高速公路收费站出入口交通流量分析及预测

为充分掌握高速公路收费站的交通流特征,助力智慧高速公路建设,以宁夏回族自治区银川南收费站为研究对象,分别采用图像观测法和科学计算法对其出入口交通流量进行相关性分析,得到二者的相关系数和显著性水平,表明出口流量与入口流量具有极强的相关性。通过傅里叶变换得到收费站交通流量的周期性特征,并运用自相关系数对周期性进行检验。将周期性特征加入长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络模型中,并基于整年的收费数据和跨年度的收费数据对收费站出入口交通流量进行预测,验证该模型的有效性。结果表明该基于周期性特征的交通流量预测模型能取得良好的预测效果。     

基于深度强化学习的平滑车速控制系统

为调整不同路段的限速值,平滑交通流,从而提升高速公路车辆通行的安全性和效率,针对交通瓶颈区设计一种基于深度强化学习的平滑车速管控系统。该系统主要包含动态限速启动、限速值确定与更新和情报板动态发布等3个模块。将深度强化学习算法DDQN(Double Deep Q-Network)引入系统中,提出一种基于DDQN的平滑车速控制策略,从目标网络和经验回顾2个维度提升该算法的性能。基于元胞传输模型(Cellular Transmission Model, CTM)对宁夏高速公路某路段的交通流运行场景进行仿真,以车辆总通行时间和车流量为评价指标验证该系统的有效性,结果表明该系统能提高瓶颈区内拥堵路段车辆的通行效率。