高速公路收费广场优化：基于交通流量预测的模型研究

本文探讨了如何通过交通流量的经验模态分解（EMD）与神经网络短时预测方法来优化高速公路收费系统的效率，以减少交通堵塞，提高司机满意度和车辆运营效率。作者建立了一种基于目标函数y=f(t)的数学模型，该模型考虑了不同车道、通道和收费亭的配置，用于计算平均延误时间。 在交通管理中，高速公路收费广场的布局对交通流的顺畅至关重要。当收费广场设计不合理时，可能导致严重的交通拥堵，影响通行效率。为了改善这一状况，研究人员提出需要对收费亭的数量和收费广场的布局进行合理规划，以减少车辆通过的时间，降低司机的等待时间，从而提高整体的交通效率和司机满意度。 文章提出了两个数学模型：M(p, n, 1)代表一条通道上一个收费亭的情况，而M(p, n, 2)则表示一条通道上两个收费亭的配置。通过比较这两个模型在不同车流量下的平均延误时间，可以评估哪种配置更优。此外，模型还考虑了收费广场数量的影响，过多或过少都可能引发交通问题。过多的收费广场会导致频繁停车缴费，增加司机的不便，而过少可能导致收费亭处的严重堵塞。 在建立模型时，作者假设了几个关键条件，如收费系统正常运行，汽车类型大致相同，不考虑交通事故导致的额外延误，以及采用人工收费系统。这些假设有助于简化模型，以便于分析和优化。 论文研究的重点在于运用排队论和最优化理论来构建模型，并结合经验模态分解（EMD）技术分析交通流量的时间序列数据。EMD是一种信号处理方法，能将复杂信号分解成多个简单成分，有助于识别交通流量的短期模式。然后，通过神经网络进行短时预测，预测未来的交通流量，从而为收费亭数量和布局的优化提供决策支持。 最后，作者指出需要综合考虑高速公路和收费站的具体情况，提出模型的进一步改进方向，以扩大模型的应用范围。这可能包括引入自动化收费系统（如ETC）的影响，考虑交通流量的季节性变化，以及优化收费策略等因素。 总结来说，这篇论文研究了如何通过科学的建模和预测技术优化高速公路收费广场的运营，以实现交通流畅，提高司机体验，同时也为交通管理和规划提供了有价值的理论依据。