摘 要：讨论了出行行为分析和智慧诱导的关系，建立了基于交通态势感知平台的智慧诱导系统，并对基于该平台的诱导实战案例进行了分析和评价。通过对在交通诱导信息影响下的延迟出行行为的定量分析，对智慧诱导措施的实施效果进行了评价。
关键词：态势感知；智慧诱导；出行行为分析
1基于出行行为分析的交通诱导
1.1交通诱导系统
交通诱导系统（TGS, Traffic Guidance System）是智能交通系统（ITS）研究的一个重要方面 ，TGS利用电子计算机 、网络和通信等技术采集并分析实时交通信息，通过发布诱导信息引导道路使用者走行最佳路径，从而实现减轻交通拥堵，防范交通事故，并使交通流在路网中各个路段上得到均衡分配的目的。
1.2出行行为分析和交通诱导
1.2.1出行行为分析
出行者在完成一次出行的过程中根据自身经验和获取的信息对出行时间、出行路径、出行方式等进行判断和选择的过程称为出行行为选择。
出行者行为受到交通诱导信息的显著影响，影响因素主要是出行者个体属性(年龄、驾龄、性格、驾车时间、道路熟悉度) 、道路属性(路况信息、可替换路径信息)及诱导信息内容(绕道建议、交通事件、动态交通信息)。不同的影响因素对出行者有不同的作用，其中拥堵状态、交通事故、驾驶员驾龄等对出行者的选择行为具有重要影响。
1.2.2出行行为分析和交通诱导
有鉴于交通诱导的效果通过出行者改变出行行为得以体现，根据交通控制与诱导协同的内容和特点, 从交通通行能力改善、交通安全改善、提高交通网络负荷均衡性、降低能源消耗与环境污染等方面综合评价出行行为选择对交通系统的影响，对出行者的时间成本、运行成本、运输企业运营成本、事故损失、交通污染损失等指标进行评估，并据此规划和设计交通诱导的方案和内容，是十分必要的。
在以云计算、大数据、移动互联、人工智能等为代表的新一代信息技术引领的新技术革命背景下，利用先进的通信技术、计算机技术、自动控制技术等，全天候地实时感知各种城市交通信息，随时随地掌握道路的交通状况（车流量、是否堵塞、交通事故、能见度情况、路面是否结冰等），可以通过评估和预测出行者的出行行为，对出行行为选择对交通系统的影响作定量的评估，从而制定有针对性的智慧诱导方案，并通过提醒车辆绕行、减速、限速等措施有效分散车流量、疏导交通、减少交通事故的发生。
2基于交通态势感知平台的智慧诱导系统
基于交通态势感知平台的智慧诱导系统是在大数据时代背景下，以交通态势感知（包括信息输入、处理、输出环节）为基础，建立起的基于离散规则和连续概率，甚至包括基于情感和顿悟的、反映客观态势的交通综合决策平台。
智慧诱导系统由交通信息采集子系统、车辆定位子系统、交通信息服务子系统、行车路线优化子系统等组成。
平台由云计算基础设施、大数据及机器学习计算引擎、交通态势及风险感知基础架构及建立在其上的应用模块构成。智慧诱导系统将人工智能和人的智慧相融合，采用一种具有自主、自动弥聚效应的信息修正、补偿的期望—选择—预测—控制体系，实现了面向不同地区、不同类型道路交通运行态势的分析研判和集成应用，建立了完善的交通出行行为分析和诱导策略辅助支持体系。
2.1交通信息采集子系统
交通信息采集子系统基于车道级高精度电子地图，对辖区道路各种交通设施设备，包括电感环检测器（环型感应线圈）、超声波检测器、红外检测器、雷达检测器、视频检测器等进行精准定位和数字化、在线化、可视化管理，结合手机信令及互联网数据，分析得出流量、速度、密度等动态交通信息，在地理信息服务系统的基础上描绘实时交通路况信息。该系统还可全天候监控道路运行状态，对城市道路拥堵事件进行预警，并分析得出道路拥堵事件的发生时间、排队长度、实时速度、拥堵持续时间等数据。
2.2车辆定位子系统
车辆定位子系统的功能是确定车辆在路网中的准确位置。车辆定位技术主要有地图匹配定位方法(MapMatching)、推算定位方法(Dead Recking)、全球定位系统(GPS)、北斗定位系统（BD）、惯性导航系统(INS)等方式。
2.3交通信息服务子系统
交通信息服务子系统是交通诱导系统的重要组成部分, 它把主机运算出来的交通信息(包括预测的交通信息)通过各种媒体，如有线电视、联网的计算机、收音机、路边的可变信息标志和车载的信息系统等传送给公众。
2.4路线优化及诱导子系统
路线优化及诱导子系统是依据车辆定位子系统所确定的车辆在网络中的位置信息, 结合交通信息采集子系统传输的实时交通信息, 为出行者提供能够避免交通拥堵、减少延误及安全到达目的地的行车路线。
路线优化及诱导子系统的信息处理与控制模块主要完成数据获取、数据处理、诱导方案制定、数据存储等功能。该模块对经过工作人员人工确认后的交通信息和指挥管理信息进行接收和处理，制定诱导策略并向车载终端、电台、电视台和互联网等媒介发布交通诱导信息，设置交通信息板和交通诱导屏的显示内容等。
3诱导实例
贵州省交通管理局在2018年春运期间应用基于交通态势感知平台的智慧诱导系统进行了实战，并取得了良好的效果。
3.1诱导背景
春运期间，交通流剧增，给交通管理和治理带来巨大压力。基于交通态势感知平台的智慧诱导系统通过实时感知道路交通拥堵情况，快速、定点、定时发送交通拥堵诱导短信，达到了降低交通流、疏通交通道路、降低交通事故发生率，保障春运交通安全的目的。
图1 2月20号红枫湖路段的10个拥堵地点
图2 2月21号红枫湖路段的8个拥堵地点
图3 红枫湖地区交通拥堵诱导示意图
2018年2月20号和2月21号红枫湖路段发生多次拥堵事件。从交通信息采集子系统中获取详细拥堵信息后，根据经纬度在地图上标出所有的拥堵点，并在时间轴上展示了拥堵变化趋势，参见下图。
3.2诱导策略
根据路线优化及诱导子系统对道路交通运行态势的接收和处理，结合对交通出行行为和诱导策略的分析和研判，制定了相应的诱导方案并通过移动通信运营商网络对相关的出行者发布了交通诱导信息。
诱导信息：【贵州交警】沪昆高速安顺往贵阳方向，红枫湖路段缓行，往贵阳、广西、湖南方向的车辆请从花安高速绕行。
短信发送点：红枫湖路段A点和B点为短信发送中心点，C点为拥堵区域。以A点（经纬度为105.01063；26.540986）和B点（经纬度为105.113971；25.763043）为圆心，不间断给附近50公里范围内的交通参与者发送诱导短信，如下图所示。
发送详情：从2018年2月20号0∶00到2018年2月21号12∶00，在A点共发送46348条短信，其中省内人员为34381，省外人员为11967。在B点共发送48939条短信，其中省内人员为35720，省外人员为13219。
从2018年2月21号12∶00到2018年2月22号12∶00，在A点共发送183699条短信，其中省内人员为130440，省外人员为53259。在B点共发送184748条短信，其中省内人员为129020，省外人员为55728。
3.3诱导评价
交通参与者收到短信后了解了当前交通态势，应当会采取相应措施来避免拥堵。通过查看特定卡口数据，对比短信发送前后交通流的变化则可以评价诱导效果。
在所研究的AC和BC路段中，只有沪昆高速安顺段约100公里的路段限速为120公里/小时，其他路段限速为80公里/小时，根据相关研究成果，在各级服务水平下，限速不同的高速公路车辆的平均行程车速如下表所示。
考察诱导对象的地理位置分布，在所有对象中从接收短信到行驶到拥堵区域的最远距离为140+50=190公里，从最远位置在各级服务水平下到达拥堵区域的平均行程时间参见表1。从表中可以看出，在最不利条件下（四级服务水平、最远点）从接收短信到到达拥堵区域最长需要4.08小时。
图4 红枫湖诱导车辆行程时间分布图
在红枫湖诱导对象的全样本中剔除子夜零点的数据（异常数据），选择短信发送的时间范围为2018年2月21日08∶24到22∶30，得到总数据量为7574条，其行程时间分布如图4所示。
如果出行者从接到短信到抵达拥堵路段的时间大于4.08小时，即在最不利条件下从接收短信到到达拥堵区域的最长时间，则认为该出行者的出行行为为延迟出行的理由是充分的，而且此种假设是保守的。图中延迟出行（出行时间大于4.08）的数据为1107条，占所有样本的比重为14.62%
由以上分析可知，如果不考虑中止出行和绕路出行的影响，在接到短信后，总出行人群中选择延迟出行的比例保守估计为14.62%，说明诱导信息对出行者的出行行为选择产生了较大影响；延迟出行时间选择在0~0.75小时，0.75~1.5小时，1.5~2.25小时，2.25~3小时的比重分别为27.55%、18.52%、13.37%、10.30%，共占68.11%。说明选择延迟出行的出行者大部分选择的延迟出行时间在3小时以内。
参考文献
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责编/马铭阳
