一种高速公路流量管控方法及系统与流程
本说明书一个或多个实施例涉及高速公路管控技术领域，尤其涉及一种高速公路流量管控方法及系统。
背景技术：
高速公路交通运行的安全顺畅是高速公路管控中的重要一环，因此需要根据高速公路的实时状态，对高速公路流量进行管控，以提高高速公路运行效率和安全性；
但现有算法应用场景较为单一，往往针对高速公路交通流预测等单一场景和功能，无法形成高速公路交通流运行全场景的一整套算法和策略体系。
技术实现要素：
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种高速公路流量管控方法及系统，以解决现有算法应用场景较为单一的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种高速公路流量管控方法，包括：
对高速公路进行可变限速以及对高速公路匝道进行匝道控制；
对高速公路进行可变限速包括：
获取天气数据、拥堵状态、交通流状态数据这三种情景数据中的一种或多种，判断情景数据是否至少有一种出现异常：
若出现恶劣天气，则根据基于不良天气预警及限速规则，得出基于不良天气的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若道路处于拥堵状态，则根据基于拥堵状态预警及限速规则得出基于拥堵状态的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若处于异常交通流状态，则根据基于异常交通流状态预警及限速规则，得出基于异常交通流状态的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若出现多种情景数据异常，则基于多情景融合策略，协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息；
对高速公路匝道进行匝道控制包括：
获取一个控制周期内的占有率、主线车速和匝道入口车速，若主线车速不低于设定值，则判断匝道顺畅，将匝道置于开放状态，不对匝道进行调节，若主线车速不超过设定值且在第一设定范围内，则判断匝道缓行，将匝道置于调节状态，读取上一控制周期占有率，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率，判断匝道入口车速是否达到第二设定值，若超过则输出调节率，并根据调节率计算绿灯时间，若匝道入口车速低于第二设定值，则使用最大调节率输出绿灯时间。
优选地，本方法还包括对高速公路上的货车进行管控，具体包括：
获取日期；
根据获取日期的属性，确定货车限行时段；
将货车限行时段信息进行发布。
优选地，本方法还包括：
基于交通流检测设备、视频监控系统、气象检测设备以及高精数字地图获取道路交通的实时状态；
判断高速公路上是否存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害，若存在，则基于道路事件发生的位置和类型来制定诱导策略发布内容和发布位置；
在选定的发布位置发布制定的诱导策略内容。
优选地，本方法还包括：
依据针对某一方向优化管控的单收费站通道数调节模型对收费站车流量进行调节，其中针对某一方向优化管控的单收费站通道数调节模型为：
m＝max[0,li,t-li,control]
其中其中,qi,t为收费站i在t时刻下一δt执行周期内调节车流量(t＝1,2,3,…)；δt为方案执行周期时长；qi,t-δt为第t时刻上一时段基础流入量；ki,t为t时刻收费站i调控方向的检测路段密度；kcrt,i为收费站i调控方向对应的期望路段交通密度；vcrt,i为kctr,i状态下的对应速度；m为排队超限惩罚项；li,control为设定的收费站i控制排队长度(辆)，li,t为收费站i在t时刻的排队长度(辆)。pi为该方向流量比，若进入收费站的车辆只有一个行进方向，则pi＝1，若进入收费站的车辆有上下行两个行进方向，pi为高密度方向流量与两个行进方向流量之和的比值,则0＜pi＜1。
优选地，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率包括：
平滑操作后的上一控制周期占有率为
oout(k-1)＝coout(k-1)+(1-c)oout(k-2)
其中oout为控制周期占有率，k表示第k个周期；
计算调节率符合以下公式
其中r(k)为第k个周期的调节率，kr具有校准性质的参数，作用是调整回馈控制中固定的外部扰动，
优选地，基于多情景融合策略，协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息包括：
协同推荐线路速度符合以下公式
slimit(a4)＝fn{slimit(a1),slimit(a2),slimit(a3)}；
slimit(a1)＝fn{slimit(a1-1),slimit(a1-2),slimit(a1-3),slimit(a1-4)}
其中，fn为多速度融合函数，slimit(a4)为多情景融合策略下的推荐速度，slimit(a1)为基于不良天气的推荐速度，slimit(a2)为基于拥堵状态的推荐速度，slimit(a3)为基于异常交通流状态的推荐速度，slimit(a1-1)为基于雾天的推荐速度，slimit(a1-2)为基于雨天的推荐速度，slimit(a1-3)为基于雪天的推荐速度，slimit(a1-4)为基于路面结冰的推荐速度。
本说明书还提供一种高速公路流量管控系统，其特征在于，包括策略算法层、事件层和设备层；
设备层用于获取包括天气数据、拥堵状态、交通流状态数据在内的三种情景数据；
事件层用于判断情景数据是否至少有一种出现异常；
策略算法层用于根据事件层的判断结果，若出现恶劣天气，则根据基于不良天气预警及限速规则，得出基于不良天气的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若道路处于拥堵状态，则根据基于拥堵状态预警及限速规则，得出基于拥堵状态的预警及速度推荐，产生排队预警和速度推荐信息；
若处于异常交通流状态，则根据基于异常交通流状态预警及限速规则，得出基于异常交通流状态的预警及速度推荐，产生排队预警和速度推荐信息；
若出现多种情景数据异常，则基于多情景融合策略，协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息；
设备层还用于获取控制周期占有率、主线车速和匝道入口车速；
事件层还用于若主线车速不低于设定值，则判断匝道顺畅，若主线车速不超过设定值且在第一设定范围内，则判断匝道缓行；
策略算法层用于根据事件层的判断结果，当判断为匝道顺畅时，不对匝道进行调节，当判断为匝道缓行时，将匝道置于调节状态，读取上一控制周期占有率，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率，判断匝道入口车速是否达到第二设定值，若超过则输出调节率，并根据调节率计算绿灯时间，若匝道入口车速低于第二设定值，则使用最大调节率计算并输出绿灯时间。
优选地，设备层还用于获取日期；
策略算法层用于获取日期的属性，确定货车限行时段，并将货车限行时段信息进行发布。
优选地，设备层还用于基于交通流检测设备、视频监控系统、气象检测设备以及高精数字地图获取道路交通的实时状态；
事件层还用于根据设备层获取的道路交通的实时状态，判断高速公路上是否存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害；
策略算法层还用于根据事件层的判断结果，若存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害，则基于道路事件发生的位置和类型来制定诱导策略发布内容和发布位置。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的高速公路流量管控方法及系统，通过获取天气数据、拥堵状态、交通流状态，基于多情景融合策略协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息，通过获取周期占有率、主线车速和匝道入口车速，得出匝道控制的绿灯时间，形成更加完善的高速公路管控策略，能够应对不同的应用场景，提高高速公路运行的效率和安全性，对交通流的合理运行有重要的意义。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例的alinea控制相关设备布设情况示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例的基于多情景融合策略的可变限速系统算法流程；
图3为本说明书一个或多个实施例的匝道控制算法流程图；
图4为本说明书一个或多个实施例的货车管控算法流程图；
图5为本说明书一个或多个实施例的动态诱导方法实施流程示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
现有技术中已经提出通过可变限速系统对高速公路交通的运行进行指导。
可变限速系统的目标是通过动态调整和协调获得最大适当车速，以应对下游的拥堵，事故，天气或道路状况，实现最大化交通吞吐量并减少事故。研究和实验证据一致证明，通过降低车辆之间的速度变化，特别是在接近发生瓶颈处，交通吞吐量得到改善，交通瓶颈形成被延迟甚至消除，碰撞和碰撞的严重程度降低。
可变限速系统被认为是主动交通管理(atm)的一个组成部分，它是一个管理和控制交通流的过程，以便根据当时的交通状况，最大化交通基础设施的安全和吞吐量。可变限速系统(有时被称为变速限制控制)在20世纪70年代开始在德国和荷兰使用，2000年在美国，欧洲和澳大利亚开始使用。典型的部署盛行的交通检测，路面状况，天气状况信息以及预测信息来确定驾驶员应该最大适当的旅行速度。
可变限速系统应用通过以下方法将高效地管理上游交通流：
·可靠检测下游交通事件(如拥挤、事故、不良路况等)的位置、类型和强度。
·为邻近来车规划合理的响应机制(如速度建议、车道使用方案)。
·可将响应信息有效的传送至上游车辆，并保证一定的响应方案服从率。
可变限速系统应用旨在通过利用联网车辆v2v和v2i通信在诱发道路或堵塞情况来检测可能需要的可变限速系统，为上游交通生成适当的应急计划和推荐速度策略，并将相关建议广播给受影响的车辆。其主要目标是降低驾驶员和相邻车道之间的速度差，以实现平稳和安全的驾驶条件，但通过鼓励降低速度，变速限速也被用于施工区的情况下创造更安全的工作状况。
可变限速系统潜在的应用场景如下：
速度管理和安全：有证据表明，超速是影响道路交通事故频发和严重程度的主要因素。根据美国国家公路交通安全管理局(nhtsa)的数据，2003年所有致命伤害中的30％的主要原因是超速驾驶(nhtsa，2005)。在多种速度管理策略中，可变限速管理是尤其引人注目的。调整车速限制以适应当时的交通状况与环境条件，然后采用有效的自动速度执行技术，可以降低当时情况下的过快车速和驾驶员之间的速度差异，提高驾驶安全性。
延迟交通瓶颈的形成并提高吞吐量。在交通量和需求量大的情况下，交通流中的小扰动能够被传播，并且影响公路上的许多驾驶者，特别是当相邻车道之间的速度差异显著的情况下。在这种情况下，从快车道或慢车道的车道变换会引起交通流中向后传播的冲击波，降低了系统的吞吐量，增加了事故风险，营造了紧张的驾驶条件。
在恶劣天气条件下的速度控制。在不利的天气条件下，所限制的速度可能对驾驶员仍是不安全的，变速限制系统能够将速度能够限制降低到其安全值。
事故管理。限速限制系统是通过降低事故上游的交通速度来管理事故，以便使突然的和意想不到的减速最小化，突然减速经常会导致二次事故。当与车道控制管理策略结合使用时，这种可变限速系统程序变得更加有效。
隧道和桥梁安全。变速限制被用于管理长隧道和长桥的安全限速。在这种情况下，车道控制信号系统也与变速限制相结合，以确保更高的安全标准。
施工区的流量和安全控制。在工作区安装变速限制的目的是管理和强制速度以及增加吞吐量。
另一方面，还需要对匝道智能控制进行研究，高速公路交通系统具有较强的随机性、模糊性和不确定性，而且目前我国高速公路的车流量分布不均匀，车辆组成复杂，车速离散性大，传统的描述方法难适应在这种环境中进行复杂的控制和决策。近年来，智能控制理论得到迅速发展，为解决上述问题提供了一种新的思路。智能交通控制方法主要有分层递阶智能控制、神经网络控制和模糊控制方法等。但是目前复杂智能控制算法的工程实施难度较大，主要是理论研究层面。
对各类入口匝道控制算法优劣势进行总结，总结结果如表1所示。
表1
alinea控制算法实现起来较为简单，主要依靠主线下游的检测线圈来获得实际占有率，相关设备布设情况见图1。aiinea控制在法国和荷兰部分高速公路的成功应用，证明了其对于改善交通条件的有效性。在发生异常交通事件条件下，aiinea控制对改善交通状况的作用更为明显。并有有学者通过对总旅行时间、匝道延误、匝道平均排队、主线时间平均车速、拥挤时间等指标分析后发现，alinea控制的结果均优于其他单点控制方法，本说明书基于现有alinea控制算法进行了改进，将在后文中介绍。
另一方面，收费站管控策略的实施是为了缓解主线交通拥堵、收费广场排队现象，目前使用较广泛的控制策略有：入口流量控制、主线限速控制和收费通道数控制。
入口流量控制通过控制收费站进口处车辆通行，可限制进入高速公路基本路段的车流量，进而缓解收费广场过渡段的交通压力，达到优化收费广场过渡段交通流、均衡高速公路基本路段流量的目标。
主线限速控制的对象是高速公路基本路段上的交通流，通过对主线交通流速度的限制，延迟交通流到达收费广场过渡段的时间，缓解收费通道上的交通压力。
通过通道数的控制，将交通流转移到通行能力尚有剩余的通道上，达到优化收费广场过渡段交通流的目标。收费通道关闭可通过自动路栏、交通标志或人工设置隔离墩实现。
本文发明选用基于反馈控制的高速公路收费站通道数调节方法进行收费站管控。
对此，专利号：201921986317.1提出了一种高速公路路况智能检测系统，专利号：201310290056提出了一种基于时间、交通流和天气的城市道路限速指示系统及控制方法。
但现有技术仍存在如下问题：
1.现有技术对高速公路的运行状态检测手段单一，仅采用视频监测方式，因而获取高速公路运行状态信息有限，信息的准确度和时效性无法保证。
2.现有算法往往无法处理高速公路运行中产生的大数据，因而面向高速公路交通流算法的精确性和处理效率低，同时对原始数据准确度的依赖性较强，算法的鲁棒性较差。
3.现有算法应用场景较为单一，往往针对高速公路交通流预测等单一场景和功能，无法形成高速公路交通流运行全场景的一整套算法和策略体系。
针对以上问题，本说明书实施例提出一种高速公路流量管控方法，包括：
对高速公路进行可变限速以及对高速公路匝道进行匝道控制；
对高速公路进行可变限速包括：
获取天气数据、拥堵状态、交通流状态数据这三种情景数据中的一种或多种，判断情景数据是否至少有一种出现异常：
若出现恶劣天气，则根据基于不良天气预警及限速规则，得出基于不良天气的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若道路处于拥堵状态，则根据基于拥堵状态预警及限速规则，得出基于拥堵状态的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若处于异常交通流状态，则根据基于异常交通流状态预警及限速规则，得出基于异常交通流状态的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若出现多种情景数据异常，则基于多情景融合策略，协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息；
对高速公路匝道进行匝道控制包括：
获取控制周期占有率、主线车速和匝道入口车速，若主线车速不低于设定值，则判断匝道顺畅，将匝道置于开放状态，不对匝道进行调节，若主线车速不超过设定值且在第一设定范围内，则判断匝道缓行，将匝道置于调节状态，读取上一控制周期占有率，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率，判断匝道入口车速是否达到第二设定值，若超过则输出调节率，并根据调节率计算绿灯时间，若匝道入口车速低于第二设定值，则使用最大调节率输出绿灯时间。
其中平滑操作指利用当前周期数据和上一周期数据综合得到一个新的值作为输入值。
举例来说，一个周期可设置为5分钟，主线测速点可设置主路下游检测器，位置大约在入口合流后200m处。
其中设备层可包括高清视频摄像头、雷达、智慧路桩等设备，可变限速系统的目标是通过动态调整和协调获得最大适当车速，以应对下游的拥堵，事故，天气或道路状况，实现最大化交通吞吐量并减少事故。研究和实验证据一致证明，通过降低车辆之间的速度变化，特别是在接近发生瓶颈处，交通吞吐量得到改善，交通瓶颈形成被延迟甚至消除，碰撞和碰撞的严重程度降低。
系统可优先应用与固定瓶颈点，如应用于桥区、隧道、匝道区、上坡路段等固定交通瓶颈处。交通流瓶颈开始在已知的瓶颈形成。实施的情况包括已知的设施瓶颈(例如，桥梁，隧道，上坡和下坡)。由于形成点的边界是已知的，路边设备(rse)和基于基础设施的系统已经安装，用于监测交通流量状况，并提出临近车辆的推荐速度。通过基础设施与车辆的通信(v2i)以及可变信息标志(dms)向上游车辆传播推荐速度和车道使用方案。在固定瓶颈点，流量和密度在已知的瓶颈点处向临界值增加，速度分布的方差也增加。
通过对上游流量的管理，在给定位置容易出现交通流瓶颈的情况下，可变限速系统应用的预期结果是瓶颈明显延迟甚至完全消除。但是，这种情况下所需的计算量是非常重要的。交通管理实体的可变限速系统应用程序必须对交通流瓶颈点的形成和传播进行大量建模和预测，并结合大量的流量数据以及对给定位置的历史分析。可变限速系统应用的结果也必须纳入预测模型以便不断改进和微调可变限速系统算法。
本发明根据交通运行中的天气、拥堵、交通流运行状态设计了一种基于多情景融合策略的可变限速系统，系统流程如图2所示，其中：
·a1：基于不良天气的限速规则
·a2：基于拥堵状态的预警限速规则
·a3：基于交通运行状态的限速规则
a4：多情形融合算法
需要指出的是，根据实际应用时现场可利用数据的情况，以上算法a1、a2、a3可单独使用，也可联合使用。单独应用时，只需要对应算法所要求的相应输入数据即可，如果现场有多种数据源可用利用，可针对不同算法计算限速值。因为每种特定情形的算法综合考虑的安全和效率的因素，所以多情形融合算法的限速值要满足每种场景的安全性要求，即取各算法的最小值作为融合算法的限速值，也即：
slimit(a4)＝fn{slimit(a1),slimit(a2),slimit(a3)}；
slimit(a1)＝fn{slimit(a1-1),slimit(a1-2),slimit(a1-3),slimit(a1-4)}。
其中，fn为多速度融合函数，实际中推荐选最小值函数；slimit(a4)为多情景融合策略下的推荐速度，slimit(a1)为基于不良天气的推荐速度，slimit(a2)为基于拥堵状态的推荐速度，slimit(a3)为基于异常交通流状态的推荐速度，slimit(a1-1)为基于雾天的推荐速度，slimit(a1-2)为基于雨天的推荐速度，slimit(a1-3)为基于雪天的推荐速度，slimit(a1-4)为基于路面结冰的推荐速度。
在众多著名的高速公路交通控制方法中，入口匝道控制是其中使用最广泛的，它的基本原理是有效的调节入口匝道处高速公路主线上游和下游的交通量，通过限制进入高速公路的交通流以保证主线上自身的交通需求不超过其交通容量。
本发明匝道控制系统部分基于指数平滑操作和经典alinea算法，考虑匝道排队约束，并结合甬台温高速温瑞段实际交通运行特征，提出了一种改进的alinea控制算法，算法流程图如图3所示。
在该算法中，当匝道控制由调节状态转变为关闭状态时，可变信息板提示车辆禁止进入匝道，但信号灯在第一个更新周期(5min)内保持封闭前的调节率，目的是将当匝道转化控制转变为关闭状态时已经进入到匝道的车辆排空。如果一个更新周期过后任未排空车辆，交管部门可派相关工作人员进行疏导排空。若下一个更新周期匝道仍为关闭状态，信号灯则自动变为红灯。
本说明书实施例，通过获取天气数据、拥堵状态、交通流状态，基于多情景融合策略协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息，通过获取周期占有率、主线车速和匝道入口车速，得出匝道控制的绿灯时间，形成更加完善的高速公路管控策略，提高高速公路运行的效率和安全性，对交通流的合理运行有重要的意义。
作为一种实施方式，本方法还包括对高速公路上的货车进行管控，具体包括：
获取日期；
根据获取日期的属性，确定货车限行时段；
将货车限行时段信息进行发布。
高速公路货车比例过高是造成拥堵的重要原因。一方面，由于大货车的阻挡作用，高速小汽车与低速大货车混合行驶时，小汽车的速度大大降低，从而影响整体交通流的运行效率。另一方面，由于小汽车和大货车的速度差异明显，车辆间的变道超车行为频繁，使得交通冲突数和潜在的交通事故数大大增加。
为减少货车对高速公路交通系统运行的不利影响，应制定货车管控系统。货车管控系统是一套与其他主动交通管理措施深度关联的系统，该系统通过对收费站入口匝道、主线、出口匝道等高速公路场景实现全程车速、车道和违章驾驶行为的监控，实时管控货车车流，并建立起完整的处罚机制。
货车管控策略算法流程如图4所示。
应根据不同的日期属性制定不同的限制时段。本策略将日期属性分为三大类，分别为工作日、周末和节假日。这三类日期属性拥有不同的交通状态特征，应该针对其交通状态特点制定对应的限制时段。需要注意的是，在确定货车限行时段的过程中，需要在满足缓解拥堵、提高安全性的基础上尽可能降低限行时段长度，以减小对公路货运企业、产业物流等方面的影响。
工作日交通流主要呈现早晚高峰特征，产生原因主要是上班通勤导致。由于上下班通勤时间固定，车流聚集速度快，道路空间有限，很容易造成交通拥堵。因此工作日的货车限行措施目主要是降低早晚高峰带来的高交通量水平，缓解高峰时段交通拥堵。一般来说，大多数单位上班时间处于7:00-10:00居多，货车限行措施也多应用于该时段；下班时间处于16:00-19:00居多，该时段也是货车限行措施的常用时间段。因此，本策略也同样在该高峰时段实行货车限行措施，以减少货车在高峰时段对主线交通流带来的冲击。
周末交通流没有明显的早晚高峰特征，因此不存在高峰时段交通拥挤现象。为了尽可能减小对公路货运企业、产业物流等方面的影响，本策略在周末不设置货车限行时段。
节假日期间由探亲、休闲类活动派生出的交通需求量较大，此类交通出行对舒适性要求较强，出行者通常选择在白天出行。货运多出于经济目的，其目标是寻求快速地将货物运往目的地，对出行时段的要求相对较低；同时，各大城市往往都限制货车白天进入市区通行，因此，可通过限制部分路段的白天货运交通流量来削减部分白天的整体交通量，缓解白天的交通拥堵情况。基于此，本策略在节假日确定的货车限行时段为6:00-20:00，秉承“白天走客车、晚上走货车”的管理理念，降低白天道路通行压力。
作为一种实施方式，本方法还包括基于交通流检测设备、视频监控系统、气象检测设备以及高精数字地图获取道路交通的实时状态；
判断高速公路上是否存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害，若存在，则基于道路事件发生的位置和类型来制定诱导策略发布内容和发布位置；
在选定的发布位置发布制定的诱导策略内容。
举例来说，诱导策略内容根据估计动态限速、匝道控制有所不同。
如果动态限速，需要进行合理的路段划分，然后根据划分的路段，发布位置在路段上游附近。
匝道控制在匝道入口前多个位置。
当高速公路存在瓶颈点或某段发生交通事故时，会导致该点的通行能行下降，并且出现车辆排队现象。事故点占用行车道越多、处置时间越长，造成高速公路拥堵范围越大，情况严重时会造成整个路段的交通瘫痪。同时，当前方存在滑坡泥石流等自然灾害可能威胁到驾驶员人身安全时，需要将相关信息传达至驾驶员使其及时更改路线。因此，高速公路相关管理部门面临的关键问题是：根据交通事故的信息以及上游交通流的情况，制定出合适的交通诱导方案。
高速公路动态诱导系统包含了很多的子系统，如信息采集系统、信息处理、信息传输和信息发布系统，它们和交通工程技术相结合，形成了高速公路动态诱导信息系统所特有的各项技术手段。从系统信息链的角度看，公路交通流动态诱导信息系统可以说是众多技术的体现。但这些技术并不是简单的合成和堆砌，而是彼此间有紧密的联系。
图5为动态诱导系统实施流程。首先，系统基于交通流检测设备、视频监控系统、气象检测设备以及高精数字地图等交通信息采集方式获取道路交通的实时状态。一旦确定道路上存在严重的交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害等现象时，需要及时发动动态诱导系统，引导车辆驶离高速。动态诱导系统的发动需要基于道路事件发生的位置和类型来制定诱导策略发布内容和发布位置。一旦确定发布内容和位置后，便需要在制定位置信息板发布特定内容。
作为一种实施方式，本方法还包括依据针对某一方向优化管控的单收费站通道数调节模型对收费站车流量进行调节，其中针对某一方向优化管控的单收费站通道数调节模型为：
m＝max[0,li,t-li,control]
其中其中,qi,t为收费站i在t时刻下一δt执行周期内调节车流量(t＝1,2,3,…)；δt为方案执行周期时长；qi,t-δt为第t时刻上一时段基础流入量；ki,t为t时刻收费站i调控方向的检测路段密度；kcrt,i为收费站i调控方向对应的期望路段交通密度；vcrt,i为kctr,i状态下的对应速度；m为排队超限惩罚项；li,control为设定的收费站i控制排队长度(辆)，li,t为收费站i在t时刻的排队长度(辆)。pi为该方向流量比，若进入收费站的车辆只有一个行进方向，则pi＝1，若进入收费站的车辆有上下行两个行进方向，pi为高密度方向流量与两个行进方向流量之和的比值,则0＜pi＜1。
采用基于反馈控制的高速公路收费站通道数调节方法进行收费站管控，考虑到车辆进入收费站后有时会再次分流，进入高速公路主路的上下行方向，有时只进入某一方向，故引入某方向流量比pi用于同时考虑不同收费站设置情况。
对于收费站i而言，t时刻控制开放通道数nctrli,t由t时刻基础流入量qi,t-δt、t时刻的检测路段密度ki,t、收费站i对应的期望路段交通密度kcrt,i、混合收费站通行能力共同决定。
混合收费站通行能力计算应该以整个收费站为单位，相关文献对混合收费站的车道总数和etc车道数进行设计，以车道总数为横轴，etc车道数为纵轴。车道总数分别设置为3、4、5、6、7条，相应的etc车道数分别设置为1、2、3、4、5、6条。其中etc车道是在原有的车道总数内进行配置，并不另外增设etc车道。比如对车道总数为5条的情况进行仿真，所包含的etc车道数为2、3、4、5条这5种不同的情况。对到达车辆输入一个过饱和的数量，使得各条收费车道都处于繁忙运行状态，无空闲情况发生，最终将各类情况下输出的最大交通量作为混合收费站的通行能力进行统计，得到表2。混合收费站不同情况下的通行能力通过查表2可以确定。
表2
在选取方案或同时存在多个方案能够满足要求时按照以下原则确定方案：
1)由车道选择特性可知，驾驶人总倾向于选择左侧的收费通道进行交费，因此从道路外侧车道开始向内依次关闭；
2)etc运维成本为7元/h比mtc15元/h低，在非高峰时段可以计算选取最经济的方案；
3)由于etc通行效率高于mtc，在高峰时段建议首选etc通道开放较多的方案。
由于控制时段内不进行开放通道数计算，如果收费站排队溢出，并对相连道路造成较大影响，应人工打开部分收费通道(优先选择etc通道)。
作为一种实施方式，在上述方法中，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率包括：
平滑操作后的上一控制周期占有率为
oout(k-1)＝coout(k-1)+(1-c)oout(k-2)
其中oout为控制周期占有率，k表示第k个周期；
计算调节率符合以下公式
其中r(k)为第k个周期的调节率，kr具有校准性质的参数，作用是调整回馈控制中固定的外部扰动，一般取70，
本说明书实施例提供的高速公路流量管控方法具有以下有益效果：
1.采取多种手段监测高速公路交通流运行状态，提升了对高速公路交通流运行状态监测的实时性，交通流流量、密度、速度监测的精确度。
2.可变限速规则、匝道控制算法、货车管控策略、动态诱导策略、收费站管控策略各部分可独立运行，亦可定制化组合，满足多样化需求。
3.在大数据分析基础上，综合运用多情景融合的可变限速规则、货车管控算法、匝道控制算法以进行智能管控决策，可以支撑高速公路交通运行全场景决策。
本说明书实施例还提供一种高速公路流量管控系统，包括策略算法层、事件层和设备层；
设备层用于获取包括天气数据、拥堵状态、交通流状态数据在内的三种情景数据；
事件层用于判断情景数据是否至少有一种出现异常；
策略算法层用于根据事件层的判断结果，若出现恶劣天气，则根据基于不良天气预警及限速规则，得出基于不良天气的预警及推荐速度，产生排队预警和速度推荐信息；
若道路处于拥堵状态，则根据基于拥堵状态预警及限速规则，得出基于拥堵状态的预警及速度推荐，产生排队预警和速度推荐信息；
若处于异常交通流状态，则根据基于异常交通流状态预警及限速规则，得出基于异常交通流状态的预警及速度推荐，产生排队预警和速度推荐信息；
若出现多种情景数据异常，则基于多情景融合算法，协同推荐线路速度，产生排队预警和速度推荐信息；
设备层还用于获取控制周期占有率、主线车速和匝道入口车速；
事件层还用于若主线车速不低于设定值，则判断匝道顺畅，若主线车速不超过设定值且在第一设定范围内，则判断匝道缓行；
策略算法层用于根据事件层的判断结果，当判断为匝道顺畅时，不对匝道进行调节，当判断为匝道缓行时，将匝道置于调节状态，读取上一控制周期占有率，对上一控制周期占有率进行平滑操作，并计算得出调节率，判断匝道入口车速是否达到第二设定值，若超过则输出调节率，并根据调节率计算绿灯时间，若匝道入口车速低于第二设定值，则使用最大调节率计算并输出绿灯时间。
作为一种实施方式，设备层还用于获取日期；
策略算法层用于获取日期的属性，确定货车限行时段，并将货车限行时段信息进行发布。
作为一种实施方式，设备层还用于基于交通流检测设备、视频监控系统、气象检测设备以及高精数字地图获取道路交通的实时状态；
事件层还用于根据设备层获取的道路交通的实时状态，判断高速公路上是否存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害；
策略算法层还用于根据事件层的判断结果，若存在严重交通拥堵、交通事件或极端恶劣天气和地质灾害，则基于道路事件发生的位置和类型来制定诱导策略发布内容和发布位置。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(ic)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
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