高速公路路径标识站选址优化模型与算法研究

为了解决车辆多义性路径问题,高速公路路网中常设置标识站来精确获取车辆路径信息。在实际高速公路网中,要么在路网中所有环路段上布设标识站,造成资源浪费现象,或者布设的标识站不足,直接采用最短路的方式拆分通行费用,造成费用拆分不合理现象。因此对高速公路路网中多义性路径标识站的选址优化问题开展研究,在解决多义性路径基础上,实现标识站建设费用最小。为了研究高速公路标识站选址优化问题,以高速公路路网为基础,采用基于生成树-蚁群算法对标识站选址布局问题进行优化分析。首先,根据图论中生成树理论,确定出标识站的最少布设数量与多种选址布局方案。其次,建立了以高速公路标识站所在路段车流量最小且该路段里程最长的多目标多义性路径标识站选址优化模型,并设计了基于蚁群算法的大型高速公路路网多义性路径标识站选址优化算法的求解步骤。最后,通过算例分析,以3组不同权重值分析对比验证该模型的适用性。结果表明该模型可以用来解决高速公路标识站选址优化问题,并且能有效实现高速公路多义性路径标识站的最优选址布局。     

湖北高速公路收费清分方法与校核系统研究

为提升高速公路收费管理水平,推动湖北经济社会发展,提出了湖北高速公路收费清分方法并搭建了清分校核系统.针对湖北高速公路基础设施建设和运营的现状,提出了AD-DFS算法识别车辆争议路径.这一算法采用车牌抓拍的基本原理,在标识站资源有限和约束路径长度的条件下,利用车辆通行数据识别其可能的通行路径作为争议路径,在标识站数据异常的特殊情况下,仍能从争议路径中有效识别车辆清分路径的方法.针对不同类型的清分路径和通行车辆,采用自适应通行费清分方法,能科学合理地将通行费拆分至各相关单位.在前述通行费清分方法基础上,搭建了全国首例针对省级通行分清分提供全面校核功能的平台,即湖北省高速收费清分校核系统,自推广应用以来为湖北省64条高速公路、351个高速收费站、104家经营单位,提供了高效的清分校核功能并收到良好反馈,同时以多层次、多维度数据可视化分析的方式提供了管理与决策支持.      

基于RFID技术的高速路网路径精确识别技术

随着国内高速公路的发展,环状的路网结构与多元的投资主体引发了如何合理征收并拆分通行费的问题。本文所提出的多义性路径的识别方法基于射频识别技术(RFID),运用余边集和支撑树理论,在关键路段布设标识点系统,从而精确识别车辆实际行驶路径。该技术方法能够解决高速公路路网中多义性路径识别问题,并实现通行费的合理征收与拆分。     

广东省高速公路联网收费“一张网”技术特点与建设反思

广东省高速公路联网收费"一张网"应用推广以来,共撤消16个区域间主线收费站、17个停车人工标识站,彻底解决了粤西、粤北、粤东、中片区等4片区联网收费造成的"路网分割、站点密集、机构重复、低效运行"的弊端,改变了原有车辆用户在省内高速公路行驶时需要多次停车领卡、缴费的现状,实现了车辆进出路网只需入口领一次卡,出口缴一次费,中途不再需要停车缴费或停车标识路径。     

公路联网收费站布局规划

提出了一种根据收费路网的连通性来确定联网收费范围的新方法和大型网络连通性计算机算法，分析了3种常见的行驶车辆路径辨只方法的适用范围和局限性，探讨了由有向图的节点或边确定收费站和识别站位置的理想方法和基于可能路径辨识的筒化方法，然后，对收费站和标识站布局原则、方法步骤进行了探讨。     

浅析高速公路路网模型的建立与清分算法的实现

高速公路路网模型及清分算法的研究是高速公路联网收费的理论基础.主要介绍了高速公路路网模型的建模方法,并且基于路网结构的数学模型提出了高效灵活的清分算法以及收费清分的计算机实现方式.     

高速公路标识站选址模型与算法研究

以路网拓扑结构为基础,采用图论中的支撑树理论来研究高速公路标识站数量及选址问题。基于支撑树任意两点之间恰有一条路径的性质,定义了余边集的概念,在此基础上提出了标识站确定理论,从根本上确立了标识站最优数量,并将破圈法与展开树法有机结合,提出了适合大型路网的标识站选址算法。标识站数量确定理论和展开树算法,从根本上解决了路网收费中二义性路径的标识问题,可以直接用于高速公路及城市轨道的标识站设计与建设中,能够确定所有标识站选址方案。给出了一个试验实例以证明该理论与算法的可行性。     

一种基于有向图的高速公路多义性路径贝叶斯识别方法

随着高速公路的快速发展,公路路网由树状结构逐步转化为网状结构。车辆在网状结构的路网上同一个起讫点间存在多条可行的路径,由于不同路段公路资产管理单位的不同,以及在通行费增值税电子普通发票普及的条件下,因此,如何对车辆行驶的路径进行精准识别,来实现公平收费和通行费增值税电子普通发票的精确开具,是目前收费管理中的热点问题。本研究首先对现有路径计费方法进行了总结,研究了目前基于5. 8G DSRC技术、视频车牌识别技术、433 M射频技术和基于运营商基站的标识技术在多义性路径识别方面存在的不足。在此基础上,提出一种基于有向图的高速公路多义性路径贝叶斯识别方法,首先将高速公路路网模型化为有向图结构,将5. 8G标识点或视频图像标识点映射到有向图上,对每个出口建立路径生成树,然后采用一个贝叶斯识别算法建立标识串的概率模型,确定车辆的实际路径。算法采用两级结构,包括中心预处理和车道出口处理两级,可以实现车道出口处的快速计算。该方法已经在江西省高速公路中进行了实际应用,并获得了良好的效果,识别精度达到99. 8%,处理时间也能完全满足高速公路出口快速通行的需求。     

高速公路联网收费中的路网模型及数据处理

高速公路联网收费中数据安全和数据的清分是实现联网收费的基础，也是当前智能交通领域中十分重要的研究课题。本文通过对数据安全、路网模型、清分算法及数据校验等问题的研究，试图解决高速公路联网收费中的几个关键技术问题。通过连接矩阵和规则矩阵对高速公路物理结构和收费规则进行描述，提出了一种收费数据清分算法的构造方法，并在此基础上实现了比较灵活的收费数据清分和清分数据校验，实现了基于计算机系统的大规模高速清分。     

联网高速公路有效路径伸展系数的标定

采用启发式搜索算法标定联网高速公路路径伸展系数的值,确定高速公路路网有效多路径搜索范围,利用改进的标号法算法搜索给定路网上任两站点之间的有效多路径。提出联网高速公路多路径交通量计算模型和各路段流量偏差计算模型,分别按最短路法和实际行驶路径（调查取得）在有效多路径集合上进行流量加载,得到有效多路径上交通流漂移量。利用上述模型,对山东省高速公路车辆行驶路径调查数据进行统计分析,标定得出山东省高速公路网路径伸展系数为0．3,出行有效多路径交通量占所有路径总交通量的比例为6.1‰。     

RFID技术在广东省多义性标识试点方案中的应用分析

随着广东省高速公路网复杂度加大,路径识别将成为联网收费精确拆分必须解决的关键问题。经过对各种路径标识技术的比较,选用RFID技术在粤东区域进行路径识别试点。通过试点项目初步认证了RFID技术的可行性和稳定性,同时也为该技术在广东省高速公路联网收费中推广应用打下基础。     

基于RFID通行卡的隧道交通事件检测系统设计与实现

针对现有高速公路隧道交通事件检测方法受隧道运营环境影响所导致的实时性和可靠性问题,提出了一种基于RFID技术的隧道交通事件检测方法,并基于组件设计的思想进行了应用系统的软硬件设计和实现,保证了系统运行时的稳定性、实时性、可靠性和可配置性。系统拟在浙江黄衢南高速公路江都坞隧道进行应用工程示范。该方法利用用于多义性路径识别的高速公路RFID通行卡,不会改变目前高速公路的管理模式,可更大限度地发挥RFID高速公路通行卡的效率。     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

基于组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价

针对于传统交通适用性评价过程存在的随机性和模糊性问题,提出一种组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价方法。首先,从路网结构性能和路网运行效率两方面,选取路网密度、饱和度等8个定量因素建立评价指标体系,采用相对分析法,将适应性划分为4个等级后,依次确定各等级区间范围;其次,基于逆向云模型理论,得到各评价指标隶属各等级的确定度,利用组合赋权所得权重对各个指标确定度进行加权平均。最后,根据确定度最大原则,综合得到交通适应性等级。以四川省高速公路联网收费数据和网络拓扑数据为基础,构建评价模型,最终结果为不适应,为今后高速公路网建设提供理论基础和数据支撑。     

基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

采用网络概率流改进节点法实施高速公路二义性路径通行费分配

将高速公路二义性路径环网视作一个封闭回路,以节点法或网孔法求得各支路电流作为网络通行概率流。以确定的概率差为截断壁垒,调整网络拓扑结构。用二次计算各支路的网络概率流,确定通行费分配的方案。     

高速公路智慧化改造研究——以G15上海嘉浏段高速公路智慧化改造工程为例

介绍了智慧高速的国内发展现状，重点以G15上海嘉浏段高速公路智慧化改造工程为例，搭建了G15智慧高速整体技术架构，探讨了全息感知网络的物理组成，提出了基于BIM+GIS的全要素、全周期管控平台，介绍了数据传输网络的信息交互路径，总结了智慧高速的六大应用模式。最后，对智慧高速提出了丰富应用场景、提升核心算法，以及提升环保、韧性和低碳3个后续研究方向。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

基于概率分析的高速公路联网收费路径识别技术

根据高速公路联网收费的特点,提出了一种基于概率分析的路径识别方法.其基本思路是在对含环路网有效路径分析的基础上,采用一定的交通量分配方法,通过比较分配交通量与调查交通量的误差来拟合和修正路径分配概率,用以实现对车辆路径的识别.该方法在河南省高速公路联网收费中已经得到实际应用,应用效果表明该方法是适用、可行的.     

多路径分配模型中合理路径的研究

Logit是一种重要的随机网络配流模型,常用于市域、省域的交通分配预测.但该模型的Stoch算法在确定"合理路径"的关键步骤时存在漏洞,明显存在交通分配结果不合理问题.文中通过比较以往各种合理路径的算法,提出了一种既合理,又经济的算法.解决了Stoch算法中对合理路径定义不合理的问题,使得分配结果更合理,通过建立相关路网的实例检验,取得较好的效果.