本研究围绕我国五一、十一、春节等长假期交通拥堵问题展开，从出行特征、评价指标、AI 技术应用、拥堵区域、改善措施等多维度深入分析，还以大同市为例制定实施方案，并探讨高德与百度地图的交通分析价值，为长假期交通管理提供全面参考。

一、长假期交通出行特征

出行需求旺盛：假期是民众探亲、旅游集中时段，2025 年 “五一” 全国民航累计运输旅客 1115 万人次，较 2019 年增长 55.4%，公路、铁路客运也面临巨大客流压力。

“拼假” 现象普遍：民众常将年假与法定节假日相连延长假期，虽分散部分出行时间，但因出行距离更远、停留时间更长，增加交通基础设施持续压力。

公路交通压力巨大：高速及干线公路流量高位运行，国庆假期高速日均交通量或超 7000 万辆次，假期首尾易现 “潮汐式” 车流高峰，进出大城市、连接景区路段易拥堵。

新能源汽车出行增加：新能源汽车普及使假期出行占比上升，国庆期间出行量或达 1400 万辆次，但高速服务区充电桩排队加剧局部拥堵。

客货运输交织：春节假期探亲、旅游流与货物运输流混行，增加道路复杂性与安全风险，降低通行速度且易引发事故。

区域性拥堵突出：全国路网整体平稳，但大城市周边、热门景区周边及重要交通节点车流集中，形成瓶颈效应，拥堵显著。

二、交通拥堵分析评价指标

研究提出 8 项核心指标，从多维度量化拥堵程度，为分析与管理提供依据：

指标名称 核心定义 关键作用

行程时间指数（TTI） 实际行程时间与自由流行程时间的比值 直观反映出行者额外耗时，衡量交通效率与体验

行程时间可靠性指数（TRI） 用行程时间标准差或特定百分位比值表示波动性 评估交通系统准时性，对商务、物流出行意义重大

预留时间指标（BI） 额外预留时间占平均行程时间的百分比 体现出行者为避迟到的代价，贴合实际出行决策

平均行程速度 特定范围内车辆平均行驶速度 基础指标，直接反映交通流畅度

拥堵持续时间 道路处于拥堵状态的时间长度 评估拥堵持续性，为长期交通管理提供参考

拥堵里程 特定时段内拥堵路段总长度 反映拥堵空间范围，助力识别热点拥堵区域

服务水平（LOS） 分 A-F 六级评价道路运行状况（A 为畅通，F 为严重拥堵） 综合评估道路质量，指导交通规划设计

交通量与通行能力比（V/C） 实际交通量与设计通行能力的比值 判断道路承载压力，预测拥堵风险

三、AI 大模型在交通预测中的应用、挑战与解决方案

（一）数据基础与融合

AI 大模型整合历史交通数据（速度、流量等）、实时交通数据（传感器、浮动车 GPS 等）、环境数据（天气、能见度等）、事件数据（事故、施工等）、社交媒体数据及 POI 数据，处理 PB 级数据，挖掘深层规律，为预测奠定基础。

（二）模型架构与技术

不同模型各有优劣势，适用场景不同：

RNN 及其变体（LSTM、GRU）：擅处理序列数据，捕捉时间依赖，适用于短期流量、速度预测，但难抓空间依赖，长序列易现梯度问题。

CNN：强于提取空间局部特征，适用于拥堵区域识别，需与其他模型结合处理时间依赖，难处理非欧几里得数据。

GNN：直接处理图结构数据，建模路网拓扑与节点关系，适用于大规模路网预测、路径规划，但大规模路网计算复杂，可解释性待提升。

Transformer：通过自注意力机制捕捉长距离时空依赖，适用于中长期预测，并行效率高，但需大量数据，局部特征捕捉不足。

LLM：融合多模态数据，提供自然语言解释与决策建议，适用于事件分析、缺失数据预测，但处理结构化数据效率低，存在 “幻觉” 问题。

（三）预测与评价过程

涵盖短期（未来几分钟到几小时）、中长期（未来几天到几个月）交通预测，拥堵事件识别预警，交通量化评价及动态路径规划，为交通管理与出行提供全流程支持。

（四）优势

预测精度从传统方法的 70% 提升至 95% 以上，结合并行计算实现实时响应，可通过新数据迭代优化适应环境变化，LLM 引入后还能提升决策透明度。

（五）数据挑战与解决方案

挑战类型 具体问题 解决方案

数据稀疏性 非高峰时段、偏远路段数据缺失多 采用机器学习插补技术、时空生成 AI 模型；利用知识图谱补全

数据噪声与异常值 数据采集传输中受干扰，误导模型 数据预处理（平滑、滤波、异常检测）；设计鲁棒性模型（如 SAT 框架）

数据异构性 数据来源多样，格式、粒度等差异大 多模态数据融合（特征级、模型级）；用 HGNN、LLM 整合信息

非周期性事件 事故、极端天气等改变交通模式 事件驱动预测（编码事件特征 + 注意力机制）；迁移学习；结合知识图谱与专家系统

数据隐私安全 交通数据含个人位置信息 采用联邦学习、差分隐私、同态加密技术

数据泛化能力不足 模型在新区域 / 时段性能下降 迁移学习、领域适应、元学习；提升模型可解释性

（六）成功应用案例

上海外环项目中，FineBI 的 AI + 大数据系统实时分析车流，优化信号灯与导航，路网效率提升 30%。

北京、深圳高速试点中，FineBI 模型融合多源数据预测 30 分钟车流，事故响应时间缩短 2 倍。

ITRansition 通过 API、ETL 整合数据，在多样数据集训练模型并监控漂移，解决集成复杂性与可靠性问题。

四、主要交通拥堵区域

（一）拥堵城市

重庆（千厮门大桥、洪崖洞等周边）、北京（高速进出京段、景区商圈周边）、上海（G40 沪陕高速上海段）、杭州（西湖周边、G25 长深高速千岛湖方向）、西安（大唐不夜城周边、G5 京昆高速兵马俑方向）、长沙（G4 京港澳高速韶山方向）及珠三角、长三角等城市群重点区域易拥堵。

（二）拥堵旅游景点

北京故宫、杭州西湖、西安大唐不夜城、山东泰山、重庆洪崖洞、上海外滩、安徽黄山等热门景点，假期周边道路与交通枢纽压力大，停车难问题突出。

（三）拥堵公路路段

长三角：G40 沪陕高速上海段、G25 长深高速杭州千岛湖方向。

珠三角：京港澳高速、广深高速。

京津冀：进出京高速（如京港澳高速）、城市群骨干路网。

成渝：连接成都与重庆的高速及周边干道。

其他：G5 京昆高速西安兵马俑方向、G4 京港澳高速长沙韶山方向、G3 京台高速黄山景区段，且高速服务区充电设施因新能源汽车增多成新拥堵点。

五、长假期交通拥堵改善综合措施

（一）政策与管理措施

优化小型客车免费通行政策，探索差异化收费、预约通行，平衡需求与道路承载。

加强交通安全执法，严查重点车辆违法，如山西严打 “大型货车不靠右行驶” 缓解拥堵。

推动多模式联运，推广 “高铁民航 + 落地租车”，提供异地还车优惠等服务。

优化景区管理，实施单向通行、“集中停车 + 短驳公交” 模式。

（二）智能交通技术应用

AI 大模型赋能交管，如河北保定升级 170 余个路口智能信控，提升高峰通行效率；实现精准预测诱导与应急响应。

优化充电设施，增加高速服务区充电桩，引入移动充电设备，探索 AI 调度充电资源。

用无人机巡航结合 AI 图像识别，掌握路况、识别异常，提升应急效率。

（三）出行者引导与服务

多渠道发布出行信息，引导错峰出行；倡导弹性出行，鼓励企业实行弹性工作制；提供个性化路径规划服务。

（四）基础设施建设与优化

对瓶颈路段、高速互通、收费站扩容改造；完善路网结构，建设支线与绕行路线；扩建高速服务区，优化内部管理。

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