基于路网分析的高速公路区域拥堵智能管控方法探索.pdf

总652期2023年第22期（8月 上）0 引言近年来，许多学者在路网流量管控问题上进行了研究。综合文献1-4研究可以得出，现有大部分对流量管控问题的研究都集中在城市路网上，研究方向主要为路网车流预测、路网状态评估、路网子区划分、路网信号灯控制及评价方面；对高速公路网的研究主要停留在单点车流预测、点线面的路网运行状态评估等方面。但对高速公路网的划分及流量智能管控方面的研究较少。因此，本文基于路网分析，对高速公路区域拥堵智能管控方法进行探索。1 区域拥堵智能管控方法介绍1.1 整体思路基于现有的研究现状，根据城市路网子区的划分思路，将高速公路网内的所有路段看作一个大区域，首先对大区域内呈“一字”衔接的路段进行处理，之后根据路段与路段的交互特征，对路段进行小区域划分；然后分别对每个小区域的特征、拥堵情况进行判定分析；最后结合区域流量管控策略算法得到总体的拥堵疏导推荐策略。1.2 区域划分方法根据高速公路网的空间特征，可以将路网分为四种类型的小区域，主要包括无互通小区域、含互通但不交汇小区域、呈十字交汇小区域、呈 T字交汇小区域。各区域的特点为：1）无互通小区域：主要由收费站、主线道路及门架构成（单个或多个路段），中间无任何互通点。2）含互通但不交汇小区域：主要由收费站、主线道路、门架及互通点构成（单个或多个路段），但互通点的路况不可知。3）呈十字交汇小区域：主要由收费站、主线道路、门架及互通点构成（两个或多个路段），互通点的路况可以判定，且多个路段呈十字交汇状态。4）呈T字交汇小区域：主要由收费站、主线道路、门架及互通点构成（两个或多个路段），互通点的路况可以判定，多条路段呈T字交汇状态。1.3 拥堵判断方法小区域内的拥堵判定主要通过门架区间速度指标，该指标的具体计算方法为：假设小区域内相邻两门架的距离为 L（单位：km）；筛选出统计粒度t内G1和G2门架的过车时间及车牌号；匹配同时经过G1和G2门架的车辆i，设车辆i经过门架G1的时间为t1，经过门架G2的时间为t2。计算车辆i经过门架G1和门架G2的时间差：ti=t2-t1（1）计算车辆i经过门架G1和门架G2的过车速度：vi=Lti（2）式（2）中：ti 0，车辆i的过车速度单位为km/h；假设统计粒度t内，同时经过门架G1和门架G2的车辆数为n，根据式（1）和式（2），计算出n辆车的过车速度：V=v0,v1,v2vn（3）根据式（3），计算门架 G1和门架 G2的区间平均速度：VG1,G2=1ni=1nvi（4）根据式（4）计算出门架区间平均速度，并对照区收稿日期：2022-12-22作者简介：涂娅敏（1984），女，湖南常德人，工程师，研究方向为交通信息化与智能交通。基于路网分析的高速公路区域拥堵智能管控方法探索涂娅敏，吴旭明，林文（广东利通科技投资有限公司智能交通研究院，广东 广州 510000）摘要：针对高速公路区域路网的空间复杂特性、区域拥堵依赖人工经验判断、区域疏导靠人工预案等问题，提出了一种高速公路区域拥堵智能管控方法。首先将高速公路大区域划分为多个子区域，然后对区域拥堵进行判定，然后根据不同类型子区域特性，分析拥堵成因并推荐区域拥堵管控策略，最后进行了实例分析。分析结果表明，该方法能够有效提升区域路网的拥堵疏导能力，助力高速公路的智慧化发展。关键词：子区划分；区域拥堵；智能管控中图分类号：U412.1；U495文献标识码：A10交通世界TRANSPOWORLD间速度拥堵判定表，如表1所示，即可判定小区域内两门架间的拥堵状态。其中级、级为畅通状态，级、级为拥堵状态，级为严重拥堵状态。表1 区间速度拥堵判断对照表单位：km/h分级级级级级级公路限速120实际行驶速度9070,90)50,70)30,50)0,30)1007055,70)40,55)20,40)0,20)806045,60)30,45)15,30)0,15)604030,40)25,30)15,25)0,15)1.4 拥堵成因分析小区域发生拥堵后，需要探究发生拥堵的原因，根据不同小区域的构成特征，结合区域内的门架断面车流量，入口收费站的车流量，门架、收费站及互通点的位置信息，大致可以分为以下几类拥堵原因：主线车流量大造成的拥堵；出口收费站车流倒灌主线造成的拥堵；互通点车流倒灌引起的主线拥堵；互通点车流汇入引起的主线拥堵；其他交通事故引起的主线拥堵。1.5 最优化算法最优化算法是研究在给定约束条件下如何寻求某些因素的量，以使某一（或某些）指标达到最优的方法。各类优化算法优缺点见表2。1）建立数学模型对可行方案进行编码（变量），约束条件以及目标函数的构造。2）最优值的搜索策略：在可行解（约束条件下）搜索最优解的方法，有穷举、随机和启发式搜索方法。表2 各类优化算法优缺点算法名称模拟退火算法贪心算法蚁群算法遗传算法优点全局最优解求解速度快鲁棒性强，并行性良好快速的随机搜索能力，潜在的并行性，鲁棒性较高，可扩展性较好缺点对参数依赖较强，进化速度慢局部最优解收敛速度慢、易于陷入局部最优实现较复杂，参数需要依赖经验由表1可知，遗传算法是相对较优的选择。遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，其模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象。利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”，若干个个体构成了群体（所有可能解）。在遗传算法开始时，总是随机产生一些个体（即初始解），根据预定的目标函数对每个个体进行评估，给出适应度值，基于此适应度值，选择一些个体用来产生下一代，选择操作体现了“适者生存”的原理，“好”的个体被用来产生下一代，“坏”的个体则被淘汰。然后选择出的个体经过交叉和变异算子进行再组合生成新的一代，这一代的个体由于继承了上一代的一些优良性状，因而在性能上要优于上一代，这样逐步朝着最优解的方向进化。遗传算法主要包括初始值编码、适应度函数确定、遗传操作、选择、交叉、变异、解码等步骤。1.6 最优疏导方案生成算法最优疏导方案生成算法也是一个最优化问题，数学建模的三要素：涉及的变量包括各类基础数据、各类预测数据、各类评估结果数据、算法参数数据、门架收费站距离信息数据等；约束条件主要为拥堵点如何降为通畅点；目标函数为最小值的求解（即如何分流或者限流最小的车流量，使路网整体运行较通畅）。最优值的搜索主要采用遗传算法。基于以上造成拥堵的原因，并结合区域内收费站的繁忙程度、互通立交的通行能力、主线通行状态、相邻路段运行状态等信息，可以智能推荐出需要分流或限流的站点，并形成拥堵管控措施。2 案例分析2.1 小区域选取本节以广东省高速公路网中的“两桥八路”作为分析案例。其中“两桥”是指虎门大桥和南沙大桥，“八路”是指与两桥有紧密关联的八条高速公路，包括南二环高速、广珠西线、中江高速、广珠北段、广珠东线、广深高速、广深沿江、莞番高速。选取的区域为十字交汇小区域类型，即以东涌互通为中心，包括南二环高速、南沙大桥与东涌互通连接，广珠北段、广珠东与东涌互通连接。2.2 场景分析根据上一章的区域拥堵智能管控方法，对上一节选取的小区域进行特定场景分析，主要分析方向为广州南二环往南沙大桥，具体流程如下。1）拥堵判定首先选取2022年1月3日16时30分至19时30分之间的门架流水数据为基础，计算以东涌互通为中心，呈十字交汇小区域内四个方向的门架区间速度，具体变化趋势见图1由图 1 可知：该十字小区域 17 时至 19 时时段内，广州南二环往南沙大桥方向，鱼窝头-东涌互通段运行通畅；南沙大桥往广州南二环方向，东涌互通-海鸥岛段11总652期2023年第22期（8月 上）疑似发生拥堵（即门架区间速度整体小于拥堵判定速度）；广珠北段往广珠东段方向，石碁-东涌互通段疑似发生拥堵（即门架区间速度整体小于拥堵判定速度）；广珠东段往广珠北段方向，黄阁-东涌互通段运行通畅。2）拥堵成因分析根据步骤（1）初步判定该十字交汇小区域，广州南二环往南沙大桥方向主线拥堵，主要拥堵原因为广珠北段汇入南沙大桥的车流量大，接下来对广珠北段汇入南沙大桥方向车流量大的原因进行判定分析。选取2022年1月3日16时30分至19时30分间段内，广珠北段往广珠东段方向的收费站流水数据，该方向发生拥堵的石碁-东涌互通段车流量较大，结合该段内的前一个收费站，即石碁入口收费站的车流量变化趋势见图2。图2 石碁入口收费站车流量变化趋势由图2可知，当前十字交汇小区域在17时至19时时段内，广珠北段往广珠东段方向，石碁-东涌互通段疑似发生拥堵的原因主要为该门架的前一个收费站石碁入口收费站车流量过大。3）疏导策略推荐利用上一章的区域流量管控策略算法可以得到：2022年1月3日16时30分至19时30分时段内，广州南二环往南沙大桥方向主线拥堵，疑似主要原因为相邻的广珠北段往广珠东段方向的主线及石碁入口收费站车流量过大。算法给出的管控策略为：在17时15分左右对东涌立交进行车辆分流或限速，同时对石碁入口收费站进行车辆限流（关闭收费站部分车道，以减少车辆进入）。4）小区域拥堵疏导效果评估管控策略执行后，主要根据小区域内拥堵路段的交通流量、通行速度及拥堵时长三项指标来评估管控策略的实施效果。具体结果如表3所示。表3 十字小区域内管控前后门架断面车流量、速度及拥堵时长统计表拥堵段东涌互通-海鸥岛石碁-东涌互通通行流量/车次管控前833901管控后743787通行速度/（km/h）管控前66.966.5管控后74.872.4拥堵时长/min管控前120120管控后3030由表3可知，疏导策略实施后，广州南二环往南沙大桥方向东涌互通海鸥岛的车流量由 833车次降为743车次，平均通行速度由66.9 km/h提升为74.8 km/h，拥堵时间可从原来的2 h降低为管控后的30 min左右。此外，石碁东涌互通的车流量由901车次降为787车次，平均通行速度由66.5 km/h提升为72.4 km/h，拥堵时间可由原来的2 h降低为管控后的30 min左右，管控措施执行后，小区域拥堵情况得到了明显的缓解。综上所述，该案例说明了本文提出的区域拥堵智能管控方法不仅能够准确地判定拥堵发生时间、地点、方向等信息，而且能够发掘引起拥堵的疑似原因，并给出对应的管控策略，管控措施执行后，可有效降低拥堵发生时间，提升区域路网的通行效率。3 结束语通过分析高速公路网微观单元的空间特性，以路网结构异质性为基础，将高速公路网分为多种不同类型的小区域；利用门架区间平均速度判定小区域内的图1 十字小区域内门架区间速度变化趋势（下转第17页）12交通世界TRANSPOWORLD流水及图像查询；3）门架数据和设备状态查询速度快，系统运行状态良好，可高效完成数据的统计与查询服务。4）收费站功能查询包含收费站 HEX 基础信息查询、车道运行环境检测、最小费额使用、ETC使用率统计四个子模块；5）统计报表功能可实现收费站通行量费报表、门架通行量统计、治超通行量统计报表统计与生成，且生成速度快、准确率高，提高了工作效率。参考文献：1 林定光，陈俊.高速公路收费数据管理系统J.中国交通信息化，2021（4）：96-98.2 崔雪梅.云南省高速公路电子不停车收费数据清分结算管理系统（CSS）的研究与分析D.昆明：云南大学，2017.3 戴莹莹.测试收费系统的设计与实现D.长春：吉林大学，2016.4 卢建鸿，李冰.高校收费网络化管理系统的设计J.韩山师范学院学报（自然科学)，2006（6）：34-37.5 杜军.广东开阳高速公路有限公司智能化综合管理系统J.公路，2003（8）：13-15.图6 MTC入口通行量日报表统计拥堵状态，分析小区域内拥堵发生的原因，构建了基于小区域划分的拥堵疏导智能管控方法。本文以广东省珠三角区域的“两桥八路”为代表，选取了十字交汇的小区域用于场景分析，实证结果表明，本文提出的区域拥堵智能管控方法不仅能有效判定高速公路小区域的交通运行状态，还能进一步发掘造成拥堵的原因，并提出拥堵疏导策略。该方法的应用能够明显提升区域运行效率，缓解区域拥堵的发生。参考文献：1 凡昌礼.城市区域交通流预测与控制关键技术研究与应用D.成都：电子科技大学，2022.2 张诗煜.城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真D.西安：西安建筑科技大学，2021.3 徐建闽，周传，首艳芳.基于PSO-X算法的交通信号区域协调控制模型J.重庆交通大学学报（自然科学版），2022，41（1）：38-43.4 刘晓雯.基于浮动车数据的路网区域交通状态分析D.西安：长安大学，2020.（上接第12页）17