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第
33
卷第
3
期
Vo
l.
33
,
No.
3
西华大学学报(自然科学版)
Journal
of
Xihua
University
•
Natural
Science
·新能源汽车与低碳运输·
基于模糊逻辑的交通拥挤状态识别算法
姚磊张开冉
1 ,
2
(1.西南交通大学交通运输与物流学|珑,四川成都
610031
;2.
综合运输四川省建点实验军四川成都
610031
)
2014
年
5
月
May
2014
摘
要:在模糊综合评判算法的基础上,提出基于模糊逻辑的交通拥挤状态识别算法。该算法将占有率、密度
和行程时间
3
个基础交通流参数进行组合,得到服务水平、相对密度、相对行程时间
3
个新的特征变量,采用梯形
函数分别计算隶属度,根据隶属度评判交通拥堵状态,最后结合某城市主干道路采集的交通动态参数对此方法进
行算例分析,显示该算法的工作流程与输出结果。
关键词:城市道路;交通状态;交通拥挤;模糊识别;实用算法
中图分类号:
U49
1.
265
文献标志码
:A
文章编号
:1673
-159X(2014)03
-0066-04
doi
:10.
3969/j.
issn.1673
-159X.
2014.
03.
015
Traffic Congestion Identification Method
ßased
on Fuzzy Logic
YAO
Lei
1
,
ZHANG
Kai-ran
l
,2
(
1.
School
of
Transport
α
tion
&
Lo
gistics , Southwest Jiaotong University , Chengdu 610031 China
2.
Si
chuan Province Key
La
boratory
of
Comprehensive Transportation , Chengdu 610031 China)
Abstract:
Traffic congestion is a global problem and makes serious effect
on
the persistence development of city and living of hu-
man beings. In this paper
, the
f1
ow
, density and travel time of highway are combined into several new eigenvectors ,
and
a new traffic
condition identification method based on fuzzy logic is put fonvard
, establishing the eigenvectors as input variables. Finally , the paper
carries out demonstration on this method by using the traffic parameters co
l!
ected on certain urban highway , which shows the process
and
output results of the algorithm. The result indicates that the effect of this method is better, and il can be a method for studying the
urban highway traffic congestion recognition in our
countη.
Keywords
: urban road; traffic condition; traffic congestion; fuzzy identification; practical algorithm
道路交通拥挤状态是指交通流的总体运行状
况,是用各区间的实时交通密度和速度等参数所表
示的交通流状态,包括宏观路网交通拥挤状态、微
观路段和交叉口交通拥挤状态。多种尺度、多种变
化、随机变化、实时变化是城市道路交通拥挤状态
的特性
[1]
。
拥挤状态识别算法能在一定区域、一定置信水
平下识别拥挤状态,但不同的算法又各有差异。拥
挤状态识别算法主要有人工识别法与自动识别法,
随着各类检测器的发展目前已经过渡到基于各类
检测器的交通状态识别法。按照检测器的布置形
式,自动识别算法主要分为基于固定监测器的识别
收稿日期
:2013
-03
-27
算法、基于移动监测器的识别算法、基于多源信息
监测器的识别算法
[2]
。
基于固定检测器的识别方法包括经典的加州
算法、
McMaster
算法以及
DS
-
ANN
算法等,常用于
交叉口的分析。基于移动监测器的识别方法包括
基于路段行程时间预测值与基于速度变化率的识
别方法
[3]
。基于多源检测器的识别算法包括模糊
综合评判法与神经网络算法,适用于对路网道路交
通状态的识别
O
没有一种算法的绩效完全优于其他算法,这是
因为各种算法都是基于某种思想或理论,而思想、或
理论都有限定条件及适用性。通过对现有道路交
作者简介:姚
磊(1
990-)
,男,硕士研究生,主要研究方向为交通安全。
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