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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种预算约束下的交通检测器布局优化及路径流估计方法，包括：根据路径时间消耗分布曲线计算得到路网中所有路径的时间消耗；建立有限检测器数量预算约束下的道路交通检测器布局优化模型；求解道路交通检测器布局优化模型，得到检测器布局方案；基于检测器布局方案，建立改进的路径流量估计模型；结合检测器的观测数据，求解改进的路径流量估计模型，完成路径流量估计。本发明能够在有限的检测器预算约束下，实现使用更少的检测器完成路径数量的最大化观测，并在此基础上改进了传统的路径流量估计模型，将计算得到的可观测路段数据纳入传统的流量估计模型，实现有限观测条件下的全局网络路径流量估计。

主权项：1.一种预算约束下的交通检测器布局优化及路径流估计方法，其特征在于，所述交通检测器布局优化及路径流估计方法包括以下步骤：S1、根据样本数据估计路径时间消耗分布曲线；S2、建立有限检测器数量预算约束下的道路交通检测器布局优化模型；S3、求解道路交通检测器布局优化模型，得到检测器布局方案；S4、基于检测器布局方案，建立改进的路径流量估计模型；S5、结合检测器的观测数据，求解改进的路径流量估计模型，完成路径流量估计；步骤S1中，根据样本数据估计路径时间消耗分布曲线的过程包括以下步骤：假定路径时间消耗服从对数正态分布，即lncp～Nμ,σ，则： 其中，fcp为路径时间消耗分布曲线；EXPcp和VARcp分别是每条路径时间消耗cp的期望和方差；对于每一条路径p，EXPcp和VARcp都是统计该路径上所有路段的车辆GPS数据得到的；计算所有路段上的车辆平均时间消耗，得到EXPcp： 其中，cl,n是第n个GPS样本在路段l上的时间消耗，Nl是路段l的GPS样本总数；计算所有路段上的车辆时间消耗方差，得到VARcp： 其中VARcl是路段l的车辆时间消耗方差；步骤S2中，所述道路交通检测器布局优化模型为： 其中，a,b为路段编号；r,r′为路径编号；A为所有路段的集合；R为所有路径的集合；za和zb为0-1变量，分别表示是否在路段a或路段b设置检测器，若路段a设置检测器，则za＝1，反之为0；为0-1变量，表示路段a是否在路径r上，若路段a在路径r上，则反之为0；yr为0-1决策变量，表示路径r是否被观测，若路径r可观测，则yr＝1，反之为0；B为允许安装的检测器数量上限；为路段a和b都设置检测器时，路径r1和r2的时间可区分度，其计算公式为： 其中，fcp为路径p的时间消耗分布曲线；t0为路径p1和p2的时间消耗曲线和的交点的横坐标，t0等价于方程的解；步骤S3中，求解道路交通检测器布局优化模型的过程包括以下步骤：S3-1、初始化布置传感器的路段集U为空集；S3-2、判断U是否为有限检测器数量预算约束下的道路交通检测器布局优化模型的可行解；若U不可行，转入步骤S3-3；若U可行，则返回U作为初始最优解；S3-3、选取|CovU,a|+|DivU,a|最大值对应的路段a；若最大值不唯一，则依照初始路段次序集中的路段顺序选定新的设置传感器的路段，并更新布置传感器的路段集U，转到步骤S3-2；上述|CovU,a|+|DivU,a|中，a为新增的布置检测器的路段，CovU,a为新增的满足约束的路径r的数量，DivU,a为新增的满足约束的路径对r,r′的数量；初始路段次序集的定义为：当U为空集时，根据|CovU,a|+|DivU,a|的大小，对所有路段排序即得到所述初始路段次序集；步骤S4中，所述改进的路径流量估计模型为： 其中，fa表示路段a上估计的交通量；f′a和f′w,r分别表示被观测到的路段和路径的交通量；W和R分别为路网中的所有OD对和OD对之间的所有路径r的集合；M和N分别表示观测到的路段集合和未观测到的路段集合；A为所有路段的集合；θ表示离散参数；∑a表示路段a上的允许的交通量测量误差；fw,r表示OD对w中包含的路径r上估计的交通量；Ca和ta表示路段a上的容量和旅行时间；为0-1变量，表示路段a是否在路径r上，若路段a在路径r上，则反之为0。

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权利要求：

百度查询： 东南大学 一种预算约束下的交通检测器布局优化及路径流估计方法