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。     

基于贝叶斯网络的高速公路突发事件态势评估研究

为了提高高速公路应急管理能力,提升高速公路应急效率,从突发事件演化机理着手,基于贝叶斯网络构建了高速公路交通突发事件应急处置的态势评估模型,用于推理学习不同情况下的交通事故概率。评估模型首先确立了高速公路交通突发事件贝叶斯网络总体工作流程,将贝叶斯网络节点设置为高速公路突发事件的影响因素,贝叶斯网络结构根据各节点,即各影响因素之间的相互关系进行构建。其次,根据交通事故数据和专家知识对网络中每个节点进行条件概率赋值,再在条件概率的基础上根据现场初步事故信息运用联合树推理算法将贝叶斯网络转化为联合树,通过定义在联合树上的消息传递过程,计算后验概率;最后,在条件概率的基础上进行推理,建立评估模型实现对高速公路突发事件态势评估。实例分析随机抽取50次高速公路交通突发事件数据用于贝叶斯网络,通过软件Ge Nie2.2,以事故车辆类型,事故车辆数量,得到事故信息的时间,事发时天气及事发时段为证据信息,推理得出高速公路突发事件概率,预测结果表明基于贝叶斯网络的高速公路交通突发事件应急处置态势评估模型具有较高的准确性。