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I 智能交通
Intelligent Traffic
阵见图2-6。
根据关联度矩阵，结合路网各个路段间的流量，
进一步挖掘出可关联的路段（图2-7），执行不同的干
线协调控制策略，同时在高负荷路段且关键路段上游
设置诱导屏，将车流引导至低流量路段使得路网均衡
（图2-8），对非关联交叉口且饱和度较高的交叉口实
施工程设计优化与改造。关联度矩阵与流量融合后，
也可以算出关键路径，进而依据道路方向不均衡系统
▲图2-5 路网建模与交通流量加载
对关键路径的车道进行重新分配，比如设置可变车道
等。
数据在中观交通治理上的应用
中观交通治理是指在城市单条道路组成的城市街
区或若干条道路组成的小范围路网内发现交通问题，
进而通过中观数据分析挖掘给出解决方案。本节主要
针对以下两个方面给出研究方法与研究成果。
▲图2-6 交叉口关联度矩阵计算 交通拥堵路段识别与路段平顺度分析
1）数据来源与计算方法
交通拥堵路段多采用饱和度指标（V/C）或行驶车
速（V）指标判断，通过对拥堵路段识别，排查拥堵成
因，找出交通症结，采取治理对策。以上指标涉及小时
交通流量（Vol/h）、平均行驶车速（）、瞬时行驶车速
（V）。视频检测器和雷达可实时采集排队长度、车流
量、平均行驶车速、瞬时行驶车速等数据，很容易计算
路段饱和度指标。
▲图2-7 关键路段识别 路段平顺度指两个相邻交叉口之间的路段内，车
辆保持某一稳定状态行驶的连续性，路段平顺度不仅
能够对道路运行环境（空间环境、交通流环境、交通
管理环境、交通视觉环境等）进行评价，同时可以优化
不同模型下的出入口交通组织。平顺度指标与车辆行
驶轨迹（动态坐标、偏离主方向夹角）和瞬时车速（V）
相关[3][4]。通过视频检测器与雷达可以获取瞬时车速
并校核车辆轨迹数据，也可以从第三方平台获取浮动
车数据。
▲图2-8 区域治理方案
98 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年6月深圳会展中心)www.its-expo.com
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