摘要
多车道高速公路是承担区域客货运输需求的主要通道，为沿线社会经济的发展发挥着至关重要的作用。随着已建成高速公路养护维修需求不断增加，高速公路养护施工频率也随之增加，频繁的养护施工作业已成为制约高速公路服务水平提升的主要瓶颈。换道行为作为影响施工区交通运行的主要因素，对施工区换道行为进行分析与建模，有利于模拟真实施工区交通运行情况，分析施工区各区段的通行能力，为高速公路管理部门养护施工计划制定和管控决策提供支撑，对提高多车道高速公路交通运行效率和服务水平具有重要的理论意义和实践价值。 论文以多车道高速公路封闭内侧两车道施工区为研究对象，收集沪宁高速同类施工区无人机视频数据，提取并重构施工区车辆行驶轨迹，并验证车辆轨迹数据的有效性；分析施工区各区段各车道交通量分布、速度分布和车头时距分布等交通运行特性，从宏观交通流和微观驾驶行为两方面剖析施工区通行能力陡降成因，为施工区强制换道轨迹提取与强制换道建模等提供基础。 分析施工区自由换道行为与强制换道行为的差异，结果表明强制换道行为是影响施工区交通运行的主要因素；对强制换道阶段进行划分，从强制换道决策和强制换道执行剖析强制换道过程，提出不同阶段强制换道行为特征点识别方法，提取各阶段强制换道轨迹，挖掘驾驶员强制换道选择影响因素；剖析不同类别强制换道时空特征，探究施工区不同类别强制换道行为规律。 基于CatBoost、XGBoost等多种机器学习分类模型，构建施工区强制换道决策预测模型，从车辆运行状态、施工区主要特征和周围车辆相互关系确定输入变量，根据准确率、召回率、精确率和F1-score指标评价各算法分类效果，确定最优强制换道决策预测模型；通过对比预测误差确定施工区主要特征对模型结果的影响，用 SHAP 值评价输入变量的重要性，剖析施工区强制换道过程中驾驶员的换道决策行为。 考虑Temporal Fusion Transformer(TFT)和 LSTM模型在时间序列预测方面的优良性能，分别构建施工区强制换道轨迹预测模型，对比实际轨迹与预测轨迹，确定最优模型；对不同输入变量对模型结果的重要度排序，剖析施工区强制换道过程中驾驶员的换道执行行为。 运用 SUMO 搭建施工区仿真环境，利用实地采集数据标定微观仿真模型，根据所构建的施工区强制换道决策预测模型改进 SUMO 强制换道决策过程，修改车辆换道控制逻辑；采用车辆时空轨迹分析施工区拥堵状态，绘制施工区各区段流量-密度基本图分析各区段通行能力，得到施工区各级服务水平下最大服务交通量。
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