智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的應(yīng)用研究

王少山

（山西交控集團(tuán)，山西太原030000）

0 引言

隨著人們生活水平的不斷提高，越來越多的人開始購買汽車作為其日常出行的交通工具，造成機(jī)動(dòng)車數(shù)量的迅猛增加，給城市道路交通系統(tǒng)帶來了極大的壓力，各個(gè)城市均面臨著快速發(fā)展的交通系統(tǒng)與滯后的城市交通道路建設(shè)之間的矛盾。對(duì)于越來越頻發(fā)的交通擁堵、運(yùn)輸效率低下等問題，傳統(tǒng)的靠人力指揮疏通的方式已經(jīng)無法滿足對(duì)現(xiàn)代高速發(fā)展的交通系統(tǒng)的通行要求，因此，能夠科學(xué)合理地對(duì)路面交通進(jìn)行監(jiān)控、指揮的智慧交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，極大地提升了城市交通的管理水平，確保了交通安全，提升了運(yùn)輸效率[1]。但隨著時(shí)代的快速進(jìn)步，現(xiàn)代智慧交通系統(tǒng)面臨著數(shù)據(jù)信息量大，對(duì)關(guān)鍵信息的識(shí)別、處理困難等難題，因此如何對(duì)大量、復(fù)雜、繁瑣的交通數(shù)據(jù)信息進(jìn)行快速分類處理，將其轉(zhuǎn)化為可快速識(shí)別的信息，用于對(duì)交通系統(tǒng)進(jìn)行管理，便成了迫切需要研究的課題。

1 智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的架構(gòu)

智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，該分析控制系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層、算法工具層、分析邏輯層及應(yīng)用層。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層主要用于匯總、儲(chǔ)存智慧交通系統(tǒng)所收集到的各類的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層主要用于對(duì)系統(tǒng)設(shè)定的各指定數(shù)據(jù)進(jìn)行專門的打包分類及初步處理；算法工具層主要用于對(duì)存儲(chǔ)隔離在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層內(nèi)的各類信息按照系統(tǒng)設(shè)定的算法工具進(jìn)行邏輯運(yùn)算，轉(zhuǎn)換為合成數(shù)據(jù)；分析邏輯層則用于對(duì)各合成數(shù)據(jù)和系統(tǒng)設(shè)定的原始控制數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，確認(rèn)各合成數(shù)據(jù)的邏輯工作狀態(tài)；應(yīng)用層主要用于根據(jù)邏輯分析結(jié)果在智慧交通的末端執(zhí)行相應(yīng)的控制，例如紅綠燈控制、堵塞路段數(shù)據(jù)信息播報(bào)及導(dǎo)航等功能。

2 Apriori算法原理

在該數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，最主要的為算法工具層，為了確保對(duì)各類數(shù)據(jù)信息分析的準(zhǔn)確性，本文采用了Apriori算法工具[2]，該算法的基本思想為先對(duì)所有數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集合進(jìn)行標(biāo)記，然后在各分析數(shù)據(jù)之間形成相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，確保在一個(gè)數(shù)據(jù)迭代流程內(nèi)完成所有數(shù)據(jù)的錄入和檢索。

在實(shí)際運(yùn)算時(shí)Apriori算法采用的是一種類似逐層確認(rèn)的迭代算法，其核心是利用標(biāo)定的頻繁項(xiàng)集合，先產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集合1#，然后利用該產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集合尋找下一個(gè)標(biāo)定的頻繁項(xiàng)集合2#，以此類推，直到尋找到系統(tǒng)中所有的頻繁項(xiàng)集合。在該項(xiàng)算法中也應(yīng)用了先驗(yàn)原則，即一個(gè)頻繁項(xiàng)子集一定是一個(gè)頻繁項(xiàng)集合，由此也可推斷其逆反命題：一個(gè)非頻繁項(xiàng)集的所有超集一定是非頻繁項(xiàng)集。Apriori的算法流程如圖2所示。

圖1 智慧交通運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

圖2 Apriori算法流程圖

3 數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)的試驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證該數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的實(shí)際使用效果，本文隨機(jī)選取了一組2018年6月某市交通系統(tǒng)實(shí)際監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)信息對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，原始數(shù)據(jù)信息如表1所示。

表1 原始交通監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

在該試驗(yàn)驗(yàn)證中，主要是針對(duì)交通工具的超速和路況情況進(jìn)行分析。在對(duì)路況情況進(jìn)行分析時(shí)，本文將對(duì)某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)通過某個(gè)交通路口的所有車輛的基本情況進(jìn)行分析，確定車流量最大的點(diǎn)位和方向。在對(duì)車輛行進(jìn)超速情況進(jìn)行分析時(shí)，本文主要是統(tǒng)計(jì)在某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)通過某個(gè)交通路口的車輛的基本行駛速度，獲取超速嚴(yán)重的時(shí)間點(diǎn)和路段，然后系統(tǒng)分配交通管理人員進(jìn)行人工干預(yù)處理。在進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，設(shè)定運(yùn)行速度超過40 km/h即為超速，模擬試驗(yàn)輸出結(jié)果如表2、表3所示。

由表2分析可知，在第一個(gè)和第五個(gè)站點(diǎn)間由北到南的車流量最大，因此在實(shí)際工作時(shí)系統(tǒng)將自動(dòng)優(yōu)先為該站點(diǎn)之間安排交通管理人員，避免發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間堵塞現(xiàn)象。

由表3分析可知，在第一個(gè)站點(diǎn)和第13個(gè)站點(diǎn)處超速現(xiàn)象最多，但結(jié)合表2分析可知，這兩個(gè)站點(diǎn)在單位時(shí)間內(nèi)的車流量最大，因此平均超速率較低，結(jié)合超速置信度可知，在第10和第11個(gè)站點(diǎn)間的車輛的單位平均超速率最高，因此系統(tǒng)將自動(dòng)優(yōu)先為該站點(diǎn)之間安排交通管理人員，避免發(fā)生交通事故，同時(shí)分析該處道路結(jié)構(gòu)是否合理，為交管部門提出優(yōu)化建議。

表2 車流量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

表3 超速量統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

4 結(jié)語

本文根據(jù)現(xiàn)有智慧交通的特點(diǎn)，提出了新的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和算法流程進(jìn)行了闡述，并進(jìn)行了模擬試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的處理，能夠極大地優(yōu)化交管部門的管理流程，提高交通管理水平。