城市交通拥堵已成为制约现代城市发展的关键问题，传统管理模式在复杂交通环境中效果有限。大数据技术的快速发展为交通管理变革创造了条件，通过整合多源交通数据与智能算法，道路拥堵智能疏导技术应运而生。该技术运用机器学习方法实现交通状态识别与预测，结合动态控制策略形成系统化解决方案，为城市交通治理开辟了新路径。

大数据驱动的道路交通拥堵态势感知与预警机制

大数据环境下的道路交通拥堵态势感知与预警机制，构建了多层次数据采集和处理体系，通过整合视频监控、GPS轨迹、浮动车数据及移动通信信令等多源异构数据，实现对城市路网交通状态的全覆盖监测（如图1所示）。系统运用深度学习算法对海量交通数据进行实时处理与特征提取，建立交通流量、速度、密度等关键指标的动态变化模型，精准刻画道路拥堵的空间分布特征和时间演化规律。基于历史交通数据的时空关联分析，机制构建交通流预测模型，计算未来时段内各路段的拥堵概率与严重程度，实现拥堵风险的提前预判。 

预警系统采用分级响应策略，根据拥堵程度设置黄色、橙色、红色三级预警等级，及时向交通管理部门和出行者发布拥堵预警信息。该机制还建立了拥堵传播路径分析模块，通过深度学习技术追踪拥堵在路网中的扩散过程，为后续疏导策略制定提供科学依据。

道路拥堵智能疏导技术设计与实现

智能疏导决策模型构建

智能疏导决策模型基于多目标优化理论和机器学习技术，将路网抽象为有向图结构，以路段通行能力、交通需求分布、信号配时参数为核心变量，构建数学描述框架。模型采用强化学习方法与交通环境持续交互，学习最优疏导策略，利用深度神经网络逼近复杂的状态-动作价值函数，其表达式为：

 式中： 为状态-动作价值函数；s为当前交通状态；a为疏导动作；R为即时奖励；γ为折扣因子；  为下一状态； 为下一动作；max表示最大值操作，针对不同交通场景选择相应的疏导方案。

决策算法融合交通流预测模块与路径选择算法，根据实时交通状态自适应调整疏导参数，生成涵盖路径规划、信号配时、流量分配的综合疏导方案。该模型兼顾交通效率最大化、延误时间最小化、能耗降低等多重目标，其多目标优化函数可表示为：

式中：min表示最小化操作；F(x)为综合目标函数； f1(x)为交通效率目标函数； f2(x)为延误时间目标函数；w1、w2、w3为能耗目标函数； 为相应权重系数；x为决策变量向量。模型基于历史疏导效果的反馈持续改进决策规则，不断提升疏导策略的精准性和有效性。此外，决策框架还整合路网容量评估与交通需求预判功能，为复杂交通环境下的疏导决策提供全面理论支撑。

实时交通信号协调优化控制

实时交通信号协调优化控制技术运用预测控制理论，构建涵盖绿信比、周期时长、相位差等关键参数的多维控制框架。控制算法通过遗传算法和粒子群算法求解最优信号配时方案，有效平衡各方向交通流的通行需求；分层协调架构在单点信号控制基础上实现区域信号的协调管理；绿波协调技术通过优化连续交叉口的信号配时参数，实现车辆通行轨迹与绿灯时间窗口的协调匹配（如图2所示）。

车辆检测、视频识别、浮动车数据等多种感知手段，为控制算法提供路口排队长度、车流密度、通行速度等关键信息，确保信号控制的数据基础。控制策略兼顾行人过街需求与公交优先机制，在多约束条件下保证交通信号控制的公平性和效率性。技术架构考虑天气条件、特殊事件等外部因素对信号控制的影响，根据不同时段的交通特征动态调整控制策略，提升城市交通运行的整体效能。

突发事件应急疏导与资源调度

突发事件应急疏导与资源调度机制需建立快速响应体系，运用事件影响传播模型分析突发事件对周边路网的扰动程度，计算交通流重新分布后路段的饱和度与延误增量。应急疏导策略采用分区分级管理模式，依据事件严重程度和影响范围，启用相应级别的疏导预案，通过可变信息标志、交通广播、移动终端等多渠道同步发布疏导信息。

资源调度算法运用最短路径技术与资源约束条件，完成警力、救援车辆、疏导设备的快速部署与合理分配。该机制与相关部门建立信息共享接口，确保应急疏导过程中各部门的协调配合，同时监测疏导效果并动态调整应急策略。应急管理还建立预案库和历史案例数据库，能根据事件类型和发生位置快速匹配最适宜的疏导方案，兼顾二次事故预防与交通恢复时序安排，最大程度降低突发事件对路网运行的干扰。

智能疏导技术效果评估

典型城市智能疏导应用案例分析

某典型城市智能交通示范工程，构建起覆盖近四分之一城市面积的智能交通管控体系，建成长度达191公里的车路协同道路，累计开放测试道路里程突破3379公里。该工程集成多源数据驱动的态势感知、基于机器学习的决策模型、实时信号协调控制、应急疏导等核心技术模块，形成一套完整的智能疏导技术架构。

系统采用分层协调控制策略进行区域信号管理，在连续交叉口部署绿波协调技术，运用多目标优化决策算法调整实时疏导参数。工程建立交通态势研判分析平台与交通指挥调度系统，用于动态扫描道路交通状况、实时检测拥堵态势；突发事件应急处置采用快速响应机制与智能资源调度策略；重大活动保障运用精细化交通组织方案与警力精准定位技术，展现出大数据环境下智能疏导技术的实际应用模式。

技术应用成效验证

基于上述智能疏导技术应用案例，采用量化对比分析方法，选取监测频率、响应时效、覆盖范围、活动保障、信号控制等关键指标，对技术实施前后的系统性能进行综合评估，验证智能疏导技术的实际应用效果。

通过表1对比分析可知，智能疏导技术在各项关键指标上均实现显著提升：监测频率提升7.5倍，实现从定时检测向准实时监控的转变；响应时效提升80%，有效缩短异常事件处置周期；路网覆盖范围扩大4.2倍，实现从重点区域向全域管理的转变；信号控制规模扩大3.4倍，构建城市级智能信号网络；活动保障能力提升2.8倍，验证系统在复杂场景下的适应性。这充分体现了大数据环境下智能疏导技术的实用价值和发展潜力。

结束语

大数据环境下的道路拥堵智能疏导技术代表了未来交通管理的发展方向，通过构建多层次技术体系并落地应用，能够有效提升城市交通管理水平。实践应用证明，该技术在缓解交通拥堵、提高通行效率方面具有显著优势。随着5G通信、车路协同、边缘计算等新兴技术的不断发展，智能疏导技术将朝着更精准、高效、智能的方向演进。未来研究应重点关注技术标准化、系统集成度、跨区域协同等关键问题，推动智能疏导技术在更大范围内推广应用，为建设智慧交通和智慧城市贡献力量。

（盖健  数字青岛建设有限公司   孙明铭  青岛华通国有资本投资运营集团有限公司  李雪  邢宇美慧  数字青岛建设有限公司）