本發(fā)明涉及交通控制，尤其涉及一種用于智慧交通控制系統(tǒng)的交通預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

1、在城市的智慧交通控制系統(tǒng)中，其需要對(duì)城市中所有交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通擁堵預(yù)警。在現(xiàn)有的交通擁堵預(yù)警過程中，通過設(shè)定交通節(jié)點(diǎn)的交通擁堵閾值，將各個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)車流量與實(shí)時(shí)的平均車輛行駛速度進(jìn)行閾值判斷，當(dāng)監(jiān)測數(shù)值超過所設(shè)定的閾值時(shí)，則對(duì)該交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通擁堵預(yù)警，并在城市交的智慧交通控制系統(tǒng)中實(shí)時(shí)更新交通節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)信息。

2、然而在城市的智慧交通控制系統(tǒng)中，由于每一個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通模式是不同的，即在不同的時(shí)間有著不同的交通狀態(tài)（在早晚高峰期間，一些主干道會(huì)呈現(xiàn)為車流量較高的情況，如果出現(xiàn)了交通事故則更可能出現(xiàn)交通擁堵的情況。并且針對(duì)于道路所能容納的車輛不同，也會(huì)存在著交通節(jié)點(diǎn)之間的差異性。）因此，在智慧交通控制系統(tǒng)中進(jìn)行交通擁堵預(yù)警時(shí)，需要對(duì)城市中的全部交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通模式識(shí)別，將城市的全部交通節(jié)點(diǎn)劃分為不同的交通模式，從而通過交通節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)出的交通模式的差異進(jìn)行差異性的交通擁堵預(yù)警過程。

3、利用聚類方法對(duì)全部交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通模式識(shí)別，具體的，獲取各個(gè)交通節(jié)點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)的交通監(jiān)測時(shí)序數(shù)據(jù)，通過交通監(jiān)測時(shí)序數(shù)據(jù)之間的歐式距離在聚類過程中進(jìn)行交通節(jié)點(diǎn)之間的距離衡量，用于進(jìn)行相似交通模式變化的判斷，以將具有相似交通模式變化的交通節(jié)點(diǎn)劃分為相同簇類，從而通過相同的交通預(yù)警閾值進(jìn)行判斷。但是在這個(gè)過程中，其僅通過交通節(jié)點(diǎn)之間的交通監(jiān)測時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行交通模式分析，缺失了交通節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)聯(lián)性，這就會(huì)導(dǎo)致在交通模式劃分的過程中，忽略交通節(jié)點(diǎn)之間的交通影響，從而導(dǎo)致基于聚類結(jié)果進(jìn)行交通擁堵預(yù)警的不及時(shí)。

4、因此，如何提高基于聚類方法進(jìn)行城市的交通擁堵預(yù)警的及時(shí)性和準(zhǔn)確性成為亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用于智慧交通控制系統(tǒng)的交通預(yù)警方法，以解決如何提高基于聚類方法進(jìn)行城市的交通擁堵預(yù)警的及時(shí)性和準(zhǔn)確性的問題。

2、本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種用于智慧交通控制系統(tǒng)的交通預(yù)警方法，該方法包括以下步驟：

3、分別獲取智慧交通控制系統(tǒng)監(jiān)測的每個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)；

4、分別獲取每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，對(duì)聚類過程中每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)之間的歐式距離進(jìn)行第一次優(yōu)化，得到優(yōu)化歐式距離；

5、根據(jù)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)，分別獲取每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，對(duì)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化歐式距離進(jìn)行二次優(yōu)化，得到最終歐式距離；

6、基于所述最終歐式距離對(duì)所有交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到對(duì)應(yīng)的聚類結(jié)果，根據(jù)所述聚類結(jié)果對(duì)每個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通擁堵閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到調(diào)整后的交通擁堵閾值，根據(jù)所述調(diào)整后的交通擁堵閾值，對(duì)每個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通預(yù)警。

7、優(yōu)選的，所述利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，對(duì)聚類過程中每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)之間的歐式距離進(jìn)行第一次優(yōu)化，得到優(yōu)化歐式距離，包括：

8、針對(duì)任一兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)，對(duì)所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離進(jìn)行歸一化處理，得到對(duì)應(yīng)的歸一化值，將常數(shù)1和所述歸一化值之間的差值作為位置近鄰程度；

9、將所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)之間的歐式距離和所述位置近鄰程度的乘積作為所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化歐式距離。

10、優(yōu)選的，所述根據(jù)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)，分別獲取每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，包括：

11、針對(duì)任一兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)，分別取所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)中的第t個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，其中，，n表示交通時(shí)序數(shù)據(jù)的長度；以每個(gè)所述目標(biāo)點(diǎn)為中心分別在所屬交通時(shí)序數(shù)據(jù)中獲取長度為l的時(shí)序窗口，獲取兩個(gè)所述時(shí)序窗口之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，根據(jù)所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)設(shè)置所述兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)之間的權(quán)重；

12、分別計(jì)算每個(gè)所述時(shí)序窗口對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)方差，對(duì)每個(gè)所述數(shù)據(jù)方差進(jìn)行歸一化處理，得到對(duì)應(yīng)的兩個(gè)歸一化值，計(jì)算所述兩個(gè)歸一化值之間的差值，獲取常數(shù)1和所述差值之間的相減結(jié)果作為所述兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)之間的波動(dòng)相似指標(biāo)；

13、根據(jù)所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)中的所有目標(biāo)點(diǎn)之間的權(quán)重，對(duì)所有波動(dòng)相似指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和并取均值，對(duì)應(yīng)得到的均值作為所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的節(jié)點(diǎn)影響因子。

14、優(yōu)選的，所述根據(jù)所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)設(shè)置所述兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)之間的權(quán)重，包括：

15、檢測所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)是否小于0，若檢測到所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)小于0，則設(shè)置所述兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)之間的權(quán)重為0，若檢測到所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)不小于0，則將所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)作為所述兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)之間的權(quán)重。

16、優(yōu)選的，所述利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，對(duì)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化歐式距離進(jìn)行二次優(yōu)化，得到最終歐式距離，包括：

17、針對(duì)任一兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)，獲取常數(shù)1和所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的位置近鄰程度之間的相減結(jié)果，將所述相減結(jié)果、所述dtw距離以及所述節(jié)點(diǎn)影響因子之間的乘積作為距離優(yōu)化值；

18、將所述距離優(yōu)化值和所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化歐式距離之間的和作為所述兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)之間的最終歐式距離。

19、優(yōu)選的，所述根據(jù)所述聚類結(jié)果對(duì)每個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通擁堵閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到調(diào)整后的交通擁堵閾值，包括：

20、所述聚類結(jié)果包括多個(gè)聚類簇，針對(duì)任一交通節(jié)點(diǎn)，確定所述交通節(jié)點(diǎn)所屬的聚類簇作為目標(biāo)聚類簇，根據(jù)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，在所述目標(biāo)聚類簇包含的所有交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)中自適應(yīng)獲取四分位數(shù)作為所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的調(diào)整后的交通擁堵閾值。

21、本發(fā)明實(shí)施例與現(xiàn)有技術(shù)相比存在的有益效果是：

22、本發(fā)明分別獲取智慧交通控制系統(tǒng)監(jiān)測的每個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)；分別獲取每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，對(duì)聚類過程中每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)之間的歐式距離進(jìn)行第一次優(yōu)化，得到優(yōu)化歐式距離；根據(jù)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)，分別獲取每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，利用每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的dtw距離以及節(jié)點(diǎn)影響因子，對(duì)每兩個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化歐式距離進(jìn)行二次優(yōu)化，得到最終歐式距離；基于所述最終歐式距離對(duì)所有交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到對(duì)應(yīng)的聚類結(jié)果，根據(jù)所述聚類結(jié)果對(duì)每個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)的交通擁堵閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到調(diào)整后的交通擁堵閾值，根據(jù)所述調(diào)整后的交通擁堵閾值，對(duì)每個(gè)所述交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通預(yù)警。其中，在對(duì)智慧交通控制系統(tǒng)監(jiān)測的所有交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交通模式劃分時(shí)，通過分析交通節(jié)點(diǎn)之間的位置距離以及交通節(jié)點(diǎn)之間的交通模式變化關(guān)聯(lián)性，對(duì)聚類過程中的每兩個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通時(shí)序數(shù)據(jù)的歐式距離進(jìn)行兩次優(yōu)化，從而更加凸顯交通節(jié)點(diǎn)之間的交通模式差異性，使得根據(jù)優(yōu)化后的最終歐式距離對(duì)所有交通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類的結(jié)果更加符合實(shí)際，進(jìn)而根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)每個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通擁堵預(yù)警進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，以及時(shí)適應(yīng)各個(gè)交通節(jié)點(diǎn)的交通模式變化，提高了智慧交通控制系統(tǒng)對(duì)城市的交通擁堵預(yù)警的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。