城市道路交通擁堵判別、疏導與仿真模擬研究

文/孔令賞

1 前言

隨著機動車數量的顯著增加，由于道路資源有限，交通擁堵加劇，降低了眾多居民的出行舒適度和便利性。造成城市地區道路交通擁堵的原因多種多樣，根據不同原因，交通擁堵可以分為重復性擁堵和非重復性擁堵。城市交通擁堵問題已引起社會的廣泛關注，成為影響國民經濟發展的重要制約因素。因此高效快速地識別城市交通擁堵，并且結合交通仿真技術，提出交通疏導方法，解決城市道路交通擁堵問題，是目前研究的熱點問題。

2 城市道路交通擁堵的判別方法

及時準確地評估整個路網的交通狀態，根據評估結果識別擁堵路段，并發布相關信息指導車輛行駛，可以有效緩解交通擁堵。近年來，許多學者致力于城市道路交通擁堵判別的研究，主要有以下幾種方式。

2.1 基于傳統指標的交通擁堵判別

車輛行駛速度減小是評價交通擁堵程度的重要指標。但是對于衡量交通擁堵程度的標準目前沒有統一，自20 世紀五十年代以來，國內外相關學者開展了關于衡量城市交通擁堵程度標準的相關研究，提出了衡量城市道路交通擁堵程度的有關指標，主要有以下幾種。

2.1.1 減速指數（SRI）

減速指數（SRI）是擁堵和自由行駛條件下相對速度變化的比值。減速指數（SRI）乘以10 的數值范圍應當保持在0～10。當減速指數（SRI）超過4 時，代表道路會發生擁堵，當數值小于4 時表示道路處于非擁擠狀態。減速指數（SRI）公式：

式（1）中：SRI 表示減速指數；vac表示實際行駛速度；vff表示自由行車速度[1]。

2.1.2 速度性能指數（SPI）

速度性能指數（SPI）用于評價城市道路的擁堵情況。SPI 值的范圍在0～100，由平均行駛速度和最大允許速度之間的比值決定。為了利用該指數衡量道路上的交通狀態，可以將速度性能指數（SPI）分為四個區間，詳情見表1。速度性能指數（SPI）公式：

表1 不同速度性能指數（SPI）對應的交通狀態

式（2）中：SPI 表示速度性能指數；vavg表示平均行駛速度；vmax表示最大允許行駛速度。

2.1.3 相對擁擠指數（RCI）

相對擁擠指數（RCI）是指延遲時間與自由行車時間之比。相對擁擠指數（RCI）的值為0 時，表示該路段的交通擁堵程度很低，當其值大于2 時，表示該路段的交通擁堵現象顯著。相對擁擠指數（RCI）公式：

式（3）中：Tac為實際行車時間；Tff為自由行車時間。

2.1.4 路段擁堵指數(Ri)

路段擁堵程度可通過路段擁堵指數Ri來衡量。該指數值在0～1，且Ri值越小，路段越擁擠。路段擁堵指數Ri可以通過公式（4）（5）計算。

上述式（4）～式（5）中：Ri表示路段擁擠指數；SPIavg表示速度性能指數平均值；RNC, tNC分別表示非擁堵狀態的比例和持續時間。

2.2 基于支持向量機的交通擁堵判別

城市道路交通擁堵自動識別是一個非常復雜的問題。相關研究者已經開發了許多識別方法。在交通擁堵識別中，支持向量機被認為是最有效的交通擁擠識別方法之一，但支持向量機的計算訓練代價昂貴。

因為道路交通擁堵識別是一個非線性問題，支持向量機模型的訓練需要很大的計算量。考慮到城市道路交通擁堵識別是一項實時的進程，普通的支持向量機很難在實際交通擁堵識別中得到應用。并行支持向量機（PSVM）可以顯著提高訓練速度，因此將（PSVM）應用于實際城市道路交通擁堵判別是高效可行的。

2.3 基于時空辨識模型的交通擁堵判別

在不同的地點和不同的時間，交通擁堵的原因各不相同。交通擁堵的時間分布是指擁堵隨時間的變化。例如，固定起點和終點導致擁堵總是集中在工作日的早、晚高峰時段。而在休息日，由于沒有通勤需求會導致交通擁堵的時間比較短。交通擁堵的空間分布是指交通擁堵的位置，如獨立道路擁堵、道路連續擁堵以及交叉口處的擁堵。根據城市道路交通擁堵的時空分布，建立交通擁堵識別模型，以反映獨立道路和整個路網在特定時空的通行能力和擁堵程度變得十分重要。

利用時空辨識模型進行交通擁堵判別，可以為城市路網優化控制策略提供指導。通過收集的相關數據還可以使得擁堵情況更加具體，以了解城市道路路網擁堵的規律性。此外，對道路交通擁堵的研究區域界定在城市城區內，未來的研究區域可以擴展到郊區和農村地區，從整個城市的維度上緩解交通擁堵的壓力。

3 城市道路交通擁堵的疏導方法

在城市道路交通運輸中，城市交通需求往往大于交通供給。建設新的道路等基礎設施可以縮短交通出行時間或出行距離，能夠快速到達出行目的地，在一定程度上減少了出行時間，暫時緩解了城市道路交通擁堵的情況；但與此同時，寬敞舒適的道路條件會引發新的交通需求，經過一段時間后，道路總會恢復到原來的擁堵水平。總體來說，新建道路等基礎設施不會改變原有道路的擁堵程度，誘導交通量很快就會占用新的道路基礎設施，這部分潛在交通量是由于原有道路交通供給不足導致的[2]。

城市道路交通擁堵現象持續存在，要解決城市道路交通擁堵問題，不僅要加大道路基礎設施建設，擴大路網規模以滿足日益增長的交通需求，還必須加強交通管理，利用新興的科學技術去改造現有的道路運輸系統，從而達到提高路網容量和服務質量的目的。

通過信息技術，交通管理部門能夠獲取大量交通數據并實現有效傳輸，為城市道路交通擁堵識別提供數據支持。數據挖掘技術的出現，為城市道路交通擁堵識別奠定了數據分析技術基礎。基于獲取的大量、實時的交通數據，利用數據挖掘技術提取數據中更直觀的交通運行狀態信息，對道路交通進行誘導，可以有效緩解城市道路交通擁堵問題。

4 城市道路交通的模擬仿真研究

近幾十年來，城市交通擁堵的仿真模擬研究吸引了越來越多的學者，這對于緩解城市道路交通擁堵、優化城市路網建設具有重要的現實意義。城市交通需求的持續增長需要新的解決方案。大多數情況下，受到建設成本、環境污染、用地緊張等問題影響，對現有道路等基礎設施進行擴建是不可行的。因此，通過道路仿真模擬研究對現有路網進行優化，以發揮道路的最佳承載能力，引發了世界各地的有關部門的關注。

4.1 交通仿真技術

交通仿真是研究復雜交通問題的重要工具。特別是對于過于復雜的交通系統，無法用一個簡單的抽象數學模型來描述，交通仿真技術的作用就更加突出。交通仿真技術可以用來評估城市規劃、交通管理水平。交通仿真技術的推廣有助于發現交通建設與管理中的缺陷，做到未雨綢繆。根據仿真的詳細程度的不同，交通仿真模擬可分為三種類型：宏觀模擬、中觀模擬和微觀模擬。

4.2 虛擬現實技術

虛擬現實技術為交通運輸領域的科學管理和服務提供了支持。虛擬現實技術通過虛擬環境中微觀和宏觀交通操作，在交通設計、規劃、監控、管理、運營和維護等方面都發揮了極大的作用。沉浸式交通仿真技術可以更全面地考慮道路與環境的協調以及對交通安全、交通擁堵的影響。虛擬駕駛體驗也可以直觀地感知城市交通容量和各交通路口的管理與控制，從而更好地針對城市道路交通擁堵問題進行優化設計。

5 結語

目前，道路交通擁堵現象已從大城市蔓延到中小城市。盡管許多學者對此問題進行了大量研究，但由于城市道路交通系統是一個復雜而龐大的系統，因此很難確定交通擁堵演變的機制。因此，城市道路交通擁堵的治理效果并不好。城市路網有限的承載能力與快速增長的交通需求之間的矛盾日益尖銳，交通擁堵的情況時有發生。本文對城市道路交通擁堵識別、疏導與相關仿真技術進行了研究。對現有技術的優缺點以及適應性進行了分析，并確定了未來可以進一步探索的研究方向。

隨著通信技術等技術的發展，可以實時獲取大量的高精度、時空相關的車輛軌跡數據和交通數據。這些數據包含了豐富的信息，能夠描述復雜交通系統的運行狀況，而這些信息為人們判斷交通擁堵的演變，科學疏導交通擁堵提供了機會。將高精度軌跡數據和交通數據相結合，構建新型城市道路交通擁堵判別算法，對預測城市道路擁堵，提高城市道路交通服務水平具有積極意義。