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      蘇州公路路網(wǎng)交通態(tài)勢(shì)分析及輔助決策系統(tǒng)

      2021-09-10 07:22:44陳賽花
      交通科技與管理 2021年19期
      關(guān)鍵詞:智慧交通蘇州

      陳賽花

      摘 要:近年來(lái),蘇州經(jīng)濟(jì)得到高速發(fā)展,蘇州加大了對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展力度,蘇州公路交通運(yùn)輸事業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展階段。然而,隨著蘇州交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展,各地區(qū)汽車(chē)保有量逐年上漲,交通出行需求越來(lái)越大。當(dāng)交通量趨于飽和,道路通行能力明顯下降,需要進(jìn)行大規(guī)模新建公路的建設(shè)。

      關(guān)鍵詞:蘇州;交通量調(diào)查;交通量預(yù)測(cè);智慧交通;交通態(tài)勢(shì)分析

      交通量調(diào)查及預(yù)測(cè)分析對(duì)公路網(wǎng)規(guī)劃工作中有重要影響,交通量調(diào)查工作數(shù)據(jù)的真實(shí)性直接決定公路網(wǎng)規(guī)劃是否科學(xué)合理。進(jìn)行交通量調(diào)查分析工作,得到基年各小區(qū)交通出行量及其在各區(qū)域分布狀況,是進(jìn)行交通量預(yù)測(cè)的基礎(chǔ);而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的交通量預(yù)測(cè)分析則是進(jìn)行交通狀況評(píng)價(jià)、分析建設(shè)項(xiàng)目必要性和可行性的基礎(chǔ)和前提,也是可行性研究的關(guān)鍵部分;交通量預(yù)測(cè)結(jié)果則直接決定公路技術(shù)等級(jí)、建設(shè)規(guī)模。

      1 項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)

      路網(wǎng)運(yùn)行分析輔助決策系統(tǒng)是依托蘇州公路交通基礎(chǔ)通訊專(zhuān)網(wǎng)和公路業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分中心,以充分整合抽取各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中可以反映路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)和外場(chǎng)各類(lèi)監(jiān)控監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于GIS平臺(tái)集成各類(lèi)信息技術(shù)。服務(wù)于蘇州市公路宏觀管理決策部門(mén)。

      2 系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容

      (1)為交通管理提供依據(jù);

      (2)為公路運(yùn)行能力提供科學(xué)評(píng)測(cè);

      (3)為出行者提供最優(yōu)出行計(jì)劃;

      (4)為路網(wǎng)規(guī)劃和公路設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

      3 系統(tǒng)詳細(xì)功能設(shè)計(jì)

      交通狀態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集層、傳輸處理層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層三大部分組成。

      (1)數(shù)據(jù)采集層主要收集動(dòng)態(tài)交通信息和靜態(tài)交通信息,動(dòng)態(tài)交通信息由各類(lèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施采集來(lái),靜態(tài)交通數(shù)據(jù)由支撐數(shù)據(jù)組成,其中交通基礎(chǔ)設(shè)施有微波車(chē)檢器、視頻車(chē)檢器、線圈車(chē)檢器等,支撐數(shù)據(jù)主要有交通事件、道路信息、視頻監(jiān)控信息等;

      (2)傳輸處理層是各類(lèi)數(shù)據(jù)向智慧交通運(yùn)行數(shù)據(jù)處理中心數(shù)據(jù)的匯集及交通運(yùn)行數(shù)據(jù)處理中心多源數(shù)據(jù)融合、挖掘、分析、加工、處理;

      (3)業(yè)務(wù)應(yīng)用層主要是交通狀況綜合監(jiān)測(cè)、交通狀況預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)及交通綜合信息服務(wù)等三部分。

      4 路網(wǎng)建模及通行能力分析

      4.1 基礎(chǔ)路網(wǎng)管理

      公路交通需求預(yù)測(cè)涉及數(shù)據(jù)范圍廣、量大、關(guān)系復(fù)雜,既包括純粹的屬性數(shù)據(jù)如小區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、道路交通數(shù)據(jù)、OD數(shù)據(jù)等,還包括圖形數(shù)據(jù)如區(qū)域公路網(wǎng)空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等,需要通過(guò)一定的方法,將各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合,形成一個(gè)整體統(tǒng)一的數(shù)據(jù)關(guān)系。

      4.2 歷史交通量分析

      本系統(tǒng)對(duì)收集整理出來(lái)的交通量數(shù)據(jù),可以運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)去進(jìn)行分析,把大量數(shù)據(jù)加以對(duì)比,找出其變化規(guī)律。

      年、月、周平均交通量,年、月、周、時(shí)變化規(guī)律。

      4.3 路網(wǎng)運(yùn)行能力分析

      公路通行能力反映了公路設(shè)施所能疏導(dǎo)交通流的能力,作為公路規(guī)劃、設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)管理的重要參數(shù),根據(jù)同行能力的使用性質(zhì)和使用要求,通常定義為基本通行能力、設(shè)計(jì)通

      行能力、實(shí)際通行能力。

      5 實(shí)時(shí)路況查詢(xún)及交通預(yù)測(cè)

      5.1 實(shí)時(shí)路況查詢(xún)

      依據(jù)設(shè)定的交通狀態(tài)判定規(guī)則,判定當(dāng)前道路的交通通行狀況,并使用不同的顏色線條標(biāo)注道路的交通通行狀態(tài),判定的狀態(tài)分為正常、緩慢、擁堵。

      5.2 交通與事件聯(lián)動(dòng)

      突發(fā)事件下的公路網(wǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估過(guò)程是通過(guò)分析當(dāng)前路網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),再結(jié)合突發(fā)事件的影響預(yù)測(cè)突發(fā)事件后的路網(wǎng)狀態(tài)。進(jìn)行交通控制和誘導(dǎo)。

      5.3 短時(shí)交通預(yù)測(cè)

      交通態(tài)勢(shì)預(yù)報(bào)主要包含:交通狀況變化趨勢(shì),即顯示路段5 min,10 min,15 min等交通狀態(tài)的暢通、緩慢和擁堵的狀態(tài)變化趨勢(shì)。

      5.4 節(jié)假日交通預(yù)測(cè)

      采用聚類(lèi)分析的非參數(shù)回歸短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法框架。

      5.5 大中修交通預(yù)測(cè)

      系統(tǒng)根據(jù)動(dòng)態(tài)交通模型,判別和分析某段路段施工情況下,周邊交通狀況的影響。

      6 路網(wǎng)輔助決策

      6.1 交通報(bào)表統(tǒng)計(jì)分析

      歷史交通量,交通量OD、分布預(yù)測(cè)、產(chǎn)生吸引等分析報(bào)表。

      6.2 交通誘導(dǎo)

      將實(shí)時(shí)路況、預(yù)測(cè)信息通過(guò)手機(jī)APP,微信公眾號(hào),情報(bào)板發(fā)布系統(tǒng)等實(shí)時(shí)發(fā)布,主動(dòng)疏導(dǎo)交通。

      6.3 交通應(yīng)急指揮

      系統(tǒng)利用三維GIS可視化平臺(tái),結(jié)合蘇州路網(wǎng)交通動(dòng)態(tài)模型,進(jìn)行應(yīng)急指揮調(diào)度,包括應(yīng)急預(yù)案,應(yīng)急調(diào)度等。

      6.4 路網(wǎng)規(guī)劃輔助決策

      公路規(guī)劃過(guò)程中,應(yīng)用GIS技術(shù)和蘇州路網(wǎng)交通動(dòng)態(tài)模型來(lái)輔助公路規(guī)劃。提供更加便捷的可視化圖形資料和更加詳盡準(zhǔn)確的相關(guān)數(shù)據(jù),充分利用成熟的公路規(guī)劃決策方法建模,科學(xué)合理地得出規(guī)劃方案。

      7 結(jié)束語(yǔ)

      蘇州市管理處就蘇州市智能交通工作制定了發(fā)展規(guī)劃,開(kāi)展了蘇州市交通態(tài)勢(shì)分析及輔助決策項(xiàng)目,旨在以交通規(guī)劃、交通運(yùn)行管理控制及交通流等相關(guān)理論為

      基礎(chǔ),依托傳感器技術(shù)、空間地理信息技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、通信技術(shù),逐步實(shí)現(xiàn)蘇州市道路交通規(guī)劃、道路交通運(yùn)行管理、交通運(yùn)輸管理等諸多環(huán)節(jié)的智慧化,在“服務(wù)于業(yè)務(wù)管理、服務(wù)于領(lǐng)導(dǎo)決策和服務(wù)于社會(huì)公眾”三個(gè)方面對(duì)蘇州市進(jìn)行較為全面的智慧交通建設(shè),提升道路管理形象和服務(wù)水平,推動(dòng)蘇州市交通建設(shè)率先實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化進(jìn)程。

      參考文獻(xiàn):

      [1]徐錦強(qiáng),林宇洪,丁藝基于Fratar模型的交通分布預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].山東交通學(xué)院學(xué)報(bào),2011,19(2):30-35.

      [2]朱鴻國(guó),張祎祎,馬壯林,等.城際間出行分布量預(yù)測(cè)方法[J].長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,37(5):104-112.

      [3]馬廣英,李平,聞?dòng)?基于極大熵模型的交通出行矩陣解法研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2006,40(10):1778-1782.

      [4]張秋美,劉保健,謝永利,等.多種方法下的高速公路交通量預(yù)測(cè)分析研究[J].公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版),2016,12(6):289-292.

      [5]丁志坤,朱夢(mèng)煉,宋義勇.基于改進(jìn)“四階段法”的高速公路交通量預(yù)測(cè)研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,36(5):86-90.

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