一、概述
隨著經濟社會發展和城市化進程的加快，城市交通量急劇增長，交通擁堵、運輸效率低下、環境污染等問題日益嚴峻。交通檢測技術的發展和檢測設備的廣泛應用，引領城市交通控制從機械電氣時代向信息大數據時代邁進。充分合理利用多層次、多維度、精細化的交通特征數據，已經成為感知交通運行態勢、緩解城市交通擁堵、推動城市交通高質量發展的重要抓手。
我校智慧交通工程研究團隊針對城市交通擁堵治理中存在的痛點、難點問題，利用數據可視化、交通流優化仿真計算、數據挖掘和機器學習等先進技術手段，開發了“城市道路交通在線智能測評與優化平臺”，實現了交叉口運行現狀的全方位多角度實時展示、信號配時方案按需優化、運行質量及流線組合失衡情況綜合評估、交通需求規律預測與運行狀態分類等多項關鍵功能。
平臺的構建，為推動城市道路交通的數字化、智能化管控奠定了堅實基礎，對于緩解城市道路擁堵、提高城市交通管理能效、落實交通強國戰略規劃目標具有重要意義。
二、實時數據可視化展示
平臺將道路交叉口地磁設備、雷達設備檢測到的在線實時交通數據存入數據庫，并對數據進行可視化展示，樣例如圖所示。
平臺進行展示的指標按信號周期或者固定時間段進行了可視化設計，涵蓋了周期起始時刻、當前控制信號方案、周期時長、平均車速、通行能力、過車量、排隊長度、延誤、車頭時距等。
此外，平臺還從道路交叉口整體情況、進口道、流線和車道等多個層面對交通特征數據進行了聚合展示。在進口道和流線層面，考慮到車道數量差別，平臺分別進行了流量、排隊、延誤、綠燈使用率等指標總體數據和平均數據的展示，可用于初步判斷各層面交通的強度。
三、信號控制仿真優化
平臺提供了基于實時在線數據的交叉口交通流仿真和優化功能，可根據檢測到的各流向交通流量數據和信號配時數據，利用內置的多個信號優化模型，對所選時段的信號配時進行優化，并實現了優化前后的信號配時方案可視化對比展示，樣例如圖所示。
此外，平臺還可以選擇仿真結果的時間粒度輸出，從時間緯度和空間緯度上對比現狀仿真與優化仿真結果，更加精細化地展示方案優化的有效性和具體優化情況。
四、交通運行評價
平臺交通運行評價模塊利用交通健康指數和均衡指數兩個指標評價交叉口的交通運行情況，可按周期（15min和30min的時間粒度）進行展示。交叉口健康指數（%）綜合考慮了綠燈利用率、排隊長度和延誤等指標，反應了交叉口的運行質量，指數值越高代表運行情況較好。均衡指數反應流線組合失衡情況（%），值越高代表當前相位流線組合越匹配。
平臺可將當日綠燈利用率、過車量、排隊等指標與近七天均值進行可視化展示，用于發現當日的交通數據異常波動。此外，平臺還可按選定時段，對交叉口近七天綠燈利用率進行統計，判斷綠燈是否有效利用，樣例如圖所示。
五、歷史數據利用分析
平臺以交叉口檢測設備獲取的交通流量歷史數據為基礎，利用GRU模型對各流向的短時交通流量進行預測，預測時間粒度可為5min、15min和30min。其次平臺考慮到利用過時的交通流量數據訓練出來的模型不滿足當前交通需求特征，平臺提供預測模型訓練功能，可利用近期獲得的交通流量數據進行模型訓練，樣例如圖所示。
