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交通流量管控
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摘要
随着城市化进程的加快、机动车的快速普及，以及人们活动范围的不断扩大，城市道路交通拥堵问题日渐严重，即使在一些非中心城市，道路交通拥堵问题也成为影响地方经济发展和百姓幸福感的一个“痛点”，是相关部门的棘手难题之一。考虑一个拥有知名景区的小镇。景区周边道路上既有本地居民出行，也有过境车辆，还有大量前来景区游览的游客车辆，后者常常会因寻找停车位而在周边道路上来回低速绕圈，影响了道路的通行效率。因此如何对交通流量进行管控至关重要。
针对问题1，首先对数据进行预处理，筛选出经中路-纬中路交叉口的车辆数据，然后采用时间序列，直观展示车流量的变化趋势，识别可能的高峰期和低谷期。然后使用K-means聚类算法，自动根据车流量特征将一天的24小时划分为若干时间段。最后来估计不同时段的各个相位（包括四个方向直行、转弯）的车流量。
针对问题2，要求根据所给数据和上述模型，对经中路和纬中路上所有交叉口的信号灯进行优化配置，在保证车辆通行的前提下，使得两条主路上的车流平均速度最大。根据数据，将这些原始数据根据交叉口、方向等进行分析，使用流量比例法和Webster公式进行信号灯优化配置，根据每个方向的车流量占比来分配信号灯的绿灯时长。
针对问题3，要求对五一黄金周期间的数据进行分析，判定寻找停车位的巡游车辆，并估算假期景区需要临时征用多少停车位才能满足需求。根据要求，首先将五一黄金周期间的车流量数据筛选出来，据车辆在同一交叉口多次短时间内出现来判定巡游车辆（采用时间差来判断），最后根据巡游车辆的数量，假设每辆巡游车辆需要占用一个停车位，并且停车时长为一定时间（问题3设置成4小时），最终来估算假期景区需要增加的停车位数量。
针对问题4，在问题3的基础上，该小镇对景区周边道路实行了临时性交通管理措施，要求结合数据评价临时管控措施在两条主路上的效果。针对问题4，增加了管理措施的约束条件，要求进入景区通过环南路-经中路、环东路-纬中路 进入，通过环东路-纬中路、经中路-纬中路、环北路-经中路、环西路-纬中路离开，并进行对比。
关键词：时间序列，k-means，流量比例法，Webster，交通优化，时空约束
4.2 问题2求解与分析
4.2.1 问题2分析
问题2要求根据所给数据和上述模型，对经中路和纬中路上所有交叉口的信号灯进行优化配置，在保证车辆通行的前提下，使得两条主路上的车流平均速度最大。根据数据，将这些原始数据根据交叉口、方向等进行分析，使用流量比例法和Webster公式进行信号灯优化配置，根据每个方向的车流量占比来分配信号灯的绿灯时长。
4.2.2 问题2模与求解
1、流量比例法
首先先通过流量比例法来对交叉口的信号灯进行优化配置，目的是保证各个方向的车辆能以最大平均速度通过交叉口。流量比例法的思想是在每个交叉口，车辆从不同的方向驶入，车流量（即每个方向的车辆数）在一天的不同时段会有所不同。为了最大化交通流的通行效率，我们假设各个方向的绿灯时长应与该方向的车流量成正比。即如果某个方向的车流量更大，那么它应获得更多的绿灯时长。
假设每个交叉口的信号灯周期是固定的（本问题中设定为120 秒），则各个方向的绿灯时长可以根据该方向的车流量占比来进行分配。我们采用的主要方法是：
其中，
表示第
个方向的绿灯时长，
表示第
个方向的车流量，
表示整个信号灯周期的时长（例如 120 秒）。
建模过程如下：
- 数据收集预处理
首先，我们从监控设备获取了每个交叉口、每个方向在特定时间段内的车流量数据。通过 groupby 方法，我们将车流量按交叉口和方向进行了分组统计，并计算出每个交叉口中各方向的车流量总和。公式如下:
其中
是该交叉口的方向数量。
- 流量占比计算
每个方向的流量占比可以表示为:
其中
是方向
的流量占比，反映了该方向相对于交叉口总车流量的比例。
- 分配信号灯时间与结果可视化
根据流量占比，合理分配信号灯的绿灯时长。得到的信号灯进行优化配置结果保存在Q2_output1.csv当中，部分结果展示在表2当中。可视化结果如图