公路工程中的交通流量優化管理研究

摘要 文章針對城市交通流量管理中的關鍵問題，提出了基于智能交通信號控制系統（ITSCS）和大數據分析的優化策略。首先，通過分析交通流量的時空特征，識別出高峰時段與非高峰時段、城市中心與郊區路段的流量差異；然后，針對所提出的數據驅動優化方法，利用多源數據采集、LSTM動態流量預測模型，以及線性規劃與深度Q學習相結合的智能信號控制算法，實現了交通信號的精細化管理；最后，通過在吉林省長春市交通管理中的實際應用，展示了智能交通信號控制系統在提高交叉口通行效率、減少車輛等待時間及應對突發事件方面的顯著成效。結果表明，優化后的系統顯著降低了平均等待時間，縮短了車輛排隊長度，提升了路網整體的通行能力，為未來城市的交通流量優化提供了有力的理論支持和實踐參考。

關鍵詞 公路工程；交通流量；優化管理

中圖分類號 U491 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）05-0025-03

0 引言

隨著城市化進程的加速，城市交通網絡的復雜性和交通流量的不斷增長，使得交通擁堵問題日益嚴重。傳統的交通管理方法，如信號燈控制和車道布局優化，已難以應對現代化城市交通的多樣性和復雜性。尤其在早晚高峰時段，主干道與支路交會處頻繁出現長時間排隊和嚴重的交通堵塞現象，極大地降低了道路的通行效率。為了解決這些問題，迫切需要引入新型的交通管理技術，以提高交通流量管理的智能化水平和決策效率。基于此背景，該文提出了智能交通信號控制系統，通過大數據技術和人工智能算法，對城市交通流量進行實時監控與動態優化，旨在提供一種高效的交通流量管理解決方案。

1 交通流量的時空特征

1.1 高峰時段與非高峰時段的流量差異

在高峰時段，由于出行需求的集中爆發，交通流量會顯著增加，通常表現為車流密度的急劇上升和車輛排隊長度的延長。這種現象主要源于工作日早晚通勤的高峰期間，大量私家車和公共交通車輛同時進入主干道路網絡，導致道路飽和度接近甚至超過臨界點，進而引發局部或大范圍的交通擁堵。為應對這種時空特征，需要借助實時交通監測系統，結合基于車流密度和速度的動態模型（Dynamic Traffic Flow Models， DTFM），對交通流量進行精確調控，以減少排隊延時和提高通行能力。具體來說，可以應用先進的傳感器網絡與智能交通信號控制系統，實時采集交通流數據，動態調整信號配時策略。同時，利用大數據分析和人工智能算法對交通流進行預測和優化，通過控制關鍵節點的車流量分配，智能引導車輛繞行，以實現整個交通網絡的動態均衡和穩定運行，從而緩解高峰期的交通壓力。

1.2 城市中心與郊區路段的流量差異

城市中心區和郊區路段在交通流量分布上存在顯著差異。這種差異可以通過交通分布模型（Traffic Distribution

Model， TDM）進行量化分析。城市中心區由于其商業、辦公、文化活動的高密度集聚，通常表現出較高的車流量密度，并且流量變化頻繁，易出現瓶頸效應。相較之下，郊區路段因其較低的人口密度和較大的道路寬度，往往表現出更低的交通流量密度（Traffic Flow Density，TFD）和較高的道路服務水平。在交通流量管理中，針對城市中心區的高密度車流，可以采用自適應信號控制系統與智能車道管理系統進行流量分配優化，以緩解中心區的交通壓力。此外，還可以通過集成式的交通狀態預測算法，結合動態交通需求預測模型（Dynamic Traffic Demand Prediction Models， DTDPM），提前識別可能出現的交通擁堵點。在城市中心區，可利用基于物聯網的智能監控平臺采集交通的實時動態，并結合大數據分析優化交通流向，以精準調度車輛，智能調節路段間的通行能力，實現高效的交通流量管理。此外，利用AI驅動的自動化交通流仿真系統，可以對城市核心路網進行模擬評估，提供最優的流量疏導策略。

2 公路工程交通流量優化方法的探討

2.1 數據驅動的優化設計

數據驅動的優化策略主要利用大數據技術和算法模型實現交通流量的實時監控、分析與動態優化。該文提出的優化設計方案通過融合多源數據、應用復雜算法模型與機器學習技術，極大地提升了交通管理的智能化水平和決策效率。

2.1.1 數據的采集和預處理

數據采集是交通流量優化管理的基礎。通過安裝在道路沿線的多源傳感器網絡和車輛檢測器，可以實時獲取大量的交通流量數據。這些數據包括車輛的實時位置、速度、加速度、車流密度、車道占有率等關鍵參數。為了保證數據的準確性和一致性，數據驅動的優化首先依賴于多源數據的采集與預處理，通過部署傳感器（如雷達、激光雷達、攝像頭）及車聯網（V2X）設備，系統可以實時獲取車輛的位置、速度、加速度等信息。數據通過物聯網傳輸至邊緣計算節點進行初步處理，去除噪聲、修正數據異常，并標準化處理。數據預處理的主要公式如下：

（1）

式中，xi——原始數據，μ——數據的均值，σ——標準差。數據標準化可以消除量綱的影響，保證后續分析的穩定性。

2.1.2 交通流量聚類分析

在數據采集與預處理后，交通流量的聚類分析是優化管理的關鍵步驟。通過應用k-均值聚類算法（K-means Clustering），可以將不同路段的交通流量特征劃分為若干類別，以實現針對性的流量管理和控制。該算法基于道路交通流量的密度、車速、通行能力等參數，采用歐氏距離計算不同數據點之間的相似度，從而將流量特征相近的路段分配至同一個聚類內。聚類分析不僅有助于識別高流量密集區和低流量區域，還可以幫助決策者制定適應不同交通流量條件的管理策略。具體來看，利用k-均值聚類算法將城市道路按照交通流量的特征分為若干類，以便制定差異化的管理策略。聚類算法的核心公式如下：

（2）

式中，J——目標函數，——第i個簇的第j個數據點，μi——第i個簇的均值。通過迭代優化目標函數J，實現對交通流量的聚類分析。

2.1.3 動態流量預測與優化

對于流量的動態預測，可以采用基于長短期記憶網絡（LSTM）的時間序列預測模型。LSTM能夠處理時間序列數據的長依賴關系，適合交通流量的動態預測，其核心公式如下：

（3）

式中，ft、it、ot——遺忘門、輸入門和輸出門的激活函數，Ct——單元狀態，ht——隱狀態。LSTM通過上述公式動態調整流量預測，并最終通過優化交通信號燈時序實現流量優化。整個模型的核心實現代碼如圖1所示：

2.2 智能交通信號控制

在公路工程的交通流量優化管理中，該文提出的智能交通信號控制系統（Intelligent Traffic Signal Control System， ITSCS）優化控制能夠通過動態調整信號燈的時序，有效提高道路交叉口的通行效率。智能交通信號控制的核心在于通過實時監測和預測交通流量，優化交通信號燈的控制策略，減少交通擁堵，提升整體交通系統的運行效率。

2.2.1 實時交通數據采集與處理

智能交通信號控制依賴于對實時交通數據的精確采集與處理。通過部署在交叉口的攝像頭、微波傳感器以及車輛檢測器，系統能夠實時獲取車輛的通行速度、車流密度、車間距離等關鍵信息。這些數據通過物聯網設備上傳至云計算平臺，進行進一步的處理與分析。數據處理采用離散傅里葉變換和卡爾曼濾波等算法，以消除噪聲并預測短期交通流量變化，其具體過程可通過以下公式表示：

（4）

式中，Xk——傅里葉變換的結果，——卡爾曼濾波器的狀態估計，Kt——卡爾曼增益，zt——觀測值，H——觀測矩陣。n——原始數據序列中的第n個數據點，k——頻率分量的索引，N——原始數據序列的總長度。

2.2.2 信號燈時序優化算法

在獲取并處理交通數據后，系統利用優化算法動態調整信號燈的時序。最常用的算法之一是基于線性規劃（Linear Programming， LP）的優化方法。線性規劃通過設置目標函數和約束條件，計算最優的信號燈周期和綠燈時長，以最小化車輛在交叉口的等待時間。目標函數可以表示如下：

（5）

式中，Z——總等待時間，wij——權重因子，Tij——第i個信號周期內第j輛車的等待時間。

2.2.3 強化學習在信號燈控制中的應用

為了應對交通流量的動態變化，系統進一步結合強化學習（Reinforcement Learning， RL）技術，尤其是深度Q學習網絡（Deep Q-Network， DQN），實現自適應信號燈控制。通過深度Q學習網絡，系統能夠在不斷學習的過程中自動調整信號燈策略，以應對不同的交通情況。強化學習的核心是通過Q值的更新公式迭代，不斷優化信號控制策略，具體計算公式如下：

（6）

式中，st——當前狀態，at——當前采取的動作，rt+1——即時獎勵，γ——折扣因子，α——學習率，a′——下一個狀態st+1下可能采取的動作，st+1——執行當前動作at后進入的下一個狀態。通過在真實交通環境中的仿真，DQN算法可以逐步學會最優的信號燈控制策略，實現對車輛通行效率的最大化。

3 應用效果分析

3.1 案例背景簡介

為驗證優化效果，該文以吉林省長春市交通流量管理工作為例，闡述經過優化后智能交通信號控制系統的應用優勢。長春市位于交通樞紐地帶，主干道與支路縱橫交錯，交通網絡結構復雜多樣。尤其在早晚高峰時段，交通流量密度急劇上升，傳統的交通管理手段顯得力不從心，導致交叉口的通行效率大幅下降。車輛在主要干道和支路交會處頻繁出現長時間排隊的現象，嚴重影響了城市整體的交通運行效率。為了應對這一系列交通難題，交通管理部門決定引入智能交通信號控制系統并進行控制層面的優化。該系統采用了最新的大數據技術和人工智能算法，旨在通過實時采集和分析交通流量數據，動態調整信號燈的時序配置，從而提高交叉口的通行效率，減緩交通擁堵現象。

3.2 優化策略的應用與成效

依照上文所提出的關于智能交通信號控制系統的優化控制策略，系統采用基于線性規劃（LP）的優化算法，對信號燈的周期和相位差進行了實時調控。通過優化目標函數，該系統能夠有效地最小化車輛在交叉口的平均等待時間。為了進一步量化優化策略的應用效果，交通管理部門對ITSCS優化前后的交通數據進行了詳盡分析，引入并優化該系統前后的交通流量關鍵指標變化數據如表1所示：

從表1可以看出，智能交通信號控制系統在優化交通流量管理方面取得了顯著成效。通過數據驅動的動態優化策略，城市的交通流量得到了有效調控，減少了高峰時段的擁堵，提升了路網整體的通行能力。

4 結論

該文通過對城市交通流量優化管理的系統性分析，提出了一套基于智能交通信號控制系統和大數據分析的優化策略。在實際應用中，智能交通信號控制系統顯著提升了交叉口的通行效率，減少了車輛的平均等待時間和排隊長度，特別是在高峰時段和突發事件應對方面展現了卓越的效果。通過LSTM模型的動態預測與深度Q學習網絡的自適應優化，系統能夠有效應對交通流量的時空變化，確保交通信號燈的最優控制策略。研究成果表明，數據驅動的智能交通管理技術為現代城市交通流量管理提供了有效的解決方案，具有廣泛的應用前景和推廣價值，為進一步提升城市交通系統的智能化水平奠定了堅實基礎。

參考文獻

[1]萬海洋，劉文霞，石慶鑫，等.計及交通流量動態變化的配電網災后修復多時間斷面優化策略[J].電力系統自動化， 2022（12）：119-129.

[2]閆少華，謝曉璇，張兆寧.基于小波優化GRU-ARMA模型的空中交通流量短時預測方法[J].交通信息與安全， 2022（4）：177-184.

[3]嚴萌.智慧城市路網交通流量均衡性優化調度方法[J].計算技術與自動化， 2024（1）：137-141.

[4]韓威宇.X市城市道路短時交通流量預測方法研究[D].西安：西安理工大學， 2023.

[5]封志明，游世情，游珍.基于交通大數據網絡的中國城市群空間識別和結構特征研究[J].地理研究， 2023（7）：1729-1742.