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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于k-shape的交叉口信号控制多时段划分方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118155433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410259404.6，技术领域涉及：G08G1/08；该发明授权基于k-shape的交叉口信号控制多时段划分方法是由朱胜雪;李新蕾;倪士明;袁立设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于k-shape的交叉口信号控制多时段划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于k‑shape的交叉口信号控制多时段划分方法，通过采用k‑shape算法在交通控制时段划分时进行形状的相似性匹配以及适应不同长度的时间序列，并由Calinski‑HarabaszCH指数和轮廓系数法确定聚类数目，采用k‑shape聚类计算每个时间序列与新簇心之间的距离，根据最小距离重新分配时间序列到最近的簇，再次更新簇心至不变或达到预定的迭代次数；将输出后的可视化聚类结果与数据进行趋势对比，将各组数据划分到所属的簇中。本发明解决了传统需要人工确定k值的缺陷，为交叉口的信号配时多时段划分提供了新思路，且在不同时段缓解道路交叉口的拥挤程度，提高了交叉口的运行效率。

本发明授权基于k-shape的交叉口信号控制多时段划分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于k-shape的交叉口信号控制多时段划分方法，其特征在于：包括以下步骤： 1数据准备与采集：在交叉口获取每个进口道的车流量时序数据，将进口道的数据合并，形成交叉口24小时的交通流量数据； 2数据预处理：采用z标准化对交叉口24小时的各进口道总交通流量进行数据标准化，z标准化的步骤如下： 先计算每个时间序列均值μ和标准差σ： 其中，m是时间序列的长度，是第i个时间点的交通流量； 然后z标准化每个时间序列其中是z标准化后的第i个时间点的交通流量； 3k值确定：首先初步确定值的取值范围，再通过最大化Calinski-HarabaszCH指数及轮廓系数来确定最佳的k值，过程为： 3.1计算每个k值对应的CH指数，并选择使CH指数最大的ka值作为最优的簇数，计算公式为： 其中，CHk代表k值范围内每个k值所对应的CH指数；Bk是第k个簇的簇间离散度；Wk是第k个簇的簇内离散度，n是数据点数量； 3.2通过比较选择k值范围内的轮廓系数来确定最优的聚类数目，计算公式如下： 其中，Si是第i个数据点的轮廓系数；ai是数据点i到同簇其他点的平均距离；bi是数据点i到最近异簇点的平均距离； 将k值与相应的轮廓系数绘制成图形，找到轮廓系数最大的点对应的kb值为最佳k值，最后检验kb＝ka； 4采用k-shape算法对不同时段长度进行对比分析： 4.1选取时间序列长度m进行数据分段，组成一个时间序列输入数据集其中是以组成的一组时间序列，表示tm时刻的交通量数值；数据分段后组的个数为T为数据总数； 4.2选择初始簇心，从分段内随机选择索引序列作为初始簇心； 4.3计算互相关度量，计算每对时间序列和索引序列在不同时间滞后下的互相关度量，并比较重叠程度； 假设时间序列和索引序列时间序列长度为m，设滑动窗口为s，保持y不变，一步一步滑动x计算两个序列之间的内积： s的取值范围为[-m,m]；定义长度为2m-1的互相关序列w为所有移动的次数；互相关序列的计算公式为： 其中，的计算采用以下公式： s＝k＝w-m 利用R计算x和y在每一步的相似度，找到w的位置使得互相关序列最大；则相对于的最佳偏移量在w位置确定，并进行归一化处理来消除固有的畸变，计算公式如下： 表示互相关序列归一化； 4.4计算Shape-BasedDistanceSBD距离： 使用选定的在计算中比较时间序列和簇心之间的形状相似性，取最相似的然后用得到SBD，归一化后的NCC值在[-1,1]之间，SBD值在[0,2]之间，将形状信息转化为一个距离值，公式如下： 表示两时间序列之间相似性的距离值； 4.5对于每个时间序列，找到距离值中对应的最小值，找到最接近的簇心的时间序列，将时间序列分配到最小距离对应的簇； 4.6计算每个簇的所有成员的平均形状，计算每个时间点上所有簇成员的值的平均，得到了一个平均形状的时间序列，将计算得到的平均形状作为所述簇中所有时间序列的更新簇心；具有k个簇的时间序列，每个序列长度为m，对于每个时间点t，计算平均形状的值Jt如下： 其中，ai,t表示第i个簇成员在时间t处的值； 4.7重复步骤4.3至4.6，重新计算每个时间序列与新簇心之间的距离，并根据最小距离重新分配时间序列到最近的簇；再次更新簇心；迭代直到满足收敛条件，即簇心不再变化或达到预定的迭代次数； 5将输出后的可视化聚类结果与各组数据进行趋势比对，将各组数据划分到所属的簇中，再结合交通量进行时段的组合微调。

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