一种高速公路收费站区域交通状态管控方法及系统技术方案

本发明专利技术属于交通管理技术领域，提供了一种高速公路收费站区域交通状态管控方法及系统。该方法包括，获取收费站和上游门架的交通数据；基于收费站和上游门架的交通数据，采用LSTM神经网络模型，预测一段时间内收费站的交通需求；基于所述交通需求，采用元胞传输模型，得到一段时间内收费站的交通流运行状态，所述交通流运行状态包括车流量和交通密度；基于交通流运行状态和车道数，构建车辆在收费站区域总行驶时间的目标函数，结合约束条件，采用模型预测控制，滚动反复优化计算，得到总行驶时间最小时对应的变速限制和车道配置。本发明专利技术能显著改善收费站的交通性能，提高高速公路通行效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路收费站区域交通状态管控方法及系统


[0001]本专利技术属于交通管理
，尤其涉及一种高速公路收费站区域交通状态管控方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]现有研究主要从车站设计的角度出发，基于收费广场运营成本优化车道开闭数量。相较于城市交通，高速公路收费站交通流虽有一定规律性，但其随机性更强，且ETC、MTC车辆比例也具有时变性，静态车道配置无法实现实时开闭管控、有效利用道路资源，应用场景有限。
[0004]Yuan等提出了一种VSL
‑
RM综合控制策略，以提高高速公路干线通行效率。该策略协调来自干线和收费站的车流，并调整干线合流区域的交通密度。然而，这种方法的目的是提高干线的交通效率，而非收费站。因此，高速公路收费站的主动交通控制还有待进一步研究：静态车道配置无法动态适应实时交通流，不能充分利用高速公路通行能力。因此如何动态配置高速公路收费广场的车道和限速仍在研究中。

技术实现思路

[0005]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种高速公路收费站区域交通状态管控方法及系统，首先，基于LSTM神经网络模型预测收费站的短期交通需求。然后，应用元胞传输模型(CTM)对收费站区域的交通演化进行预测。进一步地，利用基于MPC的控制框架优化ETC、MTC车道数和可变限速，使车辆在收费站区域的总行驶时间最小。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]本专利技术的第一个方面提供一种高速公路收费站区域交通状态管控方法。
[0008]一种高速公路收费站区域交通状态管控方法，包括：
[0009]获取收费站和上游门架的交通数据；
[0010]基于收费站和上游门架的交通数据，采用LSTM神经网络模型，预测一段时间内收费站的交通需求；
[0011]基于所述交通需求，采用元胞传输模型，得到一段时间内收费站的交通流运行状态，所述交通流运行状态包括车流量和交通密度；
[0012]基于交通流运行状态和车道数，构建车辆在收费站区域总行驶时间的目标函数，结合约束条件，采用模型预测控制，滚动反复优化计算，得到总行驶时间最小时对应的变速限制和车道配置。
[0013]进一步地，所述元胞传输模型通过识别元胞密度变化确定车流量，其中元胞密度变化为：
[0014][0015]其中，ρ
i
(t)表示第t个时间间隔初始时刻元胞i的单车道车流密度；q
i
(t)表示第t个时间间隔内由元胞i
‑
1进入元胞i的车流量；q
i+1
(t)表示第t个时间间隔内离开元胞i进入元胞i+1的车流量；Δt表示单位时间步长的时间间隔；λ
i
(t)为第t个时间间隔内元胞i的车道数。
[0016]更进一步地，所述元胞传输模型通过第t个时间间隔内元胞i
‑
1发出的车辆数和第t个时间间隔内元胞i接收的车辆数中的最小值，确定主路元胞的车流量；
[0017]所述元胞传输模型根据位于主线的元胞i
‑
1和位于匝道的元胞i驶入下游合流元胞i的车流量的大小关系，确定合流元胞的车流量；
[0018]所述元胞传输模型根据下式确定分流元胞的车流量：
[0019][0020]其中，R
or,i
(t)表示出口匝道元胞i可接收的车流量。
[0021]本专利技术的第二个方面提供一种高速公路收费站区域交通状态管控系统。
[0022]一种高速公路收费站区域交通状态管控系统，包括：
[0023]数据获取模块，其被配置为：获取收费站和上游门架的交通数据；
[0024]交通需求预测模块，其被配置为：基于收费站和上游门架的交通数据，采用LSTM神经网络模型，预测一段时间内收费站的交通需求；
[0025]交通演变预测模块，其被配置为：基于所述交通需求，采用元胞传输模型，得到一段时间内收费站的交通流运行状态，所述交通流运行状态包括车流量和交通密度；
[0026]管控模块，其被配置为：基于交通流运行状态和车道数，构建车辆在收费站区域总行驶时间的目标函数，结合约束条件，采用模型预测控制，滚动反复优化计算，得到总行驶时间最小时对应的变速限制和车道配置。
[0027]本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
[0028]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的高速公路收费站区域交通状态管控方法中的步骤。
[0029]本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。
[0030]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的高速公路收费站区域交通状态管控方法中的步骤。
[0031]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0032]本专利技术首先，基于LSTM神经网络模型预测收费站的短期交通需求。然后，应用元胞传输模型(CTM)对收费站区域的交通演化进行预测。进一步地，利用基于MPC的控制框架优化ETC、MTC车道数和可变限速，使车辆在收费站区域的总行驶时间最小。最后，在VISSIM中进行微观仿真试验，验证了所提控制方法的有效性。本专利技术集成了动态车道配置和可变限速控制(VSL)，以缓解收费站的拥堵。仿真结果表明，该控制方法能显著改善收费站的交通性能，提高高速公路通行效率。研究结果可指导收费站主动控制的现场实施。
[0033]本专利技术所建立的管控方法可根据实际交通状态，动态提出合理有效的车道配置和可变限速调节方案，能够提高收费站的整体交通性能，缓解收费站的交通拥堵。
[0034]本专利技术采用的元胞传输模型在预测收费站交通演变时具有较高的预测精度。
附图说明
[0035]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0036]图1是一种高速公路收费站区域交通状态管控方法的框架图；
[0037]图2是CTM模型示意图；
[0038]图3是仿真建模图；
[0039]图4是仿真流程图；
[0040]图5是微观仿真中的交通需求图；
[0041]图6(a1)是CTM中Cell 1和微观仿真之间的流量分布图；
[0042]图6(a2)是CTM中Cell 1和微观仿真之间的密度分布图；
[0043]图6(b1)是CTM中Cell 2和微观仿真之间的流量分布图；
[0044]图6(b2)是CTM中Cell 2和微观仿真之间的密度分布图；
[0045]图6(c1)是CTM中Cell 3和微观仿真之间的流量分布图；
[0046]图6(c2)是CTM中Cell 3和微本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路收费站区域交通状态管控方法，其特征在于，包括：获取收费站和上游门架的交通数据；基于收费站和上游门架的交通数据，采用LSTM神经网络模型，预测一段时间内收费站的交通需求；基于所述交通需求，采用元胞传输模型，得到一段时间内收费站的交通流运行状态，所述交通流运行状态包括车流量和交通密度；基于交通流运行状态和车道数，构建车辆在收费站区域总行驶时间的目标函数，结合约束条件，采用模型预测控制，滚动反复优化计算，得到总行驶时间最小时对应的变速限制和车道配置。2.根据权利要求1所示的高速公路收费站区域交通状态管控方法，其特征在于，所述元胞传输模型通过识别元胞密度变化确定车流量，其中元胞密度变化为：其中，ρ
i
(t)表示第t个时间间隔初始时刻元胞i的单车道车流密度；q
i
(t)表示第t个时间间隔内由元胞i
‑
1进入元胞i的车流量；q
i+1
(t)表示第t个时间间隔内离开元胞i进入元胞i+1的车流量；Δt表示单位时间步长的时间间隔；λ
i
(t)为第t个时间间隔内元胞i的车道数。3.根据权利要求2所示的高速公路收费站区域交通状态管控方法，其特征在于，所述元胞传输模型通过第t个时间间隔内元胞i
‑
1发出的车辆数和第t个时间间隔内元胞i接收的车辆数中的最小值，确定主路元胞的车流量；所述元胞传输模型根据位于主线的元胞i
‑
1和位于匝道的元胞i驶入下游合流元胞i的车流量的大小关系，确定合流元胞的车流量；所述元胞传输模型根据下式确定分流元胞的车流量：其中，R
or,i
(t)表示出口匝道元胞i可接收的车流量。4.根据权利要求1所示的高速公路收费站区域交通状态管控方法，其特征在于，所述目标函数为：标函数为：其中，表示目标函数；TTT表示车辆在收费站区域总行驶时间；表示目标函数；TTT表示车辆在收费站区域总行驶时间；表示目标函数；TTT表示车辆在收费站区域总行驶时间；均表示元胞的预测密度值；u＝(V,λ
I
,λ
r,I
)；λ
I
表示MTC的车道数，ln；λ
r,I
表示ETC的车道数，V表示可变限速值。5.根据权利要求1所示的高速公路收费站区域交通状态管控方法，其特征在于，所述约
束条件包括，服务不均衡系数ζ：其中，ζ
max
表示服务不均...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱香敏，周童，孙颖超，常志宏，康传刚，马晓刚，陈雪珲，陈宏，曹蓉，吴晓佩，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：