基于大數(shù)據(jù)的高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備管控設(shè)計研究

摘要 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)收集與分析能力顯著提升。文章側(cè)重于分析高速公路路網(wǎng)監(jiān)測設(shè)備的智能管控模式，重點探討了設(shè)備之間的高效聯(lián)動應(yīng)用，該模式不僅涉及交通流量的監(jiān)測與調(diào)控，還包括突發(fā)事件的應(yīng)急處置、惡劣天氣的預(yù)警與應(yīng)對等方面。首先，設(shè)計了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能管控模式；然后，通過實驗評估了該模式的實際應(yīng)用效果，旨在為高速公路管理提供理論依據(jù)和實際指導。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)；高速公路；路網(wǎng)；設(shè)備智能；應(yīng)急

中圖分類號 U495 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）05-0016-03

0 引言

高速公路是我國現(xiàn)代交通體系的重要組成部分，其運行效率與安全性直接關(guān)系社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，同時也是提升人民群眾生活水平的關(guān)鍵。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備的智能管控體系也愈發(fā)完善。在此基礎(chǔ)上，該文旨在設(shè)計一種基于大數(shù)據(jù)的智能管控模式，從交通流量的監(jiān)測、應(yīng)急處置及惡劣天氣預(yù)警等進行分析，并通過實驗評估其應(yīng)用效果。

1 基于大數(shù)據(jù)的高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備管控設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

高速公路網(wǎng)絡(luò)的實時監(jiān)控依賴于多種數(shù)據(jù)收集裝置的高效聯(lián)動，包括傳感器、全程監(jiān)控系統(tǒng)和自動車牌識別系統(tǒng)等。通過以上設(shè)備的協(xié)同工作，不僅能夠持續(xù)獲取交通流量、行車速度、車輛種類等信息，還能夠在突發(fā)事件或惡劣天氣下發(fā)揮重要作用。例如，部署在路面的地磁感應(yīng)器和紅外線感應(yīng)器能夠?qū)崟r記錄車輛數(shù)量及行駛速度，確保交通量的精確監(jiān)控；全程監(jiān)控系統(tǒng)能夠提供實時的圖像數(shù)據(jù)，幫助分析交通狀況、車流密度，并及時發(fā)現(xiàn)交通事故或異常事件。通過設(shè)備間的高效聯(lián)動，不僅提升對交通流量的管理能力，還可在突發(fā)事件發(fā)生時迅速響應(yīng)，提供惡劣天氣的預(yù)警，從而確保道路交通的安全和暢通[1]。

1.2 數(shù)據(jù)分析與挖掘

在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對收集的信息進行深度解析是實現(xiàn)高速公路網(wǎng)絡(luò)智能管理的關(guān)鍵步驟。借助大數(shù)據(jù)分析，可以洞察交通流動的時空特性，比如高峰期間的車輛通行量和速度變化趨勢等。進一步地，通過深入研究歷史數(shù)據(jù)，能夠找出頻繁出現(xiàn)擁堵的熱點區(qū)域及其發(fā)生的頻次、惡劣天氣發(fā)生次數(shù)、突發(fā)事件應(yīng)急處置頻數(shù)等，可為優(yōu)化交通規(guī)劃和制定預(yù)防策略提供重要參考。另外，交通事故通常與特定的交通模式或環(huán)境條件相關(guān)聯(lián)，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法有助于發(fā)現(xiàn)可能引發(fā)事故的高風險地點。例如，系統(tǒng)可以通過考察車速、車流量，以及事故發(fā)生的時段之間的關(guān)聯(lián)性，預(yù)測更易發(fā)生事故的路段或時間段，并及時發(fā)出預(yù)警通知。交通流量（Q）的基本計算公式如下：

（1）

式中，Q——交通流量（輛/h）；V——車速（km/h）；D——車頭間距（m）。

交通擁堵指數(shù)（CI）是通過測量車輛的速度、流量和密度評估交通狀況。常見的計算公式如下：

（2）

式中，——自由流速（在沒有擁堵情況下的平均車速，km/h）；V——實際車速（km/h）。

使用深度學習模型（如長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM）預(yù)測交通流的變化趨勢，常見的公式如下：

（3）

式中，ht——時間步t的隱藏狀態(tài)（表示當前時刻的交通狀態(tài)）；xt——時間步t的輸入特征（如車速、流量等）；Wh、Wx——權(quán)重矩陣，表示模型的學習參數(shù)；σ——激活函數(shù)（如tanh或ReLU）。

應(yīng)用機器學習和深度學習技術(shù)，系統(tǒng)在分析數(shù)據(jù)時不僅能夠識別當前存在的交通問題，還能通過持續(xù)學習與適應(yīng)不斷提升預(yù)測的精確度。利用該技術(shù)構(gòu)建的動態(tài)數(shù)據(jù)模型，使系統(tǒng)可實時監(jiān)控高速公路的運行狀況，對交通流中的異常變動進行動態(tài)提示，并提前發(fā)出警告。

1.3 智能決策與管控

基于數(shù)據(jù)分析與挖掘的結(jié)果，智能決策系統(tǒng)能夠?qū)崟r地自動調(diào)整路網(wǎng)監(jiān)測密度、發(fā)布引導信息，并優(yōu)化道路資源配置，以提高高速公路的通行效率和安全性。在路網(wǎng)監(jiān)測密度控制上，系統(tǒng)依據(jù)即時車流量和交通狀況，可以動態(tài)調(diào)整路網(wǎng)運行監(jiān)測的時長和轉(zhuǎn)換時機，以減少車輛在ETC繳費點的等待時間，防止由于警示裝置位置設(shè)計不當而造成的擁堵現(xiàn)象[2]。

在信息發(fā)布方面，通過集成的管理信息發(fā)布系統(tǒng)，該智能系統(tǒng)可以實時向駕駛員提供關(guān)鍵的交通引導信息，例如前方路段的交通流量、事故預(yù)警、天氣變化或路況變化等。這些信息通過情報板、道路龍門架、站區(qū)顯示屏等設(shè)備顯示，為駕駛員提供行車指導，幫助其選擇最優(yōu)的行駛路線，以有效緩解交通壓力，尤其在高峰時段。同時，系統(tǒng)根據(jù)實時的交通數(shù)據(jù)和車流量變化，靈活調(diào)整收費站的通行策略，優(yōu)化道路資源的分配，確保高速公路通行效率的最大化。若系統(tǒng)檢測到異常情況，如交通事故、道路施工或突發(fā)天氣變化，能夠迅速響應(yīng)，通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)和環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)等獲取實時數(shù)據(jù)，并立即通過情報板發(fā)布交通管制信息、觸發(fā)事故報警等，下達應(yīng)急處理指令。這樣，系統(tǒng)可以有效減輕突發(fā)事件對交通流的影響，保障高速公路的順暢運行和安全性，確保駕駛員能夠獲得及時的路況信息，優(yōu)化行車體驗。

2 實驗設(shè)計與實施

2.1 實驗?zāi)康?/p>

該實驗的目標是評估一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測與智能管控模式的有效性和實用性。隨著交通量的增長，傳統(tǒng)的管理方法在處理復雜交通狀況時顯得力不從心，尤其在面對突發(fā)事件和高峰時段的情況時。因此，利用大數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和智能化決策變得至關(guān)重要。在實驗中，構(gòu)建集成大數(shù)據(jù)采集、分析及決策功能的智能管控系統(tǒng)，并通過部署傳感器、監(jiān)控攝像頭等設(shè)備收集包括交通流量、行車速度及事故情況在內(nèi)的實時數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)將用于測試該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理、流量分析、惡劣天氣交通預(yù)測及事故預(yù)警智能決策方面的協(xié)同工作能力。此外，實驗還將模擬多種交通場景，例如交通事故、交通堵塞和高峰時段等，進而評估系統(tǒng)在應(yīng)急響應(yīng)速度、交通引導準確性，以及道路資源優(yōu)化分配等方面的效果。

2.2 實驗對象與范圍

該實驗選定特定區(qū)域內(nèi)的高速公路網(wǎng)絡(luò)作為研究對象，包括多個路段、交叉路口和收費站等重要位置[3]。實驗范圍覆蓋區(qū)域內(nèi)主要高速公路的數(shù)個典型路段，該路段展示不同的交通流量、行車速度及交通狀況。通過在選定的關(guān)鍵位置安裝傳感器和監(jiān)控攝像頭等設(shè)備，實時收集關(guān)于交通流量、車速、車輛類型，以及交通事故的相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，實驗還將特別關(guān)注主干道、匝道與收費站點的資源分配問題。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)與智能決策技術(shù)，優(yōu)化該地點的交通流動，緩解擁堵現(xiàn)象，并提高整體通行效率。為了全面評估這種智能管控模式的效果，實驗將模擬多種交通場景，例如高峰時段、突發(fā)事故和天氣變化等情況，以檢驗系統(tǒng)在應(yīng)急響應(yīng)、交通管理和資源調(diào)配方面的表現(xiàn)。

2.3 實驗步驟

2.3.1 部署監(jiān)測設(shè)備

在實驗第一階段，將在選定的高速公路路網(wǎng)內(nèi)安裝必要的監(jiān)測設(shè)備，例如傳感器、監(jiān)控攝像頭和車牌識別系統(tǒng)等。上述設(shè)備將分布在路網(wǎng)的關(guān)鍵位置，包括重要主干道、匝道口、互通橋及收費站等，以確保數(shù)據(jù)收集的全面性和準確性。

傳感器負責實時監(jiān)控獲取車流量、行車速度及車輛類型等基本信息；監(jiān)控攝像頭則提供實時視頻流，用于評估交通流動狀況并識別任何異常情況。同時，車牌識別系統(tǒng)有助于車輛分類及跟蹤，記錄每輛車通過的具體時間和地點。完成設(shè)備部署后，將進行一系列的系統(tǒng)測試與調(diào)試工作，確保所有裝置均能穩(wěn)定運行，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)采集與分析奠定堅實基礎(chǔ)。

2.3.2 數(shù)據(jù)收集與處理

在監(jiān)測設(shè)備成功部署并啟用后，項目將進入數(shù)據(jù)收集與處理階段。傳感器和攝像頭系統(tǒng)會自動采集實時數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)街行臄?shù)據(jù)庫進行存儲。此類數(shù)據(jù)包含車流量、車速、交通事件、天氣狀況等多個方面。當收集數(shù)據(jù)后，首先需要進行數(shù)據(jù)清洗，目的是去除由設(shè)備故障或其他異常因素導致的錯誤信息。隨后，對數(shù)據(jù)格式進行標準化處理，確保從不同來源獲取的數(shù)據(jù)能夠兼容并統(tǒng)一處理[4]。最后，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)深入分析處理后的數(shù)據(jù)，以識別交通流動的趨勢、易擁堵區(qū)域，以及潛在的安全風險等關(guān)鍵信息。

2.3.3 智能管控實施

基于前期數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，實驗將啟動智能管控模式，對選定的高速公路路網(wǎng)進行實時監(jiān)控和管理。此智能系統(tǒng)會依據(jù)實時數(shù)據(jù)，自動調(diào)整發(fā)布交通流引導信息及優(yōu)化收費站的流量安排，以提升整體交通流暢度。例如，在檢測到特定區(qū)域出現(xiàn)擁堵時，系統(tǒng)能夠自動調(diào)節(jié)相關(guān)路網(wǎng)監(jiān)測的時間設(shè)置，或通過發(fā)布引導信息建議駕駛員選擇其他路線避開擁堵點。若發(fā)生交通事故或道路施工等突發(fā)狀況，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報，并采取必要的應(yīng)急措施，比如實施臨時交通管制或指導車輛繞道行駛。

2.4 實驗數(shù)據(jù)與分析

在實驗過程中，總共收集了數(shù)百萬條交通數(shù)據(jù)。經(jīng)分析表明，采用智能管控模式可以顯著提升高速公路的通行效率，并有效降低擁堵程度。此外，對于異常情況的處理也變得更加迅速和精準。實驗前后數(shù)據(jù)對比見表1所示，智能管控前后的交通流量變化見表2所示。

3 應(yīng)用效果評估

3.1 通行效率提升

實施智能管控模式后的實驗結(jié)果顯示（參考表1），高速公路的通行效率得到顯著改善。相較于實驗前，平均車速提升大約6.51%，由原先的107.5 km/h增加到114.5 km/h，表明交通流暢度得到了顯著增強，車輛可以更快地通過，減少了擁堵和等待的時間。

與此同時，交通流量也有明顯增長，增幅約為11%，從原來的1 800輛/h增加到2 000輛/h。該增長說明智能管控系統(tǒng)能夠更有效地管理和優(yōu)化道路資源，尤其在高峰時段或繁忙路段。該系統(tǒng)通過實時監(jiān)控調(diào)整路網(wǎng)監(jiān)測時間及提供行車引導信息，幫助車輛更順暢地流動，從而避免由于路網(wǎng)信息控制不當或道路資源利用不充分而造成的擁堵。

3.2 擁堵指數(shù)降低

智能管控模式的另一成果即有效降低高速公路的擁堵指數(shù)。借助實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析（參考表1），系統(tǒng)能夠預(yù)測交通流的變化趨勢，并提前采取預(yù)防和干預(yù)措施。實驗數(shù)據(jù)顯示，擁堵指數(shù)從原先的0.8降至0.5，降幅達到了37.5%。

此顯著改善主要歸功于智能管控系統(tǒng)的高效運作。該系統(tǒng)通過攝像機、車檢器、ETC門架、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備，實時收集并分析高速公路的交通數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整通行策略，優(yōu)化道路資源分配。例如，系統(tǒng)能夠基于實時車流量信息，通過情報板向駕駛員提供交通引導信息，及時發(fā)布路況變化、事故預(yù)警或天氣變化，幫助駕駛員選擇最佳的行駛路線，避免車輛集中在易發(fā)生擁堵的路段。尤其在高峰時段，系統(tǒng)會根據(jù)路段的車流情況，合理調(diào)節(jié)收費站的通行策略，減少車輛排隊現(xiàn)象，提升通行效率。當遇到突發(fā)情況，如交通事故或惡劣天氣時，系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)，可以結(jié)合環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)和氣象系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)，自動發(fā)出交通管制指令，調(diào)度引導車輛分流，并通過視頻監(jiān)控和車檢器實時監(jiān)測和調(diào)整交通流向，從而有效緩解擁堵[5]。

3.3 異常情況處理優(yōu)化

智能管控模式在處理交通事故、道路施工等異常情況時，展示出其顯著的優(yōu)化效果。實驗結(jié)果顯示（參考表1），當面對突發(fā)事件時，智能管控系統(tǒng)能夠快速識別并響應(yīng)，確保迅速采取有效的應(yīng)對措施。與實驗前相比，處理異常情況所需的時間減少了大約33%，從原來的

15 min縮短至10 min。該改進主要歸因于智能管控系統(tǒng)對交通狀況的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析能力。若發(fā)生交通事故、道路施工或惡劣天氣等異常情況，系統(tǒng)能夠立即識別，并迅速調(diào)配資源進行應(yīng)急處理。同時，智能管控系統(tǒng)可以利用信息發(fā)布平臺向駕駛員提供即時的事故或施工預(yù)警信息，幫助他們及時調(diào)整行駛路線，避免遭遇延誤[6]。通過采取這些優(yōu)化措施，智能管控模式不僅提升了道路的安全性，還提高了通行效率，為高速公路的高效運作提供了堅實保障。

4 結(jié)論

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)的高速公路路網(wǎng)運行監(jiān)測設(shè)備智能管控模式的設(shè)計，通過實驗驗證了其有效性和實用性。實驗結(jié)果表明，智能管控模式能夠顯著提高高速公路的通行效率、降低擁堵指數(shù)，可實現(xiàn)對異常情況處理的優(yōu)化。未來，將繼續(xù)深化大數(shù)據(jù)技術(shù)在高速公路管理中的應(yīng)用，研發(fā)更多的智能管控模式，為高速公路機電設(shè)備的智慧化應(yīng)用提供堅實的技術(shù)支持。

參考文獻

[1]安家宏，張羽乾.基于大數(shù)據(jù)的高速公路機電設(shè)備智能運行監(jiān)測技術(shù)研究[J].中國高新科技， 2024（21）：63-64+73.

[2]衛(wèi)瑞東，梁樑，陳華.基于設(shè)備狀態(tài)全貌監(jiān)視的路網(wǎng)級多設(shè)備智能運維技術(shù)研究[J].智能建筑與智慧城市， 2023（11）：162-164.

[3]彭孝蓉.生產(chǎn)“電路網(wǎng)”的智能化紡織設(shè)備及工藝技術(shù)研發(fā)[R].成都紡織高等專科學校， 2021.

[4]孫哲.路網(wǎng)環(huán)境下的高速公路機電設(shè)備維護管理系統(tǒng)[J].交通世界， 2020（31）：13-14.

[5]李澤瑞，康宇，謝皓.基于路網(wǎng)拓撲的尾氣遙測設(shè)備的布點策略[J].大氣與環(huán)境光學學報， 2020（5）：365-371.

[6]李永峰.省級高速公路網(wǎng)運行監(jiān)測關(guān)鍵指標建模探析[J].中國交通信息化， 2015（7）：76-78+86.