一种基于风险理论的高速公路运营方法及信息系统

技术领域

本发明涉及公路运维技术领域，具体而言，涉及一种基于风险理论的高速公路运营方法及信息系统。

背景技术

传统的公路运营管理方式主要依赖于人工进行信息收集和处理，缺乏实时性和准确性。随着技术的进步，各类智能交通系统应用开始出现，但是大多数还是处于单一功能的实现阶段，无法实现信息的全面融合和深度利用。此外，目前的智能交通系统在处理复杂和突发的路况问题时，仍然存在处理能力不足、反应不及时等问题。因此，急需一种新型的公路运营方法，能够更好地融合和利用各类信息资源，提高公路运营效率和服务质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于风险理论的高速公路运营方法及信息系统。

第一方面，本发明实施例提供一种基于风险理论的高速公路运营方法，应用于高速公路运营系统，所述高速公路运营系统包括公路网实时数据采集接口、基于风险理论预先构建的预设运营策略库以及可视化大屏，所述方法包括：

基于公路网实时数据采集接口，获取当前公路网中的车流量信息，对所述当前公路网进行公路运行健康状态识别；

在识别到所述当前公路网存在非正常路况时，根据所述非正常路况对应的当前公路优化方案，对所述当前公路网进行路况优化；

获取进行路况优化优化后的当前公路网优化结果，并从所述预设运营策略库中获取针对所述当前公路网优化结果的当前运营策略，并分析所述当前运营策略与所述当前公路网之间的配对适应性；

在所述配对适应性满足预置适应性条件的基础上，执行所述当前运营策略，并将所述当前运营策略的执行过程展示至所述可视化大屏。

第二方面，本发明实施例提供一种信息系统，包括服务器，所述服务器用于执行第一方面所述的方法。

相比现有技术，本发明提供的有益效果包括：采用本发明公开的一种基于风险理论的高速公路运营方法及信息系统，通过公路网实时数据采集接口获取当前公路网中的车流量信息，识别公路运行健康状态。如果存在非正常路况，会依据当前的公路优化方案进行路况优化。优化后的结果和对应的运营策略从预设运营策略库中获取，并分析其与当前公路网的配对适应性。当配对适应性满足预置条件时，执行该运营策略，并在可视化大屏上展示执行过程。如此设计，能够实时并准确地获取公路网的运行情况，快速识别并处理非正常路况，提高公路的运行效率。并根据优化结果选择并执行最适应的运营策略，进一步提升公路的运营效率和服务质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的基于风险理论的高速公路运营方法的步骤流程示意图；

图2为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图1为本公开实施例提供的基于风险理论的高速公路运营方法的步骤流程示意图，该基于风险理论的高速公路运营方法应用于高速公路运营系统，所述高速公路运营系统包括公路网实时数据采集接口、基于风险理论预先构建的预设运营策略库以及可视化大屏，下面对该基于风险理论的高速公路运营方法进行详细介绍。

步骤S201，基于公路网实时数据采集接口，获取当前公路网中的车流量信息，对所述当前公路网进行公路运行健康状态识别；

步骤S202，在识别到所述当前公路网存在非正常路况时，根据所述非正常路况对应的当前公路优化方案，对所述当前公路网进行路况优化；

步骤S203，获取进行路况优化优化后的当前公路网优化结果，并从所述预设运营策略库中获取针对所述当前公路网优化结果的当前运营策略，并分析所述当前运营策略与所述当前公路网之间的配对适应性；

步骤S204，在所述配对适应性满足预置适应性条件的基础上，执行所述当前运营策略，并将所述当前运营策略的执行过程展示至所述可视化大屏。

在本发明实施例中，高速公路运营系统可以通过安装在长途公路各关键节点(如高速公路入口、出口、服务区等)的传感器和监控设备实时收集数据，包括车流量、车辆类型、车速、天气条件、路面状况等。这些数据通过无线网络发送到中央服务器进行处理和分析。例如，如果某一段公路上小型车辆的平均速度突然下降，而天气条件良好且车流量并未增加，系统可能会判断该路段发生了交通事故或路面损坏，进而标记此路段为非正常路况。在系统检测到某段公路发生交通事故后，会自动启动预设的公路优化方案。例如，该方案可能包括立即向该路段派遣救援车辆，并通过电子信息板或者手机APP向周围司机发布事故信息和绕行建议，同时还会调整附近路段的交通信号灯配时，以尽快消除拥堵。在实施了优化方案后，系统会重新收集并分析公路网络数据，以评估优化效果。比如，检查救援车辆到达现场的时间，观察车流量是否有明显下降等。同时，系统也会从预设的运营策略库中选择最适合当前路况的运营策略，例如，可能会提高事故路段的通行费用，以鼓励司机选择其他路线。如果当前运营策略与当前公路网络状态的匹配度高于预设的阈值，那么就开始执行这个运营策略。例如，系统可能会发出指令，提高某些路段的通行费用，并在收费站启动相应的收费程序。同时，所有的信息和操作都会通过大屏幕实时展示出来，运营人员可以看到车流量图、事故处理进度、调整后的收费标准等，以便进行进一步决策或调整。应当理解的是，在本发明实施例中，风险理论可以是指高速公路风险理论，在本发明实施例中，高速公路风险理论主要关注的是在高速公路运行过程中可能出现的各种风险，包括但不限于交通事故、恶劣天气条件、道路损坏等，并结合概率理论和统计数据，预测并评估这些风险事件发生的可能性以及可能导致的后果。

在一种可能的实施方式中，前述步骤S201可以通过以下实施方式执行实施。

(1)获取当前公路网中的车流量信息，所述车流量信息包括至少一个车辆行驶详情；

(2)对所述车辆行驶详情进行即时数据挖掘，得到所述当前公路网在至少一个监测指标上的公路运行状态信息；

(3)通过公路运行状态评估模型，根据所述公路运行状态信息，确定所述当前公路网在预设时间范围的预期公路运行状态信息；

(4)根据即时数据挖掘得到的所述当前公路网在关注时间范围内的实际公路运行状态信息，对所述预期公路运行状态信息进行验证，得到需求公路运行状态信息，所述预设时间范围包括所述关注时间范围，所述关注时间范围对应所述公路运行状态评估模型的评估流程；

(5)根据所述需求公路运行状态信息，对所述当前公路网进行公路运行健康状态识别；

(6)在识别到所述当前公路网存在非正常路况时，根据所述非正常路况对应的当前公路优化方案，对所述当前公路网进行路况优化。

在本发明实施例中，高速公路运营系统可以通过安装在长途公路各关键节点的传感器和监控设备实时收集数据。这些数据不仅包括车流量，还包括每一辆车的行驶详情，例如车辆类型、速度、行驶时间、使用的车道等。系统对收集到的车辆行驶详情进行实时分析和处理，通过算法识别出公路网络的关键运行状态指标，如车流密度、平均车速等。系统利用公路运行状态评估模型，根据现有的公路运行状态信息，预测未来一段时间(比如接下来的一个小时)内的公路运行状态，如预计车流量、可能出现的拥堵路段等。当预设时间范围到达后(例如一个小时后)，系统再次获取并分析公路网络的实际运行状态信息，并与之前预测的公路运行状态进行对比，以验证预测模型的准确性，并根据实际情况更新或修正公路运行状态信息。基于经过验证和修正的公路运行状态信息，系统评估当前公路网络的健康状况。例如，如果某一路段的实际车流量远超预期，并且这种状况持续了较长时间，系统可能会将此路段标记为拥堵路段，进入非正常路况。一旦系统检测到公路网络中存在非正常路况，例如某一路段拥堵，系统会根据这个非正常路况选择相应的优化方案。比如，系统可能会调整周边路段的交通信号灯配时，或者在电子信息板上发布绕行建议，以减轻拥堵路段的压力。

在一种可能的实施方式中，前述根据即时数据挖掘得到的所述当前公路网在关注时间范围内的实际公路运行状态信息，对所述预期公路运行状态信息进行验证，得到需求公路运行状态信息的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)确定即时数据挖掘得到的所述当前公路网在关注时间范围内的实际公路运行状态信息；

(2)确定所述实际公路运行状态信息和所述预期公路运行状态信息之间的适配关系，以对所述预期公路运行状态信息进行验证；

(3)当所述适配关系符合预置适配关系时，通过对所述预期公路运行状态信息的验证，将所述预期公路运行状态信息确定为需求公路运行状态信息。

在本发明实施例中，可以设定关注时间范围为早高峰时段(比如7:00-9:00)。高速公路运营系统通过传感器和监控设备实时收集这两个小时内各条公路的车流量、车辆类型、车速等信息。例如，系统可能发现一条主干道的车流量在这两小时内持续增加，并且大部分车辆的速度都明显低于正常水平。在获取了实际公路运行状态信息后，系统将这些信息与同一时间段的预期公路运行状态信息进行对比。例如，如果预期信息显示早高峰期间这条主干道的车流量会有所增加，但速度应该维持在正常范围，那么可以认为实际车速的降低是一个异常现象，说明实际运行状态与预期运行状态存在偏差。如果上述的偏差在预设的容忍范围内(例如，车速降低不超过10％)，那么系统会认为实际运行状态与预期运行状态基本一致，因此将预期公路运行状态信息确认为需求公路运行状态信息。这意味着尽管存在些许偏差，但整体上公路网络的运行状况仍然是可接受的，不需要进行特殊处理或者优化。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例还提供以下实施方式。

(1)在所述适配关系不符合预置适配关系的情况下，根据所述实际公路运行状态信息，对所述预期公路运行状态信息进行校准操作，得到需求公路运行状态信息。

在本发明实施例中，如果系统发现实际运行状态与预期运行状态之间的偏差超过了预设的容忍范围，例如，某条主干道的车速降低超过了10％，那么就需要对预期公路运行状态信息进行校准。具体来说，系统可能会重新调整预期模型中的参数，或者引入新的变量(比如天气、事故等)来改善预测效果。通过这种方式，系统可以生成一个新的、更接近实际情况的预期公路运行状态信息，也就是“需求公路运行状态信息”。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述实际公路运行状态信息，对所述预期公路运行状态信息进行校准操作，得到需求公路运行状态信息的步骤，可以通过以下具体的实施方式实施，

(1)确定所述实际公路运行状态信息对应的实际比重系数、以及所述预期公路运行状态信息对应的预期比重系数；

(2)根据所述实际比重系数和所述预期比重系数，将所述实际公路运行状态信息和所述预期公路运行状态信息执行组合操作执行加权合并操作，得到需求公路运行状态信息。

在本发明实施例中，在确定比重系数时，系统可能会考虑许多因素。比如，在一天中不同的时间段，由于交通流量和驾驶人员行为模式的差异，实际公路运行状态信息和预期公路运行状态信息的比重系数可能会有所变化。例如，早高峰时段，由于交通流量大，道路状况复杂，实际公路运行状态信息的实际比重系数可能会被设置得较高，例如0.7；而在深夜时段，交通流量小，驾驶人员行为模式相对稳定，预期公路运行状态信息的预期比重系数可能会被设置得较高，例如0.6。在得到实际比重系数和预期比重系数后，系统将实际公路运行状态信息和预期公路运行状态信息进行加权合并。以早高峰时段为例，假设实际公路运行状态信息显示某条主干道车流量为每小时5000辆，而预期公路运行状态信息预测的车流量为每小时4500辆，那么根据比重系数(实际：0.7，预期：0.3)，需求公路运行状态信息将是：需求车流量＝0.7*5000+0.3*4500＝3500+1350＝4850辆/小时。这个结果既反映了当前实际情况，也考虑了预期模型的预测。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例还提供如下示例。

(1)在所述适配关系不符合预置适配关系的情况下，根据所述实际公路运行状态信息，对所述公路运行状态评估模型进行训练，得到完成训练的公路运行状态评估模型。

在本发明实施例中，当系统发现实际运行状态与预期运行状态之间的偏差超过了预设的容忍范围时，例如在早高峰时段某条主干道的车流量远超预测值，那么就需要对公路运行状态评估模型进行调整。具体来说，系统可能会将当前的实际运行状态信息(如车流量、车速等)和实际的公路状况(如是否拥堵)作为新的训练样本，输入到公路运行状态评估模型中。通过机器学习算法，如决策树、神经网络等，模型会自动调整其内部参数，以便更准确地预测未来的公路运行状态。经过一段时间的训练，将得到一个经过训练的、更精确的公路运行状态评估模型。这个模型能够更好地反映实际公路网络的运行规律，从而提高预测的准确性和公路网络的管理效率。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述实际公路运行状态信息，对所述公路运行状态评估模型进行训练，得到完成训练的公路运行状态评估模型的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)确定所述实际公路运行状态信息和所述预期公路运行状态信息之间的代价参量；

(2)根据所述代价参量，更新所述公路运行状态评估模型的模型参量，得到完成训练的公路运行状态评估模型。

在本发明实施例中，示例性的，在一天的早高峰时段，发现某条主干道实际的车流量为每小时5000辆，而预期的车流量为每小时4500辆。这里，实际与预期之间的偏差就是500辆/小时。如果使用均方误差(MSE)作为代价参量，那么计算结果将是误差的平方，即(500)^2＝250000。这个值越大，说明模型的预测效果越差，需要进行更多的训练来减小误差。假设使用的是一个基于神经网络的公路运行状态评估模型，模型中包含权重和偏置等参数。通过反向传播和梯度下降等方法，系统可以根据计算出的代价参量对这些参数进行更新，以达到最小化代价参量的目标。例如，如果原来的权重是0.5，偏置是100，经过一轮训练后，权重可能更新为0.45，偏置更新为105。这样，模型在下一次预测时就能得到更接近实际情况的结果。在这个过程中，可能需要多次迭代和校准模型参数，不断比较新的预期公路运行状态信息与实际公路运行状态信息之间的差异，直到模型的预测结果达到满意的精度，也就是代价参量达到一个可接受的范围。

在一种可能的实施方式中，前述确定所述实际公路运行状态信息和所述预期公路运行状态信息之间的适配关系的步骤，可以通过下面的方式实施。

(1)在所述预设时间范围和所述关注时间范围的时间跨度之差大于预置跨度阈值的情况下，对所述预期公路运行状态信息对应的数据流执行时间维度的调整操作，得到调整后的预期数据流；

(2)对所述实际公路运行状态信息对应的数据流执行时间维度的调整操作，得到调整后的实际数据流；

(3)确定调整后的预期数据流与调整后的实际数据流之间的一致性；

(4)根据所述一致性，确定所述实际公路运行状态信息和所述预期公路运行状态信息之间的适配关系。

在本发明实施例中，如果的预设时间范围是上午(例如7:00-9:00)，但关注时间范围是下午(例如13:00-15:00)，那么需要调整预期数据流以适应这种变化。具体来说，系统可能会通过查看历史数据，找出在这两个时间段内相同天气、工作日/非工作日等条件下的车流量和车速变化趋势，然后基于这些趋势来调整预期数据流。为了使实际数据流与预期数据流能够进行比较，系统也需要对实际数据流进行时间维度的调整。比如，系统可以将上午时段的车流量和车速数据提取出来，然后再按照预期数据流的时间间隔(例如，每15分钟一个数据点)进行重新采样和插值，得到一个新的实际数据流。在完成了时间维度的调整后，系统可以使用某种一致性检验方法来比较预期数据流和实际数据流。例如，如果使用皮尔逊相关系数作为一致性的度量，那么可能会发现，在上述场景中，调整后的预期数据流与调整后的实际数据流的相关系数为0.8，这表明两者具有很高的一致性。如果一致性检验的结果超过了预设阈值(例如，相关系数大于0.75)，那么系统就认为实际公路运行状态信息与预期公路运行状态信息之间具有良好的适配关系，可以直接用于公路运行状态的评估和预测。如果一致性低于阈值，那么可能需要对预期模型进行进一步优化和调整，以提高其预测的准确性。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述非正常路况对应的当前公路优化方案，对所述当前公路网进行路况优化的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)在所述非正常路况表征所述当前公路网存在公路设施破坏隐患的情况下，针对所述当前公路网执行紧急维护修复方案，以对所述当前公路网进行路况优化；

(2)在所述非正常路况表征所述当前公路网存在交通拥堵隐患的情况下，针对所述当前公路网执行车流疏通调度方案，以对所述当前公路网进行路况优化；

(3)在所述非正常路况表征所述当前公路网存在异常天气隐患的情况下，针对所述当前公路网执行恶劣天气响应策略，以对所述当前公路网进行路况优化；

(4)在所述非正常路况表征所述当前公路网存在未知车辆驶入隐患的情况下，对驶入所述当前公路网的待识别车辆进行车辆特征识别，以确定所述待识别车辆的车辆识别信息；

(5)在所述车辆识别信息表征所述待识别车辆为非法驶入车辆的情况下，针对所述当前公路网执行非法车辆监管方案，以对所述当前公路网进行路况优化。

在本发明实施例中，假设系统检测到一条主干道的某一段路面出现了严重破损，可能会影响车辆的正常行驶。这种情况下，系统会立即启动紧急维护修复方案，比如，尽快派遣工程团队进行修复，同时通过信息发布系统告知驾驶员避开这段路面。如果系统预测到某条道路在未来一段时间内可能会出现交通拥堵，那么就需要采取措施进行车流疏通。具体的调度方案可能包括调整交通信号灯的时序，或者通过信息发布系统向驾驶员推荐其他较为畅通的路线。当系统检测到某地区可能会出现大雪等恶劣天气，且这种天气有可能影响道路的通行条件，那么就需要启动恶劣天气响应策略。这可能包括提前做好防滑设施的准备，或者在必要时关闭一些易于积雪的道路。如果系统发现有一个未知车辆驶入公路网络，比如一个没有在系统中注册过的大货车，那么就需要对这个车辆进行特征识别，包括车辆类型、车牌号等信息。如果系统通过车辆特征识别确定这个大货车是未经许可就驶入公路网络的，那么就需要启动非法车辆监管方案。具体的措施可能包括通知交通警察部门进行处理，或者通过电子屏幕向司机发出警告等。

在本发明的另一种实施方式中，如果一个桥梁显示出可能的结构问题，如裂缝或损坏，系统会推动紧急维护修复方案。具体操作可能包括立即关闭桥梁，防止车辆通行，安排工程团队进行现场检查和必要的维护，同时通过广播、电子路牌等方式通知驾驶员改变路线。假设系统预测到由于某大型活动的举办，一条主要道路可能会在接下来的几个小时内出现严重拥堵。此时，系统可以提前采取行动，如修改周围交通信号灯的配时，优化交通流，引导部分车辆使用其他道路，或者建议活动参与者使用公共交通工具。当气象系统预测到一场大雪即将来临，并可能对公路网产生影响时，系统可以采取各种恶劣天气应对策略。这可能包括提前撒盐防止路面结冰，部署雪地车队准备清除积雪，或者通过广播和电子路牌提醒驾驶员注意安全，减速行驶。如果系统监测到一辆无法识别的车辆进入了高速公路，可能是因为该车辆没有正确的注册信息或者是一辆偷窃的车辆。系统可以通过高清摄像头、雷达或者其他传感器获取该车辆的特征信息，例如车辆型号、颜色和车牌等。如果通过上一步的车辆特征识别，系统确定了这是一辆偷窃的车辆或者是一辆没有按规定注册的车辆，那么系统会启动非法车辆监管方案。比如通知警察部门，记录其行驶路线，限制其进入某些区域，甚至采取远程控制的方式让车辆停下来。

在一种可能的实施方式中，前述针对所述当前公路网执行非法车辆监管方案的步骤，可以包括下面的实施方式。

(1)根据预设非法驶入车辆名单，对针对所述当前公路网的待识别车辆的后续通行申请执行阻止操作；

(2)根据驶入所述当前公路网的待识别车辆的车辆行驶状况，对所述待识别车辆对应的车辆行驶详情执行关联查询操作；

(3)根据预置同行车辆筛查策略，对所述当前公路网中的车流量信息执行非法同行车辆筛查操作。

在本发明实施例中，比如，系统内置了一个数据库，其中包含所有已知的非法车辆列表，这些车辆可能因为未支付罚款、未完成年检或者其他违规行为被列入黑名单。当一辆车请求进入某个特定区域或道路时，系统会自动查询该车辆是否在非法驶入车辆名单中。如果匹配成功，那么系统将拒绝该车辆的通行申请，并可能触发警报或通知交通管理部门进行进一步处理。例如，系统可以收集和分析各种数据，包括但不限于车辆速度、行驶方向、刹车频率等，以及来自其他源(如交通监控摄像头、GPS跟踪器等)的信息。系统还可以根据车辆的行驶历史，查询车辆在特定时间和地点的行为模式。例如，如果一辆车经常在深夜时分在某个区域出没，或者它的速度频繁超过限制，那么系统可能会将其标记为可疑车辆，并进行进一步调查。系统可以根据一系列算法和模型，比如机器学习或者模式识别技术，来分析车辆的行驶模式，尤其是多辆车辆是否存在协同行驶的情况。如果系统发现有两辆或更多的车辆总是在相同的时间、地点以及相似的速度和方向行驶，那么系统可能会推断这些车辆可能在一起行动。这种信息可以用于揭示潜在的非法活动，比如非法赛车、走私或者其他犯罪活动。此时，系统会自动警告相关部门进行检查。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例还包括以下步骤。

(1)对所述公路运行状态信息执行即时隐患分析操作，得到公路隐患分析情况；

(2)在所述公路隐患分析情况表征所述当前公路网存在非正常路况的情况下，根据所述非正常路况对应的当前公路优化方案，对所述当前公路网进行路况优化。

在本发明实施例中，假设系统正在监控一个城市的公路网络。系统会收集各种公路运行状态信息，包括但不限于车流量、车速、交通事故记录、天气状况等。然后，系统会对这些数据进行实时的隐患分析。例如，如果某一段道路的车流量突然增大，或者某个交通节点发生了多起小型碰撞事故，那么系统就可能判断这些地方存在交通隐患。在上述的例子中，如果系统判断某一段道路或者某个交通节点存在交通隐患，那么就需要采取行动来优化当前的公路运行状态。具体的优化方案可能包括调整交通信号灯的配时，或者通过广播和电子路牌等方式引导驾驶员改变行驶路线。如果情况严重，还可能需要临时关闭某些道路或者交通节点，以确保交通安全。

在一种可能的实施方式中，本发明还适用于公路管理设备，所述公路管理设备包括车辆监控单元；前述获取当前公路网中的车流量信息，所述车流量信息包括至少一个车辆行驶详情的步骤，可以包括下面的示例。

(1)通过所述车辆监控单元，获取当前公路网中的车流量信息，所述车流量信息包括至少一个车辆行驶详情；

前述对所述车辆行驶详情进行即时数据挖掘，得到所述当前公路网在至少一个监测指标上的公路运行状态信息的步骤，可以包括下面的示例。(1)通过所述车辆监控单元，对所述车辆行驶详情进行即时数据挖掘，得到所述当前公路网在至少一个监测指标上的公路运行状态信息；

前述对所述公路运行状态信息执行即时隐患分析操作，得到公路隐患分析情况的步骤，可以包括下面的示例。

(1)通过所述车辆监控单元的数据传输接口，将所述公路运行状态信息即时发送至公路隐患监听设备，以启动所述公路隐患监听设备对所述公路运行状态信息执行即时隐患分析操作，得到公路隐患分析情况。

在本发明实施例中，假设在一个城市的公路网络中，有一个车辆监控单元。这个单元可能包含各种传感器和设备，比如交通摄像头、速度雷达、GPS追踪器等。它会实时收集并记录车辆的行驶详情，包括车辆的位置、速度、方向、行驶时间等。在收集到车辆行驶详情后，车辆监控单元会对这些数据进行实时处理和分析。例如，它可以计算每条道路上的平均车速，或者统计某个交叉口的车流量。这些数据就构成了公路运行状态信息，可以用来反映公路网络在各种监测指标上的实际表现。在获取和处理了公路运行状态信息后，车辆监控单元会通过其数据传输接口将这些信息发送给公路隐患监听设备。这个设备可能是一个具有高级数据处理能力的服务器或者计算机系统。它会对收到的信息进行进一步的隐患分析，比如检测是否存在交通拥堵、道路损坏或者其他非正常路况。

在一种可能的实施方式中，前述通过公路运行状态评估模型，根据所述公路运行状态信息，确定所述当前公路网在预设时间范围的预期公路运行状态信息的步骤，可以由下面的实施方式执行实施。

(1)将所述公路运行状态信息通过公共数据通道发送至公路运行状态评估设备，所述公路运行状态评估设备上维护有公路运行状态评估模型；

(2)启动所述公路运行状态评估设备通过公路运行状态评估模型，根据所述公路运行状态信息确定所述当前公路网在预设时间范围的预期公路运行状态信息。

在本发明实施例中，假设在一个城市的公路网络中，车辆监控单元收集到了大量的公路运行状态信息，包括车流量、车速、事故记录等。然后，这些信息会通过公共数据通道(如互联网或者专用网络)发送到公路运行状态评估设备。这个设备可能是一个高性能服务器，它维护着一个公路运行状态评估模型。这个模型可能是基于机器学习或者其他统计方法建立的，用来预测公路网络在未来一段时间内的运行状态。当公路运行状态评估设备接收到公路运行状态信息后，它会启动公路运行状态评估模型，将这些信息作为输入进行计算。比如，如果现在是早高峰时段，模型可能会预测在接下来的一小时内，某个交通繁忙区域的车流量会增加，而某个住宅区的车流量会减少。这些预期的公路运行状态信息可以用来帮助城市管理者更好地调度交通资源，提前解决可能出现的交通问题。

在一种可能的实施方式中，前述步骤S203可以通过下面的具体实施方式执行实施。

(1)获取当前公路网的当前公路网优化结果和针对所述当前公路网优化结果的当前运营策略；

(2)根据所述当前公路网的过往优化数据，确定所述当前公路网的公路网优化向量，所述过往优化数据包括所述当前公路网的过往公路网优化结果和针对所述过往公路网优化结果的过往运营策略；

(3)根据所述当前公路网的公路网优化向量、所述当前公路网优化结果以及所述当前运营策略，确定策略适配度，所述策略适配度用于表示所述当前运营策略与所述当前公路网之间的配对适应性。

在本发明实施例中，假设正在管理一个城市的公路网络。系统可能会定期或者根据需要对公路网络进行优化操作，比如调整交通信号灯的配时，引导车辆改变行驶路线等。这些操作的结果就是公路网优化结果。与此同时，为了实现这些优化操作，系统还会采取一系列的运营策略，比如广播交通信息，设置电子路牌等。在收集到过去一段时间内的公路网优化结果和相应的运营策略后，系统可以计算出一个公路网优化向量。这个向量可能包含各种指标，如平均车速、交通事故率、车流量等，它可以反映出公路网络在不同运营策略下的表现。一旦有了公路网优化向量，系统就可以评估当前运营策略与当前公路网之间的配对适应性。这个适应性可能是一个数字或者百分比，越高说明当前运营策略越适合当前的公路网络状态。例如，如果策略适配度很高，那么意味着当前运营策略很成功地提高了公路网络的效率和安全性。反之，则可能需要考虑调整运营策略。

在本发明的另一种实施方式中，假设当前公路网通过路况优化后得到了以下优化结果：减少了拥堵路段的通行时间，提高了整体车辆通行速度。然后从预设的运营策略库中选择了一种相应的策略，如提前调整信号灯配时方案以优化交通流畅度。根据过去的优化记录，分析过往公路网优化结果，并针对这些结果使用了不同的运营策略。经过计算和统计，得到了当前公路网的公路网优化向量，例如包括减少道路拥堵程度、提高绿波通行率和减少交通事故发生率等指标。基于公路网优化向量、当前公路网优化结果和当前运营策略，使用适配性评估算法计算出策略适配度值。例如，可以根据优化向量中各个指标的权重和当前优化结果与预期目标之间的偏差来确定适配度。如果当前运营策略与当前公路网的优化结果高度匹配，则适配度较高。如此设计，基于公路网优化向量、当前公路网优化结果和当前运营策略，使用适配性评估算法计算出策略适配度值。例如，可以根据优化向量中各个指标的权重和当前优化结果与预期目标之间的偏差来确定适配度。如果当前运营策略与当前公路网的优化结果高度匹配，则适配度较高。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述当前公路网的过往优化数据，确定所述当前公路网的公路网优化向量的步骤，可以通过下面的实施方式执行实施。

(1)根据所述当前公路网的过往公路网优化结果，确定所述当前公路网在公路网优化语义网络中对应的多个目标公路网优化结果节点，所述公路网优化语义网络用于表征多个公路网优化结果节点之间的相关性；

(2)根据所述当前公路网的过往运营策略，确定所述当前公路网在运营策略语义网络中对应的多个目标运营策略节点，所述运营策略语义网络用于表征多个运营策略节点之间的相关性；

(3)根据所述多个目标公路网优化结果节点和所述多个目标运营策略节点，确定所述当前公路网的公路网优化向量。

在本发明实施例中，首先，系统会根据公路网络的过去优化结果，在公路网优化语义网络中找到相应的节点。这个语义网络是一个图形化的数据结构，它表示了不同公路网优化结果之间的关系。例如，如果在过去的优化操作中，发现调整交通信号灯的配时可以有效地减少交通拥堵，那么“交通信号灯配时”和“交通拥堵”这两个节点就可能有一条强相关的边。同样，系统也会根据过去的运营策略，在运营策略语义网络中找到相应的节点。例如，如果在过去的运营过程中，发现在早高峰期间引导车辆改变行驶路线可以有效地缓解交通压力，那么“改变行驶路线”和“早高峰”这两个节点就可能有一条强相关的边。最后，系统会根据上述找到的公路网优化结果节点和运营策略节点，计算出一个公路网优化向量。这个向量可能包含各种指标，如平均车速、交通事故率、车流量等，它可以反映出公路网络在不同运营策略下的表现。

在本发明的另一种实施方式中，假设过去对当前公路网进行了多次路况优化，得到了不同的公路网优化结果。这些优化结果反映了不同的公路网状态，如拥堵减少、车辆通行速度提高等。通过构建一个公路网优化语义网络，将每个优化结果作为一个节点，并建立它们之间的关联性。针对过去的公路网优化结果，针对每个优化结果使用了不同的运营策略。这些过往运营策略可以是调整信号灯配时、限制交通流量或实施交通管制等。通过构建一个运营策略语义网络，将每个运营策略作为一个节点，并建立它们之间的关联性。将所得到的目标公路网优化结果节点和目标运营策略节点进行综合分析，以确定当前公路网的公路网优化向量。这个优化向量可以是一个包含多个维度的向量，每个维度表示一个特定的公路网指标或运营策略指标。例如，可以考虑车流量、通行时间、拥堵程度、信号灯配时等指标作为不同维度，并将它们组合在一起形成一个综合的公路网优化向量。如此设计，可以根据过往数据构建公路网优化语义网络和运营策略语义网络，并利用这些网络确定当前公路网的公路网优化向量。这种方法可以帮助理解过往优化结果与运营策略之间的关联性，进而指导当前公路网的优化决策和运营策略选择。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述多个目标公路网优化结果节点和所述多个目标运营策略节点，确定所述当前公路网的公路网优化向量的步骤，可以通过以下实施方式执行实施。

将多个优化结果向量和多个运营策略向量执行组合操作，得到所述当前公路网的公路网优化向量，所述优化结果向量为所述目标公路网优化结果节点对应的特征向量，所述运营策略向量为所述目标运营策略节点对应的特征向量。

在本发明实施例中，在确定了目标公路网优化结果节点和目标运营策略节点后，系统会进一步计算这些节点对应的特征向量。特征向量可以视作一个数学工具，它捕捉了节点在语义网络中的位置和重要性。例如，如果“交通信号灯配时”节点与其他许多节点紧密连接，那么它的特征向量可能会非常大。然后，系统会将优化结果向量和运营策略向量进行组合操作。这个操作可能包括向量加法、乘法或者其他数学运算。结果就是当前公路网的公路网优化向量，它整合了优化结果和运营策略的信息，能够全面反映出公路网络在不同运营策略下的表现。

在本发明的另一种实施方式中，假设有3个目标公路网优化结果节点(A、B、C)和2个目标运营策略节点(X、Y)。每个目标公路网优化结果节点都有一个对应的特征向量，如A＝[0.8，0.6，0.9]，B＝[0.7，0.5，0.8]，C＝[0.9，0.7，0.6]；每个目标运营策略节点也有一个对应的特征向量，如X＝[0.5，0.4]，Y＝[0.6，0.3]。执行组合操作时，可以使用加权求和或其他组合方式将这些向量结合起来。通过执行组合操作，将每个目标公路网优化结果节点所对应的特征向量与每个目标运营策略节点所对应的特征向量进行组合。例如，可以将目标公路网优化结果节点的特征向量与目标运营策略节点的特征向量按照一定权重相加，得到当前公路网的公路网优化向量。假设使用加权求和方式，并给予公路网优化结果的权重为0.7，运营策略的权重为0.3，则当前公路网的公路网优化向量可以表示为：[0.7A+0.3X，0.7B+0.3X，0.7C+0.3Y]。如此设计，可以将多个优化结果向量和多个运营策略向量进行组合操作，得到当前公路网的公路网优化向量。这样的向量表示了当前公路网在不同公路网优化结果和运营策略之间的综合特征，有助于更好地理解和评估当前公路网的优化状态和运营策略选择。

在一种可能的实施方式中，前述将多个优化结果向量和多个运营策略向量执行组合操作，得到所述当前公路网的公路网优化向量的步骤之前，还可以提供如下的实施方式。

(1)对所述公路网优化语义网络执行PageRank算法，得到所述公路网优化语义网络中多个公路网优化结果节点的特征向量；

(2)对所述运营策略语义网络执行PageRank算法，得到所述运营策略语义网络中多个运营策略节点的特征向量。

在本发明实施例中，首先，系统会在公路网优化语义网络上运行PageRank算法。这个算法最初由谷歌创始人之一拉里·佩奇发明，用来评估网页的重要性。在这个场景中，使用PageRank算法来确定各个公路网优化结果节点的重要性。例如，如果“交通信号灯配时”节点与许多其他节点紧密连接，那么它可能被认为非常重要，其特征向量(即PageRank值)会相对较大。同样，系统也会在运营策略语义网络上运行PageRank算法，以确定各个运营策略节点的重要性。例如，如果在过去的运营过程中，“改变行驶路线”策略成功地缓解了交通压力，那么这个策略节点可能被认为非常重要，其特征向量(即PageRank值)会相对较大。执行上述两步操作后，系统就得到了公路网优化结果和运营策略的特征向量，它们可以用来生成公路网优化向量。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设有一个公路网优化语义网络，其中包含了多个公路网优化结果节点(A、B、C)之间的关联性。通过执行PageRank算法，可以计算每个节点的重要性或影响力，并为每个节点生成相应的特征向量。例如，经过PageRank算法计算后，节点A的特征向量为[0.2，0.4，0.4]，节点B的特征向量为[0.3，0.2，0.5]，节点C的特征向量为[0.5，0.3，0.2]。类似地，假设存在一个运营策略语义网络，其中包含了多个运营策略节点(X、Y)之间的关联性。通过执行PageRank算法，可以计算每个运营策略节点的重要性或影响力，并为每个节点生成相应的特征向量。例如，经过PageRank算法计算后，节点X的特征向量为[0.6，0.4]，节点Y的特征向量为[0.4，0.6]。在已经得到了公路网优化语义网络中多个公路网优化结果节点的特征向量和运营策略语义网络中多个运营策略节点的特征向量的基础上，执行组合操作。可以使用加权求和或其他方式将这些向量结合起来，以得到当前公路网的公路网优化向量。假设使用加权求和方式，并给予公路网优化结果节点的权重为0.7，运营策略节点的权重为0.3，则当前公路网的公路网优化向量可以表示为：[0.7A+0.3X，0.7B+0.3X，0.7C+0.3Y]。如此设计，可以先对公路网优化语义网络和运营策略语义网络分别执行PageRank算法，得到多个公路网优化结果节点和运营策略节点的特征向量，然后将它们进行组合操作，得到当前公路网的公路网优化向量。这样的方法结合了关联性分析和加权组合，有助于更准确地表示和评估当前公路网的优化状态和运营策略选择。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述当前公路网的过往公路网优化结果，确定所述当前公路网在公路网优化语义网络中对应的多个目标公路网优化结果节点的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)从所述当前公路网的过往公路网优化结果中，获取至少一个公路网优化内容，所述公路网优化内容包括待定公路网优化结果节点与所述过往公路网优化结果中其他公路网优化结果节点的关联关系和所述待定公路网优化结果节点的语义描述内容；

(2)根据所述公路网优化内容，确定所述当前公路网在所述公路网优化语义网络中对应的多个目标公路网优化结果节点。

在本发明实施例中，在处理公路网的优化问题时，系统首先会分析过去的优化结果。例如，如果在之前的操作中发现“增加道路宽度”可以有效地减少交通拥堵，那么这个信息就会被记录下来。这些信息可能包括与“增加道路宽度”有关的其他优化结果(如“改进交通信号灯配时”)以及对“增加道路宽度”这个操作的语义描述。在收集了所有的优化内容后，系统可以在公路网优化语义网络中找到相应的节点。例如，“增加道路宽度”和“改进交通信号灯配时”可能是两个相邻的节点，因为它们都与减少交通拥堵有关。这些节点就成为目标公路网优化结果节点，用于后续的分析和计算。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设有一段时间内对某城市的公路网进行了多次路况优化。其中一个公路网优化内容是减少交通拥堵和提高道路通行速度。具体的公路网优化内容描述可以是：优化方案A减少了交通阻塞并增加了平均车速；优化方案B改善了道路通行能力，并使得车辆流畅通过。在公路网优化语义网络中，存在多个公路网优化结果节点，每个节点代表不同的优化方案或特定的路况改善情况。根据上述公路网优化内容，可以分析语义描述和关联关系，确定当前公路网在公路网优化语义网络中对应的目标公路网优化结果节点。优化方案A可能与过往公路网优化结果节点X关联，该节点代表减少交通阻塞和提高平均车速。优化方案B可能与过往公路网优化结果节点Y关联，该节点代表改善道路通行能力和车辆流畅通过。因此，根据公路网优化内容的语义描述和关联关系，可以确定目标公路网优化结果节点X和Y，它们对应于当前公路网中减少拥堵和提高车辆通行速度的目标。这样的方法帮助在公路网优化语义网络中定位与当前公路网状态相关的目标节点，为进一步的分析、决策和改进提供了有价值的指导。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述公路网优化内容，确定所述当前公路网在所述公路网优化语义网络中对应的多个目标公路网优化结果节点的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)根据所述公路网优化内容，确定所述待定公路网优化结果节点的关联低维表示和语义描述低维表示；

(2)根据所述关联低维表示和所述语义描述低维表示，获取所述当前公路网的公路网优化结果压缩特征；

(3)将所述公路网优化结果压缩特征与所述公路网优化语义网络中的多个公路网优化结果节点的压缩特征执行对比操作，从所述多个公路网优化结果节点中确定出所述多个目标公路网优化结果节点，所述目标公路网优化结果节点的压缩特征与所述公路网优化结果压缩特征之间的特征距离小于预置特征距离阈值。

在本发明实施例中，在处理公路网优化问题时，系统首先会从公路网优化内容中抽取信息，并将这些信息转换成低维度的表示形式。例如，如果的优化内容包括“增加道路宽度”，那么这个信息就可能被转换成一个包含几个数字的向量，这个向量可以代表“增加道路宽度”的语义内容以及与其他优化结果的关联程度。然后，系统会结合关联低维表示和语义描述低维表示，计算出一个公路网优化结果的压缩特征。这个特征是一个高度精炼的数据，它可以有效地表示公路网优化结果的核心信息。最后，系统会将公路网优化结果压缩特征与公路网优化语义网络中的节点特征进行比较。如果某个节点的特征与公路网优化结果压缩特征的距离小于预设阈值，那么这个节点就被认为是一个目标公路网优化结果节点。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设有一个公路网优化语义网络，其中包含以下三个公路网优化结果节点：节点A:该节点代表了一种增加红绿灯配时的方案，以减少交通拥堵。节点B:该节点代表了一种新的道路扩建策略，以提高交通流量和道路容量。节点C:该节点代表了一种智能交通信号系统的改进方案，通过实时调整信号配时来优化交通。现在，需要确定一个待定的公路网优化结果节点，该节点描述了一种新的公共交通线路规划方案。为了确定它在公路网优化语义网络中的位置，可以进行以下操作：关联低维表示：使用余弦相似度等方法，计算待定节点与节点A、节点B和节点C之间的关联度。假设得到的关联低维表示向量为[0.8，0.2，0.3]，表示待定节点与节点A的关联度较高，而与节点B和节点C的关联度较低。语义描述低维表示：将待定节点的文本描述转换为低维特征向量。例如，使用深度学习模型(如BERT)将文本描述"提供更多公共交通线路、减少私车出行"转换为一个100维的语义描述低维表示向量。假设有历史的公路网优化结果数据，包含了交通流量、车速和拥堵指数等指标的记录。从中提取当前公路网的压缩特征。例如，计算过去一周内的平均车速、道路利用率和交通拥堵指数等指标的摘要信息。这些指标构成了当前公路网的压缩特征向量，假设为[60，0.7，0.6]，其中60代表平均车速，0.7代表道路利用率，0.6代表拥堵指数。将待定节点的关联低维表示向量[0.8，0.2，0.3]和语义描述低维表示向量进行对比操作。同时，将当前公路网的压缩特征向量[60，0.7，0.6]与每个公路网优化结果节点的相应向量进行对比。假设使用欧氏距离作为特征距离度量方法。首先，计算待定节点与节点A、节点B和节点C之间的关联低维表示向量的欧氏距离。得到[0，0.6，0.5]。然后，计算待定节点的语义描述低维表示向量与节点A、节点B和节点C之间的欧氏距离。假设得到的距离分别为[1.2，1.0，0.9]。最后，计算当前公路网的压缩特征向量与节点A、节点B和节点C之间的欧氏距离。假设得到的距离分别为[10.5，5.0，7.2]。根据设定的阈值，例如关联低维表示和语义描述低维表示的距离阈值为1.0，压缩特征向量的距离阈值为8.0。可以确定目标公路网优化结果节点为节点C，因为它在关联度、语义描述以及当前公路网的压缩特征上与待定节点更为接近。节点A和节点B被排除，因为它们的距离超过了相应的阈值。如此设计，假设使用欧氏距离作为特征距离度量方法。首先，计算待定节点与节点A、节点B和节点C之间的关联低维表示向量的欧氏距离。得到[0，0.6，0.5]。然后，计算待定节点的语义描述低维表示向量与节点A、节点B和节点C之间的欧氏距离。假设得到的距离分别为[1.2，1.0，0.9]。最后，计算当前公路网的压缩特征向量与节点A、节点B和节点C之间的欧氏距离。假设得到的距离分别为[10.5，5.0，7.2]。根据设定的阈值，例如关联低维表示和语义描述低维表示的距离阈值为1.0，压缩特征向量的距离阈值为8.0。可以确定目标公路网优化结果节点为节点C，因为它在关联度、语义描述以及当前公路网的压缩特征上与待定节点更为接近。节点A和节点B被排除，因为它们的距离超过了相应的阈值。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述当前公路网的过往运营策略，确定所述当前公路网在运营策略语义网络中对应的多个目标运营策略节点的步骤，可以通过以下实施方式执行实施。

(1)从所述当前公路网的过往运营策略中，获取至少一个运营策略内容，所述运营策略内容包括待定运营策略节点与所述过往运营策略中其他实体的关联关系和所述待定运营策略节点的语义描述内容；

(2)根据所述运营策略内容，确定所述当前公路网在所述运营策略语义网络中对应的多个目标运营策略节点。

在本发明实施例中，首先，系统会分析过去的运营策略并收集相关信息。例如，如果在之前的操作中发现“早高峰时段引导车辆改变行驶路线”可以有效地缓解交通压力，那么这个信息就会被记录下来。这些信息可能包括与“改变行驶路线”有关的其他运营策略(如“增加公交车班次”)以及对“改变行驶路线”这个策略的语义描述。在收集了所有的运营策略内容后，系统可以在运营策略语义网络中找到相应的节点。例如，“改变行驶路线”和“增加公交车班次”可能是两个相邻的节点，因为它们都与缓解早高峰交通压力有关。这些节点就成为目标运营策略节点，用于后续的分析和计算。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设有一个历史数据集，其中记录了过去一年内的公路网运营策略，包括交通信号配时、车道规划和限速策略等。从该数据集中选择一个待定运营策略节点进行分析。例如，选择了一个与交通信号配时相关的运营策略，即将红绿灯的配时调整为更加合理的模式。使用关联低维表示和语义描述低维表示来确定目标运营策略节点。示例性的，

关联低维表示：对于所选的待定运营策略节点(红绿灯配时调整)，与过往运营策略中的其他实体进行关联，如交通灯、车辆和行人等。通过计算待定节点与这些实体之间的关联程度，可以得到一个关联低维表示向量。例如，发现待定节点与交通灯的关联度较高，而与车辆和行人的关联度较低，得到关联低维表示向量为[0.8，0.2，0.1]。关联低维表示：对于所选的待定运营策略节点(红绿灯配时调整)，与过往运营策略中的其他实体进行关联，如交通灯、车辆和行人等。通过计算待定节点与这些实体之间的关联程度，可以得到一个关联低维表示向量。例如，发现待定节点与交通灯的关联度较高，而与车辆和行人的关联度较低，得到关联低维表示向量为[0.8，0.2，0.1]。语义描述低维表示：将待定运营策略节点(红绿灯配时调整)的语义描述内容转换为低维特征向量。使用自然语言处理技术，例如Word2Vec或BERT，将运营策略的文本描述转换为固定长度的特征向量。例如，将描述"优化红绿灯配时，减少交通拥堵"转换为一个100维的语义描述低维表示向量。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述运营策略内容，确定所述当前公路网在所述运营策略语义网络中对应的多个目标运营策略节点的步骤，可以由下面的方式实施。

(1)根据所述运营策略内容，确定所述待定运营策略节点的关联低维表示和语义描述低维表示；

(2)根据所述关联低维表示和所述语义描述低维表示，获取所述当前公路网的运营策略压缩特征；

(3)将所述运营策略压缩特征与所述运营策略语义网络中的多个运营策略节点的压缩特征执行对比操作，从所述多个运营策略节点中确定出所述多个目标运营策略节点，所述目标运营策略节点的压缩特征与所述运营策略压缩特征之间的特征距离小于预置特征距离阈值。

在本发明实施例中，在处理公路网优化问题时，系统首先会从运营策略内容中抽取信息，并将这些信息转换成低维度的表示形式。例如，如果的运营策略内容包括“早高峰时段引导车辆改变行驶路线”，那么这个信息就可能被转换成一个包含几个数字的向量，这个向量可以代表“改变行驶路线”的语义内容以及与其他策略的关联程度。然后，系统会结合关联低维表示和语义描述低维表示，计算出一个运营策略的压缩特征。这个特征是一个高度精炼的数据，它可以有效地表示运营策略的核心信息。最后，系统会将运营策略压缩特征与运营策略语义网络中的节点特征进行比较。如果某个节点的特征与运营策略压缩特征的距离小于预设阈值，那么这个节点就被认为是一个目标运营策略节点。

在本发明实施例的另一种实施方式中，基于前述场景，已经提到了关联低维表示和语义描述低维表示的计算方法。在这个步骤中，将所选的待定运营策略节点(红绿灯配时调整)的关联关系和语义描述内容转换为相应的低维表示向量。可以将通过结合关联低维表示和语义描述低维表示来生成当前公路网的运营策略压缩特征。具体来说，可以将关联低维表示向量和语义描述低维表示向量进行融合或连接操作，得到一个综合的运营策略压缩特征向量，该向量代表了当前公路网的运营策略信息。可以将使用特征距离度量方法(如欧氏距离)来比较待定运营策略节点的压缩特征与运营策略语义网络中其他节点的压缩特征。通过计算特征距离，可以确定与待定节点最相似的目标运营策略节点。假设有两个目标运营策略节点，节点A和节点B，它们分别具有压缩特征向量[0.6，0.5，0.4]和[0.8，0.7，0.9]。将待定节点的运营策略压缩特征向量与节点A和节点B的压缩特征向量进行对比。假设计算得到的特征距离分别为2.3和1.8。如果设置预置特征距离阈值为2.0，可以确定目标运营策略节点为节点B，因为它与待定节点的压缩特征之间的特征距离小于预设阈值。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述当前公路网的公路网优化向量、所述当前公路网优化结果以及所述当前运营策略，确定策略适配度的步骤，可以由下面的步骤执行实施。

(1)获取所述当前公路网的公路网优化向量与所述当前公路网优化结果之间的优化结果关联度；

(2)获取所述当前公路网的公路网优化向量与所述当前运营策略之间的运营策略关联度；

(3)根据所述优化结果关联度和所述运营策略关联度对所述当前公路网优化结果与所述当前运营策略执行组合操作，得到所述当前公路网的融合优化向量；

(4)根据所述当前公路网的公路网优化向量与所述当前公路网的融合优化向量，确定所述策略适配度。

在本发明实施例中，系统首先会计算公路网优化向量与当前公路网优化结果之间的关联度。例如，如果公路网优化向量包含了“交通流量”的指标，而当前的优化结果显示了通过“增加道路宽度”有效地减少了交通拥堵，那么这两者之间的关联度可能会比较高。样，系统也会计算公路网优化向量与当前运营策略之间的关联度。例如，如果当前的运营策略是“早高峰期间引导车辆改变行驶路线”，而公路网优化向量中的一些指标(如“平均车速”)在执行这个策略后有明显改善，那么这两者之间的关联度可能也会比较高。接下来，系统会根据优化结果关联度和运营策略关联度，将当前公路网的优化结果与当前运营策略进行组合，得到一个融合优化向量。这个向量整合了优化结果和运营策略的信息，能够更全面地反映出公路网络在实施特定策略后的表现。最后，系统会比较公路网优化向量与融合优化向量，以此来确定策略的适配度。如果这两个向量非常接近，那么就可以说当前的运营策略非常适合当前的公路网络状态，策略适配度高。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设正在优化一条城市中的交通路网，并且有以下数据和信息：当前公路网的公路网优化向量：这是一个数值向量，包含了各个公路网要素的优化参数。例如，可以将每个路段的车道宽度、限速、转弯半径等参数转换为一个多维向量，表示当前公路网的优化向量。当前公路网的公路网优化结果：这是通过模拟或其他方法得出的，描述了当前公路网在特定条件下的交通流量、拥堵程度等优化结果。例如，可以获取各个路段的平均车速、车辆密度等数据，形成当前公路网的优化结果。当前运营策略：这是指当前实施的交通管理策略，如红绿灯配时方案、车辆限行措施等。可以将当前运营策略转化为一个表示其特征的向量。

假设计算了当前公路网的优化向量和优化结果之间的相关系数，得到一个关联度值为0.85。这表示当前优化向量和优化结果具有较高的关联性。假设计算了当前优化向量和运营策略之间的相似度，得到一个关联度值为0.75。这表示当前优化向量和运营策略之间存在一定的关联性。考虑到优化结果关联度和运营策略关联度，使用加权平均的方法将当前公路网的优化向量和运营策略向量进行融合。如果给优化结果关联度赋予0.6的权重，给运营策略关联度赋予0.4的权重，可以计算融合优化向量如下：融合优化向量＝0.6*当前公路网的公路网优化向量+0.4*当前运营策略。可以使用相似度度量方法(如余弦相似度)计算当前公路网的优化向量和融合优化向量之间的相似程度。假设计算得到的适配度值为0.92，表示当前公路网的优化结果与融合优化向量具有较高的适配度。

在一种可能的实施方式中，前述获取所述当前公路网的公路网优化向量与所述当前公路网优化结果之间的优化结果关联度的步骤，可以通过以下方式执行实施。

(1)根据所述当前公路网优化结果，确定所述当前公路网在公路网优化语义网络中对应的至少一个标准公路网优化结果节点；

(2)根据所述当前公路网的公路网优化向量与标准优化结果向量之间的内积，获取所述优化结果关联度，所述标准优化结果向量为所述标准公路网优化结果节点对应的特征向量。

在本发明实施例中，首先，系统会根据当前公路网的优化结果在公路网优化语义网络中找到相应的节点。例如，如果当前公路网的优化结果显示通过“增加道路宽度”成功地减少了交通拥堵，那么在公路网优化语义网络中，“增加道路宽度”的节点可能被选为标准公路网优化结果节点。然后，系统会计算当前公路网的公路网优化向量与标准优化结果向量之间的内积，这可以视为两个向量之间的相似度或者关联度。例如，如果当前公路网优化向量的某个元素值表示的是“交通流量”，而标准优化结果向量的对应元素值表示的是“增加道路宽度”对“交通流量”的影响，那么这两个向量的内积就可以反映出当前公路网优化结果与标准优化结果之间的关联程度。

在本发明实施例的另一种实施方式中，假设的公路网优化语义网络中包含三个标准优化结果节点，分别是高效通行、平衡交通和低碳环保。根据当前公路网的优化结果(例如，平均车速较高、交通流量适中)，可以确定当前公路网与高效通行节点最为相关。将使用当前公路网的公路网优化向量与高效通行标准优化结果节点的特征向量进行内积运算。假设内积结果为0.86，表示当前公路网的优化向量与高效通行的标准优化结果向量存在较高的相似程度。高效通行节点的特征向量可能包含平均速度较快、拥堵指数较低等属性。这个特征向量作为标准优化结果向量，用于与当前公路网的公路网优化向量进行内积计算。

本发明实施例提供一种确定机设备100，确定机设备100包括处理器及维护有确定机指令的非易失性存储器，确定机指令被处理器执行时，确定机设备100执行前述的基于风险理论的高速公路运营方法。如图2所示，图2为本发明实施例提供的确定机设备100的结构框图。确定机设备100包括存储器111、处理器112及通信单元113。为实现数据的传输或交互，存储器111、处理器112以及通信单元113各元件相互之间直接或间接地电性连接。例如，可通过一条或多条通讯总线或信号线实现这些元件相互之间电性连接。

出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。