智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系構建

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

0 引言

智慧公路是以數字化管理手段通過智能算法對交通流進行預測和控制，能夠有效避免交通瓶頸的形成，減少交通事故的發生，提升道路使用效率[]。此外，智慧公路系統還能夠與車輛進行通信，實現車路協同，通過向駕駛員提供實時交通信息和建議，引導駕駛員調整行駛速度和路線，從而進一步優化交通流。這種基于數據的精細化管理，提高了交通系統的響應速度和靈活性[2]。

張耀方等[應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，構建了交通流短時預測模型。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測方面表現出色，但其弊端在于對大規模數據集的處理效率較低，可能導致預測實時性不足。朱承元等[4]在終端區場景下，以空中交通為主要研究點，設計了交通流建模與控制方法。但是，端區空中交通流建模與控制方法雖然針對性強，但其弊端在于模型可能過于依賴特定的空中交通環境，難以直接應用于其他復雜多變的交通場景。為此，該研究構建了一種智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系。

1智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系構建

1.1體系結構

智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系的總體結構如圖1所示：

該體系共包括數據采集與感知模塊、數據處理與分析模塊、決策與控制模塊以及信息服務與交互模塊4個模塊，在數據處理與分析設備中還包括時鐘、電話、計算機網絡設備等多種設備。

（1）數據采集與感知模塊：這一模塊負責收集實時交通數據。數據采集可以通過安裝在道路上的傳感器攝像頭、雷達等設備實現。此外，還可以通過車輛自身的傳感器和通信設備收集車輛狀態信息。數據感知是整個系統的基礎，它可為后續的數據處理和決策提供準確的信息支持。

（2）數據處理與分析模塊：該模塊能夠識別交通擁堵、事故等異常情況，并分析其原因。通過數據挖掘和模式識別，該模塊能夠為交通管理者提供決策支持，如確定最佳的可變限速策略。

（3）決策與控制模塊：基于數據處理與分析模塊的結果，決策與控制模塊負責制定和實施交通管理策略。這包括動態調整限速值、發布交通信息、引導車輛行駛等。該模塊通常與交通信號控制系統、可變信息標志（VMS）等設備相連，實現對交通流的實時控制。

（4）信息服務與交互模塊：信息服務與交互模塊可以提供實時的交通信息。通過移動應用、廣播等多種渠道，將交通狀況、限速信息、路線建議等傳達給駕駛員。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，增強系統的自適應能力和用戶滿意度。

1.2交通監控視頻的接人

在智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系中，交通監控視頻的接入是實現實時交通狀態感知的關鍵環節。首先，視頻數據的采集通常依賴于安裝在道路關鍵位置的攝像頭。這些攝像頭可以是固定式的，也可以是可移動或可旋轉的，以覆蓋更廣泛的區域。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，視頻數據的傳輸需要借助高速、穩定的網絡技術，即4G/5G移動通信網絡。有線網絡提供高帶寬和低延遲的傳輸能力；無線網絡則更加靈活，適合移動攝像頭或臨時監控點的視頻傳輸。

最后，視頻數據的處理和分析是實現交通監控智能化的核心。這一步驟通常涉及視頻編解碼技術，將原始視頻數據壓縮成適合網絡傳輸的格式，并在接收端解碼還原。此外，還需要運用視頻分析技術，如計算機視覺和深度學習算法，對視頻中的交通流進行自動識別和分析。這些技術能夠檢測車輛數量、速度、類型，識別交通擁堵和異常事件，為交通管理者提供實時、準確的交通狀態信息。

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（如機動車、非機動車、行人等）的數據和行為，實現對交通流的全面監控和智能調控。這種融合不僅能夠提高交通系統的整體效率，減少擁堵，還能增強交通安全性，為出行者提供更加流暢和安全的交通環境。通過實時數據分析和智能算法，混合交通流融合能夠優化信號控制、路徑規劃和流量分配，從而實現交通資源的合理配置和動態管理，為城市交通的可持續發展提供支持。對數據加權融合，如式（1）所示：

式中， Q —融合后數據特征； —數據源 i 中數據； —對應權重； N —數據源總數（個）。

1.4可變限速交通流預測

在隨機混合交通流中，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性，表達式為：

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

為保證最大可變限速交通流，基于上式構建主線可變限速模型，表達式為：

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 隨機矢量。

基于此，利用概率分布模型對未來一段周期內的公路可變限速交通流實現預測，即：

式中， h ——公路可變限速交通流預測結果（輛／小時）； η —跟車百分比 （ % ） ； ？ —時間占有率 （ % ） ； ——初始數據量（個）； ？ ——分辨系數。

1.5 車道動態分配

由此可計算交通流的阻塞密度，即：

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

同時考慮行車時間和通行量，構建綜合優化函數，表達式為：

式中， ——綜合優化函數； σ ——通行能力折減系數； κ ——轉換函數； f —基本單元長度。

進一步依據公路的通行率建立動態車道分配模型，即：

上式中，τ動態車道分配模型； —仿真時長與單個時段長度的比值； θ ——行程時間對應的權重系數；ε截斷誤差系數。

2 試驗設計

為了驗證構建的智慧公路可變限速混合交通流數字化管理體系的有效性，以一條位于城市郊區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區和住宅區，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，承擔著大量的通勤和貨運交通。它設有多個出入口，如服務區、收費站和立交橋等。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，容易出現擁堵和事故。而在節假日或大型活動期間等特殊事件發生時，車流量會變得異常，可能造成臨時性擁堵。

試驗中將文獻[3]平臺、文獻[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行數字化管理，比較基于不同數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字化管理效果。試驗結果如圖2和圖3所示。

分析圖2和圖3可知，在設計體系的應用下，該公路可變限速交通流經過數字化管理后，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結束語

智慧公路不僅提升了交通管理的效率和準確性，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，智慧交通的發展需要政府、企業與公眾的共同努力和協作，持續推動技術創新，優化管理策略，以確保智慧交通規劃建設能夠更好地服務于社會發展的大局，為現代經濟社會的可持續發展提供有力支撐。隨著相關技術的不斷更新與優化，“全天候通行、全路段感知、全過程管控”的智慧高速公路建設必將在不久的將來成為現實。

參考文獻

[1]單肖年，萬長薪，李志斌，等.智能網聯環境下多車道異質交通流建模與仿真[J].交通運輸系統工程與信息，2022（6）：74-84.

[2]馮毅，葛寧，張陶冶.基于BP和RBF神經網絡的C-V2X無線資源管理[J].電訊技術，2023（11）：1651-1660.

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

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