一、成果内容简介

目前 随着城市不断扩张，居民出行需求增长，城市拥堵逐渐向周边 我国 高速公路 通车 里程 全球 第一， 由于 出行 需求集中 、 路网结构 缺乏 关键要素的控制， 在 城市 附近的 高速公路 交通 拥堵 常发 转变，尤其是节假日拥堵 尤其 严峻 严重 。当前传统治堵策略表现为“重表面、轻机理”、“重经验、轻数据” 的 现象 ， 拥堵治理 多 实施依靠专家经验、领导决策 和 、增加人工 投入 ，对拥堵症结 缺乏 分析 掌握不清，治堵效果不 持续 明，治理成本较高。

图1 拥堵由中心城区向外围高速转变

自2012年以来交通运输部大力推动高速公路路网运行监测和服务工作及智慧高速公路建设，各省积极响应，配套建设数据感知、采集终端的设备越来越多，产生大量数据，但现阶段大多数数据应用仅停留在日常的通行费清拆分，以及路段单位基础运营管理等方面，数据并未完全达到互通共享，同质企业和关联企业间的数据各自孤立，数据的有效共享和智能应用尚未实质性推进。如何将高速公路行业数据进行多维融合，有效挖掘出高密度的价值信息，破解当下拥堵等问题，已成为当前行业内一个亟需解决的问题。

针对上述问题，团队研发了“数据驱动的高速公路拥堵识别、预测、致因、对策 、 成效 成套技术” 技术 ，旨在围绕“哪里堵、堵多久、为何堵、怎么治 、 效果 如何 ”的路线，利用人工智能、机器学习 、 交通工程 、 驾驶行为 等技术，分设施构建 了 拥堵识别与预测算法，利用交通工程理论、驾驶行为分析，从规划设计、运行管理各方面提出拥堵致因分析、对策策略方法。以 既有 感知信息 的 分析 利用， 最小投入实现信息增值，提高高速公路运行效率，出行信息服务和应急处置水平 挖掘 致堵 成因 ， 推荐 治堵 对策 加快智慧高速建设进程。

图2 技术思路

二、技术经济指标与先进性

数据驱动 是 的高速公路拥堵 治理 智能 决策 识别、预测、致因、对策成套技术 的 核心是数据，技术通过融合处理地理信息数据、收费数据、两客一危轨迹数据、视频数据、天气数据、事故数据等，分收费站、服务区、分流区、合流区、路网多层面构建拥堵识别与预测模型，从路网结构、分河流区设计、交安设施合规性、设施通行能力、驾驶行为、事故特征等方面分析拥堵致因，形成可变限速、货运管理、出入口衔接、收费站交通组织、公众出行引导、协调工作机制、驾驶行为管理、宏微观仿真及评价治堵策略。该技术克服传统拥堵治理只关注“运行管理”阶段，创新的引入“规划设计”和“微观行为”的分析技术，全面探究拥堵成因，提出针对性对策。

图3 数据驱动的高速公路拥堵 治理 智能 决策 识别、预测、致因、对策成套技术框架

三、转化方式与应用效益

数据驱动的高速公路拥堵识别、预测、致因、对策成套技术 适用于 我国 可用于各省高速公路 交通流 运行 特征 的 机理 分析 网拥堵治理，需要对现有数据进行整合，结合本地特点以及关注重点分阶段实施相关技术。 ， 有助于 技术实施能够丰富高速公路业主 对 单位 日常 的 数据 进行 资源化 应用 应用场景，提升高速 公路 运营 管理水平， 提高 通行 效率 ， 提升 安全 水平 节约旅客时间，提高经济运营效率。

目前该技术已在支撑广西壮族自治区交通运输科技示范工程项目推进，并 拟 在广西全区应用推广 应用 。

图4 应用情况