基于多源交通大数据的高速公路易堵节点甄别分析

杨 阳

(江苏中路工程技术研究院有限公司，江苏 南京 211008)

1 高速公路易堵节点自动判断及动态甄别

交通拥堵的产生本质上是交通需求超过道路实际承受的负荷，是道路的动态通行能力不能满足交通需求的结果，当交通需求和交通供给这一矛盾达到一定程度后，就会形成交通拥堵。因此，通过构建模型和算法来量化评价交通拥堵程度，有利于判断易堵节点辅助高速管理公司实施可变限速、客货分离等管理手段，提高道路通行能力，缓解交通拥堵，提升整体服务水平。

交通拥堵程度通常用交通拥堵指数(Traffic Performance Index，即“TPI”)来对拥堵情况进行量化处理。其取值范围为以及对应的交通运行状况具体情况为：(0～2)表示畅通，交通运行状况良好；(2～4)表示基本畅通，交通运行状况较好；(4～6)表示轻度拥堵，交通运行状况较差；(6～8)表示中度拥堵，交通运行状况差；(8～10)表示严重拥堵，交通运行状况很差。

1.1 基于交调数据的易堵节点判别

基于交调数据的易堵节点判别的公式为

(1)

式中：γp(t)为在地点p的t时刻对应时段的交通拥堵指数；occp(t)为在地点p的t时刻的道路时间占有率；Qp(t)为在地点p的t时刻的交通流量；vp(t)为在地点p的t时刻的地点速度。

评判过程在设定阈值后，由上述交通拥挤指数可判断道路的拥堵情况，即与阈值相比较从而判断是畅通或者拥堵。但该计算结果仅为交通流判定的初步状态，可能存在一定的误判。为保证分析结论的稳定性及准确性，通常需要对检测维持其持续性，利用下式可确立更为准确的评判。

(2)

基于交调数据的易堵节点判别算法流程如下：输入流量、速度、占有率计算得出交通拥挤指数；与特定阈值比较，判定为拥堵状态；持续检测并确定为易堵节点。

1.2 基于手机数据的易堵节点判别

基于手机切换的交通信息提取技术，利用手机大数据能够获取高速公路的区间平均速度。在分析高速公路交通拥堵演化过程的基础上可知，从畅通到拥堵的变化过程中，在交通流的平均速度降低的同时伴随着延误增加。根据上述思想，道路车辆平均行程时间时间越短，对应平均行程速度越小，可反映的交通拥挤状态越严重。因此，基于手机数据的交通指数可由下式进行计算。

(3)

1.3 基于多源数据的易堵节点判别

从高速公路上存在多种交通数据采集方式的角度出发，建立基于多源数据融合的易堵节点判别方法，算法流程和步骤如下：

步骤1：基于交调和手机中单一数据源评判道路拥堵状态，将PI定义为判别结果的可靠性指数，即数据源可靠性越高，该值越低，并对PI值进行升序排列。可靠性指数PI可由下式计算得到。

PI=(1-DR)×FAR×MTTD

(4)

式中：DR为检测率；FAR为误检率；MTTD为平均检测时间

步骤2：先判断数据的存在性，即查找在时间间隔中是否存在可靠性最高的检测数据；根据存在性的结果，选取交通拥堵指数；若不存在，计数变量j并继续下一步。

步骤3：当前时间间隔再对第j高可靠性的检测数据，判断数据的存在性，即查找在时间间隔中是否存在第j高可靠性的检测数据，若存在，处理同上；若不存在，计数变量j并继续下一步。

步骤4：比较计数变量j与检测数据源总数n，若计数变量j于检测数据源总数n，则对计数变量j累加1，返回步骤3。

步骤5：为当前时间间隔中不包含可靠性检测数据，提取相关进行数据修复，按可靠性程度高等级输出交通拥挤状态判别结果。

2 宁沪高速国庆期间易堵节点甄别

2.1 宁沪高速交通数据采集情况

目前，江苏高速路网共布设有122个交通检测器，其中8个布设于宁沪高速公路。交调检测器仅覆盖宁沪高速公路部分路段，无法采集整个道路的交通信息，因此单独利用交调数据判别高速公路易堵节点可靠性较低。

随着大数据的发展与技术应用，基于手机切换技术可有效提取道路交通信息，如行程时间、速度等交通参数。同时，手机数据覆盖率高、建设成本低、采集周期短，因此可采用手机数据中的区间平均车速来判断宁沪高速的易堵节点。

2.2 宁沪高速易堵节点判别方法

通过分析宁沪高速公路现有交通数据采集情况，基于手机数据判断易堵节点准确性较高，并基本覆盖宁沪高速各路段。宁沪高速公路易堵节点判别步骤如下：

步骤1：手机数据预处理。根据空间和时间匹配需求，选取相关手机数据，并删除冗余数据。

步骤2：基于手机切换技术，计算路段的平均行程车速。

步骤3：利用平均车速，计算路段i在t刻的区间交通拥挤指数。

步骤4：计算分析时间周期内交通指数平均值。

步骤5：根据交通指数平均值，对各路段的拥堵情况排序，判别易堵节点。

2.3 国庆期间易发拥堵路段

国庆假日期间，宁沪高速公路免收小型客车(7座以下含7座载客车辆)通行费。由于实施免费通行政策，国庆假期宁沪高速公路交通量明显高于工作日和非免费通行小长假。利用2019年9月30日至2017年10月8日的手机数据，分析国庆期间宁沪高速易发生拥堵的路段，为高速公路管理公司针对长假大客流制定分流诱导方案、车辆精细化管理等主动管理措施提供辅助决策。

根据宁沪高速易堵节点判别方法，得到国庆期间最为严重的前10个路段，具体路段信息如表1所示。由表1可见，宁沪高速易堵节点主要集中在：无锡北枢纽至无锡枢纽；玉祁收费站至无锡北枢纽；南京收费站至马群收费站；沪宁高速至宁杭公路；罗墅湾收费站至丹阳收费站；宁马高速至天保桥立交。

表1 国庆节期间宁沪高速易堵路段TOP10

3 可视化展示

通过易堵节点判别算法，确定高速公路易发生拥堵的路段编号。根据道路历史交通流、交通事故、道路维护等多源信息，分析易堵节点发生拥堵的原因，并进行有效分类与归纳。在此基础上与高速公路指挥调度中心的数据平台对接，将易堵节点位置、易堵原因等信息动态展示在监控大屏上。其中，可视化的对象常为道路拥堵时空影响范围与拥堵排名。

道路拥堵时空影响范围可视化是指结合路段的具体线形和与其它道路的连接情况，对路段拥堵的时空影响范围和传播过程和特征进行显示，从而总结出拥堵传播的一般性规律。

拥堵排名的可视化展示有利于对各拥堵路段的拥堵情况进行充分的对比分析，有利于管理人员快速识别拥堵最为严重的路段或节点，从而在条件有限的情况下实现拥堵疏散资源的合理高效配置。此外，道路拥堵排名在一定情况下也可以向道路使用者发布，从而帮助出行者更好地进行路径选择与行程规划，从而在一定程度上减轻道路拥堵，促进交通流的合理均匀分配。

4 总 结

通过多源数据融合算法，对高速公路易堵节点自动判断及动态甄别。通过构建模型和算法来量化评价交通拥堵程度，有利于判断易堵节点辅助高速管理公司实施可变限速、客货分离等管理手段，提高道路通行能力，缓解交通拥堵，提升整体服务水平。在算法模型建立的基础上，对宁沪高速国庆期间易堵节点进行了甄别并总结出其排名前十的易拥堵路段。最后提出了拥堵范围以及拥堵排名的可视化展示及其意义。本文在理论的基础上加以实例研究，对后续相关研究具有参考借鉴意义。