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申请/专利权人：安徽科力信息产业有限责任公司

摘要：本发明的一种城市道路交叉口时段划分方法及存储介质，其方法包括定点交叉口多维数据采集；对历史数据聚合，计算小时交通量；小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支数据、转向数据进行划分；使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果。通过本发明依托城市交通流量监测设备采集到的流量数据，更加快速便捷的计算出城市路口信号控制方案的精细化时段划分结果，对路口连续的交通通行需求接近的时段汇聚分组划类，后续对此时段内更为稳定的数据进行信号控制优化配时，使用同一套配时方案进行信号控制，充分利用交叉口信号机的时空资源。

主权项：1.一种城市道路交叉口时段划分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、定点交叉口多维数据采集：通过路口车道数据采集单元在交叉口的每个方向的每条车道的进口道设置车流量数据采集设备,精准采集每个车道的驶入路口的过车数量，实时将采集到的过车数据存储到统计平台进行历史数据存储；S2、历史数据聚合：选取设定的历史时间段内的流量数据，按每日最小统计时间粒度进行聚合并计算每个时间粒度的历史平均值，工作日与非工作日、节假日分开计算；对缺失数据或异常数据进行剔除与弥补；分别聚合每个时间粒度的路口流量、路口各分支方向流量、路口各分支方向下各转向流量，用于时段划分参照；S3、计算小时交通量：小时交通量采用滑动平均方法计算真实小时流量，计算后替代滑动中心时间粒度的数据；分别转换每个时间粒度路口小时流量、路口各分支方向小时流量、路口各分支方向下各转向小时流量；S4、交叉口多粒度时段划分：根据信号优化实际需求，选择对路口数据、路口分支数据、转向数据进行划分；多粒度时段划分设定好最小时段宽度、最大划分时段个数参数，使用改进的fisher最优分割算法划分得到最优划分结果，其中，所述改进的fisher最优分割算法划分具体如下：时段划分算法参数设定：人工输入设置算法参数，其中，最小时段宽度；最大划分时段个数；时段划分算法步骤：Step1、输入事先取到的288个时间点的小时流量数据，排成有序数据序列，其中为第i时间点流量数据；Step2、计算L序列中所有子序列的平均值，并计算每个子序列内间距，得到距离矩阵，其中，为子序列的开始索引；为子序列的结束索引；距离的直径采用离差平方和计算，公式如下： Step3、计算最优二元分割；k元分割：做k-1次分割，得到k个子序列称为k元； ：前n个数构成的子序列分割成最小宽度为w的k个子序列，第k个子序列的分割位置为记为； ，损失的计算公式如下： ，其中为k次分割后第t分割开始位置；从序列的第个数开始构成的子序列依次往后扩大子序列，计算每个子序列的做最小粒度为的二元分割的损失，并取之前子序列中最小损失时的那次子序列的分割位置和损失记为当前子序列的最优二元分割结果；直到第288个数子序列成为原序列计算后结束，得到所有子序列的分割为最小时段宽度的最优二元分割损失值；计算公式如下： 得到整个序列最小宽度为最优二元分割为： Step4、计算所有最优k元分割，；通过递推在最优二元分割的基础上，分别计算最小宽度为的k元分割，k从3到最大时段个数N，计算最优k元分割的损失值；从序列的第个数开始构成的子序列依次往后扩大子序列，计算每个子序列的最小粒度为w的k元分割的损失，通过利用计算过的最优k-1元分割损失与最小宽度为第k分割后得到的子序列的距离之和作为k元分割的损失；直到第288个数子序列成为原序列计算后结束，得到所有子序列的分割为最小时段宽度的最优k元分割损失值；通过递推计算完所有的N元最优分割计算；计算公式如下： ；得到所有的最优k元分割为： ；Step5、计算时段的最优划分数量m： Step6、递推最优时段划分结果：划分结果序列为：，其中，通过逆递推计算得到第划分位置为： 。

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