楊 陽

(江蘇中路工程技術(shù)研究院有限公司，江蘇 南京 211008)

1 高速公路易堵節(jié)點(diǎn)自動判斷及動態(tài)甄別

交通擁堵的產(chǎn)生本質(zhì)上是交通需求超過道路實(shí)際承受的負(fù)荷，是道路的動態(tài)通行能力不能滿足交通需求的結(jié)果，當(dāng)交通需求和交通供給這一矛盾達(dá)到一定程度后，就會形成交通擁堵。因此，通過構(gòu)建模型和算法來量化評價(jià)交通擁堵程度，有利于判斷易堵節(jié)點(diǎn)輔助高速管理公司實(shí)施可變限速、客貨分離等管理手段，提高道路通行能力，緩解交通擁堵，提升整體服務(wù)水平。

交通擁堵程度通常用交通擁堵指數(shù)(Traffic Performance Index，即“TPI”)來對擁堵情況進(jìn)行量化處理。其取值范圍為以及對應(yīng)的交通運(yùn)行狀況具體情況為：(0～2)表示暢通，交通運(yùn)行狀況良好；(2～4)表示基本暢通，交通運(yùn)行狀況較好；(4～6)表示輕度擁堵，交通運(yùn)行狀況較差；(6～8)表示中度擁堵，交通運(yùn)行狀況差；(8～10)表示嚴(yán)重?fù)矶?，交通運(yùn)行狀況很差。

1.1 基于交調(diào)數(shù)據(jù)的易堵節(jié)點(diǎn)判別

基于交調(diào)數(shù)據(jù)的易堵節(jié)點(diǎn)判別的公式為

(1)

式中：γp(t)為在地點(diǎn)p的t時(shí)刻對應(yīng)時(shí)段的交通擁堵指數(shù)；occp(t)為在地點(diǎn)p的t時(shí)刻的道路時(shí)間占有率；Qp(t)為在地點(diǎn)p的t時(shí)刻的交通流量；vp(t)為在地點(diǎn)p的t時(shí)刻的地點(diǎn)速度。

評判過程在設(shè)定閾值后，由上述交通擁擠指數(shù)可判斷道路的擁堵情況，即與閾值相比較從而判斷是暢通或者擁堵。但該計(jì)算結(jié)果僅為交通流判定的初步狀態(tài)，可能存在一定的誤判。為保證分析結(jié)論的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確性，通常需要對檢測維持其持續(xù)性，利用下式可確立更為準(zhǔn)確的評判。

(2)

基于交調(diào)數(shù)據(jù)的易堵節(jié)點(diǎn)判別算法流程如下：輸入流量、速度、占有率計(jì)算得出交通擁擠指數(shù)；與特定閾值比較，判定為擁堵狀態(tài)；持續(xù)檢測并確定為易堵節(jié)點(diǎn)。

1.2 基于手機(jī)數(shù)據(jù)的易堵節(jié)點(diǎn)判別

基于手機(jī)切換的交通信息提取技術(shù)，利用手機(jī)大數(shù)據(jù)能夠獲取高速公路的區(qū)間平均速度。在分析高速公路交通擁堵演化過程的基礎(chǔ)上可知，從暢通到擁堵的變化過程中，在交通流的平均速度降低的同時(shí)伴隨著延誤增加。根據(jù)上述思想，道路車輛平均行程時(shí)間時(shí)間越短，對應(yīng)平均行程速度越小，可反映的交通擁擠狀態(tài)越嚴(yán)重。因此，基于手機(jī)數(shù)據(jù)的交通指數(shù)可由下式進(jìn)行計(jì)算。

(3)

1.3 基于多源數(shù)據(jù)的易堵節(jié)點(diǎn)判別

從高速公路上存在多種交通數(shù)據(jù)采集方式的角度出發(fā)，建立基于多源數(shù)據(jù)融合的易堵節(jié)點(diǎn)判別方法，算法流程和步驟如下：

步驟1：基于交調(diào)和手機(jī)中單一數(shù)據(jù)源評判道路擁堵狀態(tài)，將PI定義為判別結(jié)果的可靠性指數(shù)，即數(shù)據(jù)源可靠性越高，該值越低，并對PI值進(jìn)行升序排列?？煽啃灾笖?shù)PI可由下式計(jì)算得到。

PI=(1-DR)×FAR×MTTD

(4)

式中：DR為檢測率；FAR為誤檢率；MTTD為平均檢測時(shí)間

步驟2：先判斷數(shù)據(jù)的存在性，即查找在時(shí)間間隔中是否存在可靠性最高的檢測數(shù)據(jù)；根據(jù)存在性的結(jié)果，選取交通擁堵指數(shù)；若不存在，計(jì)數(shù)變量j并繼續(xù)下一步。

步驟3：當(dāng)前時(shí)間間隔再對第j高可靠性的檢測數(shù)據(jù)，判斷數(shù)據(jù)的存在性，即查找在時(shí)間間隔中是否存在第j高可靠性的檢測數(shù)據(jù)，若存在，處理同上；若不存在，計(jì)數(shù)變量j并繼續(xù)下一步。

步驟4：比較計(jì)數(shù)變量j與檢測數(shù)據(jù)源總數(shù)n，若計(jì)數(shù)變量j于檢測數(shù)據(jù)源總數(shù)n，則對計(jì)數(shù)變量j累加1，返回步驟3。

步驟5：為當(dāng)前時(shí)間間隔中不包含可靠性檢測數(shù)據(jù)，提取相關(guān)進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)，按可靠性程度高等級輸出交通擁擠狀態(tài)判別結(jié)果。

2 寧滬高速國慶期間易堵節(jié)點(diǎn)甄別

2.1 寧滬高速交通數(shù)據(jù)采集情況

目前，江蘇高速路網(wǎng)共布設(shè)有122個(gè)交通檢測器，其中8個(gè)布設(shè)于寧滬高速公路。交調(diào)檢測器僅覆蓋寧滬高速公路部分路段，無法采集整個(gè)道路的交通信息，因此單獨(dú)利用交調(diào)數(shù)據(jù)判別高速公路易堵節(jié)點(diǎn)可靠性較低。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展與技術(shù)應(yīng)用，基于手機(jī)切換技術(shù)可有效提取道路交通信息，如行程時(shí)間、速度等交通參數(shù)。同時(shí)，手機(jī)數(shù)據(jù)覆蓋率高、建設(shè)成本低、采集周期短，因此可采用手機(jī)數(shù)據(jù)中的區(qū)間平均車速來判斷寧滬高速的易堵節(jié)點(diǎn)。

2.2 寧滬高速易堵節(jié)點(diǎn)判別方法

通過分析寧滬高速公路現(xiàn)有交通數(shù)據(jù)采集情況，基于手機(jī)數(shù)據(jù)判斷易堵節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確性較高，并基本覆蓋寧滬高速各路段。寧滬高速公路易堵節(jié)點(diǎn)判別步驟如下：

步驟1：手機(jī)數(shù)據(jù)預(yù)處理。根據(jù)空間和時(shí)間匹配需求，選取相關(guān)手機(jī)數(shù)據(jù)，并刪除冗余數(shù)據(jù)。

步驟2：基于手機(jī)切換技術(shù)，計(jì)算路段的平均行程車速。

步驟3：利用平均車速，計(jì)算路段i在t刻的區(qū)間交通擁擠指數(shù)。

步驟4：計(jì)算分析時(shí)間周期內(nèi)交通指數(shù)平均值。

步驟5：根據(jù)交通指數(shù)平均值，對各路段的擁堵情況排序，判別易堵節(jié)點(diǎn)。

2.3 國慶期間易發(fā)擁堵路段

國慶假日期間，寧滬高速公路免收小型客車(7座以下含7座載客車輛)通行費(fèi)。由于實(shí)施免費(fèi)通行政策，國慶假期寧滬高速公路交通量明顯高于工作日和非免費(fèi)通行小長假。利用2019年9月30日至2017年10月8日的手機(jī)數(shù)據(jù)，分析國慶期間寧滬高速易發(fā)生擁堵的路段，為高速公路管理公司針對長假大客流制定分流誘導(dǎo)方案、車輛精細(xì)化管理等主動管理措施提供輔助決策。

根據(jù)寧滬高速易堵節(jié)點(diǎn)判別方法，得到國慶期間最為嚴(yán)重的前10個(gè)路段，具體路段信息如表1所示。由表1可見，寧滬高速易堵節(jié)點(diǎn)主要集中在：無錫北樞紐至無錫樞紐；玉祁收費(fèi)站至無錫北樞紐；南京收費(fèi)站至馬群收費(fèi)站；滬寧高速至寧杭公路；羅墅灣收費(fèi)站至丹陽收費(fèi)站；寧馬高速至天保橋立交。

表1 國慶節(jié)期間寧滬高速易堵路段TOP10

3 可視化展示

通過易堵節(jié)點(diǎn)判別算法，確定高速公路易發(fā)生擁堵的路段編號。根據(jù)道路歷史交通流、交通事故、道路維護(hù)等多源信息，分析易堵節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁堵的原因，并進(jìn)行有效分類與歸納。在此基礎(chǔ)上與高速公路指揮調(diào)度中心的數(shù)據(jù)平臺對接，將易堵節(jié)點(diǎn)位置、易堵原因等信息動態(tài)展示在監(jiān)控大屏上。其中，可視化的對象常為道路擁堵時(shí)空影響范圍與擁堵排名。

道路擁堵時(shí)空影響范圍可視化是指結(jié)合路段的具體線形和與其它道路的連接情況，對路段擁堵的時(shí)空影響范圍和傳播過程和特征進(jìn)行顯示，從而總結(jié)出擁堵傳播的一般性規(guī)律。

擁堵排名的可視化展示有利于對各擁堵路段的擁堵情況進(jìn)行充分的對比分析，有利于管理人員快速識別擁堵最為嚴(yán)重的路段或節(jié)點(diǎn)，從而在條件有限的情況下實(shí)現(xiàn)擁堵疏散資源的合理高效配置。此外，道路擁堵排名在一定情況下也可以向道路使用者發(fā)布，從而幫助出行者更好地進(jìn)行路徑選擇與行程規(guī)劃，從而在一定程度上減輕道路擁堵，促進(jìn)交通流的合理均勻分配。

4 總 結(jié)

通過多源數(shù)據(jù)融合算法，對高速公路易堵節(jié)點(diǎn)自動判斷及動態(tài)甄別。通過構(gòu)建模型和算法來量化評價(jià)交通擁堵程度，有利于判斷易堵節(jié)點(diǎn)輔助高速管理公司實(shí)施可變限速、客貨分離等管理手段，提高道路通行能力，緩解交通擁堵，提升整體服務(wù)水平。在算法模型建立的基礎(chǔ)上，對寧滬高速國慶期間易堵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了甄別并總結(jié)出其排名前十的易擁堵路段。最后提出了擁堵范圍以及擁堵排名的可視化展示及其意義。本文在理論的基礎(chǔ)上加以實(shí)例研究，對后續(xù)相關(guān)研究具有參考借鑒意義。