Practical Management of Distance Based Toll System for Urban Expressway

According to the extension of ETC （Electronic Toll Collection） System, the distance based toll system has been recently introduced to realize the effective traffic management for urban transport networks. In the study, urban road network in Keihanshin area is analyzed as an empirical study. The traffic assignment technique is modified to estimate the traffic conditions on the network with describing the individual route charging as well as diversion traffic. The impact of implementation of distance based toll onto the real scale transport network can be evaluated to discuss the social benefit of road users. The advanced technique with intelligent information processing can be proposed to determine the optimal combination of parameters in distance based toll function. In the study, the reduction of total travel time of road users is regarded as the index of the social benefit on urban network. Therefore, the estimation model of total travel time is created by neural network without the estimation process for large scale network. After the optimal combination of parameters is determined, practical road pricing policy on the urban network can be analyzed. Finally, the optimal function form of distance based toll is recommended in practical implementation.

融合多相关收费站数据的高速公路交通流预测

经济间的紧密联系使城市群区域间多相关收费站交通数据间存在空间关联,准确描述该联系对提升高速公路交通流预测的精度具有积极作用。然而,由于受诸多不确定性的影响,该关联性难以捕捉和量化。针对这一缺陷,该文提出一种ATGCN-Res GRU深度学习高速公路交通流预测方法。通过结合注意力机制构建高、中、低注意度的3个GCN拓扑网络,并根据各个网络的注意度加权获得空间学习数据,将多相关收费站的联系进行量化和分级;同时,为了避免过平滑问题,将两个GRU(Gated Recurrent Unit)模块通过残差连接,进一步提升算法捕捉时间规律的能力;最后,使用特征融合层和全连接层输出预测值。利用该算法预测广东省某高速收费站的交通流量,试验结果表明:该文提出的方法能够有效提升预测精度,与经典模型多元集成CNN-LSTM、CNN-Bi LSTM和DL-SVR相比,平均绝对误差(EMAE)分别减小了7.95、4.52、12.88,均方根误差(ERMSE)分别减小了12.03、6.12、19.05。

基于OD的高速公路收费站出入口流量预测方法

目前,高速公路收费站拥堵问题成为影响高速公路通行效率的重要因素,为收费站管理人员提供精准高效的拥堵流量预警具有重要的现实意义。文章基于GC-LSTM模型进行改进,提出了一种称为GC-LSTM-OD的高速公路出入口多步流量预测模型。该模型能够有效预测流量演变趋势,同时具备适应非常态情况的能力。为验证模型性能,文章使用了沿江高速太仓-常州段的现实流量数据,实验结果表明,相较于其他模型,GC-LSTM-OD在多步流量预测方面表现出更加优异的性能。

基于改进GCN-sbuLSTM模型的高速公路交通量预测方法

为解决现有高速公路交通量预测方法在捕捉动态时空依赖关系方面的不足,提出了一种融合信息几何方法与注意力机制的新型高速路网交通量预测模型。首先,利用信息几何方法量化ETC门架之间的动态数据分布差异。然后,利用注意力机制来捕获交通的动态空间依赖关系。最后,结合一种堆叠的双向递归层结构,提出了一种长时间跨度的并行子模型算法,即基于信息几何方法(Information Geometry)和注意力机制(Attention Mechanism)优化的图卷积神经网络(GCN)结合堆叠双向单向长短期记忆神经网络(sbuLSTM)的组合模型—IGAGCN-sbuLSTM。采用该模型对100多条路段、3000多处门架近7亿条高速公路ETC门架系统数据进行分析,结果显示:与LSTM、GCN、GCN-LSTM、ASTGCN等现有4种模型相比,在10 min时间尺度下,IGAGCN-sbuLSTM组合模型的平均绝对误差(MAE)分别降低了2.39,3.72,1.02,1.46,均方根误差(RMSE)分别降低了3.25,4.32,2.05,5.65,平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了5.49%,12.54%,1.56%,0.5%。研究表明,IGAGCN-sbuLSTM模型在预测精度和不同时间间隔的预测性能上均优于现有的单一捕获特性模型及其他常用的组合模型,可广泛应用于高速公路收费、车速等数据的预测分析。

高速公路收费站交通流运行特性分析与通行能力研究

通过实测调研获取广西高速公路主线收费站车道通行速度、车辆服务时间并进行分析,得出不同类型收费车道交通流运行特性,结合分析结果对既有收费站通行能力计算方法进行比较说明,提出基于流水数据中饱和车头时距指标的收费车道通行能力计算方法,并计算得出各类型收费车道的通行能力及相应车辆折算系数取值。

高速公路里程费改革技术方案探析

为了持续提升高速公路路网通行效率,降低高速公路出行成本,促进物流业降本增效,从而不断优化高速公路差异化收费机制,基于高速公路自由流收费技术、北斗定位技术及区块链技术,探究“基于北斗定位+4G/5G+ETC”的高速公路里程费改革技术方案并分析了其优势特点。该技术方案不仅关注一般的计费、结算等业务,而且关注外场设施的运行监测、运维管理,实现了运营收费和运营维护的协同,此外,还能够支持费用的拆分和收益体的分配,通过引入区块链技术,使得流水、证据的产生即上链,实现了收费业务流程的安全、可信及可追溯。

辽宁省高速公路网收费系统几个问题的探讨

结合辽宁省高速公路网收费系统的方案设计，对管理模式、收费方式、通行载体３个方面的问题进行了探讨，各种方案比较的结果对高速公路网收费系统的建设具有指导作用．

基于收费数据的高速公路收费站通行能力分析

为了研究混合交通流收费站中不同类型收费车道的出入通行能力,采用真实收费过车数据驱动的方法,以克服仿真模型参数标定工作复杂且适用性受限、理论建模涉及诸多理想假设与实际情况存在差距等弊端。首先将通行能力估计问题转化为服务时长分布及其影响因素分析问题;通过合并车辆类型数据保证样本量,再提取服务饱和期间的观测样本群以开展统计研究。确定了样本收费站两种收费模式入、出车道的通行能力;进一步对比了周期复现性、时间序列与分布拟合3种方式,确定收费车道过车类型占比的描述方法。结果表明:不同于收费车道单车服务时长服从负指数分布或正态分布的固有认识,无论是过车总体样本还是按过车类型划分的样本子集,对数正态分布对饱和服务时长分布的拟合效果最优;因收费站功能、驾驶员出行偏好等差异,不同收费站的同类收费车道服务水平明显不同,在实际应用中不宜套用统一标准值,应根据车道实际数据分别统计测算;同一收费站同类收费车道的过车类型占比对通行能力有影响,相对于周期复现性、时间序列以及正态分布,伽马分布对该占比变化描述能力较好,可作为数据不足时按照标准值调整不同车道通行能力的依据。

基于出口流水数据的高速公路节假日日OD交通量分布预测

为解决已有传统OD交通量预测方法工作量繁重而精度不高的问题,以高速公路联网收费产生出口流水为数据支撑,综合考虑影响高速公路OD出行需求的多种因素,提出构建多维线性回归模型预测重大节假日总OD交通量,再根据往年各日占总量比例的均值将总量分配至各日的节假日OD交通量分布预测方法。将广东省西片区高速公路网收费出口流水数据用于对本模型的验证。结果表明,该模型在保证较高的预测精度的前提下简化了OD矩阵预测过程,具有较高的实用价值。

山区高速公路车辆速度特性与区间限速方法

为了合理确定事故多发路段的区间测速值,以G5515张南高速事故多发路段(K556+200 m~K578+800 m)为例,提出了高速公路区间限速值的设置方法和工作流程.以该路段为对象,利用移动式测速系统和ETC龙门架分别获取了该路段小型车和大型车的瞬时速度和行程速度数据,明确了高速公路典型车型的运行特性和速度分布特征,并根据大样本速度数据,建立了基于速度特征值的区间限速阈值模型,且运用横向力系数对模型进行了检验.研究结果表明:小客车和小货车的速度分布非常接近,可归类为小型车;小型车的速度离散性高于大型车(大客车和大货车),超出公示限速值的比例也高于大型车;车辆运行速度值与平均速度V_(a)的修正值(V_(a)+8 km/h)具有极强的线性关系,因此可以将其作为高速公路区间限速值的设置依据.

基于修正算法的高速公路路段旅行时间估计

现有高速公路收费系统采用原始时间记录数据估计的路段旅行时间不准确,将直接影响路段流量估算准确性.为此,提出了一种依据轨迹法计算车辆时空坐标轨迹、以路段长度为权重进行路段旅行时间修正的旅行时间估计算法,并将其应用于某高速收费系统数据,验证了经过修正的路段旅行时间估计值更接近于实际路段旅行时间.

城市环线高速公路通行费标准的SUE确定方法

文章分析了城市环线高速公路收费费率与交通量,进而与收费额之间的相互关系及特点,针对城市环线高速公路通行费标准确定问题,提出了基本思路及解决方法。以重庆规划高速公路网和预测交通量为基础,构建了包含通行费因素的广义交通阻抗函数,借助TRANSCAD交通规划软件,完成了SUE模型下绕城高速公路交通量分配,并确定了重庆绕城高速的理论最优通行费率。

高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响,并提出合理车道配置方案,依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据,建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型,开发收费广场交通运行微观仿真平台。分别针对平、高峰时段,以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案,综合评价不同方案下收费广场通行效率。与实测结果的对比表明:仿真平台对平、高峰时段交通量误差仅为3.46%和6.45%,为收费广场车道配置仿真分析提供了准确、可靠的实验平台;未来ETC使用率提升至90%时,福民收费站最优车道配置方案为“4条ETC车道加5条ETC/MTC混合车道”,此时高峰时段单车平均延误可降至2.93 s·veh^(-1),较目前的60.23 s·veh^(-1)降低95%。结合交通量、交通组成及ETC使用率开展收费广场车道合理化配置研究,可为收费广场设计、运营提供关键技术支撑。

基于高速公路计重收费系统的货车实际费率计算模型

基于高速公路计重收费系统,利用数据查询语言(SQL),对计重信息经过数据预处理与分析得到车流量构成比例、车货总质量、通行费收入及超限率等数据,提出一种较为实用、合理、科学的高速公路货车实际费率算法,建立了各类轴型货车实际费率计算模型,并以云南省经营性高速公路为例验证该算法的可行性。研究成果不仅为高速公路计重收费实施后效果评价、车辆通行费定价成本监审以及区域公路运输量统计等方面的研究提供基础数据,为完善计重收费理论和定价机制等提供理论依据,对交通管理和政府决策具有重要的指导意义。

高速公路货车空驶指标统计与规律分析

为揭示高速公路货车空驶规律,以空车比和空车走行率为指标,分析2008—2019年高速公路货车空驶情况,提出影响货车空驶的关键因素,探析空车比在月度、时段、行程和路网交通量分布情况;以贵州省为例,分析贵州省籍与非贵州省籍货车驶入和驶出贵州省的空车比,结合贵州省籍货车车型构成,解析贵州省货运量逆差的根本原因。结果表明:2008—2019年高速公路货车空车比维持在25%~33%;空驶现象与适运的货物品类、规定的运输时间、货运信息可达性和订单式运输合同等多重因素有关,游移于公路网内的空车是必要的;省域高速公路网内2轴空车主要覆盖重点城市,而6轴空车主要覆盖路网主骨架,差异性显著。本研究可为管理货运市场,掌控空车配载与车型匹配提供参考。

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。

高速公路收费费率模型研究

基于道路使用者路线选择行为理论、存在竞争线路条件下道路使用者选择行驶道路时的影响因素研究以及道路使用效益最大化和运营成本最小化的基本原则,从高速公路管理者和使用者的视角构建高速公路收费最优费率的双层优化模型,并给出模型的求解算法。根据沪蓉高速公路重庆长寿至万州段客货交通量预测结果,采用一维搜索求解算法计算得到该段高速公路2013—2033年的最优收费费率为0.613元/(veh·km)。

基于M/G/K排队模型的高速公路收费站设置方法研究

高速公路收费站的通行能力直接影响着整个路段的通行能力,并在总体上制约着公路的交通运行状况,因此优化高速公路收费站设置、改善高速公路收费站通行能力是提高高速公路服务水平的有效方法。根据高速公路收费站的交通流特性,应用M/G/K排队模型,推导出在不同服务水平下收费站所能服务的最大交通量矩阵,并由此作出收费站设置决策,具有相当的经济价值和社会价值。

高速公路电子不停车收费系统仿真测试实践

为测试验证高速公路电子不停车收费系统是否满足用户需求,提出了一种新的仿真测试方法和工具。对高速公路电子不停车收费系统运行环境进行建模,通过交通仿真模拟测试用例场景行为,基于传感器仿真模型生成测试数据,对部署在等效虚拟机环境上的被测系统实施测试。以某省真实高速公路不停车收费系统作为应用案例进行测试,试验结果表明,仿真测试有效地验证了被测高速公路电子不停车收费系统的功能和性能指标,且测试过程无需使用任何传感器及车辆等设备,有效降低了测试成本,测试工具操作便捷易用,可实现自动或半自动化测试,提高了测试效率。

基于系统关联性的高速公路大中型货车到达量多尺度预测

近年来,交通流中大中型货车流量占比逐渐增大,对城市交通的影响日愈增加,准确、及时的大中型货车到达量预测对精确的城市交通管控具有重要意义。针对该问题,本文提出了考虑系统关联性的高速公路大中型货车到达量多尺度预测方法:考虑高速公路网的系统关联性,对高速公路收费站进、出口大中型货车流量的时空关联性进行分析,构建神经网络模型学习空间权重与时间权重;每一时间步将输入与空间权重、时间权重融合,并设置偏置项修正后得到该时间步预测结果;各时间步预测结果对应求和得到最终预测结果。实验结果表明:所用方法在15、30、60 min的时间尺度下预测精度分别达到90.92%、92.48%、94.33%,优于其他对比模型,实用性和有效性均得到了保证。