基于多源数据融合的信号交叉口延误估计研究

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1、基于多源数据融合的信号交叉口延误估计研究为了获得更准确的信号交叉口延误，为评价信号交叉口的运行效率和服务水平提供精确的评价指标，论述了利用线圈检测器和浮动车数裾来估?信号交叉口延误的方法。在对BP神经M络作简要介绍的基础上提出基于改进BP算法的信号交叉口延误估计模型。把通过线圈检测器和浮动车数据估计的信号交叉口〒均延误进行融合，得到更为精确的信号交叉口平均延误。最后通过实例对该模型进行了验证，分析结果表明：采用数据融合方法得到的信号交叉口延误的相对误差明显低于基于线圈检测器和浮动车数据估计的信号交叉门延误的相对误差，因此采用数据融合方法估计信号交叉口的延误可以提高延误估计

2、的精度，论证了该模型的实用性和有效性。Abstract:Inordertoobtainthemoreaccuratedelaysatsignalizedintersection,andtoprovideaccurateevaluatingindexfortheevaluationofoperationalefficiencyandservicelevelsofsignalizedintersections,themethodsofusingloopdetectorsandfloatingcardatatoestimatedelaysatsignalizedintersec

3、tionsaredescribed.AfterabriefpresentationofBPneuralnetwork,themodelofestimatingdelaysatsignalizedintersectionsbasedonimprovcd-BPalgorithmarcproposed.Themodelfusestheaveragedelaysatsignalizedintersectionsestimatedbyusingloopdetectorsandfloatingcardatatogetthemoreaccuratedelaysatsignalizedi

4、ntersections.Finally，themodelisvalidatedthroughanactualexample,theresultsshowthat：therelativeerrorofdelaysatsignalizedintersectionachievedbyfusionmethodwassignificantlylowerthanwhichisachievedbasedonloopdetectorsandfloatingcardata，sothedelaysestimationaccuracyatsignalizedintersectioncanbe

5、improvedbyusingdatafusionmethods,whichdemonstratesthepracticalityandeffectivenessofthemodel.关键词：交通工程；延误估计；数据融合；信号交叉口；BP神经网络Keywords：trafficengineering；delaysestimation；datafusion；signalizedintersection；BPneuralnetworkU491.4A1006-4311(2017)10-0187-050引言信号交叉口的平均延误不仅是评价信号交叉口运行效率的主要指标[1],也是评价

6、交叉口信号控制方案和参数是否最佳的重要指标[2]。因此研究信号交叉口延误的快速获取力*法对评价信号交叉口的控制力*案和提高交叉口的运行效率具有现实指导意义。但是，冃前国N对于延误的获取方法只是局限于模型公式计算法和单一检测器估计法。模型公式计算法所限定的假设条件太多，使得延误计算过于理想化，很难得到准确性比较高的延误数据；而单一检测器估计法由于检测器本身的功能限制和受到使用环境及检测器自身故障的影响，检测器采集到的数据一般存在数据缺失、数据失真等问题［3］,这将直接导致延误估计会出现一定程度的偏差。因此本文提出了一种基于多源数据融合的信号交叉口延误估计模型，将两种估计方法

7、的优缺点进行融合互补，提高信号交叉口延误估计的准确性。1基于线圈检测器的信号交叉口延误估计方法1.1选取定时信号交叉口延误估计模型根据交通流运行特性和延误产生的原因，信号交叉口延误又可细分为三种：均匀延误、随机延误和过饱和延误［6］。人们在分析延误时一般把后两种延误定义为增量延误，所以，常用的延误公式都由两项构成：均匀延误和增量延误，一般用流体理论来描述均匀延误，用排队模型来刻画增量延误。从大量研究延误的相关文献屮可以看出，美国HCM方法是应川最为广泛的，11CM中提出的控制延误充分体现了车辆在通过信号交叉口所经历的减速、停车