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。

数据驱动的收费站运行参数预测及车道配置

为优化电子不停车收费系统(ETC)推广期间收费站车道配置。依据数据驱动,提出了预测指定日期ETC和人工半自动收费车道(MTC)小时最高流量的方法。结合排队论和驾驶员在收费站选择车道的行为,提出了收费站车道资源配置的优化,并以上海市112个收费站实际数据为例进行验证。研究结果表明:所提出的预测收费站日流量、小时最高流量及ETC流量占比趋势等方法可行,可为收费站车道资源配置提供借鉴。