城市道路rfid检测器优化布设方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于行程时间估算及流量相似性分析的城市道路RFID检测器优化布设方法。该方法首先通过对城市路网中各个基本路段的交通量进行相似性分析和平均行程时间进行估算，确定出基本路段流量之间的相关矩阵和检测器布设数目，然后以此建立RFID检测器最优布点的数学模型，最后通过遗传算法对模型进行求解，得到优化布设方案。该方法考虑到检测设备自身特点以及检测点的最优选择布设问题，根据城市道路网的拓扑结构和各个路段交通参数之间的内在关系，在路网中布设尽量少的检测器来获得给定精度和完整度的交通数据，降低了路段上布设RFID检测器所需的花费。
【专利说明】城市道路RF ID检测器优化布设方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市道路交通检测器领域，具体涉及一种基于行程时间估算及流量相 似性分析的城市道路RFID检测器优化布设方法。
【背景技术】
[0002] 智能交通系统（ITS)被公认为是当前解决我国城市交通拥挤和提高道路安全的 有效手段。利用交通检测器收集交通数据是ITS的基本功能之一。现有的交通检测器主要 有地感式检测器、微波检测器、浮动车检测器、视频检测器等。经多年发展，RFID检测技术 已逐步应用于城市道路交通检测，相比传统交通检测技术，RFID检测器具有：成本较低，且 具有读取便捷、能精确追踪到每辆车辆信息、能存储的数据量大、不受环境影响、安全性高 和维护方便等优点。
[0003] 传统的RFID检测器布设方法主要在有交通冲突的地方布设检测器，即采用偶然 性的经验性检测点布设方法，并没有考虑到检测设备自身特点，也没有考虑到检测点的最 优选择布设问题。但随着城市的发展，城市路网密度越来越大，如果要在每个路段上都布设 RFID检测器，所需的花费将是非常惊人的。所以，根据城市道路网的拓扑结构和各个路段交 通参数之间的内在关系，研究城市道路RFID检测器优化布设方法，在路网中布设尽量少的 检测器就能获得给定精度和完整度的交通数据，这对于基于RFID的交通数据采集系统的 建设无疑是非常重要的。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于行程时间估算及流量相似 性分析的城市道路RFID检测器优化布设方法。
[0005] 本发明的目的是这样实现的：
[0006] 本发明提供的城市道路RFID检测器优化布设方法，包括以下步骤：
[0007] Sl :获取城市道路路网中各个基本路段的交通参数；
[0008] S2:对基本路段的交通参数中的基本行程时间进行平均行程时间估算并得到检测 器布设数目；
[0009] S3 :对基本路段的交通参数中的交通量进行流量相似性分析并建立路段相似矩 阵；
[0010] S4 :根据路段相似矩阵和检测器布设数目建立RFID检测器最优布点的数学模型，
[0011] S5 :通过遗传算法对数学模型进行求解；
[0012] S6 :得到RFID检测器最优布点布设方案。
[0013] 进一步，所述步骤S2中对基本路段的交通参数中的基本行程时间进行平均行程 时间估算，根据估计路段上下游RFID检测器计算上下游断面间的平均行程时间；用估算路 段的长度与上下游RFID检测器之间的距离比值乘以平均行程时间获得路段行程时间估计 值；具体包括以下步骤：
[0014] S21 :采用以下公式计算估计路段平均行程时间：
【权利要求】
1. 城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：包括以下步骤： 51 :获取城市道路路网中各个基本路段的交通参数； 52 :对基本路段的交通参数中的基本行程时间进行平均行程时间估算并得到检测器布 设数目； 53 :对基本路段的交通参数中的交通量进行流量相似性分析并建立路段相似矩阵； 54 :根据路段相似矩阵和检测器布设数目建立RFID检测器最优布点的数学模型， 55 :通过遗传算法对数学模型进行求解； 56 :得到RFID检测器最优布点布设方案。
2. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S2中对基本路段的交通参数中的基本行程时间进行平均行程时间估算，根据估计路段上下 游RFID检测器计算上下游断面间的平均行程时间；用估算路段的长度与上下游RFID检测 器之间的距离比值乘以平均行程时间获得路段行程时间估计值；具体包括以下步骤： 521 :采用以下公式计算估计路段平均行程时间：
式中，n为样本车辆数，< 为第i车辆通过第一检测器时的时间，为第i车辆通过第二 检测器时的时间； 522 :按以下公式计算估计路段长度和上下游RFID检测器距离之间的比值：
式中，1为估计路段长度，L为上下游RFID检测器距离； 523 :按以下公式估计路段行程时间： (3) 式中，h为第i车辆通过估计路段行程时间。
3. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S2中检测器布设数目确定具体包括以下步骤： 524 :获取检测器布设密度直线、行程时间的估计误差曲线和投资曲线； 525 :计算检测器布设密度直线分别与误差曲线和投资曲线相交于A、B两点，则所述A、 B两点对应的检测器密度为对应的合理检测器密度区间（a，b)。 S26:根据实际情况选取合理检测器密度区间（a，b)中的数字作为检测器布设个数。
4. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S3中对基本路段的交通参数中的交通量进行流量相似性分析并建立路段相似矩阵，具体包 括以下步骤： S31 :获取城区多个路段的交通流量并将任两个路段交通流量按以下公式计算两个基 本路段交通流量之间的相似程度：
式中，X代表路段X的交通量数组，Y代表路段Y的交通量数组；P (X，Y)代表路段X和 Y交通流量之间的相关系数； 532 :根据相关系数判别两个基本路段交通流量是否为相似，如果相关系数大于或等于 相似度指标，则表示两个基本路段交通量之间具有相似性，采用" 1"代表相似； 533 :如果相关系数小于相似度指标，则表示两个基本路段交通量之间不具有相似性， 采用"〇"代表相似； 534 :对路网所有基本路段两两之间进行相似性分析，并把所得到的相关系数用相似度 指标进行定性化后，得到了用"〇"和" 1"表示的所有路段的路段相似矩阵。
5. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S4中建立RFID检测器最优布点的数学模型如下：
式中，a u为路段相似矩阵中元素值，Ci表示在i路段的综合布点系数，代表了在该路 段布点的重要度，k为基于行程时间估算优化方法推算得到的RFID检测器个数。
6. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S5中的遗传算法求解城市道路RFID检测器优化布设模型的迭代过程，具体包括以下步骤： 551 :初始化，置遗传代数T = 0,初始种群随机产生，编码后利用适应度函数评价各初 始个体的个体适应度； 552 :选择适应度较低的个体，剔除适应度较高的个体； 553 :应用交叉算子和变异算子生成新一代群体，且保持种群个体数目m不变； 554 :对新一代种群个体的适应度进行评价，并检验终止准则，如果满足终止条件，则转 至步骤S55,否则T = T+1，转到步骤S52 ; S55 :跳出，输出最佳个体，获得最佳RFID检测器布设方法。
7. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S5中的编码，具体如下： 将路网中的基本路段布设检测点编码采用二进制编码；一个基因段可以表示若干路段 组成的路网检测点布设集合，该集合中的一位代表一个路段检测点布设情况，1表示路段布 设检测点，〇表示路段不布设检测点；在一个构造的染色体中，按照由左至右的顺序，满足 约束条件的一个基因段表不一种检测点选择方案。
8. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S5中的适应度采用以下的优化布设目标函数作为适应度函数来计算：
式中，f表示全局最小值；(；表示在i路段的综合布点系数，代表了在该路段布点的重 要度A表示在i路段是否布设检测点。
9. 根据权利要求1所述的城市道路RFID检测器优化布设方法，其特征在于：所述步骤 S5中的终止准则，具体采用如下公式：
算法终止条件=Q(T)-Q(T-I) < e ; 式中，Q(T)为当前趋向收敛值；T为当前计算中所出现的遗传代数，表示第t代中 最小的适应度值，其中￡表示预设阈值。
【文档编号】G08G1/01GK104332051SQ201410613935
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年10月31日 优先权日:2014年10月31日
【发明者】孙棣华, 郑林江, 刘卫宁, 赵敏, 韩坤琳 申请人:重庆大学