一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法
专利汇可以提供一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法涉及智能交通控制。包括城市道路子段自动划分、实时接收道路交通参数、实时辨识道路交通状态和道路交通诱导屏实时动态显示几个步骤。在城市道路子段自动划分模 块 中将一条道路自动划分为两个子段，子段划分取决参数包括道路长度、前方 信号 灯绿信比、道路设计饱和率、道路限制速度和控制参数。在二级模糊综合城市道路交通状态辨识模块中进行城市道路交通状态实时辨识，这种辨别是基于分段高斯隶属函数和模糊数学理论的理论进行的二级模糊辨别。对二级模糊综合评定后，得出城市道路状态辨别的结果，发布在道路交通诱导屏上。本 发明 充分考虑了城市道路实际因素，有效实现交通的负荷均衡，应用前景广阔。，下面是一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法专利的具体信息内容。
1.一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨别的方法，其特征在于：辨别的方法包括城市道路子段自动划分、实时接收道路交通参数、城市道路交通状态实时辨识和道路交通诱导屏实时动态显示几个步骤；城市道路子段自动划分在城市道路子段自动划分模块中进行，实时接收道路交通参数在城市道路子段交通参数采集模块中进行，城市道路交通状态实时辨识在二级模糊综合城市道路交通状态辨识模块中进行；城市道路子段自动划分模块、城市道路子段交通参数采集和二级模糊综合城市道路交通状态辨识模块设置在智能交通控制系统的处理服务器中；
城市道路子段自动划分模块接收来自智能交通控制系统中的城市道路设计参数模块的参数，完成对城市道路子段划分并将划分结果发送到二级模糊综合城市道路交通状态辨识模块，二级模糊综合城市道路交通状态辨识模块同时接收城市道路子段交通参数采集模块通过网络从道路现场采集点实时传输的视频参数和城市道路子段划分结果参数进行城市道路交通状态实时辨识，将实时交通状态辨识结果通过网络通讯发布到智能交通控制系统的道路交通诱导屏，道路交通诱导屏实时动态发布交通状态辨识结果；
所述城市道路子段自动划分是对一条道路U自动划分为两个子段U1和U2，U1和U2划分取决参数包括道路长度、前方信号灯绿信比、道路设计饱和率、道路限制速度和控制参数；
所述实时辨识道路交通状态在是基于分段高斯隶属函数和模糊数学理论进行的二级模糊辨别，步骤是：
（1）、 对 各 个 道 路 子 段 建 立 评 定 对 象 单 因 素 集
；
（2）、针对各个道路子段建立评定集 ；
（3）、建立从单因素集 到子评定集 的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵 ；
（4）、第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；
（5）二级模糊综合评定；
（6）、对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。
2.如权利要求1所述的城市道路状态辨别的方法，其特征在于：所述城市道路子段自动划分是对一条道路U自动划分为两个子段U1和U2是依据公式1-1划分的：
（1-1）
式中，dU1和dU2分别表示道路子段U1 和U2的长度，d表示整条道路长度、t表示路段前方信号灯绿信比、s表示道路设计饱和率、v表示道路限制速度，a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数。
3.如权利要求1所述的城市道路状态辨别的方法，其特征在于：所述二级模糊综合城市道路交通状态自动辨识的具体步骤是：
（1）、对各个道路子段建立评定对象单因素集 ；Ui = [L，V，D]，其中 表示第几个路段子集，L代表路段排队长度比，V代表平均车速，D代表占用率；
（2）、针对各个道路子段建立评定集 ； ，其中 代表道路第 个子路段属于畅通状态， 代表第 个子路段属于拥挤状态， 代表第 个子路段属于堵塞状态；
（3）、建立从单因素集 到子评定集 的一个模糊关系映射，单因素集 中的任一元素 就与 的笛卡儿乘积 中的对应元素
唯一对应，由此导出单因素评定矩阵 ， ，其中 指的是子路段 排队长
度比隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 速度隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 占用率隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度；
（4）、第一级模糊综合评定，依据专家经验和实际观察统计选择各交通特征量的分段高斯模糊数学综合函数进行综合，对各子路段集用因素集 内的对应模糊集表示该因素的权重分配，求出一级单因素综合评定集 ，并将其作归
一化处理；
（5）二级模糊综合评定，将前一级评定输出作为评定矩阵 ，将各子路段对整个道路的权重模糊子集为 ，则可求出二级模糊评定输出 ；
（6）、对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路交通状态辨别的结果：设定一个阈值 ，对任意 均符合要求，当 中仅有一个值大于 时，将其
归一到所对应的交通状态；当 的值都大于 时，将其归一到“畅通/拥挤”临界状态；
当 的值都大于 时，将其归一到 “拥挤/堵塞”临界状态。
一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法
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第二，在模糊交通状态判别中的隶属函数的选取时，为了简化大都选用的是降半梯形公式来线性表示，忽视了高斯型函数具有无过零点且曲线光滑、物理意义清晰更适合作为模糊判别的隶属函数的特点，更少有针对在临近信号灯路段的交通特征参数隶属函数形式和参数的确定方法；
第三，由于城市道路交通拥挤现象的原因复杂，每种交通状态都有一定的相似性，使得交通状态划分存在模糊性，对于当所有隶属度差异不明显的情况，只依据遵循最大隶属度原则来给出最后的判定结果不能描述交通状态客观的模糊性。
（2）、针对各个道路子段建立评定集 ；
（3）、建立从单因素集 到子评定集 的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵 ；
（4）、第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；
（5）二级模糊综合评定；
（6）、对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。
（1-1）
式中，dU1和dU2分别表示道路子段U1 和U2的长度，d表示整条道路长度、t表示路段
式中，dU1和dU2分别表示道路子段U1 和U2的长度，d表示整条道路长度、t表示路段前方信号灯绿信比、s表示道路设计饱和率、v表示道路限制速度，a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数。
（2）、针对各个道路子段建立评定集 ； ，其中 代表道路第 个子路段属于畅通状态， 代表第 个子路段属于拥挤状态， 代表第 个子路段属于堵塞状态；
（3）、建立从单因素集 到子评定集 的一个模糊关系映射，单因素集 中的任一元素 就与 的笛卡儿乘积 中的对应元素
唯一对应，由此导出单因素评定矩阵 ， ，其中 指的是子路段 排队长
度比隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 速度隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 占用率隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度；
（4）、第一级模糊综合评定，依据专家经验和实际观察统计选择各交通特征量的分段高斯模糊数学综合函数进行综合，对各子路段集用因素集 内的对应模糊集表示该因素的权重分配，求出一级单因素综合评定集 ，并将其作归
一化处理；
（5）二级模糊综合评定，将前一级评定输出作为评定矩阵 ，将各子路段对整个道路的权重模糊子集为 ，则可求出二级模糊评定输出 ；
（6）、对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路交通状态辨别的结果：设定一个阈值 ，对任意 均符合要求，当 中仅有一个值大于 时，将其
归一到所对应的交通状态；当 的值都大于 时，将其归一到“畅通/拥挤”临界状态；
当 的值都大于 时，将其归一到 “拥挤/堵塞”临界状态。
具体实施方式
60秒且绿信比为1/2、道路总长为1公里、道路饱和率为0.4，且设定式1-1中的控制参数a和b分别为3和10公里/小时，依据式1-1
（1-1）
计算得到道路子段分别长度为：dU1=0.32公里 dU2=0.68公里。
（1）、对各个道路子段建立评定对象单因素集 ；Ui = [L，V，D]，其中 表示第几个路段子集，L代表路段排队长度比，V代表平均车速，D代表占用率；
（2）、针对各个道路子段建立评定集 ； ，其中 代表道路第 个子路段属于畅通状态， 代表第 个子路段属于拥挤状态， 代表第 个子路段属于堵塞状态；
（3）、建立从单因素集 到子评定集 的一个模糊关系映射，单因素集 中的任一元素 就与 的笛卡儿乘积 中的对应元素
唯一对应，由此导出单因素评定矩阵 ， ，其中 指的是子路段 排队长
度比隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 速度隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度， 指的是子路段 占用率隶属于畅通、拥挤与堵塞的程度；
（4）、第一级模糊综合评定，依据专家经验和实际观察统计选择各交通特征量的分段高斯模糊数学综合函数进行综合，对各子路段集用因素集 内的对应模糊集表示该因素的权重分配，求出一级单因素综合评定集 ，并将其作归
一化处理；
（5）二级模糊综合评定，将前一级评定输出作为评定矩阵 ，将各子路段对整个道路的权重模糊子集为 ，则可求出二级模糊评定输出 ；
（6）、对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路交通状态辨别的结果：设定一个阈值 ，对任意 均符合要求，当 中仅有一个值大于 时，将其
归一到所对应的交通状态；当 的值都大于 时，将其归一到“畅通/拥挤”临界状态；
当 的值都大于 时，将其归一到 “拥挤/堵塞”临界状态。
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