一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法与流程

本发明涉及高速公路收费站拥堵评价，具体为一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法。

背景技术：

1、收费站作为出入高速公路的关键节点，其通行能力一般远小于路段通行能力，成为高速公路“瓶颈点”，易在收费站的出入口形成排队队列，导致车流延误大大增加，若不及时对排队车辆采取疏散措施，排队队列将持续延伸加长，甚至影响到高速公路主线或城市道路的车辆通行。

2、目前，对于高速公路收费站通行能力进行了计算并对提高收费站通行能力的方法进行了简单介绍，但是相关理论分析缺乏数据支持与实例验证，而且目前在公路收费站排队方面的研究方法主要是m/g/k模型，无法反映出收费车道之间的某些差异，具有一定局限性，同时对于收费站运行效率的研究，要么是从收费站业务质量、绩效考核等大的方面考虑，包括的影响因素太多、太复杂，不易于进行评价或评价结果主观性太强，难以使人信服，要么是只选取一两个比较重要的指标来衡量，缺乏一定的全面性，因此需要发明出一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、(一)技术方案

2、本发明提供如下技术方案：一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法，包括以下步骤：

3、s1、数据采集

4、首先采集收费站流水、etc门架过车数据以及道路卡口车牌识别数据作为基础数据。

5、s2、数据清洗和预处理

6、收费站和门架流水数据可能出现异常数据，包括异常数据、冗余数据、错检数据、漏检数据情况，需在路网匹配前对基础数据进行数据清洗和预处理，针对异常无效数据和检测多次产生的冗余数据，直接筛选出来剔除，同时针对被对向门架错检产生的数据，将门架路段信息融入到交通模型，根据模型中的路段拓扑关系获取门架路段序列，判断异常过车逻辑，将错检数据进行修正，并且针对数据异常或者未被有效识别导致的漏检数据，利用收费站数据和门架数据相互进行补充校验，根据路段拓扑关系获取门架路段序列，利用均值插补法对缺失的门架数据进行补全。

7、s3、数据融合与出行序列生成

8、根据车牌信息，将收费站流水数据、门架过车数据以及卡口车牌识别数据进行关联匹配，然后以通过时间升序进行排列，即可获得每一个高速公路行驶车辆的过车序列vehi＝{d1，d2，…，…，dn}，并且从高速公路收费站两端延伸到城市道路。

9、s4、路网匹配

10、根据门架与收费站经纬度信息与高速公路网信息进行匹配，得到带节点的高速公路路网数据，然后按照统计时间间隔将融合后数据分配到特定的高速公路路段，即每个路段的数据集合可以表示为：

11、linki＝{(gantryi1，exi1)，(gantryi2，exi2)，…，(gantryin，exin)}

12、其中linki是高速公路路网中第i个路段的数据集合，n是数据间隔数量，假如以5分钟进行统计，则在一天统计时间内为288，gantryin为第i个路段的第n个时间间隔的门架过车数据，主要包含车牌号码、车辆类型、通过时间、路段里程信息，exin是第i个路段在第n个时间间隔当前时段内所有通过车辆关联的收费流水数据，主要包含车牌号码、车辆类型、进出站时间信息，基于收费站与相邻门架路段之间的拓扑关系，提取收费站对应的路段数据集合，根据高速收费站各运行指标定义，计算高速收费站运行指标如进站流量、出站流量、出站行程时间比。

13、s5、指标计算

14、针对高速收费站管理需求、出行者出行感受以及实际运行特征，高速公路收费站拥堵评价指标体系分为运行状态、致因分析、治理方案选择3个维度共10个指标，其中运行状态指标包括进站行程时间比、出站行程时间比，致因分析指标包括单位时间通过的流量波动系数、单位通过流量的时间波动系数，方案选择指标包括进出站各车型流量构成、进出站各车道流量构成、进出站流量及饱和度、进出站车流不均衡系数、衔接路段拥堵级别、衔接路段红绿灯最近距离。

15、s6、收费站拥堵评价分级

16、利用指标体系中的运行状态指标，根据进出站行程时间比分别评价收费站的进出站拥堵情况，对收费站拥堵等级进行划分。

17、s7、收费站拥堵成因分析与治理

18、利用指标体系中的致因分析指标，单位时间通过的流量波动系数和单位通过流量的时间波动系数进行收费站拥堵成因分析，可分为内因和外因两大类，其中，指标低于阈值则为收费站内因导致拥堵，指标大于阈值则为外因导致拥堵，再结合指标体系中的治理方案选择指标，对收费站拥堵的具体成因和治理方案选择展开分析，内因主要包括三类：收费站流量过大，可考虑增加车道或者智能化改，收费站流量大且进出站车辆不均衡，潮汐现象明显，可考虑设置潮汐车道，收费站流量大，且大型货车占比较高，可考虑增加货车通道或设置转运站，外因主要包括两类：衔接路段流量过大，倒灌至收费站，衔接交叉口距离过近，影响收费站通行效率，对于外因导致拥堵，需充分调研和勘察收费站的现场情况，研究多路网协同精细化治理与优化。

19、优选的，所述步骤s1中，收费站流水数据包括车牌号、车辆类型、进出站信息、通过时间、交易类型、交易金额、计费里程，门架过车数据包括车牌号、车辆类型、门架路段、所在高速、通过时间、通行介质、计费里程，道路卡口车牌识别数据包括车牌号、车辆类型、卡口编号、卡口名称、经过时间。

20、优选的，所述步骤s5中，进站行程时间比指统计时期内进入收费站的行程时间与通行条件良好的闲时状态下s行程时间比值，反映收费站进站拥堵情况，指标值越大，说明收费站进站拥堵越严重，

21、结合高速收费流水数据以及卡口车牌识别数据进行统计计算，

22、

23、其中，ttren是统计时期内进站行程时间比，ti是第辆车辆从上高速前最后一个卡口到进入收费站的行程时间，n是统计时期内收费站进站车辆数，tw是目标卡口到收费站路段在通行条件良好的闲时状态下平均行程时间。

24、出站行程时间比指统计时期内离开收费站的行程时间与通行条件良好的闲时状态下行程时间比值，反映收费站出站拥堵情况，指标值越大，说明收费站出站拥堵越严重，

25、结合高速门架过车数据以及收费流水数据进行计算，

26、

27、其中，ttrex是统计时期内进站行程时间比，ti是第辆车辆从下高速前最后一个门架到离开收费站的行程时间，n是统计时期内收费站出站车辆数，tw是目标门架到收费站路段在通行条件良好的闲时状态下平均行程时间。

28、优选的，所述步骤s5中，单位时间通过的流量波动系数指统计时期内收费站单位时间通过流量的变化幅度情况，反映收费站拥堵成因是否由下游路段导致，指标大于阈值则判定为外因拥堵，

29、基于高速收费流水数据统计单位时间通过的流量方差与平均流量的比值，

30、

31、其中，cv是流量波动系数，σv是统计时期内单位时间通过的流量方差，μv是统计时期内单位时间通过的平均流量。

32、单位通过流量的时间波动系数指统计时期内单位流量通过收费站所需时间的变化幅度情况，反映收费站拥堵成因是否由下游路段导致，指标大于阈值则判定为外因拥堵，

33、基于高速收费流水数据统计单位流量通过所用时间的方差与平均时间的比值，

34、

35、其中，ct是流量波动系数，σt是统计时期内单位时间通过的流量方差，μt是统计时期内单位时间通过的平均流量。

36、优选的，所述步骤s5中，进出站各车型流量构成指统计时期内进出收费站的各车型车流量及占比，反映收费站运行情况，大型车辆占比越大对收费站运行影响越大，用于分析车型占比对收费站拥堵的影响，基于高速收费流水数据统计各车型流量占比，具体如下：

37、

38、其中，rk是车型k对应的流量占比，fk是车型k的流量，fz是收费站总流量。

39、进出站各车道流量构成指统计时期内进出收费站的各车道车流量，反映进出收费站车道流量分布情况，用于分车道分析收费站拥堵情况与原因，基于高速收费流水数据统计收费站各车道流量占比，具体如下：

40、

41、rl是车道l对应的流量占比，fl是车型的流量，fz是收费站总流量。

42、进出站流量饱和度指统计时期内进出收费站的车流量饱和度，反映收费站运行饱和情况，指标越大表明收费站ss运行负荷越大，基于历史收费站流水数据进行聚合统计，统计收费站在单位时段能达到的最大通行流量用于标定收费站的通行能力，再计算当前流量与通行能力的比值，具体如下：

43、

44、其中，s是收费站流量饱和度，fz是收费站总流量，cap是收费站最大通行能力。

45、进出站车流不均衡系数指统计时期内收费站进出流量较大值与进出流量之和的比值，取值范围为[50％,100％]，反映收费站进出流量不均衡情况，指标值越大，说明收费站进出流量越不均衡，用于反应收费站进出流量是否有潮汐现象，根据高速流水数据，获得统计时期内收费站的进出收费量，然后计算进出车流不均衡系数，具体计算如下：

46、

47、其中，ub是收费站进出车流不均衡系数，fen和fex分别是统计时间内收费站进出流量。

48、衔接路段红绿灯最近距离指收费站进出站衔接路段的红绿灯情况，用于下游红绿灯的分析与治理，从交通地理信息系统中直接获取。

49、衔接路段运行情况指收费站进出站衔接路段的道路运行情况，用路段行程时间比来衡量，用于下游路段拥堵的分析与治理，结合高速门架过车数据、收费流水数据及道路卡口车牌识别数据，计算统计时期内的衔接路段的行程时间比，具体如下：

50、

51、其中，ttrxj是统计时期内衔接路段的行程时间比，hi是衔接路段第i辆车辆所用的行程时间，n是统计时期内衔接路段通过车辆数，hw是目标路段在通行条件良好的闲时状态下平均行程时间。

52、优选的，所述步骤s6中，高速收费站出站行程时间比的等级划分为五个等级，其中1≤行程时间比<1.3为畅通，1.3≤行程时间比<1.6为基本畅通，1.6≤行程时间比<1.9为轻度拥堵，1.9≤行程时间比<2.2为中度拥堵，2.2≤行程时间比为严重拥堵。

53、(二)有益效果

54、与现有技术相比，本发明提供了一种高速公路收费站拥堵评价与处理方法，具备以下有益效果：

55、该高速公路收费站拥堵评价与处理方法，以海量高速公路收费站、门架流水数据以及道路卡口车牌识别数据为基础，首先进行数据清洗及预处理流程获得可用的基础数据集，通过数据融合流程得到所有车辆的出行序列，并通过路网匹配流程获取高速收费站对应的数据集合，用于收费站运行指标计算，建立了收费站拥堵评价指标体系，并提出了各指标的具体定义和算法，基于指标体系实现高速公路收费站的拥堵分级评价。