[发明专利]一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，特别涉及一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法。

背景技术

高速公路异常事件会对道路的通行产生较大影响，容易引发交通拥堵，并沿事发点上游迅速蔓延，使得道路资源得不到充分利用，因此，高速公路交通异常事件及其引发的交通拥挤已经成为交通系统运行管控的重要问题。由于高速公路的高封闭性和车辆的高速行驶，事发点上游车辆驶向事发点也便是必然，交通异常事件影响范围将表现为拥堵排队长度，进一步导致车辆难以疏散而阻塞，行车延误增加，甚至于交通中断以影响路网交通的有效运行，尽可能准确地把握交通异常事件影响范围及其发展趋势将有助于交通管理者确定最佳的紧急救援方案、交通管控措施以及安全隐患排除对策，诱导交通流，缓解异常事件下的交通拥挤，进而提高高速公路的管控和服务水平。

当前的研究成果中，常用于估算拥堵排队长度的理论方法主要有排队论和交通波理论。如：Sheu，et al.提出了随机排队长度预测模型，基于车道变换行为定义了6个随机交通参数，用以预测事件路段的排队长度，但该模型仅适用于单车道阻塞情况，且假设排队长度未溢出上游检测器。臧华等基于Greenshield模型，提出了基于交通波理论的异常状况下排队长度预测模型。姚荣涵等基于二流理论提出了拥挤交通流当量排队长度模型，并仿真验证了其有效性并表明其预测值均会大于实际值。纪英等利用格林柏模型建立了排队长度及持续时间计算方法，但格林柏模型适用于较大密度的车流。曹志远等根据交通波理论和Greenshild流量—密度曲线，建立了交通事故时空影响范围分析模型。丛浩哲等基于传统密闭道路集散波模型，提出了考虑进出口匝道及衔接道路的路网突发事件辐射范围预测模型，但主要是分析讨论了不同情况下突发事件辐射范围的预估处理思路。陆建、孔祥龙等提出了一种高速公路突发交通事件影响范围的确定方法，其考虑大车比率、匝道流量等对车流波波速的影响。

然而，排队论没有考虑冲击波波速对交通流的影响，对拥挤下交通流的真实状态不能动态地反映，会使得达到最大排队长度的时间和最大排队长度均缩小。而交通波模型可以从更加宏观的角度，将交通流的基本参数作为变量来描述交通状态的传播，并且能够反映干涉措施下事发断面通行能力改变后事件对上游交通影响力的变化，此外，事发断面通行能力改变时，只需将新的集散波加入原有模型中，而不必修改整个模型，具有更强的适应能力，能更有效地对事件影响进行估计，结果相比更精确且更接近于实际。但是，当前多数基于交通波理论的排队长度估计方法是利用格林希尔治模型，其模型建立采用的数据来自于城市道路，将其应用于高速公路会存在一定的局限性，即该理论模型不一定能反映高速公路交通流特征。并且，大都认为车流波波速是恒定的，并未有效地考虑交通流的随机波动性对车流波波速的影响，不能很好地反映实际情况。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述背景技术的不足，提供一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法，适用于高速公路的基本路段、涉及匝道的主线路段等多种路段上异常事件影响范围的预估，该方法考虑了高速公路交通流的不确定性，以及交通流变化和多种因素对拥堵波波速的影响，适应高速公路的实际交通流特性以及交通异常事件拥堵扩散的特征，并可以在一定程度上提高高速公路交通异常事件影响范围的预测精度。

本发明所涉及的一种高速公路交通异常事件影响范围预估方法，包括如下步骤：

步骤1：选取待研究路段，获取并统计路段车检器数据，绘制速度—流量散点图、速度—密度散点图、流量—密度散点图，并拟合曲线；

步骤2：根据上一步获取的曲线，获得反映所研究的高速路段的交通流特征参数，见表1.1，进而建立该高速路段的Van Aerde交通流模型，如式(1.1)；

表1.1高速公路路段交通流特征参数

式中，k为交通流密度(pcu/km/lane)；v为交通流速度(km/h)；c₁、c₂、c₃均为中间变量；V_f为自由流速度(km/h)；V_m为临界速度(km/h)；k_j为阻塞密度(pcu/km/lane)；Q_m为道路通行能力(pcu/h/lane)；

后文相同类别参数的单位与此相同，速度参量单位为：km/h，流量参量单位为：pcu/h/lane，密度参量单位：pcu/km/lane；

同时，推导出流量—速度关系函数为：