本發明涉及智能交通領域，具體涉及一種高速公路自適應團霧預警與響應控制方法及系統。

背景技術：

1、隨著交通量的不斷增加和氣候變化的影響，高速公路和其他交通密集區域經常發生團霧現象。團霧是一種由水汽凝結形成的霧霾，常在溫度、濕度等環境因素適宜時突然出現，且其持續時間和影響范圍具有較強的局部性和突發性。團霧條件下，能見度大幅下降，嚴重影響交通安全，容易導致交通事故，特別是在高速公路等車速較高的路段。為了應對團霧對交通帶來的威脅，相關研究和技術主要集中在團霧的預警、檢測和響應控制方面。

2、現有的團霧預警系統主要依賴氣象傳感器和固定的交通管理措施。常見的技術方案包括：

3、(1)氣象預警系統：利用氣象數據(如溫度、濕度、風速等)預測團霧的發生。這類系統通常基于歷史氣象數據和統計模型進行預警，提前通知交通管理部門。但該類方法的準確性較低，往往只能在團霧發生后才給出警告，且反應速度較慢。

4、(2)傳統交通控制系統：包括限速標志、交通信號燈調節等固定的交通控制手段。當團霧發生時，交通信號系統依據設定的規則進行簡單的限速調整。這些方法缺乏靈活性，無法根據實時的交通流量和能見度變化進行動態優化，可能導致交通流量不暢，甚至發生交通擁堵和事故。

5、(3)視頻監控與圖像識別系統：一些研究利用攝像頭和圖像識別技術來檢測團霧的發生，并通過識別交通狀況進行控制。這類系統能夠對團霧進行實時監控，但其局限性在于圖像識別依賴于清晰的攝像頭視角，且需要大量的計算資源，難以做到在復雜的交通和天氣條件下快速響應。

6、盡管現有技術在團霧預警與控制方面取得了一些進展，但仍存在如下缺點和問題：

7、(1)預測準確性差：現有的團霧預測系統通常依賴于氣象傳感器和傳統的統計方法，其準確性和實時性較低，未能有效考慮動態變化的交通和氣象因素，導致團霧發生時無法及時預警。

8、(2)響應滯后：傳統的交通控制措施在團霧發生時通常基于預定規則進行調節，缺乏靈活性和智能化，未能實時響應氣象和交通流量的變化，容易導致交通管控措施不適應實際情況，造成交通事故或擁堵。

9、(3)缺乏智能化優化：現有技術沒有采用智能化算法來根據實時數據動態調整交通控制策略，導致交通管理手段過于僵化，無法實現最優的交通流控制和事故防范。

10、綜上所述，現有技術在團霧的預警、檢測和響應方面仍存在許多不足，亟需一種更為智能、實時、靈活的解決方案，以更好地應對高速公路及其他交通密集區域團霧對交通安全帶來的威脅。

技術實現思路

1、針對上述現有技術存在的問題，本發明提供一種高速公路自適應團霧預警與響應控制方法及系統，其目的在于，通過對高速公路的實時氣象數據、交通流量數據等信息進行動態監測和分析，采用強化學習算法不斷優化決策，使得團霧的預警和應急響應更加精準、高效，并能夠提高交通安全性、減少交通擁堵，并在團霧條件下優化交通流，為高速公路和其他交通密集區域提供更加智能的交通管理解決方案。

2、為了實現上述目的，本發明的具體方案如下：

3、高速公路自適應團霧預警與響應控制方法，包括如下步驟：

4、步驟1，實時采集高速公路上的氣象數據和交通流量數據，氣象數據包括溫度數據、空氣濕度數據、風速數據和能見度數據；交通流量數據包括車速數據、車距數據、車道占用率數據和交通流密度數據；

5、步驟2，對步驟1采集到的氣象數據和交通流量數據進行去噪、標準化和歸一化處理，將處理后的氣象數據和交通流量數據輸入到強化學習模型中，通過歷史數據訓練得到的強化學習模型，對團霧發生的時空模式進行預測，并結合統計學模型與強化學習算法構建團霧風險評估模型，利用團霧風險評估模型根據實時采集的氣象數據和交通流量數據計算團霧風險指數；當團霧風險指數超過預定閾值時，觸發團霧預警，系統自動發布預警信號；

6、步驟3，根據步驟2所述團霧風險指數和實時交通流量數據，利用強化學習模型動態調整交通控制策略，交通控制策略包括限速、信號燈調節和車道引導；

7、步驟4，通過實時反饋的交通流量數據、事故發生數據和能見度信息優化交通管理策略，并在團霧形成時提前采取應急響應措施；

8、步驟5，根據實時反饋的交通流量數據、事故發生數據和能見度信息，利用強化學習算法更新模型參數，以調整團霧預警閾值和交通控制策略的具體參數。

9、進一步地，步驟1中所述溫度數據通過溫度傳感器實時采集，空氣濕度數據通過濕度傳感器實時采集，風速數據通過風速傳感器實時采集，能見度數據通過能見度傳感器實時采集，車速數據通過路面雷達或車聯網設備實時監測車輛的行駛速度，車距數據通過視頻監控或雷達測距設備獲取車與車之間的距離，車道占用率數據通過車道感知設備監測各車道的車輛占用情況，交通流密度數據通過計算交通流量檢測設備實時統計單位時間內通過特定路段的車輛數量。

10、進一步地，步驟2中所述去噪處理包括以下步驟：

11、步驟21，根據氣象數據和交通流量數據的特性自動選擇去噪方法：

12、對于交通流量數據，采用平滑濾波方法的移動平均法，計算數據窗口中的平均值和平滑掉波動，計算公式如下：

13、

14、式中：yt是平滑后的數據，xi是原始數據，n是窗口大小，通常選擇奇數；

15、對于有明顯離群值的情況采用中值濾波方法，計算數據中間值來替代原始數據點，計算公式如下：

16、

17、式中：yt是去噪后的數據，表示時間點的數據，在窗口的左端；表示時間點的數據；表示的數據，在窗口的右端。

18、對于頻率復雜、波動大的數據，采用小波去噪方法，通過小波變換對信號進行分解，去除高頻噪聲；

19、步驟22，結合預期效果來優化去噪策略：根據步驟21不同的去噪方法對氣象數據和交通流量數據的影響，選擇合適的去噪方法以在不損失關鍵信息的同時去除噪聲；

20、步驟23，將步驟21的去噪方法與強化學習模型結合，形成自適應的反饋機制，動態選擇最合適的去噪策略。

21、進一步地，步驟2中所述標準化處理的計算公式如下：

22、

23、式中：x'是標準化后的數據；x是原始數據；μ是數據的均值，σ是數據的標準差。

24、進一步地，所述步驟2中的歸一化處理根據每個氣象數據和交通流量數據的特征自動選擇min-max歸一化方法或z-score歸一化方法；

25、所述min-max歸一化方法用于數據分布相對均勻且無顯著異常值的情況，min-max歸一化方法的計算公式如下：

26、

27、式中：x'是歸一化后的數據，x是原始數據，xmin和xmax分別是數據的最小值和最大值；

28、所述z-score歸一化方法用于數據大波動，且包含異常值或不滿足均勻分布的情況，z-score歸一化方法的計算公式如下：

29、

30、式中：μ是數據的均值，range(x)是數據的范圍，即最大值減去最小值。

31、進一步地，所述步驟2還包括異常值檢測，異常值檢測包括箱線圖方法和z-score方法，所述箱線圖根據四位數來識別異常值；

32、所述z-score方法判斷氣象數據和交通流量數據是否為異常值，如果絕對值大于某個閾值，則視為異常值，計算公式如下：

33、

34、如果|z|>3，則x被認為是異常值，μ是數據的均值，σ是數據的標準差。

35、進一步地，步驟2中所述強化學習模型采用q-learning或深度q網絡算法，強化學習模型包括狀態空間、動作空間和獎勵函數；

36、狀態空間包括當前的交通流數據、氣象數據、道路能見度和團霧風險指數；

37、所述團霧風險指數的計算公式如下：

38、f＝α1t+α2rh+α3v+α4p+α5vis

39、式中，α1、α2、α3、α4、α5為權重系數，由強化學習模型通過歷史數據自動調整；t表示溫度；rh表示相對濕度；p表示氣壓；vis表示能見度；

40、動作空間包括對交通控制策略的調整，所述交通控制策略還包括限速調整、信號燈調節和車道引導；

41、所述限速調整是根據團霧風險指數和實時能見度數據動態調整電子限速標志，具體為：

42、當能見度200m≤vis<500m時，限速調整為80km/h；

43、當能見度100m≤vis<200m時，限速調整為60km/h；

44、當能見度vis<100m時，限速為40km/h，關閉部分車道；

45、所述信號燈調節是根據團霧風險、交通流量密度、車速、事故頻率、車道占用率和路段通行能力，優化交通信號燈的綠燈與紅燈時長，調整信號燈周期，在團霧高風險區域，增加交通信號燈的閃爍頻率，提醒駕駛員注意減速；根據交通流量密度和車速，動態調整信號燈的相位和周期，減少車輛等待時間和擁堵；

46、所述車道引導是當團霧導致局部區域能見度過低時，通過車道引導裝置或電子標識引導車輛駛入安全車道；

47、獎勵函數依據交通流數據、事故率和通行效率進行綜合評估，并根據獎勵最大化原則選擇最優策略，所述獎勵函數的計算公式如下：

48、r＝ω1·λ-ω2·α+ω3·η-ω4·t

49、式中：r表示獎勵函數；λ代表當前區域的交通流量，交通流量包括車輛數和車道占用率，越高說明更擁堵；α表示在特定時間窗口內發生的事故數量或事故概率；η是交通系統的通行能力，即單位時間通過的車輛數或平均車速；t是團霧風險指數；ω1、ω2、ω3和ω4是各個因素的權重系數，表示不同因素在決策中的重要性；

50、所述預警信號包括但不限于通過變速限速標志、可變信息顯示屏和車載信息系統實時發布預警信息，提醒駕駛員減速或采取繞行措施。

51、進一步地，步驟4中所述應急響應措施包括提前啟動限速、調整交通信號和引導車輛駛入安全車道的措施。

52、實現所述方法的高速公路自適應團霧預警與響應控制系統，包括

53、數據采集系統，用于實時采集高速公路的氣象數據和交通流量數據；

54、數據處理模塊，用于對采集到的氣象數據和交通流量數據進行去噪、標準化和歸一化處理；

55、強化學習模型，用于根據處理后的氣象數據和交通流量數據預測團霧發生的時空模式，并計算團霧風險指數；

56、預警與響應控制系統，用于當團霧風險指數超過預定閾值時，觸發團霧預警，并動態調整交通控制策略；

57、自適應學習模塊，用于根據實時反饋的交通流量數據、事故發生數據和能見度信息，持續更新強化學習模型，動態調整團霧預警閾值和交通控制策略的具體參數。

58、進一步地，所述預警與響應控制系統包括：

59、預警信號發布裝置，用于通過變速限速標志、可變信息顯示屏和車載信息系統實時發布團霧預警信息；

60、動態交通管控裝置，用于根據實時能見度數據動態調整電子限速標志、優化交通信號燈周期和引導車輛駛入安全車道；

61、所述自適應學習模塊包括：

62、模型更新單元，用于根據實時反饋的交通流量數據和能見度信息更新強化學習模型；

63、閾值調整單元，用于動態調整團霧預警閾值；

64、策略優化單元，用于優化交通控制策略的具體參數。

65、本發明的優點

66、本發明的技術優點主要包括以下幾個方面：

67、1、團霧預測精準性提升：利用強化學習算法結合實時氣象數據、歷史數據和交通流量信息，對團霧發生的時空模式進行深度學習和優化，顯著提高了團霧預測的準確性和時效性，避免了傳統方法中常見的誤報和漏報問題。

68、2、智能化動態響應控制：通過強化學習模型，根據實時能見度、交通流密度和團霧影響范圍，自適應調整限速策略、信號燈調節和車道引導，確保最佳的交通流管理策略，有效提高交通安全性與能告效率，以減少交通擁堵，克服了現有固定限速和信號控制方式的不足。

69、3、自適應優化能力強：采用強化學習技術，使系統能夠在運行過程中不斷學習和優化策略。通過實時反饋機制，動態調整團霧預警閾值和響應措施，適應不同天氣、季節和交通狀況，提升了系統的自適應能力。

70、4、減少交通事故，提高安全性：通過提前預警、智能限速和優化交通流控制，有效降低高速公路上的事故發生率，提高整體行車安全性，以減少由于團霧天氣能見度低導致駕駛員反應時間延遲造成的連環追尾事故和減少人員傷亡和經濟損失。

71、5、提升道路通行效率：通過強化學習優化限速和信號控制，使交通管理更加精準，在保證安全的同時最大程度減少不必要的通行延誤，提高高速公路在惡劣天氣下的通行能力，克服了傳統保守限速措施導致的通行效率降低的問題。

72、6、智能化程度高，減少人工干預：通過自動化的數據采集、實時學習和決策優化，減少人工監測和決策的依賴，提高交通管理的智能化水平，使交通控制更加科學合理。

73、7、適用范圍廣泛，具有普適性：不僅適用于高速公路，還可用于城市快速路、橋梁、隧道和山區道路等團霧高發區域。通過不同環境下的強化學習訓練，系統能夠適應各種復雜交通場景，實現跨區域部署和應用。

74、綜上所述，本發明通過強化學習技術構建高速公路自適應團霧預警與響應控制方法及系統，相較于傳統方法，具有更高的預測精度、更靈活的動態響應、更強的自適應優化能力，能夠有效提升交通安全性和通行效率，并減少人工干預，實現智能化交通管理，具有廣泛的應用價值和推廣前景。