一、基本信息
1.项目名称：基于宏中观一体化的山地城市交通需求管理关键技术
2.完成单位：重庆市市政设计研究院有限公司、重庆交通大学
3.主要完成人：张国庆、祝烨、李淑庆、安萌、谢晓忠、晏秋萍、杨君、徐韬、程龙春、刘屹
二、项目简介
（一）项目背景
重庆大山大水自然本底和中心城区“两江、三谷、四山”的自然山水格局特征，使得中心城区道路网结构呈“片区网格自由式”。据统计，中心城区近三年汽车保有量年均增长11.4%。同期城市道路年均增长5.2%，不足汽车增幅度的一半，小汽车出行分担比例也呈逐年上升态势。同时中心城区人口过于集中，尤其是内环以内人口分布高密度集中、城市建设高强度开发，超过50%的已建居住地块容积率在3.0以上。汽车保有量的高速度发展、使用的高强度、出行的高密度“三高”发展态势与人口高密度集中、城市建设高强度开发双重压力下，交通拥堵持续恶化，亟待加强对个体交通的有效引导，落实需求调控政策研究，缓解城市交通拥堵状况。
（二）技术概况
本项目以城市基础设施和交通运行等交通大数据为基底，引入三维城市建模、虚拟交互、平行仿真等先进技术，构建计算速度快、预测精度高、评估准、可视化真实的宏中观一体化交通预测云平台，并融合集交通需求调控策略中心、交通调控方案评估为一体的交通需求调控闭环决策系统，全面提升交通管控精细化、智能化、科学化决策水平。
（三）获奖情况
本项目先后获国家发明专利8项、实用新型专利9项、软件著作权4项，发表高水平论文38篇（含SCI11篇、EI10篇），编写专著一部，累计支撑项目及课题超90项。
三、项目创新点
（1）基于JavaScript和WebGL技术,实现CIM孪生城市的图形引擎与交通模型云端集成开发、调用导入，提出了复杂专网数据传输下云平台数据保护方法。基于容器和微服务框架部署CIM平台图形引擎，运用JavaScript和WebGL技术,实现云端框架下交通模型与三维地理模型数据集成融合，可提供WMS、WMTS、PMTS、模型轻量化、场景等服务。提供URL、视频加密等多种数据防护措施，利用WAF对平台开展自适应维护，实现云平台前后端一体化智能加密。
（2）基于Hadoop技术，实现千万级海量数据批量处理和存储,支持交通模型的在线输入与运算。基于ETL+MapReduce技术，支持多源交通大数据集计处理和分布式并行编程，提高海量异构数据的并行处理效率，基于HDFS+WebGL分布式技术，建立统一的分布式文件存储，构建WebGL下多级金字塔结构模型，满足复杂网络空间下交通模型高效运算。
（3）集成CIM+“四阶段建模”技术，研发了基于历史数据校核的山地城市宏中观一体化交通预测云平台。以CIM平台作为数据底座，基于二次集成开发实现不同尺度交通仿真模块集成封装、功能融合，运用山地城市三维虚拟现实技术实现三维场景和交通模型的在线匹配与仿真切换，提升模型可视化水平和人机交互能力，提出了基于QPSO-RBF径向神经网络优化交通量分配算法，提升平台预测精度。
（4）研发了基于宏中观一体化交通预测云平台的山地城市交通需求调控闭环决策系统，提供多决策目标多约束变量下异类需求调控措施评估、优化及决策建议。针对当前国内外需求调控辅助系统缺失等问题，研发了面向交通需求管理基于SOA架构的闭环决策平台，提供一站式多决策目标多约束变量下异类需求调控措施方案评估与优化，为管理部门提升全链条数字化分析和决策工具。
四、详细技术内容
该项目由交通大数据中心、宏中观一体化交通预测云平台以及交通需求调控闭环决策系统三部分构成。大数据中心提供了平台所需的数据，是平台的基础构建；交通预测云平台内置交通流量预测功能以及交通场景展示功能，可以对不同交通情境进行流量预测及虚拟仿真，是对基础数据的深化挖掘；需求调控闭环决策系统内置了需求管理策略库，可对各交通场景下不同需求管理方案的效果进行综合评估。
（一）交通大数据中心
为实现海量多源异构数据的集成及高效存储，大数据中心采用了大表文件索引、云计算、分布式文件系统、虚拟化等成熟的云存储和分布式技术，以私有云环境存储数据，解决了海量多源异构数据的高效组织、管理、并发服务等问题。
数据中心的框架主要包括数据源层、基础设施层、数据存储层和数据服务层，各层之间按照层级关系，开放接口实现连接。最底层为数据源层，主要负责数据的获取；第二层为基础设施层，为各类服务资源和网络资源提供载体，为数据的高效加载提供基础；第三层是数据存储层，负责数据分布式存储、读取等功能；第四层是平台的核心计算层，提供计算框架以及逻辑处理功能；最顶层为数据服务层，实现平台系统与用户之间的交互，实现与其他数据中心平台的连接，如图1所示。
（二）宏中观一体化交通预测云平台
宏中观一体化交通预测云平台主由地理信息构建模块、时空大数据处理模块、数据成像模块、交通宏观预测模块及中观交通场景虚拟现实模块构成，如图2所示。
图2 云平台架构
（1）地理信息构建模块负责对地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示、编辑和描述；
（2）时空大数据处理模块内置时空大数据挖掘技术，可进行时空模式发现、时空数据聚类、时空异常检测、时空预测和分类；
（3）数据成像模块以三维的城市空间地理信息为基础，叠加城市建筑、地上地下设施的BIM信息以及城市物联网信息，构建起三维数字空间的城市信息模型；
（4）交通宏观预测模块集成重庆中心城区路网数据、公交网络、交通小区等数据，按照交通预测四步骤建立预测模型并校核，主要道路的流量预测误差均小于10%，如图3所示。
图3 宏观模型交通预测
（5）中观交通场景虚拟现实模块可实现不同场景下的交通微观仿真，虚拟再现动态城市交通，如图4所示。。
图4中观交通场景虚拟现实模块
（三）交通需求调控闭环决策系统
交通需求调控闭环决策系统基于宏中观一体化交通预测云平台构建，主要包含交通需求管理策略中心与交通需求管理方案评估模型两部分。
（1）交通需求管理策略中心集成限行策略、限购策略、拥堵收费策略以及HOV车道建设策略等常用交通管控策略，并提供各策略下具体的需求调控方案的输入接口，将输入方案与预测云平台相结合，对该需求调控方案下的交通场景进行预测模拟，输出交通运行指标，作为方案必选、优化的基础。
（2）交通需求管理方案评估模型通过系统性、典型性等原则，筛选管控方案评价指标，建立评价指标体系，并通过构建递阶层次结构模型，计算各指标的权重值，通过预测云平台交通运行指标数据的输入，进行管控方案一致性评分，评估管控方案的整体情况并提出优化建议，将优化建议输入策略中心形成新方案，继续进行方案评估，形成需求管控方案的迭代寻优，如图5所示。
图5需求调控闭环决策技术架构
五、应用案例
依托本项目研究成果，我院联合交警总队全国首创了“桥隧错峰出行”交通需求管理方案。该方案通过宏中观一体化的山地城市交通需求关键技术，利用了限行策略，结合重庆市实际情况，初步形成“6桥错峰”、“12桥错峰”、“14桥错峰”三个备选方案，通过方案对比，优化迭代，最终形成“13桥+1隧”错峰方案。
（一）指标分析
通过对三个备选方案的预测仿真发现：随着限行桥梁数量的增加，交通改善效果更加显著，但方案的操作性、公交供给难度也显著发增加，方案的实施阻力增大，各方案总体效果如下：
（1）6桥错峰：有效限行车辆数较少，车辆绕行比例较大，内环以内车速小幅提升；
（2）12桥错峰：有效限制车辆数较多，绕行比例较少，内环以内车速大幅提升；
（3）14桥错峰：有效限行车辆数最多，绕行比例较少，内环以内车速显著提升，交通改善效果最好，但对公交要求最高，短期内可实施性较低。
通过对三个备选方案的优化迭代，兼具方案改善效果以及方案的操作难度，最后确定“13桥+1隧”错峰方案作为限行方案，如图6所示。
图6“13桥+1隧”错峰方案实施效果预测
（二）实施效果评价
在推荐方案基础上，利用山地城市交通需求决策系统对方案进行深度优化，最终形成“13桥+1隧”错峰方案。错峰方案实施后，主城区主要跨江桥梁及连接通道车辆排队积压延时明显降低，交通拥堵状况明显改善：
主城区整体交通状况变化：道路拥堵里程将由265.7公里下降至227.3公里，降幅达14.5%（减少38.4公里）；主城区高峰平均车速将由22.9公里/小时提升至26.8公里/小时，增幅达17.0%；地面公交分担率将由40.5%提升至42.0%，提升1.5个百分点，届时主城区公共交通分担率整体将超过60%，达60.7%。
方案桥隧交通状态变化：13座跨江大桥高峰小时交通流量将由7.66万辆下降至6.4万辆，平均每座大桥减少约1000辆，其通行效率将平均提升12.3%，桥面平均车速将由28.64公里/小时提升至30.84公里/小时；真武山隧道高峰小时交通流量将由约7800辆下降至约6900辆（减少约900辆），其通行效率将提升11.3%，平均车速将由58.84公里/小时提升至60.4公里/小时，慈母山隧道、南山隧道能承接转移交通量。
重庆“桥隧错峰出行”实施以来，利用交通需求管理关键技术对实施效果进行持续评估，大大提升了日常监测和应急处置能力，有效保障了项目的顺利实施。
六、社会效益与经济效益
（一）经济效益
本项目全面提升了交通仿真建模和需求调控决策技术水平，为单位带来了大量业务，涉及交通政策研究、交通模型系统建设、交通工程咨询与设计等多种项目，2017-2020年，利用该技术参与项目累计新增产值88655万元，新增利税5851万元，潜在经济效益巨大。
（二）社会效益
本项目为城市交通需求管理政策研究、市政道路基础设施建设决策、项目方案设计与优化提供了量化评估数据支撑，有效节约了项目投资，提高了资金使用效率和项目建设能效，有力支撑了需求管理及项目决策，并且间接推动了交通信息化科学进步、培养了交通专业技术人才、有效改善了市民出行条件、减轻了机动车空气污染，社会效益十分显著。
