一种基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于智能交通技术领域，具体是指一种基于可变权重混合分布的城市干道 行程时间估计方法，可以应用于描述和理解城市干道行程时间分布特征，估计不同交通状 况、信号控制条件下的行程时间分布，评价干道行程时间达到预期值的概率及可靠性服务 水平。
【背景技术】
[0002] 行程时间作为表征交通供需作用、刻画城市交通运行质量最为直观的指标，历来 为交通出行者和交通管理部门所重视。随着城市化进程的加快、交通供需矛盾的日益激化， 出行者不仅要求缩短行程时间，更期望能减少行程时间的可变性，准时到达目的地;另一方 面，交通管理部门期望通过科学合理的设施建设与管控策略，提高行程时间的可靠性，进而 为出行者提供更为稳定的交通服务。
[0003] 与高/快速路连续交通流不同，城市干道间断交通流运行特征更为复杂。由于受到 信号灯的"开关控制"，干道交通流始终处于压缩或离散交替转换的状态，呈现高度的动态、 随机、复杂性，其行程时间的评估相对困难。
[0004] 现有研究大多以设计评价指标、应用统计概率分布函数对行程时间可靠性进行 "静态"评价为主。单一分布函数包括正态分布，对数正态分布，伽马分布，Weibull分布及指 数分布等，混合分布函数可用于拟合多峰、多模式的行程时间分布。然而，由于缺乏对随机 动态交通流与信号控制作用机制的解析，传统方法并不适用于干道行程时间分布及可靠性 评估。
[0005] 因此，有必要在动态交通需求、静态交通供给及交通信号控制条件下，开发具有可 移植、适应性强的干道行程时间分布评估模型，对干道运行质量进行更加准确、全面的评 价，为精细化交通管理与控制、服务出行决策提供理论依据与技术支撑。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提出一种基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法， 与传统固定权重的混合分布模型不同，在确定概率分布函数组分数目的基础上，通过建立 行程时间混合分布权重系数与路段交通流量、信号控制参数的函数关系，实现考虑动态交 通流与信号控制作用机制的干道行程时间评估。本发明的技术方案如下：
[0007] -种基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法，包括下列步骤：
[0008] 第一步，确定目标研究区域。
[0009] 所述的目标研究区域包括干道、交叉口和路段，对于干道，执行第二步，对于交叉 口执行第三步。
[0010] 第二步，对于干道，采集干道行程时间参数，预处理并检验各时段内干道行程时间 分布形式，建立固定权重的高斯混合分布模型，确定最优组分数目K。
[0011] 第三步，对于交叉口和路段，采集各流向流量及信号控制参数并进行预处理后，建 立具有K个组分的混合分布权重系数Log i s t i C函数。
[0012] 第四步，构建可变权重混合分布模型。
[0013] 第五步，估计可变权重混合分布模型中的未知参数。
[0014] 第六步，干道行程时间分布估计和可靠性服务水平评估。
[0015] 本发明的优点在于：
[0016] 本发明提出的基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法，相比以往单 一分布函数及固定权重混合分布模型，克服了移植性、适应性差等缺点;根据实测干道行程 时间分布的多峰、多模式变化特征，建立交通流量、信号控制参数与各组分行程时间分布权 重的直接联系，从本质上解析干道行程时间分布与信号控制下间断交通流的内在关联，进 而对干道行程时间分布实现更加准确的估计与可靠性评价。
【附图说明】
[0017] 图1是本发明的方法流程图；
[0018] 图2a~2d分别为四个时段内某干道行程时间混合分布拟合示意图；
[0019] 图3实施例给出的可靠性服务水平示意图（以L0S = C为例）。
【具体实施方式】
[0020] 下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0021] 本发明提供一种基于可变权重混合分布的城市干道行程时间估计方法，流程如图 1所示，主要包括以下几个步骤：
[0022] 第一步，确定目标研究区域:所述的研究区域包括干道、交叉口与路段。对于干道， 执行第二步，对于交叉口和路段，执行第三步。
[0023] 第二步，对于干道，利用移动型检测器(如浮动车)或固定点检测器(如车牌识别与 匹配系统），采集通行车辆的干道行程时间数据，并对采集的干道行程时间数据进行预处 理，过滤剔除异常数据。
[0024] 根据预处理后的干道行程时间数据，检验各时段内干道行程时间分布形式，识别 多峰、多模式的变化特征。
[0025] 采用固定权重的高斯混合分布函数，检验行程时间分布组分，即具有不同特征的 高斯分布数目，根据AIC准则筛选最优组分数目K;具体为：
[0026]根据预处理后的干道行程时间数据，首先采用固定权重的高斯混合分布函数，筛 选具有不同特征的高斯分布数目；
[0027] 具有K个组分的固定权重的混合分布函数的模型形式为：
[0028]
[0029] 其中，f(y)为具有固定权重混分分布的干道行程时间y密度分布函数， . . .?)为各组分对应的权重向量，且2]li7^=l，:fk(y)为第k个组分的密度分布函数，根 据实际情况可选择高斯分布、对数正态分布等函数形式。
[0030] 使用最大似然估计对混合分布函数模型进行拟合，即，
[0031]
[0032] 其中，L为固定权重混合分布函数的最大似然函数，1\为第i个干道行程时间观测 值，N为干道行程时间观测值总数，fUdy)为给定干道行程时间密度分布函数f(y)时观测 值Ti对应的概率，fk(Ti|y)为给定干道行程时间第k个组分密度分布函数fk(y)时观测值Ti对 应的概率;考虑到计算效率，采用最大期望算法对权重向量耶=(町，耶，...取)进行估计，并 根据AIC准则筛选最优组分数目K。
[0033] 第三步，对于交叉口，利用固定点检测器或者人工调查，采集研究时段内各流向流 量及信号控制参数(如信号周期、红灯时长、绿灯时长）；并对采集的各流向流量及信号控制 参数进行预处理，包括对于缺失数据，根据动态交通流特征，采用相邻时段及路段的实测数 据进行补足的预处理。
[0034] 根据预处理后的交叉口各流向流量及信号控制参数数据，确定干道直行流量与连 续交叉口直行红灯时长。
[0035]以干道直行流量和连续交叉口直行红灯时长为权重系数，建立具有K个组分的混 合分布权重系数Logistic函数，具体为：
[0036] 构建K个组分对应的权重向量Ji2, ·. ·πκ)的多元Logistic函数，即，
[0037](3) .K-=l
[0038] 其中，zo为包括干道直行流量zo,!及连续交叉口直行红灯时长ζο,2的解释变量，a kT ^αο,ι^αυ,α；^)为待估计参数。