区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究.pdf

第22卷第7期公路交通科技VoJ．22NO．7
2005年7月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentJu1．2【x】5

文章编号：1002-0268(2005)07—0101—04
区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究

郭伟，姚丹亚，付毅，胡坚明，刘宁
(清华大学自动化系，北京100084)

摘要：随着城市各种交通控制系统(LTC)的广泛应用，交通控制中心能够采集大量的交通流数据通过对这些数据
的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况，从而有助于改进交通控制方案，这是一项新的研究内容。芩文通过对
区域内路口大量的检测器数据的分析，利用K均值聚类和EM算法相结合的方法，提取出表征路口交通流运行状况的
特征向量：然后，给出典型交通区域内路口交通流运行的平衡因子，建立评价区域内路口相似性的相似性矩阵。利用
北京市两个典型交通区域的实际交通流数据进行验证，结果表明该评估模型能够很好的反映北京市交通状况，并具有
较好的可移植性
关键词：区域交通流评估；路口相似性；平衡因子；EM算法；K均值聚类
中图分类号：U491文献标识码：A

StudyontheMethodforRegionalTraficFlowFeatureExtraction
andTraficstatusEvaluation

GUOWei，YAODanya，FYi，HUJian，，L／UM昭
(DepartmentofAutonkation，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)

Abstract：AlongwiththewideapplicationoftheUrbanTraficControl(UI1C)system，tra~ccontrolcentercancoHectamassoftra~c
flowdata、AJngonthesedatacanbeusedtoevaluatetheregion’Stl'a~coperatingqualityandintersection’Stra~coperatingsta—

tus，toimprovethetra~ccontrolstrategyandbringanewresearchfield．WithK—meansclusteringmethodandExpectationMaximiza—

tion(EM)Algorithm，aneigenvectorwasextractedtodescribethetra~cstatusofallintersectionbyanalysisonamassofdatafromloop
detectors．Accordingtotheanalysisoftwotypicalregions。equilibriumfactorswereobtainedforevaluatingtheintersections’trafficflow
andthesimilaritynkatrixforevaluatingthedegreeofsimilaritybetweenintersections．CasestudyintwotypicalregionsofBeijingproved
thatthepr0posedmodelsCallreflecttherealtrafficstatuspefccdyandhavegoodtransplantability．
Keywords：Regionaltra~cflowevaluation；Intersectionsimilarity；Equilibriumfactor；EMAlgorithm；K-meansclustering

从路口出发对区域交通流进行评估的关键之一在结果并分析了应用效果。最后，提出了评估模型的改
于从该区域的各个路口的宏观交通流历史数据中提取进意见和研究工作的总结和展望。
特征，这些特征既应具有一定的普遍性，又应很好地
1路口交通流特征提取
表征路口的实际交通流状况。区域交通流评估关键之
二在于建立合理的并且具有一定可移植性的评估模1．1交通流显性特征
型。在描述路段的宏观交通流参数中，流量、速度和
本文对这两个关键问题进行了研究，并利用北京密度是几个基本参数，这三者之间存在着密切的关
市典型交通区域的实际交通流数据给出了模型的评估系。r。在传统交通流研究中，它们之间的两两关系模

收稿日期：2004-04—22
作者简介：郭伟(1979一)，男，重庆人，硕士研究生，主要研究方向为智能交通系统(ITS)中交通流建模与数据分析

公路交通科技第22卷

～g
型称为交通流基本参数的关系模型。一般说