若干天數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，加上一個隨機波動因子加以確定，具體如下公式所示預處理數(shù)據(jù)修補方法：

$v_i=(1+{\mathrm{\θ}}_i)V_i=(1+{\mathrm{\θ}}_i)\frac{1}{n}(v_{i-1}+v_{i-2}+...+v_{i-n})$

其中，v_i為第i天所在時段缺失交通數(shù)據(jù)的估計值；θ_i為第i天所在時段交通數(shù)據(jù)的隨機波動范圍，可根據(jù)同期交通數(shù)據(jù)確定其波動范圍，具體θ_i的取值采用指數(shù)平滑異同移動平均線確定；V_i為第i天前的n天相應時段交通數(shù)據(jù)均值；n為數(shù)據(jù)修補所需相應時段歷史交通數(shù)據(jù)的總天數(shù)；v_i-1,v_i-2,...,v_i-n為數(shù)據(jù)缺失日的前1,2...,n天相應時段的交通數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多時段控制方案的城市干道協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，其特征在于，所述通過單點交叉口流量數(shù)據(jù)混合聚類算法進行分析，就是在確定城市干道協(xié)調(diào)控制范圍后，將各交叉口交通流量數(shù)據(jù)進行快速聚類與系統(tǒng)聚類組成的混合聚類，具體如下：

快速聚類步驟：

1)選取初始聚類個數(shù)K為初始聚類個數(shù)，e為全天交通數(shù)據(jù)量,將所有樣本的交通數(shù)據(jù)按時間順序進行編碼，依據(jù)升序排列均分為各類的初始元素；

2)根據(jù)各初始類中的元素，分別計算各類的重心，作為初始凝聚點；

3)將所有樣本按距離最近原則進行二次聚類，重新歸入距離最小的類中，并以此時每類中所包含的新的樣本的均值作為該類的中心；

4)計算e個樣本到新中心的距離，重復步驟3)再次歸類；

5)重復步驟3)、4)直到快速聚類結(jié)果不再變化，快速聚類部分結(jié)束，并將其最終分類結(jié)果作為系統(tǒng)聚類的初始類；

系統(tǒng)聚類的步驟：

(1)選取Silhouette指標作為系統(tǒng)聚類的終止條件，Silhouette指標最大值所對應的聚類個數(shù)即為最佳聚類個數(shù)；

(2)依據(jù)各初始類的類間距離平方，對距離最近的兩個類合并成一新類；

(3)計算該類與其他類的類間距離；

(4)重復系統(tǒng)聚類(1)、(2)步驟，繼續(xù)對兩個距離最近的類進行合并，每次減少一類，直至達到最佳聚類個數(shù)，混合聚類結(jié)束，聚類數(shù)即為多時段全天交叉口的控制方案；

所述Silhouette指標的值在[-1，1]范圍內(nèi)變動，所有樣本的Silhouette指標值越大表示聚類質(zhì)量越好，其最大值對應的類數(shù)為最佳聚類數(shù)K，即系統(tǒng)聚類的終止條件。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于多時段控制方案的城市干道協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，其特征在于，所述經(jīng)過快速聚類與系統(tǒng)聚類相結(jié)合的混合聚類處理后的控制方案，進行時序性處理，即消除控制時段中的“奇異點”，保證交通控制方案的持續(xù)性，避免頻繁切換可能帶來的擾動。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于多時段控制方案的城市干道協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，其特征在于，所述建立以帶寬和延誤為目標的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，采用多目標粒子群算法對模型求解，得到各交叉口各時段的方案切換時刻。