城市道路维修施工路段交通分流信息化的应用研究

程彬

（济南黄河路桥建设集团有限公司）

1 引言

城市道路维修施工是维护城市交通基础设施的重要环节，但同时也会给交通带来临时的干扰和影响。传统的交通分流策略往往基于经验和直观判断，缺乏数据支持，难以适应复杂、变化的交通环境。随着信息技术和数据分析技术的发展，交通分流信息化为城市管理者提供了新的工具和方法，使其能够更为精确、灵活地进行交通管理和调度。

2 现有城市道路维修施工路段交通分流技术及方法概述

2.1 传统交通分流策略

传统城市道路维修施工路段的交通分流策略在城市交通管理中占据了至关重要的地位。任何即将进行的道路维修工程应提前地规划和通告，确保司机提前了解施工的具体地点和时间，有足够的时间作出行程规划的调整。在此基础上，交通管理部门通常会根据施工的规模、地点和预期影响，采用一系列的临时交通控制措施。例如，临时交通信号灯、路障和标识牌的设置，旨在指引驾驶员安全、迅速地绕过施工路段，除了为驾驶员提供明确的路线指引外，还能确保施工人员的安全[1]。另一方面，交通警察会被分派到关键的交通节点或施工路段的入口和出口，以确保交通的畅通无阻，解决交通堵塞的问题，在紧急情况下提供及时的响应。为了最大限度地减少施工对交通的影响，选择施工的时间也是关键因素，许多城市优先选择在夜间或非高峰时段进行维修，降低施工对日常交通影响。此外，公共出行的推广在某些情况下也会被考虑。通过鼓励市民选择公交、地铁或其他公共交通工具，减少私家车在道路上的数量，缓解因施工造成的交通压力。

2.2 存在的问题

城市道路维修施工路段的交通分流策略尽管在多数情况下能够实现其预期目标，但在实际的应用中仍然面临一系列挑战和问题。多数情况下，由于信息发布的延迟或不足，使得驾驶员在临近施工区域时缺乏足够的预警和应对时间，导致交通流的突然受阻或混乱。虽然多数城市已经采取了临时交通控制措施，如临时交通信号灯和路障，但这些措施的配置和管理仍然面临挑战。与施工相关的交通警察部署经常因为人力资源的限制而面临困境，尽管交通警察在关键节点的部署可以确保交通流的有序性，但在实际情况下，由于警力不足，很难对所有施工路段进行全面覆盖，这可能导致某些路段的交通管理出现空白。

3 交通信息化技术与工具

3.1 交通传感器与数据采集

随着科技的进步，传感器技术在交通监测、管理和优化方面发挥着越来越重要的作用。交通传感器主要是用于实时监测车辆流量、车速、交通流密度以及其他相关参数，为交通管理部门提供实时或近实时的数据支持。无线磁感应传感器被安装在路面之下，检测车辆所引起的磁场变化来实时监测交通流量；红外或超声波传感器则是通过发射并接收特定波段的光或声波来探测车辆的存在及其速度；视频检测系统利用摄像头捕捉交通流的图像信息，并通过图像处理技术分析车辆数量、速度和其他交通状态参数。交通数据的采集过程不仅局限于传感器，现代智能交通系统还整合了如车载GPS、移动通信网络等其他信息源，为数据采集提供了更为丰富的输入。例如，许多智能手机应用通过匿名收集用户的GPS 位置数据，可以为城市提供大量的交通流动性信息。数据的准确性和连续性对于交通管理至关重要，传感器的布置和维护策略需要确保数据的高质量和持续性，为了确保数据的真实性和有效性，还需要对数据进行清洗和验证。采集到的数据被传输到中央数据处理中心进行分析和解释[2]，数据不仅用于实时的交通监测，还可以为交通预测、事故检测、交通信号优化等多种应用提供数据支持。

3.2 交通预测算法与模型

交通预测算法与模型在智能交通系统的构建和发展中占据了中心地位，为交通规划、管理和优化提供了关键性的数据和洞察。预测的核心目的是基于历史数据和当前的交通状况，预估未来一段时间内的交通流量、交通速度、拥堵状况等关键参数。传统的交通预测模型，如历史平均模型、时间序列分析以及ARIMA模型，主要基于历史数据来预测未来的交通情况，通过分析过去的交通流量和速度变化趋势，为未来的交通状态提供估计，但随着数据量的激增和计算能力的提升，更为复杂和精确的预测方法逐渐浮现。机器学习算法和深度学习模型如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络以及长短期记忆网络(LSTM)，已在交通预测领域得到广泛应用，能够处理大量、多维度的数据，如交通流量、气象条件、特殊事件等，并在此基础上训练出高精度的预测模型。

3.3 实时交通导航系统

实时交通导航系统的核心是基于GPS的定位技术，通过接收卫星信号，导航系统能够精确确定车辆或用户的位置，为其提供实时的导航建议。除GPS外，增强型GNSS、Wi-Fi定位和地磁定位等技术也在某些场景下得到了应用，以增强定位的精度和稳定性。实时交通信息的收集与处理是导航系统的关键组成部分，多种传感器，如路面摄像头、车载传感器和移动通信网络，持续收集交通流量、交通事故、道路工程等信息，经过中央处理中心的快速分析后，为用户提供了路线建议、预计到达时间以及其他实用信息。除此之外，导航系统中的路由算法也起到了关键作用。传统的Dijkstra 和A*算法经过优化后，为用户提供最短或最快的出行路线[3]，随着深度学习和人工智能技术的发展，更为复杂的预测模型被整合入导航系统，以提供更为个性化和智能化的出行建议。

4 城市道路维修施工路段信息化交通分流策略设计

4.1 数据驱动的交通流分析

城市道路维修施工路段信息化交通分流策略设计正在逐渐转向数据驱动的模式，确保决策基于可靠、准确和时效性强的交通数据。数据驱动的交通流分析为此提供了坚实的基础，将大量、多样且经常更新的交通信息转化为有意义的分析结果，进而为交通分流决策提供明晰的指导。在数据驱动的交通流分析中，首要任务是确保数据的质量与完整性。这意味着从各种来源（如传感器、视频监控、移动设备等）收集的数据必须经过清洗、验证和标准化的过程，以剔除错误数据、填补缺失值并统一数据格式，为了实时响应交通状态变化，数据流必须被实时监控并分析。数据驱动的交通流分析还可以识别出关键的交通节点、路段或时段，为交通分流提供针对性的策略。任何数据驱动的决策都需要考虑到数据的时效性、准确性和可靠性[4]。因此，定期评估和校准分析模型，以及与其他交通信息系统的数据融合，都是确保交通流分析质量的关键步骤。

4.2 基于预测的交通分流方案

城市道路维修施工路段信息化交通分流策略设计正逐步采取基于预测的交通分流方案，以确保交通流动性并最大化道路网络的使用效率。基于预测的交通分流方案主要利用先进的交通预测模型和算法，根据历史和实时交通数据预测未来某一时间段或某一路段的交通流量和状态，为交通管理提供前瞻性的决策支持。预测模型通常结合多种数据来源，如交通传感器数据、车载GPS 数据、移动电话数据以及社交媒体数据等，以确保预测的准确性和可靠性。基于预测的交通分流方案不仅关注单一路段的预测，还涉及对整个道路网络的交通流动进行预测，找出拥堵点或低利用率路段，交通管理部门可以提前进行策略性调整。虽然基于预测的交通分流方案为交通管理提供了强大的工具，但预测模型的准确性和稳健性始终需要关注。任何预测都存在一定的不确定性和误差，因此在实际应用中，交通决策还需要结合实时监测数据、专家经验和地理信息系统等其他工具。

4.3 智能交通信号灯调整

智能交通信号灯的调整旨在通过技术手段实现信号时序的优化，以适应交通流变化和保障道路通行效率。智能交通信号灯调整结合传统的交通工程学原理和现代的信息技术，对交通流量、交叉口需求及其他相关数据进行实时分析，实时或预测性地调整信号时序。核心在于智能交通信号灯调整的是数据收集和分析，当交通流发生变化，如因维修导致的车道封闭，这些数据成为确定信号时序调整依据的关键。接着，利用先进的算法对数据进行处理，确保信号调整满足交通流的变化需求，通过与邻近交叉口的信号系统进行通信，实现整体的交通流优化，确保连续流动[5]。

4.4 交互式的道路施工信息发布系统

交互式的道路施工信息发布系统是集成平台，能够实时采集、分析、发布和更新道路施工相关的信息，并允许用户与其互动，可以接入气象数据、特殊事件信息等，以预测和应对可能影响交通流的外部因素，并提供了用户友好的界面，使公众可以通过多种终端设备，如手机、计算机和车载信息系统，轻松访问施工信息。除了允许用户查询信息，还可以提供反馈、报告异常情况或提出建议，增强了公众的参与感和满意度。为保证系统的可靠性和安全性，交互式的道路施工信息发布系统通常采用先进的数据加密技术、冗余备份机制和多层访问控制策略。

5 结语

城市道路维修施工路段的交通分流信息化为城市交通管理带来了革命性的变化。通过数据驱动的决策和实时反馈机制，确保施工过程中的交通流畅，最大限度地减少对市民的影响。然而，还需要不断地技术创新和管理优化，以应对日益复杂的城市交通环境。随着信息技术的进一步发展，将会有更多的机会利用大数据和人工智能等先进技术，为城市交通管理提供更为智能、高效的解决方案。