面向高效安全运行与精准个性服务的高速公路智慧运营平台

近年来,国内外学者在车辆安全预警及监管领域进行了大量研究并取得了一定的成就,但在实现“两客一危”车辆的全息感知、预警及安全监管方面仍面临众多挑战,智慧运营系统与平台建设亟待升级。本文以大数据智能服务架构为支撑,构建面向高效安全运行与精准个性服务的高速公路智慧运营平台,以期改善“两客一危”车辆安全监管智能化程度、提高监管效率。

高速公路跟车场景的碰撞时间改进方法及应用案例研究

碰撞时间(TTC)是跟车冲突研究领域中广泛应用的指标之一,但该指标的假设条件忽略了车辆在驾驶过程中的速度及行驶状态变化,因此其不能准确反应车-车交互过程中的实际风险演化特征,以往针对碰撞时间的改进研究较少从更改轨迹预测方式展开。利用TJRD TS平台上的高速公路车辆轨迹数据,综合考虑车-车交互过程中的不确定性,采用LSTM模型对碰撞时间进行改进,以此弥补跟车场景下碰撞时间(TTC)的恒速假设局限性。结果表明,改进后LSTM模型预测精度提高,改进碰撞时间(iTTC)与传统碰撞时间(TTC)相比更符合实际。

基于智能交通的车路协同系统技术应用研究

车路协同系统(CVIS)是将车辆和道路的各种信息融合在一起,实现了智慧交通中车和路在智慧交通中的一体化的系统。本文列举了当前国内外关于车路协同的研究现状,并对车路协同中存在的主要技术进行了简要分析。在此基础上,结合时代发展趋势,对展望了5G技术和大数据环境下车路协同系统的发展前景进行展望,并对分析了5G技术支持下的交通系统带来的便利及应用进行分析,为未来车路协同系统的研究奠定理论基础。

基于产业生态平台的供应链金融模式研究:理论分析与案例实证

随着传统产业的数字化转型和金融科技的发展,供应链金融正在向互联网供应链金融转型,提炼互联网供应链金融的典型运作模式,分析其缓解小微企业融资难题的内在机理,对于加快传统供应链金融转型升级,缓解小微企业融资难题具有重要意义。本文分析了互联网供应链金融缓解小微企业融资难题的理论机制,并以山东高速信联科技股份有限公司基于“车支付”生态圈构建的供应链金融模式进行案例实证。研究发现,产业生态平台基础和金融科技赋能是互联网供应链金融活动的两大典型特征,极大降低了供应链金融的交易成本和风险,带来了零边际成本和规模报酬的递增,使得基于产业生态平台的供应链金融能够在商业可持续前提下,有效缓解海量小微客户融资难题。

基于路警数据与LightGBM算法的高速公路行程时间预测

行程时间预测是支撑高速公路交通运行评价、行车诱导、交通智能化管控等应用的关键技术,在高速公路交通大数据日渐丰富的背景下,如何保障高效、准确的行程时间预测结果值得关注。为弥补现有预测数据单一、实时性不佳等问题,文中提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法和路警数据融合的行程时间预测模型,基于多源数据,构建交通量、大车占比、天气、日期类型、车型、路段长度、平均行程时间等多维特征集;利用山东济广(济南—广州)高速公路ETC(电子不停车收费系统)门架系统(出入口收费站和路段ETC门架)、视频卡口等数据进行行程时间预测模型训练与验证,采用均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE及运算时间4项评价指标对该模型与最邻近(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)3种常用机器学习算法的预测结果进行对比,结果表明采用该模型,4个验证路段的RMSE为5.78,分别比KNN、RF、SVR模型降低22.8%、13.5%、21.0%,运算速度分别提高-60%、98%、96%,可应用于高速公路网实时行程时间预测,并支持面向不同车型的差异化行程时间信息服务。

山东高速ETC创新营销成果浅谈

山东高速集团电子收费中心自成立以来,狠抓市场管理,不断建立和完善营销体系,通过深入分析潜在客户群体的分布特点,大力拓宽营销渠道,构建了一套以客服、代理、自助、网络为架构的"四位一体"全方位、立体式的营销体系。本文融合营销策略、产品创新等内容,简要介绍了电子收费中心在营销模式、营销体系建设方面的一些探索和实践。

鲁通卡后付费商业模式创新研究

山东高速集团电子收费中心自成立以来,专业开展"鲁通卡"营销推广工作。但现有盈利模式单一,主要依靠预收通行费产生的沉淀资金收益,迫切需要寻找新的赢利点。依靠企业自身的资源垄断、特许经营、客户资源信息分析等关键资源能力,为用户提供基于网络电子商务平台的小微信贷业务,用户使用鲁通卡通行高速公路时,享受"先消费,后还款"的服务,最终实现企业新盈利商业模式。

基于OpenHarmony智能控制器的隧道智慧运维应用

传统隧道多以PLC作为设备控制单元,但电缆接线长、复杂,哑终端实时状态不清晰,一定程度上影响了隧道的日常维护和紧急救援。引入基于OpenHarmony开源操作系统的隧道智能控制器和智慧隧道综合管控平台,实现了隧道可视化管理,设备运行状态可视化,隧道巡检简单化,显著提升了隧道运营管理效率。该项目研究成果已在济青中线智慧高速杭山东隧道完成部署并示范运行,取得了良好效果,可为公路交通产业数字化和智能化转型提供参考。

基于模型预测控制的CACC系统通信延时补偿方法

为确保通信延时条件下协同式自适应巡航控制(CACC)系统的弦稳定性,利用模型预测控制(MPC)和长短期记忆(LSTM)预测方法,研究CACC系统中车辆协同控制下的通信延时补偿方法;基于车辆队列四元素架构理论,构建了包括车辆动力学模型、间距策略、网络拓扑和MPC纵向控制器的系统模型,并综合考虑2范数和无穷范数弦稳定性条件,提出了CACC车辆队列混合范数弦稳定性量化指标,最终形成协同式车辆队列建模与评价体系;设计了一种利用前车加速度轨迹(PVAT)作为开环优化参考轨迹的MPC方法,即MPC-PVAT,通过综合考虑队列的跟驰、安全、通行效率和燃油消耗等性能指标,使目标函数趋于最小代价,从而得到当前时刻的最优控制量,并利用庞特里亚金最大值原理对所设计的优化问题进行快速求解;在MPC-PVAT基础上,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的通信延时补偿方法,即MPC-LSTM,将跟驰车辆的传感器信息输入LSTM网络来预测其前车的运动状态,从而缓解短暂通信延时对车辆队列稳定性的影响。仿真测试结果表明:MPC-LSTM可容忍的通信延时上界大于1.5 s,比MPC-PVAT提升了0.8 s,比线性控制器提升了1.1 s;在基于实车数据测试中,当通信延时增加到1.2 s时,MPC-LSTM的弦稳定性指标相比MPC-PVAT提升了20.33%,与线性控制器相比稳定性提升了39.35%。可见,在通信延时较大的情况下,MPC-LSTM对通信延时具有很好的容忍性,从而有效地保证了CACC车辆队列的弦稳定性。