智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系構(gòu)建

中圖分類號U495 文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號2096-8949（2025）08-0013-03

0 引言

智慧公路是以數(shù)字化管理手段通過智能算法對交通流進(jìn)行預(yù)測和控制，能夠有效避免交通瓶頸的形成，減少交通事故的發(fā)生，提升道路使用效率[]。此外，智慧公路系統(tǒng)還能夠與車輛進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同，通過向駕駛員提供實(shí)時交通信息和建議，引導(dǎo)駕駛員調(diào)整行駛速度和路線，從而進(jìn)一步優(yōu)化交通流。這種基于數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理，提高了交通系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性[2]。

張耀方等[應(yīng)用迭代的決策樹算法，以高速公路的分車型交通流為研究對象，構(gòu)建了交通流短時預(yù)測模型。但是，迭代決策樹算法雖然在高速公路分車型交通流短時預(yù)測方面表現(xiàn)出色，但其弊端在于對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理效率較低，可能導(dǎo)致預(yù)測實(shí)時性不足。朱承元等[4]在終端區(qū)場景下，以空中交通為主要研究點(diǎn)，設(shè)計(jì)了交通流建模與控制方法。但是，端區(qū)空中交通流建模與控制方法雖然針對性強(qiáng)，但其弊端在于模型可能過于依賴特定的空中交通環(huán)境，難以直接應(yīng)用于其他復(fù)雜多變的交通場景。為此，該研究構(gòu)建了一種智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系。

1智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系構(gòu)建

1.1體系結(jié)構(gòu)

智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示：

該體系共包括數(shù)據(jù)采集與感知模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、決策與控制模塊以及信息服務(wù)與交互模塊4個模塊，在數(shù)據(jù)處理與分析設(shè)備中還包括時鐘、電話、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等多種設(shè)備。

（1）數(shù)據(jù)采集與感知模塊：這一模塊負(fù)責(zé)收集實(shí)時交通數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集可以通過安裝在道路上的傳感器攝像頭、雷達(dá)等設(shè)備實(shí)現(xiàn)。此外，還可以通過車輛自身的傳感器和通信設(shè)備收集車輛狀態(tài)信息。數(shù)據(jù)感知是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它可為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和決策提供準(zhǔn)確的信息支持。

（2）數(shù)據(jù)處理與分析模塊：該模塊能夠識別交通擁堵、事故等異常情況，并分析其原因。通過數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，該模塊能夠?yàn)榻煌ü芾碚咛峁Q策支持，如確定最佳的可變限速策略。

（3）決策與控制模塊：基于數(shù)據(jù)處理與分析模塊的結(jié)果，決策與控制模塊負(fù)責(zé)制定和實(shí)施交通管理策略。這包括動態(tài)調(diào)整限速值、發(fā)布交通信息、引導(dǎo)車輛行駛等。該模塊通常與交通信號控制系統(tǒng)、可變信息標(biāo)志（VMS）等設(shè)備相連，實(shí)現(xiàn)對交通流的實(shí)時控制。

（4）信息服務(wù)與交互模塊：信息服務(wù)與交互模塊可以提供實(shí)時的交通信息。通過移動應(yīng)用、廣播等多種渠道，將交通狀況、限速信息、路線建議等傳達(dá)給駕駛員。同時，該模塊也允許駕駛員反饋交通狀況，形成雙向的信息交互，增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和用戶滿意度。

1.2交通監(jiān)控視頻的接人

在智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系中，交通監(jiān)控視頻的接入是實(shí)現(xiàn)實(shí)時交通狀態(tài)感知的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，視頻數(shù)據(jù)的采集通常依賴于安裝在道路關(guān)鍵位置的攝像頭。這些攝像頭可以是固定式的，也可以是可移動或可旋轉(zhuǎn)的，以覆蓋更廣泛的區(qū)域。攝像頭需要具備高清晰度、夜視功能和抗惡劣天氣的能力，以確保在各種條件下都能捕捉到清晰的交通圖像。

其次，視頻數(shù)據(jù)的傳輸需要借助高速、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，即4G/5G移動通信網(wǎng)絡(luò)。有線網(wǎng)絡(luò)提供高帶寬和低延遲的傳輸能力；無線網(wǎng)絡(luò)則更加靈活，適合移動攝像頭或臨時監(jiān)控點(diǎn)的視頻傳輸。

最后，視頻數(shù)據(jù)的處理和分析是實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)控智能化的核心。這一步驟通常涉及視頻編解碼技術(shù)，將原始視頻數(shù)據(jù)壓縮成適合網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)母袷?，并在接收端解碼還原。此外，還需要運(yùn)用視頻分析技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，對視頻中的交通流進(jìn)行自動識別和分析。這些技術(shù)能夠檢測車輛數(shù)量、速度、類型，識別交通擁堵和異常事件，為交通管理者提供實(shí)時、準(zhǔn)確的交通狀態(tài)信息。

1.3混合交通流融合

混合交通流融合在交通管理中具有重要意義，它通過整合不同交通模式（如機(jī)動車、非機(jī)動車、行人等）的數(shù)據(jù)和行為，實(shí)現(xiàn)對交通流的全面監(jiān)控和智能調(diào)控。這種融合不僅能夠提高交通系統(tǒng)的整體效率，減少擁堵，還能增強(qiáng)交通安全性，為出行者提供更加流暢和安全的交通環(huán)境。通過實(shí)時數(shù)據(jù)分析和智能算法，混合交通流融合能夠優(yōu)化信號控制、路徑規(guī)劃和流量分配，從而實(shí)現(xiàn)交通資源的合理配置和動態(tài)管理，為城市交通的可持續(xù)發(fā)展提供支持。對數(shù)據(jù)加權(quán)融合，如式（1）所示：

式中， Q —融合后數(shù)據(jù)特征； —數(shù)據(jù)源 i 中數(shù)據(jù)； —對應(yīng)權(quán)重； N —數(shù)據(jù)源總數(shù)（個）。

1.4可變限速交通流預(yù)測

在隨機(jī)混合交通流中，考慮各種類型車輛的時空變化，利用聚集因子來表征公路混合交通流中車輛的分布隨機(jī)性，表達(dá)式為：

式中， R 聚集因子； —乘法矩陣；Z—自相關(guān)系數(shù)； χ —車輛運(yùn)行特征；—交通擁堵率 （ % ） 。

為保證最大可變限速交通流，基于上式構(gòu)建主線可變限速模型，表達(dá)式為：

式中， G —主線可變限速模型（ k m / h） ）； a 最大飽和流量（輛/小時）； β 流量密度（輛/公里）； e 隨機(jī)矢量。

基于此，利用概率分布模型對未來一段周期內(nèi)的公路可變限速交通流實(shí)現(xiàn)預(yù)測，即：

式中， h ——公路可變限速交通流預(yù)測結(jié)果（輛／小時）； η —跟車百分比 （ % ） ； ？ —時間占有率 （ % ） ； ——初始數(shù)據(jù)量（個）； ？ ——分辨系數(shù)。

1.5 車道動態(tài)分配

由此可計(jì)算交通流的阻塞密度，即：

式中， ρ —阻塞密度（輛/公里）； 瓶頸區(qū)的臨界密度（輛／公里）； ——任意一個單元內(nèi)的最大行車時間（輛／公里）。

同時考慮行車時間和通行量，構(gòu)建綜合優(yōu)化函數(shù)，表達(dá)式為：

式中， ——綜合優(yōu)化函數(shù)； σ ——通行能力折減系數(shù)； κ ——轉(zhuǎn)換函數(shù)； f —基本單元長度。

進(jìn)一步依據(jù)公路的通行率建立動態(tài)車道分配模型，即：

上式中，τ動態(tài)車道分配模型； —仿真時長與單個時段長度的比值； θ ——行程時間對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；ε截?cái)嗾`差系數(shù)。

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證構(gòu)建的智慧公路可變限速混合交通流數(shù)字化管理體系的有效性，以一條位于城市郊區(qū)的高速公路為例完成以下測試。該公路連接著市中心與周邊的工業(yè)區(qū)和住宅區(qū)，具有典型的混合交通流特征，長約 5 0 k m 為雙向六車道，主要功能是連接市中心與郊區(qū)，承擔(dān)著大量的通勤和貨運(yùn)交通。它設(shè)有多個出入口，如服務(wù)區(qū)、收費(fèi)站和立交橋等。在混合交通流方面，早晚上下班高峰時段車流量會激增，私家車、公交車、貨車和摩托車混合行駛；非高峰時段車流量相對減少，不過貨車比例在夜間等時段有所增加。天氣狀況對交通流有影響，雨雪天氣時交通流速度普遍降低，容易出現(xiàn)擁堵和事故。而在節(jié)假日或大型活動期間等特殊事件發(fā)生時，車流量會變得異常，可能造成臨時性擁堵。

試驗(yàn)中將文獻(xiàn)[3]平臺、文獻(xiàn)[4]平臺作為該文體系的對比體系。分別采用3種體系對該公路可變限速交通流進(jìn)行數(shù)字化管理，比較基于不同數(shù)字化管理體系下公路車輛通行延遲率，從而分析不同體系的數(shù)字化管理效果。試驗(yàn)結(jié)果如圖2和圖3所示。

分析圖2和圖3可知，在設(shè)計(jì)體系的應(yīng)用下，該公路可變限速交通流經(jīng)過數(shù)字化管理后，車輛通行延遲率顯著低于對照組體系，道路的整體通行流率明顯提高。

3結(jié)束語

智慧公路不僅提升了交通管理的效率和準(zhǔn)確性，還為城市居民提供了更加安全、便捷、舒適的出行選擇。面向未來，智慧交通的發(fā)展需要政府、企業(yè)與公眾的共同努力和協(xié)作，持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化管理策略，以確保智慧交通規(guī)劃建設(shè)能夠更好地服務(wù)于社會發(fā)展的大局，為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展提供有力支撐。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷更新與優(yōu)化，“全天候通行、全路段感知、全過程管控”的智慧高速公路建設(shè)必將在不久的將來成為現(xiàn)實(shí)。

參考文獻(xiàn)

[1]單肖年，萬長薪，李志斌，等.智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下多車道異質(zhì)交通流建模與仿真[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2022（6）：74-84.

[2]馮毅，葛寧，張?zhí)找?基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C-V2X無線資源管理[J].電訊技術(shù)，2023（11）：1651-1660.

[3]張耀方，陳堅(jiān).基于GBDT算法的高速公路分車型交通流短時預(yù)測模型[J].公路，2022（1）：221-227.

[4]朱承元，張澈，管建華.終端區(qū)場景下空中交通流建模與控制分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2022（35）：15816-15824.