本發(fā)明涉及交通管理，具體是一種基于bi-lstm的短距離路口排隊溢出消除兩階段預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化的快速發(fā)展，城市道路不斷增加，路網(wǎng)交叉口越來越密集，形成了許多連接路段較短的交叉口，即短距離路口。短距離路口之間路段距離較短無法容納較多的排隊車輛，且受上下游路口交通信號的影響，極易出現(xiàn)排隊溢出現(xiàn)象，即下游路口的車輛排隊長度超出路段長度并溢出至上游路口的現(xiàn)象。當(dāng)排隊溢出嚴(yán)重時會導(dǎo)致全局路網(wǎng)交通癱瘓，因此排隊溢出的識別是當(dāng)前交通管理研究的熱點。

2、近十多年來關(guān)于排隊溢出狀態(tài)識別的方法有很多，其中最基本的方法是在上游路口出口處設(shè)置檢測器，通過監(jiān)測車輛占有率實時判斷下游路口排隊長度是否發(fā)生溢出現(xiàn)象。除此之外，還可以通過線圈、雷達(dá)、視頻等檢測器對路口排隊長度或車輛狀態(tài)進(jìn)行實時檢測，從而判別排隊溢出狀態(tài)。上述方法雖然在一定程度上能夠達(dá)到識別路口是否發(fā)生排隊溢出的作用，但對于排隊溢出狀態(tài)的劃分較為粗糙，忽視了排隊溢出能夠自行消除的情況，且大多研究均是關(guān)于排隊溢出狀態(tài)實時識別或預(yù)測，缺乏對排隊溢出的消除狀態(tài)預(yù)測研究，無法提前對排隊溢出是否能及時消除進(jìn)行判別，造成對排隊溢出的控制選擇不合理。特別是短距離路口之間的路段較短，一般在50至200m之間，排隊溢出頻繁發(fā)生，若每次發(fā)生排隊溢出就立即進(jìn)行交通信號調(diào)整（通常采用最短綠燈或不放行綠燈的方式來限制匯入車輛，及時控制溢出的排隊長度），不利于短距離路口的車輛通行，嚴(yán)重影響其通行能力。

3、基于此，本發(fā)明旨在提供一種基于bi-lstm的短距離路口排隊溢出消除兩階段預(yù)測方法，針對短距離路口，提前識別排隊溢出、預(yù)測該排隊溢出是否可以及時消除。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于bi-lstm的短距離路口排隊溢出消除兩階段預(yù)測方法，結(jié)合交通波理論建立識別排隊溢出和排隊溢出消除的判別條件，利用vissim交通仿真軟件收集數(shù)據(jù)，并分析影響排隊溢出消除狀態(tài)的因素，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于bi-lstm算法構(gòu)建兩階段預(yù)測模型，用于識別排隊溢出、預(yù)測該排隊溢出是否可以及時消除，為短距離路口的排隊溢出管控策略優(yōu)化提供重要基礎(chǔ)，有利于提升短距離路口的通行能力。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于bi-lstm的短距離路口排隊溢出消除兩階段預(yù)測方法，包括：

4、（1）在交通波理論的基礎(chǔ)上，根據(jù)溢出路段安全距離末端以及路段末端，在上游路口o1第 i個周期綠燈時的車輛占有狀態(tài) s g1 i、 s g2 i以及紅燈時的車輛占有狀態(tài) s r1 i、 s r2 i，建立識別路口排隊溢出和排隊溢出消除的判別條件；

5、（2）構(gòu)建兩個短距離路口仿真路網(wǎng)，通過設(shè)置流量 q i、周期時長 c i和相位差 t fi，采集第 i個周期的溢出路段到達(dá)車輛數(shù) q1 i、離開車輛數(shù) q2 i、車輛到達(dá)平均速度 v i、平均密度 k i以及 s g1 i、 s g2 i、 s r1 i和 s r2 i，計算第 i個周期溢出路段的滯留車輛數(shù) r i和滯留車輛排隊長度 l i；

6、（3）用步驟（2）的數(shù)據(jù)分析出 q i、 c i、 t fi、 v i、 k i、 l i對排隊溢出消除狀態(tài)具有影響；

7、（4）構(gòu)建基于bi-lstm的排隊溢出消除兩階段預(yù)測模型，第一階段利用 q i、 c i、 t fi、 q1 i、 q2 i、 v i、 k i和 r i預(yù)測未來第j個周期的滯留車輛排隊長度 l j；第二階段利用 l j、 s g1 i、 s g2 i、 s r1 i和 s r2 i預(yù)測未來第j個周期的排隊溢出消除狀態(tài)，訓(xùn)練模型用于排隊溢出消除預(yù)測。

8、本發(fā)明中，交通波理論進(jìn)行短間距路口之間路段的排隊溢出消除分析，具體如下：

9、1）排隊溢出形成分析

10、在上游路口o1通往溢出路段方向的綠燈時間內(nèi)，溢出路段最大排隊長度大于路段長度，則說明發(fā)生排隊溢出，否則不發(fā)生排隊溢出；

11、2）排隊溢出消除分析

12、當(dāng)發(fā)生排隊溢出時，若上游o1紅燈開始前溢出的最后一輛車能夠到達(dá)路段的安全距離 l s內(nèi)來，判別該排隊溢出是可消除的，否則為不可消除，該距離保障了o1紅燈時間內(nèi)從其他流向匯入路段的車輛不會溢出至o1。

13、本發(fā)明中,采集近一個月的行車數(shù)據(jù)，統(tǒng)計其他流向匯入溢出路段的車輛，計算出其他流向匯入溢出路段的車輛長度均值，用于確定安全距離。

14、本發(fā)明中，在上游路口o1溢出路段的安全距離的末端和路段末端分別設(shè)置了檢測器1和檢測器2，分別用于采集上游路口o1第 i個周期通往溢出路段方向的綠燈時的車輛占有狀態(tài) s g1 i、 s g2 i，以及紅燈時的車輛占有狀態(tài) s r1 i和 s r2 i；

15、當(dāng)車輛在檢測器上的持續(xù)占有時間達(dá)到一定閾值時，取值為1，認(rèn)為車輛已排隊至檢測器所在位置，反之取值為0。

16、本發(fā)明中，識別排隊溢出和排隊溢出消除的判別條件：

17、當(dāng) s g1 i=0或1、 s g2 i=0、 s r1 i=0和 s r2 i=0， p i=1， p i為路口第 i個周期的排隊溢出消除狀態(tài)，不發(fā)生排隊溢出狀態(tài)；

18、當(dāng) s g1 i=1、 s g2 i=1、 s r1 i=0和 s r2 i=0， p i=2，發(fā)生可有效消除的排隊溢出；

19、當(dāng) s g1 i=1、 s g2 i=1、 s r1 i=1和 s r2 i=0， p i=3，發(fā)生潛在不可消除的排隊溢出；

20、當(dāng) s g1 i=1、 s g2 i=1、 s r1 i=1和 s r2 i=1， p i=4，發(fā)生絕對不可消除排隊溢出。

21、本發(fā)明中，第 i個周期溢出路段的滯留車輛數(shù) r i和滯留車輛排隊長度 l i的計算如下：

22、；

23、；

24、；

25、式中， r i和 r i-1分別表示第 i和 i-1周期溢出路段的滯留車輛數(shù)； q1 i和 q2 i分別表示第 i周期的路段到達(dá)車輛數(shù)和離開車輛數(shù)； h d表示車輛平均車頭間距； n l表示路段車道數(shù)。

26、本發(fā)明中，影響因素分析過程中，分別僅改變 q i、 c i和 t fi中的一個因素，其它兩個因素不變，通過交通仿真軟件輸出 q1 i、 q2 i、 v i、 k i、 s g1 i、 s g2 i、 s r1 i和 s r2 i，計算出 r i和 l i，分析 q i、 c i、 t fi、 v i、 k i以及 l i對排隊溢出消除狀態(tài)的影響。

27、本發(fā)明中，基于bi-lstm的排隊溢出消除兩階段預(yù)測模型的訓(xùn)練：第二階段的模型訓(xùn)練是在一階段的模型訓(xùn)練完成后進(jìn)行的。

28、本發(fā)明中，訓(xùn)練好的bi-lstm的排隊溢出消除兩階段預(yù)測模型通過交通仿真軟件驗證預(yù)測結(jié)果的有效性。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：

30、1、本發(fā)明結(jié)合交通波理論提出了短距離路口的排隊溢出識別和消除判別條件，為短距離路口的排隊溢出消除預(yù)測建立基礎(chǔ)；利用vissim交通仿真軟件構(gòu)建兩個短距離交叉口的仿真路網(wǎng)，為分析各因素對路段排隊溢出消除狀態(tài)的影響提供大量數(shù)據(jù)，一方面為構(gòu)建基于bi-lstm算法構(gòu)建兩階段預(yù)測模型提供基礎(chǔ)，另一方面，為訓(xùn)練模型提供數(shù)據(jù)集，從而提高模型的可解釋性。

31、2、本發(fā)明基于bi-lstm算法構(gòu)建兩階段預(yù)測模型，將模型第一階段預(yù)測的滯留車輛排隊長度作為第二階段預(yù)測的特征數(shù)據(jù)，能夠有效提高排隊溢出消除的預(yù)測精度。

32、3、本發(fā)明在已有的排隊溢出識別研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了排隊溢出消除預(yù)測方法，為短距離路口的排隊溢出管控策略優(yōu)化提供重要基礎(chǔ)，有利于提升短距離路口的通行能力。

33、4、本發(fā)明通過vissim交通仿真軟件驗證bi-lstm的排隊溢出消除兩階段預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果的有效性，實現(xiàn)對預(yù)測模型訓(xùn)練。