一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法

本发明公开了一种面向高速公路合流区的智能靶向疏堵方法，属于智能交通技术领域，包括以下步骤：S1，通过车载通信单元采集主路/匝道车流量、车速、车道占有率及天气参数；S2，基于随机森林模型构建通行能力基线值；S3，当通行能力低于动态阈值时，通过边缘计算节点调用深度强化学习模型；S4，采用分级推送机制分发控制指令，向非网联车辆发布可变信息板限速值；S5，当传感器数据置信度连续时间窗口预测值与实际值的残差超过历史均值标准差时，切换至时间序列预测模型生成保守控制策略。本发明构建了基于碳排放量、平均延误时间和交通冲突点数量的多指标反馈机制，通过熵权法动态分配权重，实现了对疏堵效果的量化评估。