基于云计算的智能交通系统构建智能交通云

1、基于云计算的智能交通系统构建智能交通云构建“智能交通云”主要是对智能交通的一些子系统的应用以及计算系统分离出共通的计算设备层，这样智能交通系统的控制中心就可以构造在同一个计算设备层上面。5.1.1“云”的构建基于现代“云计算”的智能交通系统的“云计算”的构建重点要解决的就是各种交通数据的处理以及大量交通数据的存取和快速响应请求的能力。在本文中所研究的基于云计算的智能交通系统中最重要的应用系统就是动态导航系统，主要包括动态导航前期建设以及导航数据的动态处理。下面对动态导航技术在云计算的处理中需要用到的重要技术进行详细的说明，这是现代智能交通系统的关键29。1、交通网络中的Braess悖论及其博弈

2、论分析在大部分的行驶路径上面，人们出行成本定义相同，并且要比在没有使用路径上的出行成本要小的。在一般具有合作博弈的结果都有着相同的性质，例如在任意的平衡点的地方，如果存在某些用户的收益上升，这必将导致了其它用户的收益下降，计算机网络系统。如下图所示的路网, 路段的出行时间为图5-1 路网结构图其中，为某人在以路段的上的出行时间；为任意的情况下，该道路上对应的出行时间。假设该问题满足对称条件可以假定路网中的交通比较拥挤的路段op和qr很短，因此再不控制车辆流量情况下的出行时间近似为0，即假定新增路段pq的延迟参数与路段oq和qr相等，即设，则各路段出行时间可表示成，。路网（）由4个路段构成，从o

3、至r有两条路线：路线1（），路线2（），其出行时间为令， 因此同时提高双方性能的解30。路网（）中除了线路1、2以外，增加了路线3（）。设为分配道路线1上交通流，根据路网对称性，分配到路线2上的交通就也是，因此，分配到路线3上的交通流为。取与路网（）相同的参数并另，做出和的函数曲线。在现实的路网中，上图所示的结构不是很常见的，在现代北京市的道路网络中经常可以见到如下图所示的道路结构。图5-2 路网结构以及路段出行从到有3条路线，。设交通需求为，分配到3条路线上的交通流分别为、和。当时，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论31。研究并且了解

4、北京市三环路以内的某些地方，研究发现在路段上一段时间的的行车速度(speed)以及行车流量（flow）和当地道路的长度()，用来计算道路段的自由流的车辆的出发时间以及延迟参数。路段出行时间，因此根据车速和流量的数据，可以拟合出关系曲线，从而估计和的值。而对于某一路段的车流量的获取，我们根据该路段的堵塞程度的情况，由图中各种颜色的比例求得其总流量。假设:车长 ：车距 ：路长车流量表示：车速假设，车距根据4种堵塞程度来确定。方法如下：从左到右车距依次为：、选取5段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值如表14（备注：路段编号和图5-2模型中一样按顺时针编排）图5-4 鼓楼桥表5-1 路段分析路段编号

5、流量flow（辆）路长L (m)自由出行时间(s)延迟参数1199153068.920.019823262500112.610.0198310070031.530.04374250180081.080.0185514070031.530.012963542400108.110.03367260180081.080.0178选取17段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值，由于，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论，此路网验证存在悖论。 图5-5 西便门桥路段编号流量flow（辆）路长L (m)自由出行时间(s)延迟参数1179120054.

6、050.0173212990040.540.0180313390040.540.03354183120054.050.0169514394042.340.0169614283037.390.01507171110049.550.0166表5-2 路段分析选取17段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值，由于，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论，分析可知，此路网验证不存在悖论。图5-6 东直门北桥路段编号流量flow（辆）路长L (m)自由出行时间(s)延迟参数118890040.540.0123210077034.680.01983195

7、150067.570.0381413590040.540.01725377150067.570.0102618870031.530.0232712895042.790.0198表5-3 东直门北桥路段分析选取17段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值，由于，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论，分析可知，此路网验证存在悖论。图5-7 广渠门桥路段编号流量flow（辆）路长L (m)自由出行时间(s)延迟参数1211120054.050.0147213790040.540.0169312580036.040.03174163110049.5

8、50.0174510960027.030.01426202120054.050.01537186130058.560.0180表5-4 广渠门桥路段分析选取17段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值，由于，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论，此路网验证存在悖论。通过以上分析，此路网不存在悖论。图5-8 建国门桥路段编号流量flow（辆）路长L (m)自由出行时间(s)延迟参数110080036.040.0206210376034.230.0190310378035.140.0375413080036.040.0158512778035.

9、140.0158610070031.530.0180711480036.040.0180表5-5 建国门桥路段分析选取17段路网分析计算得由关系曲线估计出和的值，由于，则上述分析有着Pareto的最优解，与此同时和用户的均衡解不一样，所以发生了Braess悖论，此路网验证存在悖论。通过分析可知，此路网不存在悖论。根据对以上路网的分析可知，在北京市二环路以内，某些路网中（包括二环路）存在Braess悖论。2、大型活动客流量短期预测技术研究灰色预测模型（Gray Forecast Model）其原理是指用少量的部分数据对其结果或规律进行预测的方法。通常情况下，当我们运用运筹学解决实际问题，制定策略

10、和发展方向，对一些重要的问题作出合理的决策时，要求我们运用科学的方法进行思考，了解事物过去的情况及现在的形式对其未来的发展进行预测，从而做出合理的分析和研究，并形成科学的假设和判断。所以，灰色预测的相关数据是根据生成数据的GM(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。3、系统基本组成与构架智慧交通云平台是一个处于交管数据采集与交管数据监测应用之间的系统。从系统基本组成与构架上来看，该共享平台由7个主要部分组成：历史数据汇总处理系统，上报数据上报系统，实时数据入库系统，交管数据存储系统，交管数据查询分析应用系统，数据管理系统以及系统管理如图5-9所示。 图5-9 智慧交通云平台的基本组成与构架在

11、基础设施构架上，该平台将架构将构建在公安云计算平台之上，利用公安所提供的计算资源、存储资源和网络资源，作为智慧交通云平台的基础设施和支撑平台。交管数据通过系统提供的数据写入接口，实时写入数据信息到云处理平台。通过提供的查询接口，可以高效、快速、准确的返回结果给客户端。4、系统总体构架与功能模块基于以上基本的系统组成和功能构架，系统的详细总体构架和功能模块设计如图5-10所示：图5-10 智慧交通云平台总体构架与功能模块图上图中，自底向上分为五个层面。最下层是硬件平台层，将使用市公安局云计算中心所提供的计算、存储和网络资源。从系统处理系统的角度看，这一层主要包括云存储计算集群，此外还包括接口和管

12、理服务器、包括用于实现客户端访问的Web服务器。第二层是系统软件层，包括移动的云存储系统软件，综合分析云计算软件平台，以及Web服务软件等。云存储系统将提供基于Sybase ASE关系数据库的结构化数据存储访问能力，以及基于HDFS的分布式文件系统存储访问能力，分别提供基于JDBC/SQL的数据库访问接口以及HDFS访问接口34。综合分析软件平台可提供对HDFS、Hbase数据的访问，并提供MapReduce编程模型和接口、以及非MapReduce模型的编程接口，以及用于实现并行计算任务负载均衡和服务器单点失效恢复的Zookeeper。第三层是智慧交通云平台中的数据层，包括原始交管数据、索引数

13、据、用于分析的中间数据、以及系统配置数据等。其中，原始交管数据、索引数据等海量数据将存储在公安局云存储系统的HDFS分布式文件系统中，用HDFS接口进行存储和访问处理；而其它用于分析的中间数据等数据量不大、但处理响应性能要求较高的数据，将存储在云存储系统的关系数据库系统中，用JDBC/SQL进行存储和访问处理。第四层是交管数据处理软件层，主要完成智慧交通云平台所需要提供的诸多功能，包括实时监控、报警监控、车辆轨迹查询与回放、电子地图、报警管理、布控管理、设备管理、事件检测报警、流量统计和分析、系统管理等功能。最上层是客户端用户界面软件，主要供用户查询和监视相关的数据信息，除了事件检测报警不需要

14、用户界面外，其它部分都需要实现对应的用户界面35。5、实施效果 1）系统查询界面系统采用B/S方式作为界面展示，用户可以通过对所要的查询条件进行输入，点击查询后，系统能够快速返回结果如下图5-11以及5-12所示。图5-11 登陆界面图5-12 系统界面2）提供大流量数据入库能力，防止数据堆积对于流量超过10000条/m的实时交通监控数据，传统的关系数据库已无法满足要求。而智慧交通云平台却能通过大量计算机的并行计算，将交通监控数据实时的存入云存储系统。这样可以避免因数据入库能力的不足，造成的数据堆积。 3）系统查询性能指标查询、统计操作的首次响应时延小于1秒； 对任何实时分析操作的反应时间小于

15、10秒；并发操作终端数大于30个；基于交管数据的统计，记录5000万条以内，1秒可以统计完成。 4)系统入库吞吐量指标表5-6为现场多次性能测试的平均值。系统对于大数据量的读写，具有很好的自适应和均衡能力。对于存储内容大小的直线上升，系统吞吐指标趋于平缓。编号读写方式存储内容大小平均吞吐量指标(MBps)1100%读1GB602100%写1GB303100%读100KB304100%写100KB15表5-6 现场多次性能测试的平均值5.1.2 “管”的构建现代3G通信技术已经在中国发展的很成熟，我国现在已经能够完全成熟商用，它能够提供3 Mbps的传输速度，而且今年4G也全面建设。现代3G和4G的流量速度已经能够完全胜任发送和接收交通信息相关数据要求，因此，现在完全能够通过移动3G网络通信技术以及移动4G网络通信技术来实现现代智能交通信息的交互式数据传输以及实时交通信息数据的收发工作，以及第四章介绍了多种交通采集检测技术，对其原理、特点、应用做了详细的介绍，这为智能交通云的构建提供重要的无线通信通道，实现了“管”的功能。5.1.3 “端”的构建方法现代的基于“云计算”的智能交通系统的终端设备主要包含了三种：车载移动终端（主要是车载导航）