CN115083158A - 一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，属于高速公路收费站组织管理技术领域，包括如下步骤：计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时；计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时；分别计算得到收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时；计算得到ETC人工引导作业效率；分别计算得到收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力；获取收费站入口和出口的全年第30位小时交通量，作为收费站入口的测算高峰小时交通量Q_r和出口的测算高峰小时交通量Q_c；分别计算得到收费站入口和出口应有混合车道数；本发明解决了混合车道数与实际需求不符的问题。

Description

一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法

技术领域

本发明属于高速公路收费站组织管理技术领域，尤其涉及一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法。

背景技术

高速公路收费站混合车道能同时满足ETC车辆和非ETC车辆的通行费收取，收费站应当设置的混合车道数与其每日需要完成的收费车辆数量和收费系统的工作效率密切相关。

收费站车道规模一般在建设设计阶段进行，借鉴国外经验，根据预测的未来20年的第30位小时交通量来确定，其中，对混合车道数的确定还依据了ETC交通量占比及ETC车辆车道选择策略、人工收费系统及ETC收费系统的额定工作效率。然而，受经济社会发展形势变化造成的对远期交通量预测误差、混合车道实际通行效率与采用预估工作效率之间的差异，ETC交通量占比及ETC车辆动态选择车道分布等因素影响，现实中收费站的混合车道数往往与实际交通需求并不匹配，尤其在一些建成时间较早和通过车辆类型复杂的收费站，极容易出现混合车道数不足引起混合车道排队和远端交通拥堵以及混合车道数过多造成设备长期闲置浪费等情况。为了满足车辆正常通行同时整体提升运营经济效益，收费站需要在整个运营期内根据实际交通流变化及时进行车道改造和设备调整，而目前缺乏针对运营公路收费站实际通行需求的应有混合车道数科学测算方法，基本依赖经验法估算，导致混合车道数及其配套设备的配置误差较大。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，基于高速公路收费站布设特征、业务运行和要求，在收费站通行车辆结构及现有人工收费员平均业务运行效率的情况下，建立收费站通行需求的混合车道数模型，解决了混合车道数与实际需求不符的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

本发明提供一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，包括如下步骤：

S1、分别构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时；

S2、分别构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时；

S3、获取收费站入口和出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，并分别计算得到收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时；

S4、获取ETC本车道人工引导平均耗时和ETC换道引导的平均引导耗时，并计算得到ETC人工引导作业效率；

S5、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时、收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时、收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力；

S6、获取收费站入口和出口的全年第30位小时交通量，作为收费站入口的测算高峰小时交通量Q_r和出口的测算高峰小时交通量Q_c；

S7、基于收费站入口和出口的测算高峰小时交通量、收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力，分别计算得到收费站入口和出口应有混合车道数。

本发明的有益效果为：本发明提供的一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，根据收费站现状全年第30位小时交通量和交通流中不同车型、不同通行类别车辆的实际占比，以及调查统计得到的不同类型车辆在混合车道的平均通行耗时，精确计算该收费站未来运营期限内实际交通需求的应有混合车道数；且本测算方法的计算结果可用作收费站实施改扩建或者调整混合车道及其设备部署的依据，以有效提高收费站的混合通行效率，节约收费站人力物力。

进一步地，所述步骤S1包括如下步骤：

S11、获取第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时和第n类车型在收费站入口交通流中的占比，并构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_rf表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时，

表示第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时，

表示第n类车型在收费站入口交通流中的占比，pc₁、pc₂、pc₃和pc₄表示第一类客车、第二类客车、第三类客车和第四类客车，truck₁、truck₂、truck₃、truck₄、truck₅和truck₆分别表示第一类货车、第二类货车、第三类货车、第四类货车、第五类货车和第六类货车；

S12、获取收费站入口超限检查作业效率、收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建治超检查平均延误耗时模型：

其中，T_rc表示治超检查平均延误耗时，t_rc表示收费站入口超限检查作业效率，k_rc表示收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比，k_re表示收费站入口交通流中的ETC车辆占比；

S13、获取收费站入口的其他检查平均耗时、收费站入口交通流中的ETC车辆占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建收费站入口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_rq表示收费站入口的其他检查平均延误耗时，t_rq表示收费站入口的其他检查平均耗时，k_rq表示收费站入口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S14、基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时：

T_r＝T_rf+T_rc+T_rq

其中，T_r表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时。

采用上述进一步方案的有益效果为：本方案通过获取第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时、第n类车型在收费站入口交通流中的占比、收费站入口超限检查作业效率、收费站入口交通流中其他检查平均耗时、收费站入口交通流中的ETC车辆占比以及收费站入口交通流中的ETC车辆占比计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时，为计算收费站入口混合车道通行能力提供基础。

进一步地，所述步骤S2包括如下步骤：

S21、获取第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时和第n类车型在收费站出口交通流中的占比，并构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cs表示综合平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口交通流中的占比；

S22、获取收费站出口的交通量中ETC车辆占比、收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时和收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建绿通检查平均延误耗时模型：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cl表示绿通检查平均延误耗时，k_ce表示收费站出口的交通量中ETC车辆占比，

表示收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时，

表示收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比；

S23、获取收费站出口的其他检查平均耗时和收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建收费站出口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_cq表示收费站出口的其他检查平均延误耗时，t_cq表示收费站出口的其他检查平均耗时，k_cq表示收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S24、基于收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时：

T_c＝T_cs+T_cl+T_cq

其中，T_c表示收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时。

采用上述进一步方案的有益效果为：本方案通过获取第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时、第n类车型在收费站出口交通流中的占比，收费站出口的交通量中ETC车辆占比、收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时、收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比、收费站出口的其他检查平均耗时以及收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时，为计算收费站出口混合车道通行能力提供基础。

进一步地，所述步骤S3中收费站入口和出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时的计算表达式分别如下：

其中，T_re和T_ce分别表示收费站入口ETC车辆正常通行的综合通行耗时和收费站出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时，

表示ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，

和

分别表示收费站入口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和收费站出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过获取收费站入口和出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，并分别计算得到收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时，为计算收费站入口和出口的ETC车道通行能力提供基础。

进一步地，所述步骤S4中ETC人工引导作业效率的计算表达式如下：

其中，T_ey表示ETC人工引导作业效率，

表示本车道引导在全部人工引导中的占比，

表示ETC本车道人工引导平均耗时，

表示ETC换道引导的平均引导耗时。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过获取ETC本车道人工引导平均耗时和ETC换道引导的平均引导耗时，并计算得到ETC人工引导作业效率，为计算收费站入口和出口的ETC车道通行能力提供基础。

进一步地，所述步骤S5包括如下步骤：

S51、基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时和收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道通行能力：

其中，C_r表示收费站入口的混合车道通行能力，C_c表示收费站出口的混合车道通行能力；

S52、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的ETC车道通行能力：

其中，C_re表示收费站入口的ETC车道通行能力，C_ce表示收费站出口的ETC车道通行能力。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时、收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时、收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力，为计算收费站入口和出口应有混合车道数通过基础。

进一步地，所述步骤S7中收费站入口和出口应有混合车道数的计算表达式分别如下：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，N_r和N_c分别表示收费站入口应有混合车道数和收费站出口应有混合车道数，k_rh和k_ch分别表示收费站入口交通量中的货车占比和收费站出口交通量中的货车占比，k_rk和k_ck分别表示收费站入口交通量中的客车占比和收费站出口交通量中的客车占比，

和

分别表示收费站入口交通量中的第m类货车占比和收费站出口交通量中的第m类货车占比。

采用上述进一步方案的有益效果为：基于收费站入口和出口的测算高峰小时交通量、收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力，分别计算得到收费站入口和出口应有混合车道数，有利于提高车道使用效率，节约人力物力成本。

附图说明

图1为本发明实施例中高速公路收费站应有混合车道数测算方法的步骤流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

入口处混合车道收费人员的主要任务有：向进入高速公路的车辆发放通行卡、入口货车超限检查、对防疫等其他车辆进行检查。通过调查，分别获取入口各业务人工作业耗时：

入口发卡人工作业耗时：收费人员从车辆驶入进口车道到达收费岗亭位置停车时开始，到完成车辆识别、发卡放行和车辆驶出进口车道后收费杆开始下落时为止，全过程所耗费的时长反映了其实际的发卡作业效率，并决定了入口混合车道在单位时间内可能通过的最大车辆数；

入口治超检查平均耗时：高速公路收费站入口端的超限检查作业可分为广场治超站检查和混合车道检查两种方式，其中混合车道检查方式的投入人工作业量最大，通过调查得到混合车道超限检查平均耗时，该平均耗时按照进位方式保留至十分位小数后可作为量化入口超限检查作业效率；

入口其他检查平均耗时：入口除了对货车进行超限检查之外，还需要对防疫等其他车辆进行检查作业，并且所有检查均由混合车道的收费员在发卡过程同步完成，通过调查获得车辆在收费站入口接受其他类检查的平均耗时；

出口处混合车道收费人员的主要任务有：向驶出高速公路的车辆收取通行费、对载运鲜活农产品的货车(简称绿通车)进行检查、对集装箱、联合收割机、防疫等其他车辆进行检查作业等，通过调查，分别获取出口各业务的人工作业耗时：

出口不同车型平均收费放行耗时：对出口收费作业效率也相应采用收费人员从车辆驶入出口车道到达收费岗亭位置停车时开始，到完成车型确认、收费放行和车辆驶离出口车道后收费杆开始下落时为止，全过程所耗费的时长来定量描述，通过观测得到收费站出口混合车道的人工平均收费放行耗时；

出口绿通检查平均耗时：收费站出口对载运鲜活农产品的货车(简称绿通车)进行检查，以确认其是否符合享受免费通行条件，通过调查得到不同类型货车的出口绿通车检查的平均检查耗时；

出口其他检查平均耗时：收费站出口对集装箱、联合收割机、防疫等其他检查作业，一般由混合车道的收费员承担，调查获得其平均检查耗时；

通过调查分别获取不同车型在收费站的入口和出口ETC车道调查获取不同车型的平均通过耗时；

如图1所示，在本发明的一个实施例中，本发明提供一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，包括如下步骤：

收费站入口混合车道的人工作业总体效率，可以用入口综合平均发卡放行耗时，治超检查平均延误耗时和其他检查平均延误耗时之和，即入口混合车道的人工作业总体平均耗时来定量描述；

S1、分别构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时；

所述步骤S1包括如下步骤：

由于不同类型车辆在不同收费站入口混合车道交通流中的占比以及发卡通行耗时并不相同，对于具体收费站而言，应当根据其实际交通流中的各车型占比，对全部车型的平均发卡放行耗时进行加权平均，以加权平均值作为该收费站的综合平均发卡放行耗时；

S11、获取第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时和第n类车型在收费站入口交通流中的占比，并构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_rf表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时，

表示第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时，

表示第n类车型在收费站入口交通流中的占比，pc₁、pc₂、pc₃和pc₄表示第一类客车、第二类客车、第三类客车和第四类客车，truck₁、truck₂、truck₃、truck₄、truck₅和truck₆分别表示第一类货车、第二类货车、第三类货车、第四类货车、第五类货车和第六类货车；

对除发卡放行之外的其他项目作业效率，根据接受该作业项目的车辆在混合车道交通流中的占比，采用其平均耗时相对综合发卡作业耗时的增加值来描述；对于具体收费的治超检查作业，计算其平均耗时相对综合平均发卡放行耗时的延误时长，其他检查平均耗时相对其综合平均发卡放行耗时的延误时长；

S12、获取收费站入口超限检查作业效率、收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建治超检查平均延误耗时模型：

其中，T_rc表示治超检查平均延误耗时，t_rc表示收费站入口超限检查作业效率，k_rc表示收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比，k_re表示收费站入口交通流中的ETC车辆占比；

S13、获取收费站入口的其他检查平均耗时、收费站入口交通流中的ETC车辆占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建收费站入口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_rq表示收费站入口的其他检查平均延误耗时，t_rq表示收费站入口的其他检查平均耗时，k_rq表示收费站入口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S14、基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时：

T_r＝T_rf+T_rc+T_rq

其中，T_r表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时；

收费站出口的混合车道人工作业总体效率，可以用其综合平均收费放行耗时、绿通检查平均延误耗时和其他检查平均延误耗时相加，得到的出口混合车道人工作业平均总耗时来定量描述，出口混合车道人工作业平均总耗时反映了收费员平均业务熟练度和收费站实际交通流构成的单位车次平均通行耗时；

S2、分别构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时；所述步骤S2包括如下步骤：

S21、获取第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时和第n类车型在收费站出口交通流中的占比，并构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cs表示综合平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口交通流中的占比；

收费站出口的绿通车检查作业通常在混合车道进行，对收费员的工作量和车道通行能力影响较大，因此，根据具体收费站出口实际交通流中需要实施绿通检查的各类货车占比；

S22、获取收费站出口的交通量中ETC车辆占比、收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时和收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建绿通检查平均延误耗时模型：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cl表示绿通检查平均延误耗时，k_ce表示收费站出口的交通量中ETC车辆占比，

表示收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时，

表示收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比；

S23、获取收费站出口的其他检查平均耗时和收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建收费站出口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_cq表示收费站出口的其他检查平均延误耗时，t_cq表示收费站出口的其他检查平均耗时，k_cq表示收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S24、基于收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时：

T_c＝T_cs+T_cl+T_cq

其中，T_c表示收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时；

S3、获取收费站入口和出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，并分别计算得到收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时；

针对收费站的入口或出口ETC车道，根据该入口或出口的实际交通流中不同类型ETC车辆的占比，对其通过耗时进行加权平均，以综合通行耗时作为量化收费站ETC通行效率的指标；

所述步骤S3中收费站入口和出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时的计算表达式分别如下：

其中，T_re和T_ce分别表示收费站入口ETC车辆正常通行的综合通行耗时和收费站出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时，

表示ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，

和

分别表示收费站入口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和收费站出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比；

当设备故障、数据读取失败、车辆错误驶入等原因出现ETC车道通行受阻，并且经过驾驶员自身努力无法正常通行时，需要收费站人员对受阻车辆进行引导通行，包括在本车道内引导车辆倒车尝试信号感应和引导车辆变换至其他车道通行；通过调查可获取ETC本车道人工引导平均耗时的标准值，和ETC换道引导的平均引导耗时标准值，将两种引导方式的综合耗时作为量化ETC人工引导作业效率；

S4、获取ETC本车道人工引导平均耗时和ETC换道引导的平均引导耗时，并计算得到ETC人工引导作业效率；

所述步骤S4中ETC人工引导作业效率的计算表达式如下：

其中，T_ey表示ETC人工引导作业效率，

表示本车道引导在全部人工引导中的占比，

表示ETC本车道人工引导平均耗时，

表示ETC换道引导的平均引导耗时；

收费站入口混合车道通行能力与其交通流中的非ETC车辆和各类需接受专门检查的车辆有关，入口混合车道的人工作业通行能力根据调查统计得到的具体收费站入口人工发卡放行、超限检查和其他检查的车辆占比及相关标准作业耗时；收费站出口混合车道人工作业通行能力C_c根据实际调查统计得到的出口人工收费放行、超限检查、绿通检查和其他检查的车辆占比及标准作业耗时；

S5、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时、收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时、收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力；

所述步骤S5包括如下步骤：

S51、基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时和收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道通行能力：

其中，C_r表示收费站入口的混合车道通行能力，C_c表示收费站出口的混合车道通行能力；

经由收费站ETC车道进出高速公路的车辆都是不需要接受专门检查的各类ETC车辆，而影响ETC车道通行的因素除了ETC车型上的差异之外，还有由设备故障、数据读取失败、车辆错误驶入ETC车道等原因造成的ETC车道通行受阻；

S52、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的ETC车道通行能力：

其中，C_re表示收费站入口的ETC车道通行能力，C_ce表示收费站出口的ETC车道通行能力；

S6、获取收费站入口和出口的全年第30位小时交通量，作为收费站入口的测算高峰小时交通量Q_r和出口的测算高峰小时交通量Q_c；

通过获取收费站入口和出口全年第30位小时交通量作为入口和出口的测算高峰小时交通量，为计算收费站入口和出口应有混合车道数提供基础；

经由混合车道进入高速公路的车辆包括所有货车、非ETC客车和需要接受检查的车辆，因此，收费站入口在交通流高峰时段实际需要投入运行的混合车道数，根据相应的入口测算高峰小时交通量和交通量中的ETC车辆占比、货车占比和相关检查车辆占比计算得到；经由混合车道驶出高速公路的车辆包括所有货车、非ETC客车和需要接受检查的车辆，因此，收费站出口在交通流高峰、平峰和低谷时段实际需要投入运行的混合车道数，应当根据出口测算高峰小时交通量和交通量中的ETC车辆占比、货车占比和相关检查车辆占比计算得到；

S7、基于收费站入口和出口的测算高峰小时交通量、收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力，分别计算得到收费站入口和出口应有混合车道数；

所述步骤S7中收费站入口和出口应有混合车道数的计算表达式分别如下：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，N_r和N_c分别表示收费站入口应有混合车道数和收费站出口应有混合车道数，k_rh和k_ch分别表示收费站入口交通量中的货车占比和收费站出口交通量中的货车占比，k_rk和k_ck分别表示收费站入口交通量中的客车占比和收费站出口交通量中的客车占比，

和

分别表示收费站入口交通量中的第m类货车占比和收费站出口交通量中的第m类货车占比。

本发明提供的一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，根据收费站现状全年第30位小时交通量和交通流中不同车型、不同通行类别车辆的实际占比，以及调查统计得到的不同类型车辆在混合车道的平均通行耗时，精确计算该收费站未来运营期限内实际交通需求的应有混合车道数；且本测算方法的计算结果可用作收费站实施改扩建或者调整混合车道及其设备部署的依据，本方案参与计算的重要参数为实际收费站的调查数据，针对性强，其计算模型综合考虑收费站管理、收费站物理设计、收费人员作业效率、区域差异等因素，计算结果科学实用，本测算方法简便可行，实操性强，有利于提高车道使用效率，节约人力物力成本。

Claims (7)

1.一种高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、分别构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时；

S2、分别构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，并计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时；

S3、获取收费站入口和出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，并分别计算得到收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时；

S4、获取ETC本车道人工引导平均耗时和ETC换道引导的平均引导耗时，并计算得到ETC人工引导作业效率；

S5、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时、收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时、收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力；

S6、获取收费站入口和出口的全年第30位小时交通量，作为收费站入口的测算高峰小时交通量Q_r和出口的测算高峰小时交通量Q_c；

S7、基于收费站入口和出口的测算高峰小时交通量、收费站入口和出口的混合车道及ETC车道通行能力，分别计算得到收费站入口和出口应有混合车道数。

2.根据权利要求1所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

S11、获取第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时和第n类车型在收费站入口交通流中的占比，并构建收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_rf表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时，

表示第n类车型在收费站入口发卡人工作业耗时，

表示第n类车型在收费站入口交通流中的占比，pc₁、pc₂、pc₃和pc₄表示第一类客车、第二类客车、第三类客车和第四类客车，truck₁、truck₂、truck₃、truck₄、truck₅和truck₆分别表示第一类货车、第二类货车、第三类货车、第四类货车、第五类货车和第六类货车；

S12、获取收费站入口超限检查作业效率、收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建治超检查平均延误耗时模型：

其中，T_rc表示治超检查平均延误耗时，t_rc表示收费站入口超限检查作业效率，k_rc表示收费站入口交通流中需要实施超限检查的货车占比，k_re表示收费站入口交通流中的ETC车辆占比；

S13、获取收费站入口的其他检查平均耗时、收费站入口交通流中的ETC车辆占比和收费站入口交通流中的ETC车辆占比，并基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时构建收费站入口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_rq表示收费站入口的其他检查平均延误耗时，t_rq表示收费站入口的其他检查平均耗时，k_rq表示收费站入口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S14、基于收费站入口的综合平均发卡放行耗时模型、治超检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时：

T_r＝T_rf+T_rc+T_rq

其中，T_r表示收费站入口的综合平均发卡放行耗时。

3.根据权利要求2所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

S21、获取第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时和第n类车型在收费站出口交通流中的占比，并构建收费站出口的综合平均收费放行耗时模型：

n∈{pc₁,pc₂,pc₃,pc₄,truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cs表示综合平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口分车型平均收费放行耗时，

表示第n类车型在收费站出口交通流中的占比；

S22、获取收费站出口的交通量中ETC车辆占比、收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时和收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建绿通检查平均延误耗时模型：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，T_cl表示绿通检查平均延误耗时，k_ce表示收费站出口的交通量中ETC车辆占比，

表示收费站出口交通流中第m类货车绿通检查平均耗时，

表示收费站出口交通流中第m类需要实施绿通检查的货车占比；

S23、获取收费站出口的其他检查平均耗时和收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比，并基于收费站出口的综合平均收费放行耗时构建收费站出口的其他检查平均延误耗时模型：

其中，T_cq表示收费站出口的其他检查平均延误耗时，t_cq表示收费站出口的其他检查平均耗时，k_cq表示收费站出口交通流中需要实施其他检查的车辆占比；

S24、基于收费站出口的综合平均收费放行耗时模型、绿通检查平均延误耗时模型和其他检查平均延误耗时模型，计算得到收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时：

T_c＝T_cs+T_cl+T_cq

其中，T_c表示收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时。

4.根据权利要求3所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S3中收费站入口和出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时的计算表达式分别如下：

其中，T_re和T_ce分别表示收费站入口ETC车辆正常通行的综合通行耗时和收费站出口ETC车辆正常通行的综合通行耗时，

表示ETC车辆的第n类车型的平均通过耗时，

和

分别表示收费站入口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比和收费站出口的实际交通流中ETC车辆的第n类车型的占比。

5.根据权利要求4所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S4中ETC人工引导作业效率的计算表达式如下：

其中，T_ey表示ETC人工引导作业效率，

表示本车道引导在全部人工引导中的占比，

表示ETC本车道人工引导平均耗时，

表示ETC换道引导的平均引导耗时。

6.根据权利要求5所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S5包括如下步骤：

S51、基于收费站入口混合车道的综合平均发卡放行耗时和收费站出口混合车道的人工作业平均总耗时，分别计算得到收费站入口和出口的混合车道通行能力：

其中，C_r表示收费站入口的混合车道通行能力，C_c表示收费站出口的混合车道通行能力；

S52、获取ETC通行异常发生率，并基于收费站入口和出口的ETC车辆正常通行的综合通行耗时和ETC人工引导作业效率，分别计算得到收费站入口和出口的ETC车道通行能力：

其中，C_re表示收费站入口的ETC车道通行能力，C_ce表示收费站出口的ETC车道通行能力。

7.根据权利要求6所述的高速公路收费站应有混合车道数测算方法，其特征在于，所述步骤S7中收费站入口和出口应有混合车道数的计算表达式分别如下：

m∈{truck₁,truck₂,truck₃,truck₄,truck₅,truck₆}

其中，N_r和N_c分别表示收费站入口应有混合车道数和收费站出口应有混合车道数，k_rh和k_ch分别表示收费站入口交通量中的货车占比和收费站出口交通量中的货车占比，k_rk和k_ck分别表示收费站入口交通量中的客车占比和收费站出口交通量中的客车占比，

和

分别表示收费站入口交通量中的第m类货车占比和收费站出口交通量中的第m类货车占比。

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