城市道路維修施工路段交通分流信息化的應用研究

程彬

（濟南黃河路橋建設集團有限公司）

1 引言

城市道路維修施工是維護城市交通基礎設施的重要環節，但同時也會給交通帶來臨時的干擾和影響。傳統的交通分流策略往往基于經驗和直觀判斷，缺乏數據支持，難以適應復雜、變化的交通環境。隨著信息技術和數據分析技術的發展，交通分流信息化為城市管理者提供了新的工具和方法，使其能夠更為精確、靈活地進行交通管理和調度。

2 現有城市道路維修施工路段交通分流技術及方法概述

2.1 傳統交通分流策略

傳統城市道路維修施工路段的交通分流策略在城市交通管理中占據了至關重要的地位。任何即將進行的道路維修工程應提前地規劃和通告，確保司機提前了解施工的具體地點和時間，有足夠的時間作出行程規劃的調整。在此基礎上，交通管理部門通常會根據施工的規模、地點和預期影響，采用一系列的臨時交通控制措施。例如，臨時交通信號燈、路障和標識牌的設置，旨在指引駕駛員安全、迅速地繞過施工路段，除了為駕駛員提供明確的路線指引外，還能確保施工人員的安全[1]。另一方面，交通警察會被分派到關鍵的交通節點或施工路段的入口和出口，以確保交通的暢通無阻，解決交通堵塞的問題，在緊急情況下提供及時的響應。為了最大限度地減少施工對交通的影響，選擇施工的時間也是關鍵因素，許多城市優先選擇在夜間或非高峰時段進行維修，降低施工對日常交通影響。此外，公共出行的推廣在某些情況下也會被考慮。通過鼓勵市民選擇公交、地鐵或其他公共交通工具，減少私家車在道路上的數量，緩解因施工造成的交通壓力。

2.2 存在的問題

城市道路維修施工路段的交通分流策略盡管在多數情況下能夠實現其預期目標，但在實際的應用中仍然面臨一系列挑戰和問題。多數情況下，由于信息發布的延遲或不足，使得駕駛員在臨近施工區域時缺乏足夠的預警和應對時間，導致交通流的突然受阻或混亂。雖然多數城市已經采取了臨時交通控制措施，如臨時交通信號燈和路障，但這些措施的配置和管理仍然面臨挑戰。與施工相關的交通警察部署經常因為人力資源的限制而面臨困境，盡管交通警察在關鍵節點的部署可以確保交通流的有序性，但在實際情況下，由于警力不足，很難對所有施工路段進行全面覆蓋，這可能導致某些路段的交通管理出現空白。

3 交通信息化技術與工具

3.1 交通傳感器與數據采集

隨著科技的進步，傳感器技術在交通監測、管理和優化方面發揮著越來越重要的作用。交通傳感器主要是用于實時監測車輛流量、車速、交通流密度以及其他相關參數，為交通管理部門提供實時或近實時的數據支持。無線磁感應傳感器被安裝在路面之下，檢測車輛所引起的磁場變化來實時監測交通流量；紅外或超聲波傳感器則是通過發射并接收特定波段的光或聲波來探測車輛的存在及其速度；視頻檢測系統利用攝像頭捕捉交通流的圖像信息，并通過圖像處理技術分析車輛數量、速度和其他交通狀態參數。交通數據的采集過程不僅局限于傳感器，現代智能交通系統還整合了如車載GPS、移動通信網絡等其他信息源，為數據采集提供了更為豐富的輸入。例如，許多智能手機應用通過匿名收集用戶的GPS 位置數據，可以為城市提供大量的交通流動性信息。數據的準確性和連續性對于交通管理至關重要，傳感器的布置和維護策略需要確保數據的高質量和持續性，為了確保數據的真實性和有效性，還需要對數據進行清洗和驗證。采集到的數據被傳輸到中央數據處理中心進行分析和解釋[2]，數據不僅用于實時的交通監測，還可以為交通預測、事故檢測、交通信號優化等多種應用提供數據支持。

3.2 交通預測算法與模型

交通預測算法與模型在智能交通系統的構建和發展中占據了中心地位，為交通規劃、管理和優化提供了關鍵性的數據和洞察。預測的核心目的是基于歷史數據和當前的交通狀況，預估未來一段時間內的交通流量、交通速度、擁堵狀況等關鍵參數。傳統的交通預測模型，如歷史平均模型、時間序列分析以及ARIMA模型，主要基于歷史數據來預測未來的交通情況，通過分析過去的交通流量和速度變化趨勢，為未來的交通狀態提供估計，但隨著數據量的激增和計算能力的提升，更為復雜和精確的預測方法逐漸浮現。機器學習算法和深度學習模型如支持向量機(SVM)、隨機森林、神經網絡以及長短期記憶網絡(LSTM)，已在交通預測領域得到廣泛應用，能夠處理大量、多維度的數據，如交通流量、氣象條件、特殊事件等，并在此基礎上訓練出高精度的預測模型。

3.3 實時交通導航系統

實時交通導航系統的核心是基于GPS的定位技術，通過接收衛星信號，導航系統能夠精確確定車輛或用戶的位置，為其提供實時的導航建議。除GPS外，增強型GNSS、Wi-Fi定位和地磁定位等技術也在某些場景下得到了應用，以增強定位的精度和穩定性。實時交通信息的收集與處理是導航系統的關鍵組成部分，多種傳感器，如路面攝像頭、車載傳感器和移動通信網絡，持續收集交通流量、交通事故、道路工程等信息，經過中央處理中心的快速分析后，為用戶提供了路線建議、預計到達時間以及其他實用信息。除此之外，導航系統中的路由算法也起到了關鍵作用。傳統的Dijkstra 和A*算法經過優化后，為用戶提供最短或最快的出行路線[3]，隨著深度學習和人工智能技術的發展，更為復雜的預測模型被整合入導航系統，以提供更為個性化和智能化的出行建議。

4 城市道路維修施工路段信息化交通分流策略設計

4.1 數據驅動的交通流分析

城市道路維修施工路段信息化交通分流策略設計正在逐漸轉向數據驅動的模式，確保決策基于可靠、準確和時效性強的交通數據。數據驅動的交通流分析為此提供了堅實的基礎，將大量、多樣且經常更新的交通信息轉化為有意義的分析結果，進而為交通分流決策提供明晰的指導。在數據驅動的交通流分析中，首要任務是確保數據的質量與完整性。這意味著從各種來源（如傳感器、視頻監控、移動設備等）收集的數據必須經過清洗、驗證和標準化的過程，以剔除錯誤數據、填補缺失值并統一數據格式，為了實時響應交通狀態變化，數據流必須被實時監控并分析。數據驅動的交通流分析還可以識別出關鍵的交通節點、路段或時段，為交通分流提供針對性的策略。任何數據驅動的決策都需要考慮到數據的時效性、準確性和可靠性[4]。因此，定期評估和校準分析模型，以及與其他交通信息系統的數據融合，都是確保交通流分析質量的關鍵步驟。

4.2 基于預測的交通分流方案

城市道路維修施工路段信息化交通分流策略設計正逐步采取基于預測的交通分流方案，以確保交通流動性并最大化道路網絡的使用效率。基于預測的交通分流方案主要利用先進的交通預測模型和算法，根據歷史和實時交通數據預測未來某一時間段或某一路段的交通流量和狀態，為交通管理提供前瞻性的決策支持。預測模型通常結合多種數據來源，如交通傳感器數據、車載GPS 數據、移動電話數據以及社交媒體數據等，以確保預測的準確性和可靠性。基于預測的交通分流方案不僅關注單一路段的預測，還涉及對整個道路網絡的交通流動進行預測，找出擁堵點或低利用率路段，交通管理部門可以提前進行策略性調整。雖然基于預測的交通分流方案為交通管理提供了強大的工具，但預測模型的準確性和穩健性始終需要關注。任何預測都存在一定的不確定性和誤差，因此在實際應用中，交通決策還需要結合實時監測數據、專家經驗和地理信息系統等其他工具。

4.3 智能交通信號燈調整

智能交通信號燈的調整旨在通過技術手段實現信號時序的優化，以適應交通流變化和保障道路通行效率。智能交通信號燈調整結合傳統的交通工程學原理和現代的信息技術，對交通流量、交叉口需求及其他相關數據進行實時分析，實時或預測性地調整信號時序。核心在于智能交通信號燈調整的是數據收集和分析，當交通流發生變化，如因維修導致的車道封閉，這些數據成為確定信號時序調整依據的關鍵。接著，利用先進的算法對數據進行處理，確保信號調整滿足交通流的變化需求，通過與鄰近交叉口的信號系統進行通信，實現整體的交通流優化，確保連續流動[5]。

4.4 交互式的道路施工信息發布系統

交互式的道路施工信息發布系統是集成平臺，能夠實時采集、分析、發布和更新道路施工相關的信息，并允許用戶與其互動，可以接入氣象數據、特殊事件信息等，以預測和應對可能影響交通流的外部因素，并提供了用戶友好的界面，使公眾可以通過多種終端設備，如手機、計算機和車載信息系統，輕松訪問施工信息。除了允許用戶查詢信息，還可以提供反饋、報告異常情況或提出建議，增強了公眾的參與感和滿意度。為保證系統的可靠性和安全性，交互式的道路施工信息發布系統通常采用先進的數據加密技術、冗余備份機制和多層訪問控制策略。

5 結語

城市道路維修施工路段的交通分流信息化為城市交通管理帶來了革命性的變化。通過數據驅動的決策和實時反饋機制，確保施工過程中的交通流暢，最大限度地減少對市民的影響。然而，還需要不斷地技術創新和管理優化，以應對日益復雜的城市交通環境。隨著信息技術的進一步發展，將會有更多的機會利用大數據和人工智能等先進技術，為城市交通管理提供更為智能、高效的解決方案。