公路工程中的交通流量?jī)?yōu)化管理研究

摘要 文章針對(duì)城市交通流量管理中的關(guān)鍵問(wèn)題，提出了基于智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)（ITSCS）和大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)化策略。首先，通過(guò)分析交通流量的時(shí)空特征，識(shí)別出高峰時(shí)段與非高峰時(shí)段、城市中心與郊區(qū)路段的流量差異；然后，針對(duì)所提出的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化方法，利用多源數(shù)據(jù)采集、LSTM動(dòng)態(tài)流量預(yù)測(cè)模型，以及線(xiàn)性規(guī)劃與深度Q學(xué)習(xí)相結(jié)合的智能信號(hào)控制算法，實(shí)現(xiàn)了交通信號(hào)的精細(xì)化管理；最后，通過(guò)在吉林省長(zhǎng)春市交通管理中的實(shí)際應(yīng)用，展示了智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)在提高交叉口通行效率、減少車(chē)輛等待時(shí)間及應(yīng)對(duì)突發(fā)事件方面的顯著成效。結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)顯著降低了平均等待時(shí)間，縮短了車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度，提升了路網(wǎng)整體的通行能力，為未來(lái)城市的交通流量?jī)?yōu)化提供了有力的理論支持和實(shí)踐參考。

關(guān)鍵詞 公路工程；交通流量；優(yōu)化管理

中圖分類(lèi)號(hào) U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2025）05-0025-03

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的加速，城市交通網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和交通流量的不斷增長(zhǎng)，使得交通擁堵問(wèn)題日益嚴(yán)重。傳統(tǒng)的交通管理方法，如信號(hào)燈控制和車(chē)道布局優(yōu)化，已難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代化城市交通的多樣性和復(fù)雜性。尤其在早晚高峰時(shí)段，主干道與支路交會(huì)處頻繁出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間排隊(duì)和嚴(yán)重的交通堵塞現(xiàn)象，極大地降低了道路的通行效率。為了解決這些問(wèn)題，迫切需要引入新型的交通管理技術(shù)，以提高交通流量管理的智能化水平和決策效率?；诖吮尘埃撐奶岢隽酥悄芙煌ㄐ盘?hào)控制系統(tǒng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法，對(duì)城市交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)優(yōu)化，旨在提供一種高效的交通流量管理解決方案。

1 交通流量的時(shí)空特征

1.1 高峰時(shí)段與非高峰時(shí)段的流量差異

在高峰時(shí)段，由于出行需求的集中爆發(fā)，交通流量會(huì)顯著增加，通常表現(xiàn)為車(chē)流密度的急劇上升和車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度的延長(zhǎng)。這種現(xiàn)象主要源于工作日早晚通勤的高峰期間，大量私家車(chē)和公共交通車(chē)輛同時(shí)進(jìn)入主干道路網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致道路飽和度接近甚至超過(guò)臨界點(diǎn)，進(jìn)而引發(fā)局部或大范圍的交通擁堵。為應(yīng)對(duì)這種時(shí)空特征，需要借助實(shí)時(shí)交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合基于車(chē)流密度和速度的動(dòng)態(tài)模型（Dynamic Traffic Flow Models， DTFM），對(duì)交通流量進(jìn)行精確調(diào)控，以減少排隊(duì)延時(shí)和提高通行能力。具體來(lái)說(shuō)，可以應(yīng)用先進(jìn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)與智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集交通流數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)配時(shí)策略。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法對(duì)交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，通過(guò)控制關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的車(chē)流量分配，智能引導(dǎo)車(chē)輛繞行，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)均衡和穩(wěn)定運(yùn)行，從而緩解高峰期的交通壓力。

1.2 城市中心與郊區(qū)路段的流量差異

城市中心區(qū)和郊區(qū)路段在交通流量分布上存在顯著差異。這種差異可以通過(guò)交通分布模型（Traffic Distribution

Model， TDM）進(jìn)行量化分析。城市中心區(qū)由于其商業(yè)、辦公、文化活動(dòng)的高密度集聚，通常表現(xiàn)出較高的車(chē)流量密度，并且流量變化頻繁，易出現(xiàn)瓶頸效應(yīng)。相較之下，郊區(qū)路段因其較低的人口密度和較大的道路寬度，往往表現(xiàn)出更低的交通流量密度（Traffic Flow Density，TFD）和較高的道路服務(wù)水平。在交通流量管理中，針對(duì)城市中心區(qū)的高密度車(chē)流，可以采用自適應(yīng)信號(hào)控制系統(tǒng)與智能車(chē)道管理系統(tǒng)進(jìn)行流量分配優(yōu)化，以緩解中心區(qū)的交通壓力。此外，還可以通過(guò)集成式的交通狀態(tài)預(yù)測(cè)算法，結(jié)合動(dòng)態(tài)交通需求預(yù)測(cè)模型（Dynamic Traffic Demand Prediction Models， DTDPM），提前識(shí)別可能出現(xiàn)的交通擁堵點(diǎn)。在城市中心區(qū)，可利用基于物聯(lián)網(wǎng)的智能監(jiān)控平臺(tái)采集交通的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化交通流向，以精準(zhǔn)調(diào)度車(chē)輛，智能調(diào)節(jié)路段間的通行能力，實(shí)現(xiàn)高效的交通流量管理。此外，利用AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化交通流仿真系統(tǒng)，可以對(duì)城市核心路網(wǎng)進(jìn)行模擬評(píng)估，提供最優(yōu)的流量疏導(dǎo)策略。

2 公路工程交通流量?jī)?yōu)化方法的探討

2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略主要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法模型實(shí)現(xiàn)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析與動(dòng)態(tài)優(yōu)化。該文提出的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)、應(yīng)用復(fù)雜算法模型與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，極大地提升了交通管理的智能化水平和決策效率。

2.1.1 數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集是交通流量?jī)?yōu)化管理的基礎(chǔ)。通過(guò)安裝在道路沿線(xiàn)的多源傳感器網(wǎng)絡(luò)和車(chē)輛檢測(cè)器，可以實(shí)時(shí)獲取大量的交通流量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括車(chē)輛的實(shí)時(shí)位置、速度、加速度、車(chē)流密度、車(chē)道占有率等關(guān)鍵參數(shù)。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化首先依賴(lài)于多源數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，通過(guò)部署傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭）及車(chē)聯(lián)網(wǎng)（V2X）設(shè)備，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)獲取車(chē)輛的位置、速度、加速度等信息。數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步處理，去除噪聲、修正數(shù)據(jù)異常，并標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要公式如下：

（1）

式中，xi——原始數(shù)據(jù)，μ——數(shù)據(jù)的均值，σ——標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以消除量綱的影響，保證后續(xù)分析的穩(wěn)定性。

2.1.2 交通流量聚類(lèi)分析

在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理后，交通流量的聚類(lèi)分析是優(yōu)化管理的關(guān)鍵步驟。通過(guò)應(yīng)用k-均值聚類(lèi)算法（K-means Clustering），可以將不同路段的交通流量特征劃分為若干類(lèi)別，以實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的流量管理和控制。該算法基于道路交通流量的密度、車(chē)速、通行能力等參數(shù)，采用歐氏距離計(jì)算不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度，從而將流量特征相近的路段分配至同一個(gè)聚類(lèi)內(nèi)。聚類(lèi)分析不僅有助于識(shí)別高流量密集區(qū)和低流量區(qū)域，還可以幫助決策者制定適應(yīng)不同交通流量條件的管理策略。具體來(lái)看，利用k-均值聚類(lèi)算法將城市道路按照交通流量的特征分為若干類(lèi)，以便制定差異化的管理策略。聚類(lèi)算法的核心公式如下：

（2）

式中，J——目標(biāo)函數(shù)，——第i個(gè)簇的第j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，μi——第i個(gè)簇的均值。通過(guò)迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)J，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量的聚類(lèi)分析。

2.1.3 動(dòng)態(tài)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化

對(duì)于流量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，可以采用基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。LSTM能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)依賴(lài)關(guān)系，適合交通流量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，其核心公式如下：

（3）

式中，ft、it、ot——遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)的激活函數(shù)，Ct——單元狀態(tài)，ht——隱狀態(tài)。LSTM通過(guò)上述公式動(dòng)態(tài)調(diào)整流量預(yù)測(cè)，并最終通過(guò)優(yōu)化交通信號(hào)燈時(shí)序?qū)崿F(xiàn)流量?jī)?yōu)化。整個(gè)模型的核心實(shí)現(xiàn)代碼如圖1所示：

2.2 智能交通信號(hào)控制

在公路工程的交通流量?jī)?yōu)化管理中，該文提出的智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)（Intelligent Traffic Signal Control System， ITSCS）優(yōu)化控制能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈的時(shí)序，有效提高道路交叉口的通行效率。智能交通信號(hào)控制的核心在于通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)交通流量，優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制策略，減少交通擁堵，提升整體交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

2.2.1 實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)采集與處理

智能交通信號(hào)控制依賴(lài)于對(duì)實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的精確采集與處理。通過(guò)部署在交叉口的攝像頭、微波傳感器以及車(chē)輛檢測(cè)器，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)獲取車(chē)輛的通行速度、車(chē)流密度、車(chē)間距離等關(guān)鍵信息。這些數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上傳至云計(jì)算平臺(tái)，進(jìn)行進(jìn)一步的處理與分析。數(shù)據(jù)處理采用離散傅里葉變換和卡爾曼濾波等算法，以消除噪聲并預(yù)測(cè)短期交通流量變化，其具體過(guò)程可通過(guò)以下公式表示：

（4）

式中，Xk——傅里葉變換的結(jié)果，——卡爾曼濾波器的狀態(tài)估計(jì)，Kt——卡爾曼增益，zt——觀測(cè)值，H——觀測(cè)矩陣。n——原始數(shù)據(jù)序列中的第n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，k——頻率分量的索引，N——原始數(shù)據(jù)序列的總長(zhǎng)度。

2.2.2 信號(hào)燈時(shí)序優(yōu)化算法

在獲取并處理交通數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)利用優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈的時(shí)序。最常用的算法之一是基于線(xiàn)性規(guī)劃（Linear Programming， LP）的優(yōu)化方法。線(xiàn)性規(guī)劃通過(guò)設(shè)置目標(biāo)函數(shù)和約束條件，計(jì)算最優(yōu)的信號(hào)燈周期和綠燈時(shí)長(zhǎng)，以最小化車(chē)輛在交叉口的等待時(shí)間。目標(biāo)函數(shù)可以表示如下：

（5）

式中，Z——總等待時(shí)間，wij——權(quán)重因子，Tij——第i個(gè)信號(hào)周期內(nèi)第j輛車(chē)的等待時(shí)間。

2.2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在信號(hào)燈控制中的應(yīng)用

為了應(yīng)對(duì)交通流量的動(dòng)態(tài)變化，系統(tǒng)進(jìn)一步結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning， RL）技術(shù)，尤其是深度Q學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（Deep Q-Network， DQN），實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)信號(hào)燈控制。通過(guò)深度Q學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能夠在不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程中自動(dòng)調(diào)整信號(hào)燈策略，以應(yīng)對(duì)不同的交通情況。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是通過(guò)Q值的更新公式迭代，不斷優(yōu)化信號(hào)控制策略，具體計(jì)算公式如下：

（6）

式中，st——當(dāng)前狀態(tài)，at——當(dāng)前采取的動(dòng)作，rt+1——即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，γ——折扣因子，α——學(xué)習(xí)率，a′——下一個(gè)狀態(tài)st+1下可能采取的動(dòng)作，st+1——執(zhí)行當(dāng)前動(dòng)作at后進(jìn)入的下一個(gè)狀態(tài)。通過(guò)在真實(shí)交通環(huán)境中的仿真，DQN算法可以逐步學(xué)會(huì)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛通行效率的最大化。

3 應(yīng)用效果分析

3.1 案例背景簡(jiǎn)介

為驗(yàn)證優(yōu)化效果，該文以吉林省長(zhǎng)春市交通流量管理工作為例，闡述經(jīng)過(guò)優(yōu)化后智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。長(zhǎng)春市位于交通樞紐地帶，主干道與支路縱橫交錯(cuò)，交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣。尤其在早晚高峰時(shí)段，交通流量密度急劇上升，傳統(tǒng)的交通管理手段顯得力不從心，導(dǎo)致交叉口的通行效率大幅下降。車(chē)輛在主要干道和支路交會(huì)處頻繁出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間排隊(duì)的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了城市整體的交通運(yùn)行效率。為了應(yīng)對(duì)這一系列交通難題，交通管理部門(mén)決定引入智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)并進(jìn)行控制層面的優(yōu)化。該系統(tǒng)采用了最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法，旨在通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析交通流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈的時(shí)序配置，從而提高交叉口的通行效率，減緩交通擁堵現(xiàn)象。

3.2 優(yōu)化策略的應(yīng)用與成效

依照上文所提出的關(guān)于智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制策略，系統(tǒng)采用基于線(xiàn)性規(guī)劃（LP）的優(yōu)化算法，對(duì)信號(hào)燈的周期和相位差進(jìn)行了實(shí)時(shí)調(diào)控。通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，該系統(tǒng)能夠有效地最小化車(chē)輛在交叉口的平均等待時(shí)間。為了進(jìn)一步量化優(yōu)化策略的應(yīng)用效果，交通管理部門(mén)對(duì)ITSCS優(yōu)化前后的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳盡分析，引入并優(yōu)化該系統(tǒng)前后的交通流量關(guān)鍵指標(biāo)變化數(shù)據(jù)如表1所示：

從表1可以看出，智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)在優(yōu)化交通流量管理方面取得了顯著成效。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略，城市的交通流量得到了有效調(diào)控，減少了高峰時(shí)段的擁堵，提升了路網(wǎng)整體的通行能力。

4 結(jié)論

該文通過(guò)對(duì)城市交通流量?jī)?yōu)化管理的系統(tǒng)性分析，提出了一套基于智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)化策略。在實(shí)際應(yīng)用中，智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)顯著提升了交叉口的通行效率，減少了車(chē)輛的平均等待時(shí)間和排隊(duì)長(zhǎng)度，特別是在高峰時(shí)段和突發(fā)事件應(yīng)對(duì)方面展現(xiàn)了卓越的效果。通過(guò)LSTM模型的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與深度Q學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)優(yōu)化，系統(tǒng)能夠有效應(yīng)對(duì)交通流量的時(shí)空變化，確保交通信號(hào)燈的最優(yōu)控制策略。研究成果表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通管理技術(shù)為現(xiàn)代城市交通流量管理提供了有效的解決方案，具有廣泛的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值，為進(jìn)一步提升城市交通系統(tǒng)的智能化水平奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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