基于智能交通系統的交通擁堵預測與緩解策略研究

王磊、李志軒

（山東省交通規劃設計院集團有限公司，山東濟南 250101）

1 智能交通系統與交通擁堵

1.1 智能交通系統的定義和作用

智能交通系統（ITS）是一種先進的城市交通管理系統，它利用現代信息技術和通信技術，集成各種數據源和設備，以實現對城市交通流的全面監測、分析和控制。ITS 的作用不只是提供交通信息，還能夠優化交通信號、路權分配，提高道路利用率，并支持智能導航系統，幫助駕駛員避免擁堵路段。此外，ITS 還為緊急服務提供實時路況信息，幫助減少事故響應時間，見圖1。

圖1 智能交通系統的應用

1.2 智能交通系統的關鍵技術及組成要素

智能交通系統的核心構成包括感知、傳輸、處理和應用，車輛感知技術、通信技術、數據處理與分析技術以及智能控制技術是ITS 的關鍵支撐。車輛感知技術通過各類傳感器和攝像設備獲取道路上的實時信息，包括車輛密度、車速、道路狀況等，為交通管理提供精準的數據基礎。通信技術負責實現各設備之間的信息傳遞和交互，構建起城市交通的數字化網絡。數據處理與分析技術通過大數據分析和人工智能算法，能夠對龐大的交通數據進行快速、準確的識別與分析，為交通管理者提供科學決策支持。智能控制技術則通過智能交通燈、電子路牌等設備，對交通流進行實時調控，以優化道路資源的使用效率。

1.3 智能交通系統在擁堵管理中的角色

智能交通系統（ITS）通過實時數據采集和精密的數據分析，能夠快速準確地識別交通擁堵的發生及其擴散情況，使交通管理者能夠及時采取針對性措施來緩解擁堵狀況。ITS 支持實時交通信息系統，通過各類信息傳遞渠道向駕駛員提供最新的路況信息，使他們能夠根據實時情況靈活選擇出行路線，從而有效地避免擁堵區域，防止交通擁堵的發生和蔓延。此外，ITS 還能夠通過動態調整交通信號燈的時序、優先權和相位，合理分配道路資源，有效地提升道路通行能力，從而實現交通流的優化與平衡，有效降低交通擁堵水平，提升了整體交通系統的效率和流暢度。

2 交通擁堵對社會與環境的影響

2.1 交通擁堵對社會的影響

2.1.1 交通擁堵導致人們在通勤和出行中浪費大量時間。長時間的交通延誤不僅令人沮喪，還會降低生活質量。人們可能需要早出晚歸，以應對擁堵，這影響了工作效率、家庭生活和休閑活動。此外，時間浪費也對經濟產生不良影響，因為它意味著生產力的損失和商業活動的減緩。

2.1.2 長時間處于交通擁堵中，駕駛員和乘客可能面臨健康風險。擁堵導致汽車尾氣排放增加，空氣質量下降，暴露于有害污染物中的行人可能受到呼吸道問題、心血管疾病和其他健康問題的影響。此外，與焦慮、壓力和不適感相關的交通擁堵體驗也可能對心理健康產生負面影響。

2.2 交通擁堵對環境的影響

2.2.1 交通擁堵導致車輛長時間怠速和行駛緩慢，這會增加尾氣排放。尤其是在擁堵高峰時段，汽車尾氣排放的有害物質，如二氧化碳（CO2）、氮氧化物（NOx）和顆粒物（PM2.5）等，會大幅度增加。這些污染物對空氣質量產生不利影響，可能導致城市霧霾、呼吸道疾病和其他健康問題。此外，汽車尾氣排放中的溫室氣體也加劇了氣候變化問題。

2.2.2 交通擁堵帶來了巨大的能源消耗問題。在擁堵情況下，車輛長時間處于怠速或者緩慢行駛狀態，這種停止-啟動的頻繁動作大大增加了燃料的消耗。此外，低速行駛也導致發動機效率降低，車輛在單位距離內耗費的燃料增加，這種情況下，整體能源利用效率大打折扣。

3 交通擁堵預測方法

3.1 數據收集與處理

3.1.1 傳感器技術

各種類型的傳感器被部署在道路和交叉口等交通熱點區域，用于監測交通流量、速度和車輛密度等關鍵信息。這些傳感器包括地磁傳感器、感應線圈、聲吶和激光傳感器。例如，地磁傳感器通過測量地下車輛通行時的磁場變化，可以實時監測車輛的到來和離開。感應線圈是埋入道路中的線圈，當車輛經過時，會改變線圈的電感，從而被用來識別車輛的存在和速度。聲吶和激光傳感器則可以測量車輛之間的距離和速度[1]。

3.1.2 GPS 數據

全球定位系統（GPS）用于交通擁堵預測。GPS 設備安裝在車輛上，能夠實時記錄車輛的位置、速度和行駛軌跡。這些數據不僅提供了車輛的實時位置信息，還可以用于分析車輛的行駛模式和速度變化。通過收集大量車輛的GPS 數據，研究人員可以建立車輛行駛模型，預測未來交通擁堵的可能發生地點和時間段。此外，GPS 數據還用于實時交通信息系統，為駕駛員提供即時的路況信息和導航建議，幫助他們避開擁堵路段，從而減少交通擁堵的產生[2]。

3.1.3 交通攝像頭圖像識別

交通攝像頭圖像識別技術利用計算機視覺技術，對道路上的圖像進行實時分析和識別。這些攝像頭通常安裝在交通路口和關鍵道路上，能夠捕捉道路上的車輛、行人和交通標志等元素。通過圖像識別算法，系統可以自動識別車輛數量、車型、車速，甚至交通事件（如事故、施工等）。這些圖像數據不僅用于實時監測交通狀況，還可以用于交通擁堵的分析和預測。例如，當攝像頭識別到車輛密集和減速時，可以自動觸發警報，提醒交通管理者采取措施應對潛在的擁堵情況。

3.2 數據分析與模型建立

3.2.1 時空數據分析

時空數據分析涉及對采集到的交通數據進行深入研究，以了解擁堵的時空分布規律。時空數據分析可以幫助識別擁堵的高發地點和高峰時段，以及擁堵的持續時間和演化趨勢。通過時空數據分析，可以檢測異常交通事件（如事故、施工等），并及時采取措施來疏導交通。此外，時空數據分析還有助于確定擁堵的根本原因，例如路口設計不當或者交通信號設置問題，從而為改進交通基礎設施提供決策依據。

3.2.2 機器學習模型

機器學習模型能夠從歷史交通數據中學習交通擁堵的模式和趨勢，然后用于未來的預測。例如，決策樹模型可以根據不同的特征變量（如時間、天氣、道路類型等）來預測擁堵的可能性。支持向量機模型可以識別復雜的非線性關系，從而提高預測的準確性。隨機森林模型則可以處理大量數據并減小過擬合的風險。

3.2.3 深度學習模型

深度學習模型基于神經網絡結構，能夠處理大規模、高維度的交通數據。例如，卷積神經網絡（CNN）可用于處理交通攝像頭圖像，識別交通標志、車輛和行人，進一步分析路況。遞歸神經網絡（RNN）適用于時序數據的建模，可以捕捉交通流的時空動態變化。深度學習模型還可以進行端到端的學習，從原始數據中學習特征，提高了預測的精度和自動化程度。

3.3 預測精度評估

3.3.1 模型評估指標

評估交通擁堵預測模型性能的關鍵指標包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R 平方（Coefficient of Determination，R-squared）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等。RMSE 和MAE 測量模型預測值與實際觀測值之間的差異，RMSE 對大誤差敏感，而MAE 對異常值的影響較小；R 平方衡量模型解釋觀測數據方差的能力，取值范圍為0～1，越接近1 表示模型性能越好；MAPE 則評估模型的相對誤差。

3.3.2 交叉驗證方法

為了確保模型的泛化能力和減少過擬合風險，交叉驗證方法被廣泛應用。其中，k 折交叉驗證將數據集分為k 個互斥的子集，依次將每個子集作為驗證集，其余子集作為訓練集。重復k 次，每次使用不同的驗證集，最后綜合評估模型性能。時間序列交叉驗證適用于時間序列數據，通過滑動時間窗口的方式，將數據分為訓練集和測試集，模擬了實際應用中的情境。

4 交通擁堵緩解策略

4.1 基礎設施改善

4.1.1 道路擴建

道路擴建包括擴寬現有道路、增設新車道、改進交叉口設計等舉措。道路擴建能夠提高交通流量和減少擁堵瓶頸，使車輛更流暢地行駛。然而，在實施時需要謹慎考慮土地利用規劃、環境影響和社區反饋等因素，以確?？尚行院涂沙掷m性。

4.1.2 公共交通發展

發展公共交通系統通過提供便捷、高效、可靠的公共交通服務，鼓勵市民減少私人汽車使用，降低道路擁堵。這包括擴展公交線路網絡、增加公共交通車輛數量、提升服務頻率和質量，甚至引入新的公共交通模式，如有軌電車或輕軌系統。同時，智能公共交通調度系統的應用可以提高運輸效率，減少等待時間，增強公共交通的吸引力[3]。

4.2 交通管理和調度

4.2.1 信號優化

通過現代交通管理系統，實時監測交通流量和交叉口狀態，以動態調整交通信號燈的時序。信號優化可以根據不同時間段和交通需求來調整綠燈時間，以減少交通擁堵和等待時間。

此外，信號優化還可以協調多個相鄰交叉口的信號，以形成綠波帶，使車輛能夠更流暢地穿越多個交叉口，從而減少停車和排隊現象。

4.2.2 動態路權管理

采用先進的交通監測系統，實時收集路上車輛的信息，包括位置、速度和目的地。基于這些數據，動態路權管理系統可以調整路口信號、改變車道分配、設立臨時交通限制或改變路線來優化交通流。例如，在高峰時段，系統可以提供高速公交車或緊急服務車輛獨占的特殊通行權，以保障緊急情況下的交通通暢。此外，動態路權管理還可通過智能交通系統與車輛導航系統集成，為駕駛員提供實時導航建議，以選擇最佳路線，避開擁堵區域。

4.3 信息傳遞與駕駛員行為引導

4.3.1 實時交通信息系統

實時交通信息系統通過交通攝像頭、傳感器、GPS數據和其他數據源來監測道路情況。這些數據被集中處理，并通過電子信息板、智能手機應用程序或車載導航系統向駕駛員傳遞。駕駛員可以在出行前或途中獲取實時交通信息，包括擁堵程度、交通事故、道路工程和天氣狀況等。這使他們能夠選擇避開擁堵區域、調整出行時間或尋找替代路線，從而減少通勤時間、燃料消耗和交通壓力，同時提高交通系統的效率[4]。

4.3.2 車輛導航系統

車輛導航系統使用全球衛星導航系統（如GPS）來確定車輛的位置，并通過地圖數據和實時交通信息來規劃最佳路線。駕駛員可以在車輛導航設備或智能手機應用程序上輸入目的地，然后系統會計算出最短、最快或最燃油經濟的路線，并提供語音導航指示。在行駛過程中，車輛導航系統會根據實時交通信息自動調整路線，以避免擁堵區域，提供實時導航建議，并估計到達時間。這不僅提高了駕駛員的出行效率，還有助于減輕交通擁堵對環境和道路安全的不利影響。

4.4 智能交通系統的集成和優化

4.4.1 基于大數據的決策支持系統

基于大數據的決策支持系統匯集了各種數據源，包括實時交通流量數據、路況信息、交通攝像頭圖像、車輛軌跡數據和天氣信息等。通過高級數據分析技術，系統能夠識別交通擁堵熱點、異常事件和趨勢，為交通管理者提供深入的見解。這些見解可以用于優化信號燈控制、交通調度、路線規劃和公共交通運營，以提高城市交通系統的整體效率和韌性。此外，大數據決策支持系統還能夠制訂應急響應計劃，以應對交通事故、天氣災害和其他突發事件[5]。

4.4.2 自動駕駛技術

自動駕駛技術有潛力徹底改變城市交通和擁堵問題。自動駕駛車輛可以實時響應交通情況，遵循交通規則，自動進行車道保持和跟車行駛，從而減少人為駕駛錯誤和交通事故。此外，自動駕駛車輛可以在高速公路上實現自主車隊行駛，通過協同操作來減少交通擁堵和提高道路容量。隨著自動駕駛技術的不斷發展，將成為智能交通系統的重要組成部分，有望顯著減少城市交通擁堵問題。

5 結語

在城市交通擁堵問題的研究中，智能交通系統的應用和不斷創新對于改善交通流暢度、減少時間浪費、降低環境影響和提升出行體驗起著關鍵作用。通過數據采集、模型預測、交通管理和信息傳遞等多方面的措施，智能交通系統為城市交通擁堵的預測、緩解和優化提供了強大的工具和方法。然而，要實現可持續的城市交通，需要政府、交通管理者、技術公司和市民之間的密切合作，以制定綜合的交通政策、推廣可持續出行方式，并不斷推動智能交通技術的創新和應用，以創造更加高效、環保和宜居的城市交通環境。