基于智能交通系统的交通拥堵预测与缓解策略研究

王磊、李志轩

（山东省交通规划设计院集团有限公司，山东济南 250101）

1 智能交通系统与交通拥堵

1.1 智能交通系统的定义和作用

智能交通系统（ITS）是一种先进的城市交通管理系统，它利用现代信息技术和通信技术，集成各种数据源和设备，以实现对城市交通流的全面监测、分析和控制。ITS 的作用不只是提供交通信息，还能够优化交通信号、路权分配，提高道路利用率，并支持智能导航系统，帮助驾驶员避免拥堵路段。此外，ITS 还为紧急服务提供实时路况信息，帮助减少事故响应时间，见图1。

图1 智能交通系统的应用

1.2 智能交通系统的关键技术及组成要素

智能交通系统的核心构成包括感知、传输、处理和应用，车辆感知技术、通信技术、数据处理与分析技术以及智能控制技术是ITS 的关键支撑。车辆感知技术通过各类传感器和摄像设备获取道路上的实时信息，包括车辆密度、车速、道路状况等，为交通管理提供精准的数据基础。通信技术负责实现各设备之间的信息传递和交互，构建起城市交通的数字化网络。数据处理与分析技术通过大数据分析和人工智能算法，能够对庞大的交通数据进行快速、准确的识别与分析，为交通管理者提供科学决策支持。智能控制技术则通过智能交通灯、电子路牌等设备，对交通流进行实时调控，以优化道路资源的使用效率。

1.3 智能交通系统在拥堵管理中的角色

智能交通系统（ITS）通过实时数据采集和精密的数据分析，能够快速准确地识别交通拥堵的发生及其扩散情况，使交通管理者能够及时采取针对性措施来缓解拥堵状况。ITS 支持实时交通信息系统，通过各类信息传递渠道向驾驶员提供最新的路况信息，使他们能够根据实时情况灵活选择出行路线，从而有效地避免拥堵区域，防止交通拥堵的发生和蔓延。此外，ITS 还能够通过动态调整交通信号灯的时序、优先权和相位，合理分配道路资源，有效地提升道路通行能力，从而实现交通流的优化与平衡，有效降低交通拥堵水平，提升了整体交通系统的效率和流畅度。

2 交通拥堵对社会与环境的影响

2.1 交通拥堵对社会的影响

2.1.1 交通拥堵导致人们在通勤和出行中浪费大量时间。长时间的交通延误不仅令人沮丧，还会降低生活质量。人们可能需要早出晚归，以应对拥堵，这影响了工作效率、家庭生活和休闲活动。此外，时间浪费也对经济产生不良影响，因为它意味着生产力的损失和商业活动的减缓。

2.1.2 长时间处于交通拥堵中，驾驶员和乘客可能面临健康风险。拥堵导致汽车尾气排放增加，空气质量下降，暴露于有害污染物中的行人可能受到呼吸道问题、心血管疾病和其他健康问题的影响。此外，与焦虑、压力和不适感相关的交通拥堵体验也可能对心理健康产生负面影响。

2.2 交通拥堵对环境的影响

2.2.1 交通拥堵导致车辆长时间怠速和行驶缓慢，这会增加尾气排放。尤其是在拥堵高峰时段，汽车尾气排放的有害物质，如二氧化碳（CO2）、氮氧化物（NOx）和颗粒物（PM2.5）等，会大幅度增加。这些污染物对空气质量产生不利影响，可能导致城市雾霾、呼吸道疾病和其他健康问题。此外，汽车尾气排放中的温室气体也加剧了气候变化问题。

2.2.2 交通拥堵带来了巨大的能源消耗问题。在拥堵情况下，车辆长时间处于怠速或者缓慢行驶状态，这种停止-启动的频繁动作大大增加了燃料的消耗。此外，低速行驶也导致发动机效率降低，车辆在单位距离内耗费的燃料增加，这种情况下，整体能源利用效率大打折扣。

3 交通拥堵预测方法

3.1 数据收集与处理

3.1.1 传感器技术

各种类型的传感器被部署在道路和交叉口等交通热点区域，用于监测交通流量、速度和车辆密度等关键信息。这些传感器包括地磁传感器、感应线圈、声呐和激光传感器。例如，地磁传感器通过测量地下车辆通行时的磁场变化，可以实时监测车辆的到来和离开。感应线圈是埋入道路中的线圈，当车辆经过时，会改变线圈的电感，从而被用来识别车辆的存在和速度。声呐和激光传感器则可以测量车辆之间的距离和速度[1]。

3.1.2 GPS 数据

全球定位系统（GPS）用于交通拥堵预测。GPS 设备安装在车辆上，能够实时记录车辆的位置、速度和行驶轨迹。这些数据不仅提供了车辆的实时位置信息，还可以用于分析车辆的行驶模式和速度变化。通过收集大量车辆的GPS 数据，研究人员可以建立车辆行驶模型，预测未来交通拥堵的可能发生地点和时间段。此外，GPS 数据还用于实时交通信息系统，为驾驶员提供即时的路况信息和导航建议，帮助他们避开拥堵路段，从而减少交通拥堵的产生[2]。

3.1.3 交通摄像头图像识别

交通摄像头图像识别技术利用计算机视觉技术，对道路上的图像进行实时分析和识别。这些摄像头通常安装在交通路口和关键道路上，能够捕捉道路上的车辆、行人和交通标志等元素。通过图像识别算法，系统可以自动识别车辆数量、车型、车速，甚至交通事件（如事故、施工等）。这些图像数据不仅用于实时监测交通状况，还可以用于交通拥堵的分析和预测。例如，当摄像头识别到车辆密集和减速时，可以自动触发警报，提醒交通管理者采取措施应对潜在的拥堵情况。

3.2 数据分析与模型建立

3.2.1 时空数据分析

时空数据分析涉及对采集到的交通数据进行深入研究，以了解拥堵的时空分布规律。时空数据分析可以帮助识别拥堵的高发地点和高峰时段，以及拥堵的持续时间和演化趋势。通过时空数据分析，可以检测异常交通事件（如事故、施工等），并及时采取措施来疏导交通。此外，时空数据分析还有助于确定拥堵的根本原因，例如路口设计不当或者交通信号设置问题，从而为改进交通基础设施提供决策依据。

3.2.2 机器学习模型

机器学习模型能够从历史交通数据中学习交通拥堵的模式和趋势，然后用于未来的预测。例如，决策树模型可以根据不同的特征变量（如时间、天气、道路类型等）来预测拥堵的可能性。支持向量机模型可以识别复杂的非线性关系，从而提高预测的准确性。随机森林模型则可以处理大量数据并减小过拟合的风险。

3.2.3 深度学习模型

深度学习模型基于神经网络结构，能够处理大规模、高维度的交通数据。例如，卷积神经网络（CNN）可用于处理交通摄像头图像，识别交通标志、车辆和行人，进一步分析路况。递归神经网络（RNN）适用于时序数据的建模，可以捕捉交通流的时空动态变化。深度学习模型还可以进行端到端的学习，从原始数据中学习特征，提高了预测的精度和自动化程度。

3.3 预测精度评估

3.3.1 模型评估指标

评估交通拥堵预测模型性能的关键指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R 平方（Coefficient of Determination，R-squared）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。RMSE 和MAE 测量模型预测值与实际观测值之间的差异，RMSE 对大误差敏感，而MAE 对异常值的影响较小；R 平方衡量模型解释观测数据方差的能力，取值范围为0～1，越接近1 表示模型性能越好；MAPE 则评估模型的相对误差。

3.3.2 交叉验证方法

为了确保模型的泛化能力和减少过拟合风险，交叉验证方法被广泛应用。其中，k 折交叉验证将数据集分为k 个互斥的子集，依次将每个子集作为验证集，其余子集作为训练集。重复k 次，每次使用不同的验证集，最后综合评估模型性能。时间序列交叉验证适用于时间序列数据，通过滑动时间窗口的方式，将数据分为训练集和测试集，模拟了实际应用中的情境。

4 交通拥堵缓解策略

4.1 基础设施改善

4.1.1 道路扩建

道路扩建包括扩宽现有道路、增设新车道、改进交叉口设计等举措。道路扩建能够提高交通流量和减少拥堵瓶颈，使车辆更流畅地行驶。然而，在实施时需要谨慎考虑土地利用规划、环境影响和社区反馈等因素，以确保可行性和可持续性。

4.1.2 公共交通发展

发展公共交通系统通过提供便捷、高效、可靠的公共交通服务，鼓励市民减少私人汽车使用，降低道路拥堵。这包括扩展公交线路网络、增加公共交通车辆数量、提升服务频率和质量，甚至引入新的公共交通模式，如有轨电车或轻轨系统。同时，智能公共交通调度系统的应用可以提高运输效率，减少等待时间，增强公共交通的吸引力[3]。

4.2 交通管理和调度

4.2.1 信号优化

通过现代交通管理系统，实时监测交通流量和交叉口状态，以动态调整交通信号灯的时序。信号优化可以根据不同时间段和交通需求来调整绿灯时间，以减少交通拥堵和等待时间。

此外，信号优化还可以协调多个相邻交叉口的信号，以形成绿波带，使车辆能够更流畅地穿越多个交叉口，从而减少停车和排队现象。

4.2.2 动态路权管理

采用先进的交通监测系统，实时收集路上车辆的信息，包括位置、速度和目的地。基于这些数据，动态路权管理系统可以调整路口信号、改变车道分配、设立临时交通限制或改变路线来优化交通流。例如，在高峰时段，系统可以提供高速公交车或紧急服务车辆独占的特殊通行权，以保障紧急情况下的交通通畅。此外，动态路权管理还可通过智能交通系统与车辆导航系统集成，为驾驶员提供实时导航建议，以选择最佳路线，避开拥堵区域。

4.3 信息传递与驾驶员行为引导

4.3.1 实时交通信息系统

实时交通信息系统通过交通摄像头、传感器、GPS数据和其他数据源来监测道路情况。这些数据被集中处理，并通过电子信息板、智能手机应用程序或车载导航系统向驾驶员传递。驾驶员可以在出行前或途中获取实时交通信息，包括拥堵程度、交通事故、道路工程和天气状况等。这使他们能够选择避开拥堵区域、调整出行时间或寻找替代路线，从而减少通勤时间、燃料消耗和交通压力，同时提高交通系统的效率[4]。

4.3.2 车辆导航系统

车辆导航系统使用全球卫星导航系统（如GPS）来确定车辆的位置，并通过地图数据和实时交通信息来规划最佳路线。驾驶员可以在车辆导航设备或智能手机应用程序上输入目的地，然后系统会计算出最短、最快或最燃油经济的路线，并提供语音导航指示。在行驶过程中，车辆导航系统会根据实时交通信息自动调整路线，以避免拥堵区域，提供实时导航建议，并估计到达时间。这不仅提高了驾驶员的出行效率，还有助于减轻交通拥堵对环境和道路安全的不利影响。

4.4 智能交通系统的集成和优化

4.4.1 基于大数据的决策支持系统

基于大数据的决策支持系统汇集了各种数据源，包括实时交通流量数据、路况信息、交通摄像头图像、车辆轨迹数据和天气信息等。通过高级数据分析技术，系统能够识别交通拥堵热点、异常事件和趋势，为交通管理者提供深入的见解。这些见解可以用于优化信号灯控制、交通调度、路线规划和公共交通运营，以提高城市交通系统的整体效率和韧性。此外，大数据决策支持系统还能够制订应急响应计划，以应对交通事故、天气灾害和其他突发事件[5]。

4.4.2 自动驾驶技术

自动驾驶技术有潜力彻底改变城市交通和拥堵问题。自动驾驶车辆可以实时响应交通情况，遵循交通规则，自动进行车道保持和跟车行驶，从而减少人为驾驶错误和交通事故。此外，自动驾驶车辆可以在高速公路上实现自主车队行驶，通过协同操作来减少交通拥堵和提高道路容量。随着自动驾驶技术的不断发展，将成为智能交通系统的重要组成部分，有望显著减少城市交通拥堵问题。

5 结语

在城市交通拥堵问题的研究中，智能交通系统的应用和不断创新对于改善交通流畅度、减少时间浪费、降低环境影响和提升出行体验起着关键作用。通过数据采集、模型预测、交通管理和信息传递等多方面的措施，智能交通系统为城市交通拥堵的预测、缓解和优化提供了强大的工具和方法。然而，要实现可持续的城市交通，需要政府、交通管理者、技术公司和市民之间的密切合作，以制定综合的交通政策、推广可持续出行方式，并不断推动智能交通技术的创新和应用，以创造更加高效、环保和宜居的城市交通环境。