一種校園交通的擁堵識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，具體設(shè)及一種校園交通的擁堵識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近幾十年來(lái)，大學(xué)持續(xù)性的擴(kuò)招，一定程度上滿(mǎn)足了社會(huì)的發(fā)展，同時(shí)也給大學(xué)的 發(fā)展帶來(lái)諸多的問(wèn)題，比如校園交通系統(tǒng)也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。近年來(lái)，頻繁發(fā)生高校擁擠 踩踏事故，一方面是學(xué)生的安全意識(shí)薄弱，另一方面如何在運(yùn)樣的形勢(shì)下有效的解決校園 交通擁堵問(wèn)題從而獲得可持續(xù)的發(fā)展，構(gòu)建校園綠色交通是我們必須要解決的問(wèn)題。
[0003] 國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于Ξ相交通理論（交通流可分為Ξ個(gè)階段：自由流，同步流和寬運(yùn) 動(dòng)堵塞流），提出了交通擁堵和描述各種方法。對(duì)于交通擁堵的研究表明，基于交通流參數(shù) 的特征對(duì)于擁擠的檢測(cè)是十分重要的?？紤]到交通現(xiàn)象的不同方面，許多研究提出了不同 的觀點(diǎn)。實(shí)際上，現(xiàn)在幾乎所有的交通流參數(shù)特征都是基于公路，高速公路和城市交通擁 堵的，而對(duì)校園交通擁堵的研究有限。運(yùn)個(gè)限制激勵(lì)我們開(kāi)發(fā)一種能夠有效描述校園交通 狀況的特征。
[0004] 校園交通研究的挑戰(zhàn)在于校園結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。校園交通擁堵的有效特征正在成為 一個(gè)重要的待解決的問(wèn)題，而目前尚無(wú)對(duì)校園交通進(jìn)行擁堵識(shí)別的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】
：
[0005] 為了克服上述【背景技術(shù)】的缺陷，本發(fā)明提供一種校園交通的擁堵識(shí)別方法，簡(jiǎn)單 易行，可操作性強(qiáng)。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明的所采用的技術(shù)方案為：
[0007] 一種校園交通的擁堵識(shí)別方法，包括如下步驟：
[0008] 步驟1，獲取混合交通模式下各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)；
[0009] 步驟2,根據(jù)步驟1所獲取數(shù)據(jù)計(jì)算交通道路占用率；
[0010] 步驟3,依據(jù)道路占用率結(jié)合各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)將交通擁堵分為自由流，一般 擁堵和嚴(yán)重?fù)矶娄畟€(gè)級(jí)別；
[0011] 步驟4,用相關(guān)系數(shù)法分別計(jì)算各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)和道路占用率與交通擁堵 級(jí)別之間的相關(guān)性。
[0012] 較佳地，各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)是對(duì)視頻資料進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出的。
[0013] 較佳地，各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)包括行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的數(shù)量、速度和 占用道路面積。
[0014] 較佳地，道路占用率，設(shè)定i= 1，2,3,4分別代表行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)各類(lèi) 道路使用者，Ni表示行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的數(shù)量，S f表示所選取實(shí)驗(yàn)路段的面積，S 1 表示行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的單個(gè)道路使用者所占用的道路面積。
[0015] 較佳地，步驟3是指依據(jù)道路占用率結(jié)合汽車(chē)、自行車(chē)和行人的速度對(duì)交通擁 堵情況進(jìn)行評(píng)價(jià)并得出交通擁堵級(jí)別，具體方法為：當(dāng)?shù)缆氛加寐时绕骄缆氛加寐侍?高90%W上，汽車(chē)速度比汽車(chē)平均速度降低50%W上，摩托車(chē)速度較摩托車(chē)平均速度降 低20%W上，自行車(chē)速度比自行車(chē)平均速度降低10%W上，行人速度比行人平均速度降低 15%W上，則評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別為嚴(yán)重?fù)矶拢?br>[0016] 當(dāng)?shù)缆氛加寐时绕骄缆氛加寐侍岣?0% -90%，汽車(chē)速度比汽車(chē)平均速度降低 20% -50%，摩托車(chē)速度比摩托車(chē)平均速度下降5% -10% ;自行車(chē)速度比自行車(chē)平均速度 降低5% -10%，行人速度比行人平均速度降低5% -15%，則評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別為一般擁 堵； 陽(yáng)017] 當(dāng)?shù)缆氛加寐试谄骄缆氛加寐?0%W下，汽車(chē)速度在汽車(chē)平均速度的負(fù)10% W上，摩托車(chē)速度在摩托車(chē)平均速度負(fù)5 %W上；自行車(chē)在自行車(chē)平均速度的負(fù)5 %W上， 行人速度在行人平均速度的負(fù)5%W上，則評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別為自由流。
[0018] 較佳地，平均道路占用率是指在實(shí)驗(yàn)路段特定時(shí)間段內(nèi)的道路占用率平均值；汽 車(chē)平均速度是指在實(shí)驗(yàn)路段特定時(shí)間段內(nèi)的汽車(chē)速度平均值；摩托車(chē)平均速度是指在實(shí)驗(yàn) 路段特定時(shí)間段內(nèi)的摩托車(chē)速度平均值；自行車(chē)平均速度是指在實(shí)驗(yàn)路段特定時(shí)間段內(nèi)的 自行車(chē)速度平均值；行人平均速度是指在實(shí)驗(yàn)路段特定時(shí)間段內(nèi)的行人速度平均值。
[0019] 較佳地，步驟4是用Spearman皮爾遜相關(guān)系數(shù)法分別計(jì)算道路占用率、汽車(chē)速 度、摩托車(chē)速度、自行車(chē)速度、行人速度與步驟3所得的交通擁堵級(jí)別的相關(guān)性，相關(guān)性
其中，d,=X,-y,，X,為在統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)的數(shù)據(jù)集合組成的數(shù)組，數(shù)據(jù)為道 路占用率或行人速度或自行車(chē)速度或摩托車(chē)速度或汽車(chē)速度，Yj表示交通擁堵級(jí)別，自由 流、一般擁堵和嚴(yán)重?fù)矶路謩e用2、1、0表示，η表示X,或y,的數(shù)據(jù)量。
[0020] 較佳地，在步驟4之后還包括對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證的步驟5,建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 從步驟4的結(jié)果提取相關(guān)性最高的數(shù)個(gè)特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn) 練，計(jì)算得出樣本交通擁堵級(jí)別，將步驟3所得的交通擁堵級(jí)別與樣本交通擁堵級(jí)別進(jìn)行 對(duì)比得到本方法的交通擁堵識(shí)別率。
[0021] 較佳地，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為Ξ層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從步驟4的結(jié)果提取相關(guān)性最 高的Ξ個(gè)特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)。
[0022] 較佳地，選取函數(shù)
'乍為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)；m為輸入?yún)?數(shù)，表示汽車(chē)速度、行人速度或交通道路占用率與其權(quán)重的加權(quán)和，權(quán)重為隨機(jī)量；S(m)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元輸出，表示樣本交通擁堵級(jí)別。
[0023] 本發(fā)明的有益效果在于：本方法在對(duì)校園交通擁堵情況進(jìn)行分析后提出了道路占 用率的計(jì)算方法，建立了基于Ξ相交通理論的交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)，將交通道路擁堵?tīng)顩r定 義為Ξ個(gè)狀態(tài)，分別是自由流，一般擁堵和嚴(yán)重?fù)矶?；選用Spearman皮爾遜相關(guān)系數(shù)法分 析擁堵指標(biāo)與各項(xiàng)交通流參數(shù)之間的相關(guān)性；最后還建立了Ξ層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)識(shí) 別率進(jìn)行計(jì)算分析，構(gòu)建基于Ξ層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通評(píng)價(jià)方法。本發(fā)明算法復(fù)雜度低、簡(jiǎn) 單易行，可操作性強(qiáng)，目前尚無(wú)對(duì)校園交通進(jìn)行擁堵識(shí)別的方法，可用于校園或住宅小區(qū)等 特定環(huán)境下交通擁堵情況的識(shí)別。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例的流程圖；
[0025] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例交通流行人、汽車(chē)、自行車(chē)和摩托車(chē)數(shù)量和總數(shù)量隨時(shí)間變 化圖；
[0026] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例交通流速度隨時(shí)間變化圖；
[0027] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例道路占有率隨時(shí)間變化圖； 陽(yáng)02引 圖5為本發(fā)明實(shí)施例BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率；
[0029] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例在兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并對(duì) 該兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)合并記錄的情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)的變化情況；
[0030] 圖7為本發(fā)明實(shí)施例兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取其中一組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，另一組數(shù)據(jù) 為測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率隨迭代次數(shù)的變化情況；
[0031] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差隨迭代次數(shù)的變化情況。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0033] 一種校園交通的擁堵識(shí)別方法（圖1)，包括如下步驟：
[0034] 步驟1，獲取混合交通模式下各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)，本實(shí)施例中包括行人、自行 車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的數(shù)量、速度和占用道路面積；而各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)是對(duì)視頻資料進(jìn) 行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出的。實(shí)踐中還可W增加統(tǒng)計(jì)電動(dòng)車(chē)等道路使用者的數(shù)據(jù)。
[0035] 步驟2,根據(jù)步驟1所獲取數(shù)據(jù)計(jì)算交通道路占用率；
[0036] 道路占用率
其中i=1，2,3,4分別代表各類(lèi)道路使用者包括行人、 自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)，Ni表示行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的數(shù)量，Sf表示所選取實(shí)驗(yàn)路段 的面積，S康示行人、自行車(chē)、摩托車(chē)和汽車(chē)的單個(gè)占用面積。
[0037] 步驟3,依據(jù)道路占用率結(jié)合各類(lèi)道路使用者的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別，包括自由 流，一般擁堵和嚴(yán)重?fù)矶拢?br>[0038]基于Ξ相交通理論，建立交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)?；旌辖煌Ｊ较碌母黝?lèi)交通使用者 的數(shù)量和速度分布分別如圖2和圖3所示，道路占用率隨時(shí)間分布如圖4所示。依據(jù)道路 占用率結(jié)合汽車(chē)、自行車(chē)和行人的速度對(duì)交通擁堵情況進(jìn)行評(píng)價(jià)并得出交通擁堵級(jí)別，方 法如下：
[0039] 當(dāng)?shù)缆氛加寐时绕骄缆氛加寐侍岣?0%W上，汽車(chē)速度比汽車(chē)平均速度降低 50%W上，摩托車(chē)速度較摩托車(chē)平均速度降低20%W上，自行車(chē)速度比自行車(chē)平均速度降 低10%W上，行人速度比行人平均速度降低15%W上，則評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別為嚴(yán)重?fù)矶拢?br>[0040] 當(dāng)?shù)缆氛加寐时绕骄缆氛加寐侍岣?0% -90%，汽車(chē)速度比汽車(chē)平均速度降低 20% -50%，摩托車(chē)速度比摩托車(chē)平均速度下降5% -10% ;自行車(chē)速度比自行車(chē)平均速度 降低5% -10%，行人速度比行人平均速度降低5% -15%，則評(píng)價(jià)交通擁堵級(jí)別為一般擁 堵；
[0041] 當(dāng)?shù)缆氛加寐试谄骄缆氛加寐?0%W下，汽車(chē)速度在汽車(chē)平均速度的負(fù)10% W上，摩托車(chē)速度在摩托車(chē)平均速度負(fù)5 %W上；自行車(chē)在自行車(chē)平均速度的負(fù)5 %