基于运行速度的公路平纵组合线形路段合理性评估方法

赵 恒

(中铁第四勘察设计院集团有限公司 湖北武汉 430063)

1 引言

随着公路建设信息化不断推进，公路平纵组合线形路段合理性评价对公路建设愈发重要。在公路设计中，平纵组合线形路段设计是难点，由于平纵线形组合不匹配，在公路弯坡路段经常会发生交通事故。当车辆在复杂的弯坡路段行驶时，驾驶员既要完成转弯动作，又要完成上下坡动作，将这两组动作组合在一起增加了车辆状态的不稳定性，提高了驾驶的控制难度。为了解决这个问题，需要对公路的平纵组合进行评估，构建合理性评估模型。目前，相关的公路平纵组合线形路段合理性评估模型研究越来越受到人们的高度重视[1]。

本文采用大数据分析方法，以公路上汽车行驶速度等参数为约束参量，构建了公路平纵组合线形路段的优化设计模型，以提高设计的合理性。公路平纵组合线形路段合理性评估是建立在多元组合数据分析基础上，采用大数据分析和自适应统计分析方法进行设计合理性评估[2]，提高设计的量化管理能力，构建评估模型，促进公路平纵组合线形路段设计合理性提升。

文献[3]提出了山区公路组合线形路段车道偏移行为分析方法，以车辆车道内行驶为参照，沿道路行进方向，将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响，采用双层Logit模型，分别判定道路线形及驾驶人的影响。但该方法进行公路平纵组合线形路段合理性评估的模糊性较大。

文献[4]提出了山区公路平纵组合路段设计安全评估方法，为定量评估山区公路平纵组合路段的设计安全水平，建立了基于驾驶模拟技术的安全评价方法。基于湖南省永吉高速公路的道路设计参数，在驾驶模拟器中搭建高速公路驾驶场景，以平曲线上坡段、平曲线下坡段、平曲线凸曲线段和平曲线凹曲线段4类平纵组合路段为研究对象，选取评价指标，运用多元线性回归建立以驾驶模拟数据为基础的道路安全评价模型。但是该方法的自适应评估性能不佳。

针对上述问题，本文提出基于运行速度关联信息挖掘的公路平纵组合线形路段合理性评估模型，提取运行速度信息等关联特征量，分析合理性测评相关信息融合的规则性特征量，采用统计分析方法进行合理性的统计分析和稳健性检验，最后进行仿真实验分析，得出有效性结论。

2 公路平纵组合线形路段合理性评估的大数据分布模型与特征分析

2.1 公路平纵组合线形路段合理性评估大数据分布模型

结合大数据分布式设计和统计分析方法，进行合理性评估模型设计，构建合理性统计信息决策模型；结合存储结构模型优化分析，进行合理性评估和模糊决策，构建设计合理性评估的大数据管理模型[5-6]，得到公路平纵组合线形路段设计合理性评估的统计特征分布min(f)的表达式为:

式中，m为合理性评估的信息源；n为评估信息量；j为在某一嵌入维数i下的特征采样点；X为信息定量递归参数密集度；a、b分别为信息周期相应样点数量。采用多源信息调度方法进行公路平纵组合线形路段设计合理性评估的模糊综合性调度设计，在大数据背景下构建公路平纵组合线形路段合理性设计的量化统计分析模型[7-8]，采用匹配滤波检测方法，得到量化统计分析模型为:

式中，I为平纵组合线形路段合理性评估数据库事务ρ对对象分层决策矩阵R执行的输出操作；V、N为两个待采样的公路平纵组合线形路段设计合理性统计信息。根据公路平纵组合线形路段合理性评估信息的挖掘结果，对公路平纵组合线形路段合理性评估数据进行频繁项集关联规则重构，采用线性组合模型进行路段合理性的关联规则分析，得到模糊采样特征集xk的表达式为:

式中，k为线性组合模型进行路段合理数据分布状态。采用大数据处理技术进行公路平纵组合线形路段设计合理性数据优化调度和管理，构建公路平纵组合线形路段设计合理性数据信息管理模型，引入公路平纵组合线形路段设计合理性评估的观测集 userInput()、sanitize x、flipCoin()和 exec[flipCoin(sanitize()]，得到统计数据分布的数学模型mink(x):

式中，T为转置符号。在运行速度管理下进行公路平纵组合线形路段设计合理性评估的模糊调度，结合关联规则挖掘方法，进行公路平纵组合线形路段合理性的量化评估分析。

2.2 公路平纵组合线形路段运行速度信息提取

对公路平纵组合线形路段合理性评估数据进行频繁项集关联规则重构，提取公路平纵组合线形路段运行速度信息的关联维特征量[9]，构建公路平纵组合线形路段设计合理性统计分析的特征提取模型，得到公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列Q(a，bi)的表达式为:

当Q达到最小，得到公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列的最佳关联规则特征量，采用关联规则挖掘方法，得到公路平纵组合线形路段设计合理性评价的统计特征:

构建递归图R(i，j)进行公路平纵组合线形路段设计合理性评估的关联规则挖掘，求解公式为:

H为公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列采集的标量坐标序列；d为嵌入维数；ε为模糊评价子集。结合模糊聚类方法进行大数据背景下公路平纵组合线形路段设计合理性评估的量化分析数据聚类处理，对公路平纵组合线形路段合理性评估模型进行综合分析和调度，结合线性统计分析方法，得到模糊聚类的大数据采样样本回归序列为:，当N→ ∞，对N个公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列进行定量递归分析，实现公路平纵组合线形路段运行速度信息提取[10]。

3 公路路段设计的合理性评估模型优化

3.1 公路平纵组合线形路段运行速度参量估计

构建公路平纵组合线形路段合理性评估统计信息模型[11]，求得公路平纵组合线形路段设计合理性的关联积分CN，m(r)的表达式为:

其中，H(·)表示 Heavside函数，即:

式中，t为时间，如果f(x1，x2)已知，以此为约束条件进行公路平纵组合线形路段合理性评估的关联信息挖掘评判。关联信息挖掘是指在大量数据中搜索出隐藏相关联数据的过程。通过关联信息挖掘评判求得公路平纵组合线形路段设计合理性的评估特征量分布模型yij的表达式为:

式中，a＝D，在相对采样时间延迟中，得到的公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列，映射关系Z记为:

式中，s为公路平纵组合线形路段运行速度参量；τ为统计时间延迟。计算公路平纵组合线形路段设计合理性评估的关联维D的表达式为:

式中，Cm(r)表示公路平纵组合线形路段设计合理性统计样本序列在相对采样时延下的关联积分，在相空间分布轨迹欧式距离r足够小的情况下，统计信息特征x(t＋τ)出现在状态估计区域的联合分布概率具有随机采样性。

3.2 公路平纵组合线形路段合理评估输出

分析公路平纵组合线形路段合理性评估的互相关信息融合的规则性特征量，公路平纵组合线形路段合理性评估模型由5个状态组成，即λ＝(X，O，A，B，π)。F为公路平纵组合线形路段合理性评估模型中的模糊状态，F＝ {xi，i＝1，2，3，…，N}。其定义式为:

在关联维特征转移条件下，公路平纵组合线形路段设计合理性评价的平衡点w(t)(u0，u1)的表达式为:

式中，u为公路平纵组合线形路段合理性评估模型观测状态。分析公路平纵组合线形路段合理性测评互相关信息融合的规则性特征量，以此为约束条件进行公路平纵组合线形路段合理性评估的关联信息挖掘评判[12]，得到公路平纵组合线形路段合理性设计的综合性评判统计分析结果为:

构建公路平纵组合线形路段合理性评估统计信息模型，结合人工干预方法进行特征建模。有限状态空间中，提取公路平纵组合线形路段运行速度信息的关联维特征量IDFconst，其描述为:

根据提取的公路平纵组合线形路段运行速度信息的关联维特征量，由此实现公路平纵组合线形路段合理性评估。

4 仿真实验分析

为了验证该模型在实现公路平纵组合线形路段合理性评估中的性能，进行实证分析和仿真实验。实验采用C＋＋和Matlab设计，对某公路平纵组合线形路段设计合理性评估统计数据采样长度为1 024，描述性统计分析的样本采样集为2 000，测试样本集规模为400，构建公路平纵组合线形路段合理性评估的统计参量，见表1。

表1 公路平纵组合线形路段合理性评估的统计参量

根据表1参量设定，进行公路平纵组合线形路段合理性评估的仿真实验分析，得到公路平纵组合线形路段合理性评估信息挖掘结果，见图1。

图1 公路平纵组合线形路段合理性评估信息挖掘结果

以图1的数据为输入，进行公路平纵组合线形路段合理性评估，得到评估的统计分析输出如图2所示。

图2 公路平纵组合线形路段合理性评估的统计分析结果

分析图2得知，本文方法能有效实现公路平纵组合线形路段合理性评估，合理性概率分布区间较大。测试不同方法进行公路平纵组合线形路段合理性评估的准确性，得到对比结果见表2。分析得知，采用本文方法进行公路平纵组合线形路段合理性评估具有较高的准确性。

表2 公路平纵组合线形路段合理性评估准确性对比

5 结束语

为了构建公路平纵组合线形路段的优化设计模型，提高公路平纵组合线形路段设计的合理性，本文提出基于运行速度关联信息挖掘的公路平纵组合线形路段合理性评估模型。研究得出如下结论:

(1)基于运行速度关联信息挖掘的公路平纵组合线形路段合理性评估模型能有效实现公路平纵组合线形路段合理性评估。

(2)通过测试不同方法进行公路平纵组合线形路段合理性评估，本文方法能有效实现公路平纵组合线形路段合理性评估，合理性概率分布区间较大，评估准确性较高。

(3)本文所提出的评估方法能使平纵组合相匹配，保证汽车在高速路段安全行驶，为日后研究高速公路的平纵线形组合设计的合理性提供一定的参考价值。