《基于物联网的山东省高速公路预警系统》

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“基于物联网的山东省高速公路预警系统”项目来源于山东省科技发展计划项目。项目研究时间是2011年1月至2014年12月。项目完成单位为山东交通学院。

项目在借鉴国内外高速公路预警系统理论研究与构建经验的基础上,立足山东省高速公路交通建设实际,基于物联网技术分析了高速公路微气象对交通安全的影响机理;对基于事件检测效果的检测器布设以及基于动态路径诱导的检测器布设展开研究,进行了高速公路检测器布设间距的优化布置;提出了基于粗糙集的模糊神经网络的交通事件检测算法,并利用matlab进行仿真实验;研究了运用BP神经网络模型进行交通流预测的方法;构建了驾驶员路径选择模型,为高速公路动态路径诱导信息设计提供了理论依据;建立了动态交通信息发布的刺激反应模型,构建合理的交通信息发布动态区间,在保证出行者路径最优以及路网效益最大的目标下,有效避免交通振荡;建立了基于地理信息系统的高速公路预警决策支持系统。

项目取得相关成果如下:已授权发明专利7项;发表学术论文7篇,其中SCI收录3篇,核心期刊论文4篇;申请软件著作权1项。

项目主要研究结论有以下几方面:

(1)雾、雨、冰雪、大风等灾害性天气对高速公路交通安全有严重的影响,安全间距控制和速度控制是保证高速公路行车安全的主要手段。计算出特殊天气条件下其安全行车间距以及安全行车速度,并采取一定的手段(比如预警信息发布或者设置导引车辆),可以保障车辆在高速公路上的行车安全。

(2)合理布设交通检测设施是科学合理的引导交通流、改善高速公路交通状况的基础。优化交通检测器布设的间距和位置,通过交通检测器和相关设备实时分析处理检测数据,能够实现高速公路动态交通路径诱导的目的。

(3)基于粗糙集的模糊神经网络的交通事件检测算法综合性能良好。该算法利用粗糙集理论对预处理数据进行属性约简,然后将约简后的属性集作为神经网络的输入进行交通事件的识别,并利用matlab进行仿真实验,达到了预期目标。

(4)在传统刺激反应理论的基础上建立动态交通信息发布的刺激反应模型,利用SP调查数据对模型参数进行标定,构建合理的交通信息发布动态区间,不仅同时使得出行者路径最优以及路网效益最大,而且能够有效避免交通振荡。

(5)“高速公路预警决策支持系统”可为交通管理部门提供有力的决策支持。该系统可以提供气象、交通流、交通事故等方面的诱导信息,实现了交通信息的实时发布。“高速公路预警决策支持系统”先后在山东高速信联支付有限公司、中路天成(北京)交通科技有限公司推广应用,交通应急救援速度、交通信息发布准确率、交通流预测精度、交通诱导信息准确率等均有较大幅度的提升,受到了用户的好评,取得了良好的经济效益与社会效益。

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