大规模路网施工期交通管理决策系统的构建与应用：基于用户均衡模型与OD矩阵校准的优化策略

为解决大规模路网施工导致的交通容量下降和延误增加问题，研究人员开发了一套端到端决策系统，整合用户均衡(UE)交通分配模型、双层优化OD矩阵校准及管理策略模拟。该系统在中国钦州平陆运河桥梁改造项目中应用，通过车道扩容策略使高峰时段通勤延误降低11.42%，为复杂基建工程提供科学决策支持。

　　

随着城市化进程加速，大型路网建设工程在提升基础设施的同时，往往引发严重的交通管理难题。现有研究多聚焦于局部封闭或短期维护（如Papageorgiou等对高速公路车道关闭的研究），但面对持续数月的桥梁重建等大型工程时，传统方法难以应对网络容量骤降、紧急响应受阻等系统性挑战（Alshalalfah等, 2018）。钦州平陆运河桥梁改造即面临此类困境——六座桥梁同步施工导致通行能力锐减，亟需科学管理方案。

针对这一空白，中国研究团队开发了首个覆盖全流程的施工期交通决策系统。该系统通过三阶段闭环设计：首先基于用户均衡(UE)模型预建交通状态，再采用双层优化和梯度下降算法校准OD矩阵（误差降低40%），最后模拟施工场景生成管理策略。在平陆运河项目中，系统推荐的车道扩容方案使高峰延误从6.57分钟降至5.82分钟，验证了其工程实用性。论文发表于《Expert Systems with Applications》。

关键技术包括：1）用户均衡(UE)交通分配模型构建稳态路网；2）结合实测流量的OD矩阵双层校准（上层最小化流量差，下层优化需求参数）；3）施工期场景仿真与策略评估。研究数据来自钦州实际交通调查与桥梁改造规划。

【交通状态建模】
通过UE模型模拟施工前路网，其中d^rs表示OD需求，t_ij(x_ij)为路段阻抗函数。模型确保无驾驶者能通过单边改道降低行程时间，为后续分析奠定基准。

【OD矩阵校准】
针对初始OD矩阵d^rs误差问题，建立双层模型：上层目标函数最小化模拟与实测流量差，下层采用梯度下降算法调整d^{rs。该方法将模型-数据匹配度提升40%，显著改善需求预测精度。}

【管理策略开发】
模拟显示，临时绕行桥（双向两车道）无法满足需求。系统推荐新增车道策略，经UE模型验证可使高峰延误减少11.42%，优于传统绕行方案。

结论部分强调，该系统首次实现从需求预测到策略评估的全链条管理。OD校准模块的创新性在于将梯度下降算法与双层优化结合，而策略模块的工程价值体现在平陆运河项目的成功应用。研究局限性在于未考虑动态需求变化，未来可引入实时数据更新机制。该成果为“十四五”基建浪潮下的交通治理提供了可推广的智能决策范式。