基于大數據的高速公路路網運行監測設備管控設計研究

摘要 隨著大數據技術的快速發展，高速公路路網運行監測設備的數據收集與分析能力顯著提升。文章側重于分析高速公路路網監測設備的智能管控模式，重點探討了設備之間的高效聯動應用，該模式不僅涉及交通流量的監測與調控，還包括突發事件的應急處置、惡劣天氣的預警與應對等方面。首先，設計了基于大數據技術的智能管控模式；然后，通過實驗評估了該模式的實際應用效果，旨在為高速公路管理提供理論依據和實際指導。

關鍵詞 大數據；高速公路；路網；設備智能；應急

中圖分類號 U495 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）05-0016-03

0 引言

高速公路是我國現代交通體系的重要組成部分，其運行效率與安全性直接關系社會經濟的可持續發展，同時也是提升人民群眾生活水平的關鍵。近年來，隨著大數據技術在各個領域的廣泛應用，高速公路路網運行監測設備的智能管控體系也愈發完善。在此基礎上，該文旨在設計一種基于大數據的智能管控模式，從交通流量的監測、應急處置及惡劣天氣預警等進行分析，并通過實驗評估其應用效果。

1 基于大數據的高速公路路網運行監測設備管控設計

1.1 數據采集與預處理

高速公路網絡的實時監控依賴于多種數據收集裝置的高效聯動，包括傳感器、全程監控系統和自動車牌識別系統等。通過以上設備的協同工作，不僅能夠持續獲取交通流量、行車速度、車輛種類等信息，還能夠在突發事件或惡劣天氣下發揮重要作用。例如，部署在路面的地磁感應器和紅外線感應器能夠實時記錄車輛數量及行駛速度，確保交通量的精確監控；全程監控系統能夠提供實時的圖像數據，幫助分析交通狀況、車流密度，并及時發現交通事故或異常事件。通過設備間的高效聯動，不僅提升對交通流量的管理能力，還可在突發事件發生時迅速響應，提供惡劣天氣的預警，從而確保道路交通的安全和暢通[1]。

1.2 數據分析與挖掘

在完成數據預處理后，采用大數據技術對收集的信息進行深度解析是實現高速公路網絡智能管理的關鍵步驟。借助大數據分析，可以洞察交通流動的時空特性，比如高峰期間的車輛通行量和速度變化趨勢等。進一步地，通過深入研究歷史數據，能夠找出頻繁出現擁堵的熱點區域及其發生的頻次、惡劣天氣發生次數、突發事件應急處置頻數等，可為優化交通規劃和制定預防策略提供重要參考。另外，交通事故通常與特定的交通模式或環境條件相關聯，應用數據分析方法有助于發現可能引發事故的高風險地點。例如，系統可以通過考察車速、車流量，以及事故發生的時段之間的關聯性，預測更易發生事故的路段或時間段，并及時發出預警通知。交通流量（Q）的基本計算公式如下：

（1）

式中，Q——交通流量（輛/h）；V——車速（km/h）；D——車頭間距（m）。

交通擁堵指數（CI）是通過測量車輛的速度、流量和密度評估交通狀況。常見的計算公式如下：

（2）

式中，——自由流速（在沒有擁堵情況下的平均車速，km/h）；V——實際車速（km/h）。

使用深度學習模型（如長短時記憶網絡LSTM）預測交通流的變化趨勢，常見的公式如下：

（3）

式中，ht——時間步t的隱藏狀態（表示當前時刻的交通狀態）；xt——時間步t的輸入特征（如車速、流量等）；Wh、Wx——權重矩陣，表示模型的學習參數；σ——激活函數（如tanh或ReLU）。

應用機器學習和深度學習技術，系統在分析數據時不僅能夠識別當前存在的交通問題，還能通過持續學習與適應不斷提升預測的精確度。利用該技術構建的動態數據模型，使系統可實時監控高速公路的運行狀況，對交通流中的異常變動進行動態提示，并提前發出警告。

1.3 智能決策與管控

基于數據分析與挖掘的結果，智能決策系統能夠實時地自動調整路網監測密度、發布引導信息，并優化道路資源配置，以提高高速公路的通行效率和安全性。在路網監測密度控制上，系統依據即時車流量和交通狀況，可以動態調整路網運行監測的時長和轉換時機，以減少車輛在ETC繳費點的等待時間，防止由于警示裝置位置設計不當而造成的擁堵現象[2]。

在信息發布方面，通過集成的管理信息發布系統，該智能系統可以實時向駕駛員提供關鍵的交通引導信息，例如前方路段的交通流量、事故預警、天氣變化或路況變化等。這些信息通過情報板、道路龍門架、站區顯示屏等設備顯示，為駕駛員提供行車指導，幫助其選擇最優的行駛路線，以有效緩解交通壓力，尤其在高峰時段。同時，系統根據實時的交通數據和車流量變化，靈活調整收費站的通行策略，優化道路資源的分配，確保高速公路通行效率的最大化。若系統檢測到異常情況，如交通事故、道路施工或突發天氣變化，能夠迅速響應，通過視頻監控系統和環境監測系統等獲取實時數據，并立即通過情報板發布交通管制信息、觸發事故報警等，下達應急處理指令。這樣，系統可以有效減輕突發事件對交通流的影響，保障高速公路的順暢運行和安全性，確保駕駛員能夠獲得及時的路況信息，優化行車體驗。

2 實驗設計與實施

2.1 實驗目的

該實驗的目標是評估一種基于大數據技術的高速公路路網運行監測與智能管控模式的有效性和實用性。隨著交通量的增長，傳統的管理方法在處理復雜交通狀況時顯得力不從心，尤其在面對突發事件和高峰時段的情況時。因此，利用大數據進行實時監控和智能化決策變得至關重要。在實驗中，構建集成大數據采集、分析及決策功能的智能管控系統，并通過部署傳感器、監控攝像頭等設備收集包括交通流量、行車速度及事故情況在內的實時數據。以上數據將用于測試該系統在數據處理、流量分析、惡劣天氣交通預測及事故預警智能決策方面的協同工作能力。此外，實驗還將模擬多種交通場景，例如交通事故、交通堵塞和高峰時段等，進而評估系統在應急響應速度、交通引導準確性，以及道路資源優化分配等方面的效果。

2.2 實驗對象與范圍

該實驗選定特定區域內的高速公路網絡作為研究對象，包括多個路段、交叉路口和收費站等重要位置[3]。實驗范圍覆蓋區域內主要高速公路的數個典型路段，該路段展示不同的交通流量、行車速度及交通狀況。通過在選定的關鍵位置安裝傳感器和監控攝像頭等設備，實時收集關于交通流量、車速、車輛類型，以及交通事故的相關數據。此外，實驗還將特別關注主干道、匝道與收費站點的資源分配問題。借助大數據技術與智能決策技術，優化該地點的交通流動，緩解擁堵現象，并提高整體通行效率。為了全面評估這種智能管控模式的效果，實驗將模擬多種交通場景，例如高峰時段、突發事故和天氣變化等情況，以檢驗系統在應急響應、交通管理和資源調配方面的表現。

2.3 實驗步驟

2.3.1 部署監測設備

在實驗第一階段，將在選定的高速公路路網內安裝必要的監測設備，例如傳感器、監控攝像頭和車牌識別系統等。上述設備將分布在路網的關鍵位置，包括重要主干道、匝道口、互通橋及收費站等，以確保數據收集的全面性和準確性。

傳感器負責實時監控獲取車流量、行車速度及車輛類型等基本信息；監控攝像頭則提供實時視頻流，用于評估交通流動狀況并識別任何異常情況。同時，車牌識別系統有助于車輛分類及跟蹤，記錄每輛車通過的具體時間和地點。完成設備部署后，將進行一系列的系統測試與調試工作，確保所有裝置均能穩定運行，并為后續的數據采集與分析奠定堅實基礎。

2.3.2 數據收集與處理

在監測設備成功部署并啟用后，項目將進入數據收集與處理階段。傳感器和攝像頭系統會自動采集實時數據，并將其傳輸到中心數據庫進行存儲。此類數據包含車流量、車速、交通事件、天氣狀況等多個方面。當收集數據后，首先需要進行數據清洗，目的是去除由設備故障或其他異常因素導致的錯誤信息。隨后，對數據格式進行標準化處理，確保從不同來源獲取的數據能夠兼容并統一處理[4]。最后，利用大數據分析技術深入分析處理后的數據，以識別交通流動的趨勢、易擁堵區域，以及潛在的安全風險等關鍵信息。

2.3.3 智能管控實施

基于前期數據分析的結果，實驗將啟動智能管控模式，對選定的高速公路路網進行實時監控和管理。此智能系統會依據實時數據，自動調整發布交通流引導信息及優化收費站的流量安排，以提升整體交通流暢度。例如，在檢測到特定區域出現擁堵時，系統能夠自動調節相關路網監測的時間設置，或通過發布引導信息建議駕駛員選擇其他路線避開擁堵點。若發生交通事故或道路施工等突發狀況，系統會立即發出警報，并采取必要的應急措施，比如實施臨時交通管制或指導車輛繞道行駛。

2.4 實驗數據與分析

在實驗過程中，總共收集了數百萬條交通數據。經分析表明，采用智能管控模式可以顯著提升高速公路的通行效率，并有效降低擁堵程度。此外，對于異常情況的處理也變得更加迅速和精準。實驗前后數據對比見表1所示，智能管控前后的交通流量變化見表2所示。

3 應用效果評估

3.1 通行效率提升

實施智能管控模式后的實驗結果顯示（參考表1），高速公路的通行效率得到顯著改善。相較于實驗前，平均車速提升大約6.51%，由原先的107.5 km/h增加到114.5 km/h，表明交通流暢度得到了顯著增強，車輛可以更快地通過，減少了擁堵和等待的時間。

與此同時，交通流量也有明顯增長，增幅約為11%，從原來的1 800輛/h增加到2 000輛/h。該增長說明智能管控系統能夠更有效地管理和優化道路資源，尤其在高峰時段或繁忙路段。該系統通過實時監控調整路網監測時間及提供行車引導信息，幫助車輛更順暢地流動，從而避免由于路網信息控制不當或道路資源利用不充分而造成的擁堵。

3.2 擁堵指數降低

智能管控模式的另一成果即有效降低高速公路的擁堵指數。借助實時監控和數據分析（參考表1），系統能夠預測交通流的變化趨勢，并提前采取預防和干預措施。實驗數據顯示，擁堵指數從原先的0.8降至0.5，降幅達到了37.5%。

此顯著改善主要歸功于智能管控系統的高效運作。該系統通過攝像機、車檢器、ETC門架、視頻監控系統等路網運行監測設備，實時收集并分析高速公路的交通數據，動態調整通行策略，優化道路資源分配。例如，系統能夠基于實時車流量信息，通過情報板向駕駛員提供交通引導信息，及時發布路況變化、事故預警或天氣變化，幫助駕駛員選擇最佳的行駛路線，避免車輛集中在易發生擁堵的路段。尤其在高峰時段，系統會根據路段的車流情況，合理調節收費站的通行策略，減少車輛排隊現象，提升通行效率。當遇到突發情況，如交通事故或惡劣天氣時，系統能夠快速響應，可以結合環境監測系統和氣象系統的實時數據，自動發出交通管制指令，調度引導車輛分流，并通過視頻監控和車檢器實時監測和調整交通流向，從而有效緩解擁堵[5]。

3.3 異常情況處理優化

智能管控模式在處理交通事故、道路施工等異常情況時，展示出其顯著的優化效果。實驗結果顯示（參考表1），當面對突發事件時，智能管控系統能夠快速識別并響應，確保迅速采取有效的應對措施。與實驗前相比，處理異常情況所需的時間減少了大約33%，從原來的

15 min縮短至10 min。該改進主要歸因于智能管控系統對交通狀況的實時監控和數據分析能力。若發生交通事故、道路施工或惡劣天氣等異常情況，系統能夠立即識別，并迅速調配資源進行應急處理。同時，智能管控系統可以利用信息發布平臺向駕駛員提供即時的事故或施工預警信息，幫助他們及時調整行駛路線，避免遭遇延誤[6]。通過采取這些優化措施，智能管控模式不僅提升了道路的安全性，還提高了通行效率，為高速公路的高效運作提供了堅實保障。

4 結論

綜上所述，基于大數據的高速公路路網運行監測設備智能管控模式的設計，通過實驗驗證了其有效性和實用性。實驗結果表明，智能管控模式能夠顯著提高高速公路的通行效率、降低擁堵指數，可實現對異常情況處理的優化。未來，將繼續深化大數據技術在高速公路管理中的應用，研發更多的智能管控模式，為高速公路機電設備的智慧化應用提供堅實的技術支持。

參考文獻

[1]安家宏，張羽乾.基于大數據的高速公路機電設備智能運行監測技術研究[J].中國高新科技， 2024（21）：63-64+73.

[2]衛瑞東，梁樑，陳華.基于設備狀態全貌監視的路網級多設備智能運維技術研究[J].智能建筑與智慧城市， 2023（11）：162-164.

[3]彭孝蓉.生產“電路網”的智能化紡織設備及工藝技術研發[R].成都紡織高等專科學校， 2021.

[4]孫哲.路網環境下的高速公路機電設備維護管理系統[J].交通世界， 2020（31）：13-14.

[5]李澤瑞，康宇，謝皓.基于路網拓撲的尾氣遙測設備的布點策略[J].大氣與環境光學學報， 2020（5）：365-371.

[6]李永峰.省級高速公路網運行監測關鍵指標建模探析[J].中國交通信息化， 2015（7）：76-78+86.