高速公路固定檢測器布設(shè)方案分析

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1、高速公路固定檢測器布設(shè)方案分析方
青(同濟大學交通運輸工程學院,上海201804)摘
要:為研究高速公路交通事件檢測算法及固定檢測器布設(shè)間距,設(shè)計高速公路基本路段的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)事件檢測算法,并研究基本路段檢測器布設(shè)間距為200~700m時,使用不同情況的事件來檢測效果。利用VISSIM4.2軟件仿真獲得數(shù)據(jù),并在MATlab人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中計算,驗證所設(shè)計的事件檢測算法的有效性,得出基本路段固定檢測器的合理布設(shè)間距。關(guān)鍵詞:自動交通事件檢測;檢測器布設(shè)間距;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);VISSIM;MATlab中圖分類號:U417.9


文獻標識碼:A


文章編號:1008
5

2、696(2010)06
0001
04StudyontheFixedDetectorsDistributionofFreewayFANGQing(SchoolofTransportationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Tostudythedetectionalgorithmoffreewaytrafficincidentandthedistanceoffixeddetectors,thispaperhasdesignedtheartificialneuralnetworkincide

3、ntdetectionalgorithmofthebasicsections.Fur
thermore,ithasresearchedthedistanceofdetectorsinbasicsectionswhenitchangedinthescopeof200meterto700meter.Finally,itobtainedthedataintheuseofVISSIM4.2simulationsoftware,thencalcu
lateditinthetoolboxofMatlabartificialneuralnetwork.Theresultsverifie

4、dtheeffectivenessofincidentdetectionalgorithm,andobtainedthereasonabledistanceinbasicsectionsandthefairlocationofthefixeddetectorsattherampssections.Keywords:automaticincidentdetection;detectordistance;artificialneuralnetwork;VISSIM,;MATlab

近年來,隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,全社會擁有的疏導策略。高速公路交通事件管理系統(tǒng)的核心是機動車數(shù)

5、量逐年增加,引發(fā)了越來越多的交通擁堵交通事件自動檢測算法,因此,自動事件檢測算法的與交通事件,在高速公路上發(fā)生交通事件(例如交通優(yōu)劣決定了高速公路對事件的響應(yīng)效率?；诠潭ㄊ鹿?、車輛拋錨、貨物散落等)后,如果不及時處理,檢測器的事件檢測過程如圖1所示。就會導致嚴重的交通擁堵,并可能引發(fā)二次事件,所2
自動事件檢測算法性能評價指標以研究高效的自動交通事件檢測算法(Automatic[1]IncidentDetection,AID)具有重要意義。對于事件檢測算法的優(yōu)劣需要設(shè)置一定的評價指標與評價方法。通常衡量一個交通事件檢測算法1
固定檢測器檢測交通事件原理[2]有3個指標:

6、檢測率(DetectionRate,DR)、誤報高速公路交通事件檢測系統(tǒng)的本質(zhì)是根據(jù)實時警率(FalseAlarmRate,FAR)和平均檢測時間采集的交通數(shù)據(jù)(速度、流量、密度、占有率、行程時(MeanTimeDetection,MTTD),如下各公式所示間等)的變化情況,由事先設(shè)計好的自動檢測算法判DNDR=100%,(1)別是否有事件發(fā)生,若無事件發(fā)生,繼續(xù)實時檢測,AN若有事件發(fā)生,則報警,交通管理控制中心采取相應(yīng)FNFAR=100%,(2)ADNn收稿日期:2010
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251基金項目:國家863計劃資助項目(2009AA11Z220)MTTD=[TI(i)

7、-AT(i)].(3)ni=1作者簡介:方
青(1985-),男,博士研究生,研究方向:道路交通安全與環(huán)境工程.式中:DN為檢測到的事件次數(shù);AN為實際發(fā)生的!2!交通科技與經(jīng)濟










第12卷
事件次數(shù);FN為誤報的事件次數(shù);ADN為算法做刻;AT(i)為事件i被檢測到的時刻;n為算法檢測出的所有決策次數(shù);TI(i)為事件i實際發(fā)生的時到的實際發(fā)生的事件數(shù)。圖1
高速公路基于固定檢測器的事件檢測過程[3]

誤報警率主要有3種計算方法:第1種是誤段,車道寬度均為3.75m,假設(shè)該仿真路段的代號報警數(shù)占總決策數(shù)(