本發(fā)明涉及冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法及辨識(shí)系統(tǒng)，屬于交通安全領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、冰雪天氣作為常見(jiàn)不良天氣，對(duì)公路交通安全問(wèn)題影響突出。而冰雪條件下的高速公路具有復(fù)雜的交通運(yùn)行影響因素，涉及氣象條件、路面狀態(tài)條件、線形條件和交通流條件等各類(lèi)條件，為在缺失事故和沖突數(shù)據(jù)的情況下準(zhǔn)確預(yù)測(cè)冰雪條件下交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，亟需提出一種綜合多類(lèi)影響條件的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)判別體系。目前，綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型最突出的問(wèn)題是如何處理各項(xiàng)影響因素的關(guān)系、對(duì)交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)給出量化指標(biāo)以及保證模型在新環(huán)境下的魯棒性，而本文提出的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法可以解決以上問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法無(wú)法處理各項(xiàng)影響因素的關(guān)系、無(wú)法對(duì)交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)給出量化指標(biāo)以及無(wú)法保證模型在新環(huán)境下的魯棒性，導(dǎo)致冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)準(zhǔn)確性低，實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，而提出基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法及辨識(shí)系統(tǒng)。

2、基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法具體過(guò)程為：

3、步驟一、布設(shè)檢測(cè)設(shè)備，基于布設(shè)的檢測(cè)設(shè)備獲取數(shù)據(jù)；

4、步驟二、將步驟一獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；

5、步驟三、基于步驟一和步驟二獲得的數(shù)據(jù)確定環(huán)境輸入變量，基于環(huán)境輸入變量確定橋接變量；

6、環(huán)境輸入變量包括：濕滑系數(shù)、覆雪厚度、冰層厚度、下坡坡度、平曲線半徑、短時(shí)流率、斷面速度差、覆雪厚度增速、風(fēng)速、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度；

7、橋接變量包括冰雪路面交通運(yùn)行穩(wěn)定性指數(shù)和能見(jiàn)度；

8、步驟四、給環(huán)境輸入變量和橋接變量劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)；

9、步驟五、對(duì)步驟四劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)后的環(huán)境輸入變量和橋接變量制定原始的狀態(tài)生成規(guī)則，對(duì)制定的原始狀態(tài)生成規(guī)則進(jìn)行篩選獲得有效狀態(tài)生成規(guī)則庫(kù)；

10、步驟六、基于步驟四劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)后的橋接變量和“冰雪條件下交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)”確定風(fēng)險(xiǎn)判別規(guī)則；

11、步驟七、

12、獲取新的環(huán)境輸入變量，將新的環(huán)境輸入變量按照步驟二進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的環(huán)境輸入變量數(shù)據(jù)；

13、采用最小隸屬度原則的模糊匹配方法對(duì)預(yù)處理后的新輸入環(huán)境輸入變量組合和步驟五中篩選出的有效狀態(tài)生成規(guī)則進(jìn)行處理，判斷輸入變量組合是否被步驟五中篩選出的有效狀態(tài)生成規(guī)則覆蓋；

14、若新輸入環(huán)境輸入變量組合被步驟五中篩選后的有效的狀態(tài)生成規(guī)則覆蓋，則利用步驟五得到的篩選后的有效的狀態(tài)生成規(guī)則對(duì)新的環(huán)境輸入變量數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊推理，輸出橋接變量預(yù)測(cè)值；利用步驟六的風(fēng)險(xiǎn)判別規(guī)則進(jìn)行模糊推理，輸出最終的冰雪條件下交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)；

15、若新輸入環(huán)境輸入變量組合沒(méi)有被步驟五中篩選后的有效的狀態(tài)生成規(guī)則覆蓋，則通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法生成新的狀態(tài)生成規(guī)則，利用新的狀態(tài)生成規(guī)則對(duì)新的環(huán)境輸入變量數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊推理，輸出橋接變量預(yù)測(cè)值；利用步驟六的風(fēng)險(xiǎn)判別規(guī)則進(jìn)行模糊推理，輸出最終的冰雪條件下交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。

16、基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)系統(tǒng)用于執(zhí)行所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法。

17、本發(fā)明的有益效果為：

18、本發(fā)明盡可能多地將冰雪條件下復(fù)雜交通環(huán)境的影響因素納入預(yù)測(cè)系統(tǒng)，使模型預(yù)測(cè)結(jié)果在缺失事故數(shù)據(jù)和交通沖突數(shù)據(jù)的情況下具有較高的可信度。具體為：本發(fā)明盡可能多地考慮了冰雪條件下的復(fù)雜交通環(huán)境中可能影響交通安全的因素，如濕滑系數(shù)、覆雪厚度、冰層厚度、風(fēng)速、相對(duì)濕度和光照強(qiáng)度等。這種全面納入多種影響因素的做法，使得模型能夠更加準(zhǔn)確地反映真實(shí)交通環(huán)境的復(fù)雜性。由于交通事故數(shù)據(jù)和沖突數(shù)據(jù)往往難以全面收集，本發(fā)明通過(guò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)融合的方式，補(bǔ)充了缺失數(shù)據(jù)的不足，從而確保在沒(méi)有完整的事故或沖突數(shù)據(jù)的情況下，預(yù)測(cè)結(jié)果仍具有較高的可信度和可靠性。

19、本發(fā)明使用模糊邏輯對(duì)變量的模糊處理解決了綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中各類(lèi)影響因素關(guān)系的問(wèn)題。具體為：傳統(tǒng)方法和其他模型通常需要找到變量間的耦合關(guān)系或數(shù)量關(guān)系，在處理多因素的復(fù)雜關(guān)系時(shí)存在局限性。而本發(fā)明利用模糊邏輯的優(yōu)勢(shì)，對(duì)交通環(huán)境中的多種影響因素進(jìn)行了模糊化處理，解決了這些影響因素之間復(fù)雜、非線性的關(guān)系問(wèn)題。模糊邏輯能夠通過(guò)模糊集合和隸屬函數(shù)，將不同的變量以更自然的方式進(jìn)行描述，從而更好地模擬復(fù)雜的因果關(guān)系。這樣，模型能夠更靈活地處理影響因素之間的復(fù)雜交互作用，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

20、本發(fā)明提出在模糊邏輯結(jié)構(gòu)中加入“橋接變量”，通過(guò)構(gòu)建多層模糊邏輯結(jié)構(gòu)處理了運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的量化問(wèn)題。具體為：在交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中，直接量化和計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)往往是困難的，尤其是在復(fù)雜的環(huán)境條件下；而使用單層的模糊邏輯直接由環(huán)境輸入變量預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)主要依靠經(jīng)驗(yàn)，也是不準(zhǔn)確的。本發(fā)明提出在模糊邏輯結(jié)構(gòu)中引入“橋接變量”的概念，通過(guò)構(gòu)建多層次的模糊邏輯結(jié)構(gòu)，連接和轉(zhuǎn)換多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)因素。橋接變量起到了中介和調(diào)節(jié)作用，使得多層模糊邏輯結(jié)構(gòu)能夠?qū)⒉煌瑢哟蔚淖兞坑行д?，最終給出較為精確的風(fēng)險(xiǎn)量化結(jié)果。這種設(shè)計(jì)不僅能夠反映出不同層變量的相對(duì)重要性，還能動(dòng)態(tài)調(diào)整不同條件下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

21、現(xiàn)有的交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)通常依賴(lài)于預(yù)定義的規(guī)則庫(kù)，難以適應(yīng)不斷變化的交通環(huán)境和實(shí)時(shí)輸入數(shù)據(jù)，本發(fā)明添加智能規(guī)則生成模塊來(lái)提高了系統(tǒng)在不同環(huán)境下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度和魯棒性。具體為：一般基于模糊邏輯的交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)通常基于預(yù)定義的規(guī)則庫(kù)，難以適應(yīng)不斷變化的交通環(huán)境和實(shí)時(shí)輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)添加智能規(guī)則生成模塊，本發(fā)明能夠在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)更新和生成新的規(guī)則，使其更好地適應(yīng)當(dāng)前的交通環(huán)境。例如，利用聚類(lèi)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，實(shí)時(shí)更新規(guī)則庫(kù)，使系統(tǒng)能對(duì)不同的天氣條件、交通狀況等變化快速響應(yīng)。這種智能模塊的引入，提高了系統(tǒng)在各種環(huán)境下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，并增強(qiáng)了其魯棒性，即在面對(duì)數(shù)據(jù)噪聲、異常值和突發(fā)情況時(shí)，系統(tǒng)仍能保持較好的性能和穩(wěn)定性。

技術(shù)特征：

1.基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述方法具體過(guò)程為：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟一中布設(shè)檢測(cè)設(shè)備，基于布設(shè)的檢測(cè)設(shè)備獲取數(shù)據(jù)；具體過(guò)程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟二中將步驟一獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；具體過(guò)程為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟三中基于步驟一和步驟二獲得的數(shù)據(jù)確定環(huán)境輸入變量，基于環(huán)境輸入變量確定橋接變量；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟四中給環(huán)境輸入變量和橋接變量劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)；具體過(guò)程為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟四二中確定隸屬函數(shù)；具體過(guò)程為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟五中對(duì)步驟四劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)后的環(huán)境輸入變量和橋接變量制定原始的狀態(tài)生成規(guī)則，對(duì)制定的原始狀態(tài)生成規(guī)則進(jìn)行篩選獲得有效狀態(tài)生成規(guī)則庫(kù)；具體過(guò)程為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟六中基于步驟四劃分模糊集合并確定隸屬函數(shù)后的橋接變量和“冰雪條件下交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)”確定風(fēng)險(xiǎn)判別規(guī)則；

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟七中若沒(méi)有被覆蓋則通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法生成新的狀態(tài)生成規(guī)則；具體過(guò)程為：

10.基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)用于執(zhí)行權(quán)利要求1至9任意一項(xiàng)所述的基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法。

技術(shù)總結(jié)
基于動(dòng)態(tài)多層模糊邏輯的冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法及辨識(shí)系統(tǒng)，本發(fā)明涉及冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)辨識(shí)方法及辨識(shí)系統(tǒng)，屬于交通安全領(lǐng)域。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法無(wú)法處理各項(xiàng)影響因素的關(guān)系、無(wú)法對(duì)交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)給出量化指標(biāo)以及無(wú)法保證模型在新環(huán)境下的魯棒性，導(dǎo)致冰雪條件下高速公路交通運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)準(zhǔn)確性低，實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題。本發(fā)明使模型預(yù)測(cè)結(jié)果在缺失事故數(shù)據(jù)和交通沖突數(shù)據(jù)的情況下具有較高的可信度。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多層模糊邏輯結(jié)構(gòu)處理了運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的量化問(wèn)題。本發(fā)明添加智能規(guī)則生成模塊來(lái)提高了系統(tǒng)在不同環(huán)境下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度和魯棒性。

技術(shù)研發(fā)人員：孟祥海,吳聞捷,魏鵬儒,田畢江,覃薇,盛林,鄭敏
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/5