1.一种网联环境下考虑快速路合流区交通风险的双层协同控制方法，所述快速路合流区是指快速路的主线区域与匝道区域的交汇区域；以车辆行驶方向为正方向，并以所述交汇区域的长度为标准长度，将交汇区域的上游区域按照所述标准长度划分a个主线元胞，将交汇区域作为一个合流元胞，并记为第a+1个主线元胞，将交汇区域的下游区域按照所述标准长度划分b个主线元胞，从而得到a+b+1个主线元胞；按照车辆行驶方向将a+b+1个主线元胞中任意一个主线元胞记为第i个主线元胞，将匝道区域按照标准长度划分J个匝道元胞，并将与第a+1个主线元胞相邻的匝道元胞作为第J个匝道元胞，将任意一个匝道元胞定义为第j个匝道元胞；将第a个主线元胞上游的n个主线元胞设置为可变限速控制实施元胞，第J个匝道元胞设置为匝道控制实施元胞，1≤n≤a‑1；所述方法是按如下步骤进行：步骤1、利用路侧智能设备获取第t时间段的快速路主线和匝道各元胞的交通流参数，并用于预测第t+1时间段的交通流参数；

步骤2、将所述第t+1时间段的交通流参数分别输入事故风险评估模型和拥堵风险评估模型中，计算第t+1时间段下合流元胞的事故风险值CRa+1,m(t+1)和拥堵风险值JAMa+1,m(t+

1)；将所述第t+1时间段的交通流参数输入匝道排队长度模型中，计算第t+1时间段下匝道元胞J的排队长度W(t+1)；

步骤3、判断CRa+1,m(t+1)是否超过事故风险阈值ΔCR或JAMa+1,m(t+1)是否超过拥堵风险阈值ΔJAM，若是，则执行步骤4，否则，执行步骤10；

步骤4、根据主线与匝道的多种控制目标需求，构建第t+1时间段下的合流区双层规划模型，包括：以最小化合流区事故风险和最大化合流区交通周转量为控制目标的上层规划模型，以及以最小化匝道车辆平均等待时间和匝道车辆能源消耗为控制目标的下层规划模型；

步骤5、判断匝道排队长度W(t+1)是否超过阈值ΔW，若是，则执行步骤6的协同控制策略，否则，执行步骤7的匝道控制策略；

步骤6、利用混合遗传模拟退火算法对所述合流区双层规划模型进行迭代求解，确定第t+1时间段下的最佳可变限速值与最佳匝道调节率，并执行步骤8；

步骤7、利用遗传算法对所述合流区双层规划模型中的上层规划模型进行迭代求解，确定第t+1时间段下的最佳匝道调节率，并执行步骤9；

步骤8、在第t+1时间段下可变限速控制实施元胞根据最佳可变限速值、匝道控制元胞根据最佳匝道调节率共同实行协同控制，并执行步骤10；

步骤9、在第t+1时间段下匝道控制元胞根据最佳匝道调节率实行匝道控制，并执行步骤10；

步骤10、将t+1赋值给t后，若t到达时间阈值T，则停止控制，否则，返回步骤1顺序执行。

2.根据权利要求1所述的双层协同控制方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤1.1、计算第t时间段下各个元胞的发送能力和接收能力：

根据式(1)～式(2)计算第t时间段下第i个主线元胞的发送能力σi,m(t)和接收能力δi,m(t)：σi,m(t)＝min{vi,m(t)·ki,m(t)·ni,m,Qm·ni,m}·Δt                   (1)δi,m(t)＝{wm·(kjam,m‑ki,m(t))·ni,m,Qm·ni,m}·Δt                  (2)式(1)～式(2)中，vi,m(t)，ki,m(t)分别表示第t个时间段下第i个主线元胞的平均速度、平均密度；kjam,m，wm，Qm，ni,m分别表示第i个主线元胞的主线阻塞密度、波速、单车道最大通行能力和车道数，Δt为相邻时间段的间隔；

根据式(3)～式(4)计算第t个时间段下第j个匝道元胞的发送能力σj,r(t)和接收能力δj,r(t)；

σj,r(t)＝min{vj,r(t)·kj,r(t)·nj,r,Qr·nj,r}·Δt                   (3)δj,r(t)＝{wr·(kjam,r‑kj,r(t))·nj,r,Qr·nj,r}·Δt                   (4)式(3)～式(4)中，vj,r(t)，kj,r(t)分别表示第t个时间段下第j个匝道元胞的平均速度、平均密度，kjam,r，wr，Qr，nj,r分别表示第j个匝道元胞的匝道阻塞密度、波速、单车道最大通行能力和车道数；

步骤1.2、根据式(5)计算第t个时间段下第i个主线元胞的传输流量qi,m(t)；

式(5)中，qi,m(t)表示第t时间段下第i个主线元胞向下游传输的交通量，pon(t)表示第t个时间段下主线区域与匝道区域的合流比；σa,m(t)表示第t个时间段下第a个主线元胞的发送能力，δa+1,m(t)表示第t个时间段下第a+1个主线元胞接收能力，σJ,r(t)表示第t个时间段下第J个匝道元胞的发送能力；

步骤1.3、根据式(6)预测第t时间段下第j个匝道元胞的传输流量qj,r(t)；

式(6)中，σJ,r(t)表示第t个时间段下第J个匝道元胞的发送能力；δj+1,r(t)表示第t个时间段下第j+1个匝道元胞的接收能力；

步骤1.4、根据式(7)～式(8)预测第t+1时间段下第i个主线元胞的平均密度ki,m(t+1)和第j个匝道元胞的平均密度kj,r(t+1)：kj,r(t+1)＝kj,r(t)+(qj‑1,r(t)‑qj,r(t))×Δt/lj,r                  (8)式(7)～式(8)中，li,m表示第i个主线元胞的长度，lj,r表示第j个匝道元胞的长度；

步骤1.5、根据式(9)～式(10)预测第t+1时间段下第i个主线元胞的平均速度vi,m(t+1)和第j个匝道元胞的平均速度vj,r(t+1)；

式(9)～式(10)中，Vf,m表示主线元胞的自由流速度，wm表示主线元胞的拥堵波传播速度，kcm表示主线元胞的临界密度，Vf,r表示匝道元胞的自由流速度，wr表示匝道元胞的拥堵波传播速度，kcr表示匝道元胞的临界密度。

3.根据权利要求2所述的双层协同控制方法，其特征在于，所述步骤2中是利用式(11)构建事故风险评估模型、利用式(12)构建拥堵风险评估模型、利用式(13)构建匝道排队长度模型为：W(t+1)＝W(t)+(qJ,r(t)‑qJ‑1,r(t))·Δt                         (13)式(11)‑式(13)中，x1,x2,x3,x4,x5为5个变量系数，β为截距，va‑3,m(t+1)表示第t+1时间段下第a‑3个主线元胞的平均速度，ka‑2,m(t+1)表示第t+1时间段下第a‑2个主线元胞的平均密度，va+1,m(t+1)表示第t+1时间段下第a+1个主线元胞的平均速度，qa+2,m(t)表示第t时间段下第a+2个主线元胞的传输流量，dqa‑3,a+2,m表示第t时间段下第a‑3个主线元胞和第a+2个主线元胞的传输流量差值，Vmax表示快速路的最大限速速度，va+1,m(t+1)表示第t+1时间段下第a+1个主线元胞的平均速度，qa+1,m(t)表示第t时间段下第a+1个主线元胞的传输流量，Qm表示单车道最大通行能力，qJ‑1,r(t)表示第t时间段下匝道元胞J上游的第J‑1个匝道元胞的传输流量，W(t)表示第t个时间段下匝道元胞J的排队车辆数，当t＝1时，利用路侧智能设备检测第J个匝道元胞在第t时间段下的排队车辆数W(t)，Δt为相邻时间段的间隔。

4.根据权利要求3所述的双层协同控制方法，其特征是，所述步骤4中是利用式(14)构建上层规划模型、利用式(15)构建下层规划模型：式(14)‑式(15)中，JU(t+1)表示第t+1时间段下上层规划模型的目标函数值，JD(t+1)表示第t+1时间段下下层规划模型的目标函数值，μ1、μ2、μ3、α1和α2为5个量纲平衡系数，la+1,m表示第a+1个主线元胞的长度，CD为风阻系数，A表示汽车行驶方向的投影面积，ρ表示空气密度，Z表示车重力，f表示滚动阻力系数，vJ,r(t+2)表示第t+2时间段下匝道控制元胞平均速度；

利用式(16)构建合流区双层规划模型的约束条件：

式(16)中，vi(t)表示第t时间段下第i个可变限速控制元胞的可变限速值，vi‑1(t)表示第t时间段下第i‑1个可变限速控制元胞的可变限速值，vi(t+1)表示第t+1时间段下第i个可变限速控制元胞的可变限速值，spddiff,s表示同一时间段相邻可变限速控制元胞的限速差阈值，spddiff,t表示同一可变限速控制元胞在相邻时间段的限速差阈值，vmin表示快速路的限速最小值，vmax表示快速路的限速最大值。

5.根据权利要求4所述的双层协同控制方法，其特征在于，所述步骤6的混合遗传模拟退火算法是按如下步骤进行求解：步骤6.1、定义种群规模为M，当前进化次数为G、最大进化代数为Gmax，种群交叉概率为pc，种群变异概率为pv，初始化G＝1；

步骤6.2、生成第t+1时间段下第G代遗传种群

步骤6.2.1、根据式(16)生成第t+1时间段下的M个染色体并构成第G代可变限速种群其中， 表示第t+1时间段下的第G代可变限速种群 中第s个染色体，且每个染色体代表一个可变限速控制策略，表示第s个可变限速控制策略

中第e个可变限速控制元胞的可变限速值；e＝1,2,...,n，s＝1,2,...,M；

步骤6.2.2、随机生成第G代可变限速种群 中第s个染色体 的匝道调节率实数子基因串 其中， 表示 中对

应的第s个匝道调节率子基因，且 从而得到第G代遗传种群

其中，

表示第s个个体，s＝1,2,...,M；

步骤6.3、获取第G代遗传种群 中第s个个体 对应的最小适

应度值 的匝道调节率子基因 从而由第s个染色体 与

组成第s个新个体，从而到第G代遗传种群 中每个个体的染色体与其最小适应度值的匝道调节率子基因组成的第G代新遗传种群

步骤6.3.1、将第G代遗传种群 中第s个个体 输入改进的元

胞传输模型中进行协同控制模拟，得到第t+2时间段下第G代各元胞预测的交通流状态量；

步骤6.3.2、将第t+2时间段下各元胞预测的交通流状态量代入下层规划模型中，并以下层规划模型的倒数为适应度函数，从而获得第G代遗传种群 中第s个个体的适应度集合

其中， 表示

对应的第s个匝道调节率子基因 的适应度值；

步骤6.3.3、对第G代遗传种群 中第s个个体 的适应度值集

合 中的每一个匝道调节率子基因的适应度值进行比较，并选取最小适应度值所对应的匝道调节率子基因，记为

步骤6.4、第G代遗传种群 中每个个体的染色体之间、每个个体的匝道调节率子基因之间分别进行交叉和变异操作，生成第G代种群的子代种群为 对子代种群 进行选择操作，得到第G+1代的遗传种群

步骤6.5、按照步骤6.3的过程计算第G+1代的遗传种群 中所有个体对应的最小适应度值 其中， 表示

中第M个个体对应的最小适应度值，并由 中的第s个染色体 与

所对应的匝道调节率子基因 组成第G+1代新遗传种群 的第s

个个体；

若 小于 则保留第G+1代新遗传种群 的第s个个体

否则，将 赋值给 将 赋值给第s个新

个体中 从而更新第G+1代新遗传种群 的第s个新个体；

步骤6.6、将G+1赋值给G，判断G＜Gmax是否成立，若成立，则执行步骤6.4；否则，表示完成Gmax次迭代，得到第Gmax代的新遗传种群步骤6.7、对 进行退火操作；

步骤6.7.1、定义初始温度为H0，终止温度Hend、温度下降系数α和最大循环次数Inter；定义当前温度为Hk，并初始化Hk＝H0；当前循环次数为inter，并初始化inter＝1；以作为当前第inter代种群，记为步骤6.7.2、将 输入改进的元胞传输模型中进行协同控制模拟，得到第t+2时间段下第inter代各元胞预测的交通流状态量，以式(14)的倒数为适应度函数，从而获得中每个个体的上层适应度值，并从中选择最小适应度值所对应的个体记为第inter代的最优个体 其中， 表示 中最小适应度

值 所对应的染色体， 表示 所对应的匝道调节率子基因；

步骤6.7.3、根据Metropolis准则和Hk，对 中每个个体进行择优，得到第inter+1代种群

步骤6.7.4、判断inter＝Inter是否成立，若是，则执行步骤6.7.5，否则，inter+1赋值给inter，执行步骤6.7.2；

步骤6.7.5、若Hk＝Hend，则表示得到第t+1时间段下的最佳可变限速值与最佳匝道调节率 否则，αHk赋值给Hk，执行步骤6.7.3。

6.根据权利要求5所述的双层协同控制方法，其特征在于，所述步骤7是按如下步骤获得执行匝道控制策略时第t+1时间段的最佳匝道调节率：步骤7.1、初始化种群规模M，当前进化次数G、最大进化代数Gmax，种群交叉概率pc，种群变异概率pv，初始化G＝1；

步骤7.2、随机生成第t+1时间段下的M个染色体，每个染色体代表一个匝道调节率，获得第G次迭代集合为 且rs(t+1)∈[0,1]，s＝1,

2,...,M；

步骤7.3、根据改进的元胞传输模型预测第t+1时间段第s个染色体对应的匝道调节率情况下第t+2时间段各元胞的交通流状态量；

步骤7.4、将第G次种群中第s个染色体对应的第t+1时间段交通流状态量代入上层规划模型，以上层规划模型式(14)的倒数为适应度函数，获得第G代种群的适应度集合表示第t+1时间段下第G代第s个染色体在目标函数下的对应适应度值；

步骤7.5、对第G次所有染色体适应度值集合 中的每个染色体的适应度值进行比较，保存第G代每一组最小适应度值的染色体 表示此值是对第t+2时间段的使合流区交通风险值最小的策略，最小适应度值记为

步骤7.6、将种群规模为M的第G代种群 进行交叉

及变异，生成第G代种群 的子代种群为 其种群规模同样为M，对子代种群 进行选择操作，使得种群规模同样为M，得到的染色体作为第G+1代的父代种群步骤7.7、按步骤7.3～步骤7.4计算第G+1代的父代种群 中所有染色体的适应度值集合 记第G+1代每一组

染色体的最小适应度值为 其对应的染色体记为 若 小于步

骤7.5中的 则更新最小适应度值为 并保存其对应的染色体；否则，用第G代染色体中最小适应度值对应的染色体 代替第G+1代染色体中最小适应度值对应的染色体，并进入下一代；

步骤7.8、将G+1赋值给G，判断G＜Gmax是否成立，若成立，则执行步骤7.6；否则，表示完成Gmax次迭代，最终得到的种群集合记为 将种群 中的 基因作为最优解，即为最佳匝道调节率ratio(t+1)。

7.根据权利要求5所述的双层协同控制方法，其特征在于，所述改进的元胞传输模型是按如下步骤预测第t+2时间段下任意一代交通流状态：步骤a、将任意一代种群中任意一个个体的染色体记为(va‑n,m,vsl(t+1),...,va‑1,m,vsl(t+1))，定义i′∈[a‑n,a‑1]，其中，vi′,m,vsl(t+1)表示任意一代种群中任意一个个体的第i′个可变限速控制元胞，表征第i′个元胞的可变限速值，将任意一代种群中任意一个个体的匝道调节率子基因记为r(t+1)；

步骤b、预测第t+1时间段下各元胞的发送能力和接收能力；

步骤b1、根据式预测第t+1时间段下第i′个可变限速控制实施元胞的发送能力δi′,m,vsl(t+1)和接收能力σi′,m,vsl(t+1)；

式(19)～式(20)中，vi′,m,vsl(t+1)，ki′,m,vsl(t+1)分别表示第i′个可变限速控制元胞在第t+1时间段的速度和对应的平均密度，并由式(21)得到；vi′,m(t+1)、ki′,m(t+1)分别表示第i′个可变限速控制元胞在第t+1时间段的平均速度、平均密度，并由式(7)～式(10)计算；

按式(1)～式(2)计算其他主线元胞的发送能力和接收能力；

步骤b2、根据式(22)预测第t+1时间段下匝道控制实施元胞的发送能力σJ,r,ratio(t+1)；

σJ,r,ratio(t+1)＝min{vj,r(t+1)·kj,r(t+1)·nj,r,r(t+1)·Qr·nj,r}·Δt      (22)式(22)中，r(t+1)表示第t+1时间段对应的匝道调节率；

按式(4)计算匝道控制实施元胞的接收能力δJ,r(t)；

按式(3)～式(4)计算其他匝道元胞的发送能力和接收能力；

步骤c、利用式(23)确定第t+1时间段第i个主线元胞的传输流量qi,m(t+1)；

当i＝a时，若δi+1,m(t+1)＜σi,m(t+1)+σJ,r,ratio(t+1)，则利用式(24)得到qi,m(t+1)，否则，令qi,m(t+1)＝σi,m(t+1)；

qi,m(t+1)＝max{δi+1,m(t+1)‑σJ,r,ratio(t+1),δi+1,m(t+1)(1‑pon(t+1))}       (24)式(24)中，σJ,r,ratio(t+1)表示匝道控制实施元胞在t+1时间段的发送能力，pon(t+1)表示第t+1个时间段下主线区域与匝道区域的合流比，且pon(t+1)＝pon(t)；

按式(5)～式(6)计算其他主线及匝道元胞的第t+1时间段传输流量；

步骤d、确定第t+1时间段可变限速情况下匝道控制实施元胞的交通传输量qJ,r(t+1)：步骤e、根据式(26)～式(27)预测第t+2时间段第i个主线元胞的平均密度ki,m(t+2)和第j个匝道元胞的平均密度kj,r(t+2)；

kj,r(t+2)＝kj,r(t+1)+(qj‑1,r(t+1)‑qj,r(t+1))×Δt/lj,r                 (27)步骤f、根据式(28)～式(29)预测第t+2时间段第i个主线元胞的平均速度vi,m(t+2)和j个匝道元胞的平均速度vj,r(t+2)；

8.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1‑7中任一所述双层协同控制方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

9.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1‑7中任一所述双层协同控制方法的步骤。