李欣，黃鵬

(1.濟南市勘察測繪研究院，山東 濟南　250013；　2.山東省城市空間信息工程技術研究中心，山東 濟南　250013；3.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢　430079)

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基于地學工作流的交通預測過程模型設計與實現

李欣1，2*，黃鵬3

(1.濟南市勘察測繪研究院，山東 濟南250013；2.山東省城市空間信息工程技術研究中心，山東 濟南250013；3.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢430079)

摘要：采用面向過程的建模思想，建立地學環(huán)境下交通預測的過程元模型，采用有向圖方法對其過程邏輯進行描述，最后將過程模型向WF工作流框架進行映射。實驗中，以交通預測的四階段法作為過程建模的研究實例，對武漢1+8城市圈的交通量的分配進行了預測，驗證了方法的可行性。

關鍵詞：交通預測；過程元模型；有向圖；WF工作流

1引言

在國民經濟持續(xù)快速發(fā)展的時代背景下，交通規(guī)劃在促進社會經濟健康發(fā)展，保障城市各項功能正常運轉等方面發(fā)揮了重要作用。交通預測是交通規(guī)劃的重要組成部分，它為城市及區(qū)域交通規(guī)劃提供了重要的數據基礎[1]。隨著GIS技術的發(fā)展，空間信息的可視化表達和分析功能在交通預測中的作用日益明顯[2]，這也使得交通預測的處理過程更加復雜，而傳統(tǒng)的過程描述方法已不能滿足對空間處理的邏輯支持。為了更好地支持GIS環(huán)境中交通預測所表現出來的空間特性，本文引入地學工作流[3～5]對其處理過程進行描述，以進一步簡化交通預測的操作流程，提升交通規(guī)劃預測模型與空間模型集成應用的效率。

2理論與方法

2.1交通預測的過程元模型

構建交通預測的過程元模型，實際上是構建面向交通GIS過程建模的參考模型。交通預測的過程建模，不再是單一的業(yè)務過程建模，或者是空間過程建模[6]，而是一個混合結構的過程分析建模。本文所關注的重點，是建立起面向混合過程結構的過程元模型，來指導交通預測的過程建模。針對GIS支持下交通預測的過程特點，可以抽象出過程的三種基本要素：過程數據、過程活動和過程關系流，如圖1所示。

(1)過程數據

過程數據可分為三種類型，其中一種是空間數據，一種是交通數據，還有一種是過程控制數據?？臻g數據主要涵蓋了基本空間信息和屬性信息，數據的載體多為shapefile，tiff等數據格式；而交通數據則以數據報表(如Excel表)為主要內容，實現對交通業(yè)務屬性的描述；過程控制數據，主要用來控制處理過程中數據流的遷移，貫徹于整個處理過程的始末。

(2)過程活動

過程活動分為兩種類型，一種是原子過程，另一種是過程鏈，又叫復合過程。

①原子過程

原子過程分為交通處理過程和空間處理過程。交通處理過程調用專業(yè)的數學模型來完成對業(yè)務數據的統(tǒng)計分析，根據交通處理模型的共同特點，抽象出以下幾類基本要素，即名稱，輸入，輸出，參數和方法。

空間處理過程通過調用空間算法來完成相應的空間分析功能，與交通處理過程的主要區(qū)別在于受到空間語義的約束，與時間和空間信息相關。定義空間處理過程的概念模型為GeoProcess，GeoProcess除了包含已有的輸入、輸出、參數和方法外，還包括對空間參考的定義。這主要是由于不同類型的空間數據集在處理過程中，必須考慮空間參考定義是否一致的問題，如空間分析中常用的數據裁剪操作。

②過程鏈

處理鏈元模型主要用來實現對復合過程的描述，其中也包含對過程關系流的定義。如所有的原子過程一樣，過程鏈(ProcessChain)也具有inputs，outputs和parameters屬性，其中inputs和outputs定義了它開始和結束的數據部分。而通過inputs，outputs或parameters屬性暴露出來的數據對于外部處理的鏈接也都是可用的。

(3)過程關系流

過程關系流定義了各過程活動之間的邏輯關系，完成了各個過程活動之間的調用和銜接，并反映了整個處理過程中數據的流轉狀況，構成分析應用的控制流和數據流。

2.2交通預測的過程描述方法

雖然已經定義了面向交通預測的過程元模型，但仍然只是一個抽象的概念框架，還缺乏對處理過程有效的描述手段。換言之，過程元模型幫助我們了解了GIS環(huán)境下交通預測處理過程的主要特征和組成結構，但還需要一種更為具體的過程建模手段來承載過程邏輯的表達。

船型組合④：A、B泊位停靠1000DWT雜貨船：10 + 85 + 50 +125 + 22.5 = 292.5m ＜ 300m

基于有向圖的過程模型是一種圖形化的過程建模手段[7]，在交通預測的建模環(huán)境下，本文對有向圖過程模型進行了一定的擴展，引入了對空間數據和空間處理過程的信息描述。有向圖的節(jié)點同樣分為兩種類型：數據節(jié)點，處理過程節(jié)點。其中，數據節(jié)點用來承載交通數據和空間數據的表達，作為處理過程節(jié)點的輸入或輸出。處理過程節(jié)點則用來反映交通分析預測的空間處理過程和業(yè)務處理過程，涵蓋了“與”及“或”的邏輯處理關系。有向圖的過程描述方法如圖2所示。

圖2有向圖過程描述方法

2.3交通預測的工作流映射

交通預測的過程建模，僅僅是對處理過程的抽象定義和描述，還不能被工作流引擎識別，必須將其映射到具體、可執(zhí)行的工作流實例，才能為計算機所執(zhí)行。

考慮到交通預測的過程建模特點，本文采用微軟的WF工作流框架(Workflow Foundation)來實現對交通預測的工作流環(huán)境支持。WF提供了過程定義工具，過程描述語言及工作流引擎一整套機制[8，9]，但WF并不是一個完整的工作流產品，而是一個可擴展的工作流基礎框架，用戶需要根據自己的業(yè)務特點，對WF基礎框架進行一定程度的擴展，這也使得交通預測過程模型向WF映射成為可能。這其中最關鍵的部分，就是實現數據節(jié)點和處理過程節(jié)點向WF活動模型(Activity Model)的映射。

(1)數據節(jié)點映射

在WF模型中，為了支持數據結點的路徑獲取功能，定義了基于CodeActivity的派生活動類型DataActivity，它只有一項基本屬性即DataSource，用戶通過對該屬性的定義，就能實現輸入、輸出路徑的描述。為了區(qū)分交通業(yè)務數據和空間數據，又可以派生出兩種新的類型，即TrafficDataActivity和GeoDataActivity，如圖3所示，這兩種類型沒有本質上的不同，只是在獲取路徑的方式上有所區(qū)別，比如，前者需要獲取的是Excel表的文件路徑，而后者還需要支持空間數據庫環(huán)境下的路徑信息獲取。

(2)處理過程節(jié)點映射

①原子處理過程節(jié)點映射

根據定義了的交通處理過程的概念模型，即TrafficProcess，其中包括Inputs，Outputs，Parameters和Method的定義，而在WF模型中，CodeActivity本身包含了InArguments、OutArguments以及Execute方法的定義，因此我們可以定義TrafficProcessActivity來支持TrafficProcess的概念模型。其具體映射關系如圖4所示。

圖4交通處理過程節(jié)點映射

②空間處理過程調用的處理模型與交通處理過程有著本質上的不同，因此定義了GeoProcessActivity來支持對概念模型的映射。同時，空間處理過程還包含了對空間參考的定義SpatialReference，這是因為空間數據本身受到空間語義的約束，需要定義空間處理的空間參照系對其進行條件約束，其映射關系如圖5所示。

圖5空間處理過程節(jié)點映射

③復合過程鏈映射

復合過程鏈(ProcessChain)本身也包含對Inputs、Outputs、Parameters的定義，與普通處理不同的是，它由多項處理過程共同構成，因此還包含對Processes和Connections(連接弧)的定義。而在WF環(huán)境下，對復合過程鏈最好的支持對象便是Flowchart。Flowchart是為NativeActivity類型的內置活動，它通過Nodes屬性記錄了活動列表，如圖6所示，同時在內部支持活動的管理和調用，并可以再次封裝為一項獨立處理過程，嵌入更高層次的活動中去執(zhí)行。

圖6復合過程鏈映射

3實驗

3.1實驗背景與數據

交通量預測是交通需求預測的核心內容，其涉及的模型算法復雜，空間分析模型與交通規(guī)劃模型間的集成應用也較多，因此，實驗將從交通量預測的四階段法[10]入手，選取“武漢1+8城市圈”作為本次實驗的研究區(qū)域，重點研究交通預測處理過程在WF工作流環(huán)境下的實現方法，并執(zhí)行最終生成的過程實例。

實驗采用的數據分為空間數據和交通業(yè)務數據兩大類別，其中，空間數據用來支持交通需求量的圖形表達和空間分析，主要包括武漢城市圈行政區(qū)劃圖和路網數據集；交通業(yè)務數據用來滿足交通預測數學模型的數據需求，主要包括武漢城市圈2006年客車OD表，如表1所示。

3.2實驗結果與分析

(1)實驗過程與結果

四階段法將交通預測劃分成4個階段，即交通生成預測，交通分布預測，交通方式劃分，交通分配，空間處理對交通生成預測、分布預測的結果進行圖形展示，并采用最短路徑法對交通量的預測結果進行分配處理。

交通生成預測是指預測各小區(qū)的交通發(fā)生總量和交通吸引總量，構建的交通生成預測的過程實例如圖7所示。在交通生成預測過程實例的基礎上，WF工作流引擎將根據既定的處理流程執(zhí)行每一項處理操作，并在指定的路徑下生成最終結果。圖8展示的是各小區(qū)交通生成量的專題地圖。

交通分布與方式劃分是交通預測的兩個階段，其最終目的是獲得各交通小區(qū)間分運輸方式的OD矩陣。

交通分配是交通需求預測中最復雜的處理階段，其主要目的是將預測得到的交通量分配到實際的路網中去。圖9則反映了交通分配階段完整的處理過程實例，得到了反映各區(qū)域路段交通量的專題地圖如圖10所示。

(2)實驗分析

從實驗的最終結果來看，本文提出的交通預測過程建模方法，較好地實現了地學處理環(huán)境下空間分析模型與交通業(yè)務模型的集成應用，簡化了交通預測的處理流程。其主要優(yōu)點是實現工作流環(huán)境下的交通預測過程的快速建模，同時支持對空間處理的過程描述，從而更好地實現GIS與交通預測專業(yè)技術的集成應用。

4結語

為了有效地簡化交通預測的建模過程，本文引入了工作流技術，考慮空間信息領域和交通規(guī)劃領域的特點，提出了面向交通預測的過程模型框架，并向WF工作流模型進行了映射處理，得到了可被工作流引擎支持的過程模型實例。通過實驗，在WF環(huán)境下，運行建模得到的過程實例，生成了反映武漢城市圈中各城市間交通分布情況的專題地圖，驗證了方法的可行性。同時，地學處理工作流的人機交互問題和過程模型間組合的有效性驗證問題仍有待作進一步的研究。

參考文獻

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[10]邵春福. 交通規(guī)劃[M]. 北京：邵春福，2012：132～135.

Design and Implementation of the Process Model of Traffic Forecasting

Li Xin1，2，Huang Peng3

(1.Jinan Geotechnical Investigation and Surveying Institute，Jinan 250012，China；2.Shangdong Engineering Technology Research Center of Urban Spatial Information，Jinan 250013，China；3.State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079，China)

Key words：traffic forecasting；process meta-model；directed graph；workflow of WF

Abstract：We propose a process meta-model of traffic forecasting based on the thought of process oriented，then describe the process by the directed graph，make the process model mapped to the workflow of WF. The experiment uses the traffic data of Wuhan City Cycle，the result demonstrates the usefulness and feasibility of the method.

文章編號：1672-8262(2016)03-25-05

中圖分類號：P208.2

文獻標識碼：A

*收稿日期：2016—01—19

作者簡介：李欣(1984—)，男，碩士，助理工程師，主要從事地理信息系統(tǒng)研發(fā)工作。

基金項目：國家863計劃課題(2013AA010308)