□ 文/宓 恬

城市道路交通狀態(tài)預測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

□ 文/宓 恬

引言

近年來在采集技術不斷突破，各種大數(shù)據(jù)云計算以及視頻光譜等技術突飛猛進的技術大背景配合下，交通狀態(tài)預測模型在真實環(huán)境下的不斷嘗試與驗證變得更便捷。及時準確的道路交通狀態(tài)預測，能夠成為政府及大眾決策用途的數(shù)據(jù)支持，進而達到提高城市道路承載能力的的效果，對緩解日益明顯的交通擁堵有著重大的意義。

需求分析

本文根據(jù)導入的數(shù)據(jù)源:上海市道路數(shù)據(jù),在上海市道路交通采集處理發(fā)布系統(tǒng)的基礎上建立交通狀態(tài)預測系統(tǒng)。實現(xiàn)在真實復雜的網(wǎng)絡架構中，依據(jù)海量的實時和歷史交通真實數(shù)據(jù)中建立預測軟件集成。創(chuàng)新性的使用集成大數(shù)據(jù)計算、GIS技術等一系列計算機技術成果。

城市道路交通狀態(tài)預測系統(tǒng)軟件設計

系統(tǒng)整體設計

為了達到城市道路交通狀態(tài)自動預測以及預測結果自動發(fā)布的目的，本系統(tǒng)的軟件構架從邏輯上被劃分成以下三個層次，并分別將其定義為采集層、處理層與發(fā)布層。

采集層主要功能是快速路外場數(shù)據(jù)的實時采集與傳輸，即將交通信息采集設備檢測得到的交通數(shù)據(jù)按照工程技術要求實時傳輸?shù)浇煌ūO(jiān)控中心進行處理。

處理層是軟件構架的核心層，主要功能是經(jīng)過對數(shù)據(jù)的處理生成城市道路交通狀態(tài)信息以及對未來交通狀態(tài)進行預測。首先，利用大數(shù)據(jù)技術，應對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)質量評價，對影響交通狀態(tài)判別算法運行的問題數(shù)據(jù)應采用合理的方式修補。交通狀態(tài)判別算法根據(jù)實時數(shù)據(jù)輸入生成發(fā)布段交通狀態(tài)判別結果。交通狀態(tài)預測算法根據(jù)歷史案例庫和實時的交通狀態(tài)判別結果對未來的交通狀態(tài)進行實時預測并生成預測結果。系統(tǒng)可以根據(jù)用戶需求制定不同的發(fā)布策略，決定最終發(fā)布的結果。

發(fā)布層是本系統(tǒng)“窗口”，其主要功能是面向社會公眾提供城市道路交通狀態(tài)實時及預測信息服務。常用的發(fā)布媒介有外場情報板、廣播電臺、電視節(jié)目與網(wǎng)站等。發(fā)布形式通常有文字、圖形與語音等。

由于系統(tǒng)設計的完整性和實現(xiàn)的復雜性，本系統(tǒng)軟件按圖1，分八個灰色模塊實施：

圖1 軟件模塊結構圖

在該系統(tǒng)中，可以看清數(shù)據(jù)流及整體架構：原始數(shù)據(jù)修補模塊先將從外場交通參數(shù)采集設備所采集的原始交通參數(shù)數(shù)據(jù)進行修改與補充，然后運算處理，生成的間隔為20秒的發(fā)布段行程車速和斷面流量等數(shù)據(jù)存入原始交通參數(shù)數(shù)據(jù)庫。由于預測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)粒度為3分鐘，因此由原始數(shù)據(jù)處理模塊將原始的20秒數(shù)據(jù)處理成3分鐘數(shù)據(jù)；然后將3分鐘粒度的行程車速和斷面流量數(shù)據(jù)實時傳遞到交通參數(shù)單步預測模塊，同時將這些數(shù)據(jù)存入歷史案例庫，作為將來的歷史案例數(shù)據(jù)；交通參數(shù)單步預測模塊將從原始數(shù)據(jù)處理模塊傳過來的發(fā)布段3分鐘粒度行程車速和斷面流量數(shù)據(jù)處理成交通參數(shù)單步（3分鐘）預測結果，存入歷史案例庫；預測參數(shù)聚類模塊讀取單步預測中間參數(shù)數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)中的某些字段進行聚類，然后將聚類結果存入歷史案例庫；交通參數(shù)多步預測模塊利用實時的單步預測中間參數(shù)數(shù)據(jù)和歷史案例庫中的發(fā)布段歷史3分鐘粒度行程車速、斷面流量數(shù)據(jù)以及歷史單步預測數(shù)據(jù)生成多步預測結果數(shù)據(jù)；交通預測展示模塊為人機交互界面模塊，當它接收到用戶的命令后立即調用單步預測結果數(shù)據(jù)和多步預測結果數(shù)據(jù)，通過短時間的處理后將結果展示給用戶。本章節(jié)將對包含核心大數(shù)據(jù)技術和算法的預測、預測、展示模塊進行詳細設計描述。

系統(tǒng)詳細設計

系統(tǒng)設計描述

通過本系統(tǒng)用戶可以查詢行程時間預測以及歷史數(shù)據(jù)對比，本文給出了如圖2所示的系統(tǒng)總體結構設計。

圖2 系統(tǒng)總體結構圖

其中：交通預測展示子系統(tǒng)的主要功能包括：GIS地圖顯示，當前時刻實時預測結果顯示，出行時刻預測結果顯示，歷史行程時間查詢顯示，預測參數(shù)對比結果顯示。交通參數(shù)單步預測子系統(tǒng)的主要功能包括：交通參數(shù)單步預測和預測參數(shù)聚類。交通參數(shù)多步預測子系統(tǒng)的主要功能是：歷史數(shù)據(jù)選擇和交通參數(shù)多步預測。

數(shù)據(jù)處理流程

交通預測算法的輸入數(shù)據(jù)流可以分成三條通道，用圖3表示。

圖3 數(shù)據(jù)處理流程圖

交通預測展示子系統(tǒng)描述

交通預測展示子系統(tǒng)主要是將預測結果信息通過一定的形式展示給用戶，同時響應用戶的指令。主要包括實時預測結果顯示模塊；出行時刻預測結果顯示模塊；歷史行程時間查詢模塊；預測參數(shù)對比結果顯示模塊；地圖顯示模塊（GIS-T）。

預測子系統(tǒng)的模塊組成如圖4：

圖4 展示子系統(tǒng)圖

其中：

●實時預測結果顯示模塊：該模塊主要根據(jù)交通參數(shù)單步預測和多步預測的數(shù)據(jù)，利用相關模型實時計算出所選路徑的行程時間預測結果，并通過歷史統(tǒng)計信息，計算出該預測結果的可信度，最后將這些信息展示給用戶。

●出行時刻預測結果顯示模塊：該模塊利用交通參數(shù)單步預測和多步預測的數(shù)據(jù)，將未來30分鐘內任意路徑的預測行程時間值顯示給用戶，同時給出該值的可信度。

●歷史行程時間查詢模塊：該模塊將數(shù)據(jù)庫中的歷史交通參數(shù)真值進行統(tǒng)計，將任意路徑的歷史統(tǒng)計行程時間值顯示給用戶。

●預測參數(shù)對比結果顯示模塊：該模塊將歷史交通參數(shù)真值與預測結果值進行對比，并將對比結果以曲線的形式展示給用戶。

●地圖顯示模塊（GIS-T）：該模塊主要與實時預測結果顯示模塊一起工作，該模塊在地圖上顯示預測結果所對應的路徑。

交通參數(shù)多步預測子系統(tǒng)

交通參數(shù)單步預測子系統(tǒng)提供未來30分鐘內的交通狀態(tài)預測參數(shù)，為交通預測展示子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。主要包括歷史數(shù)據(jù)選擇模塊和交通參數(shù)多步預測模塊。

模塊組成如下圖5所示：

圖5 多步預測子系統(tǒng)圖

表1 數(shù)據(jù)字典

其中：

●歷史數(shù)據(jù)選擇模塊：選擇歷史交通參數(shù)真值，以達到加快搜索速度的目的。

●交通參數(shù)多步預測模塊：該模塊從歷史數(shù)據(jù)選擇模塊中獲得歷史交通參數(shù)真值數(shù)據(jù)，同時從數(shù)據(jù)庫中讀取交通參數(shù)單步預測子系統(tǒng)生成的預測中間參數(shù)，然后利用非線性回歸等模型計算出交通參數(shù)多步預測結果，最后將結果存入數(shù)據(jù)庫。

●功能描述：利用實時的單步預測中間參數(shù)數(shù)據(jù)和歷史案例庫中的發(fā)布段歷史3分鐘粒度行程車速、斷面流量數(shù)據(jù)以及歷史單步預測數(shù)據(jù)生成多步預測結果數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫設計

●數(shù)據(jù)庫

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫采用關系型數(shù)據(jù)庫，其中主要存儲的數(shù)據(jù)如表1所示。

圖6 實體關系圖

●邏輯結構設計

數(shù)據(jù)庫的實體關系圖如圖6所示：

●數(shù)據(jù)字典

歷史案例庫中共有17張表，其中靜態(tài)配置信息表有2張，動態(tài)信息表13張，中間存儲表有2張。

●物理結構設計

對數(shù)據(jù)庫服務器的計算能力、存儲能力、容錯能力、通信能力和穩(wěn)定性均有較高的要求。建議數(shù)據(jù)庫服務器采用CPU主頻>=3.0GHz，內存>=4GB，硬盤>=500GB。采用關系數(shù)據(jù)庫ORACLE9i/10g作為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

●動態(tài)數(shù)據(jù)存儲設計

系統(tǒng)中有幾類數(shù)據(jù)是不斷增長的動態(tài)數(shù)據(jù)：一類是各發(fā)布段交通參數(shù)信息（行程時間、流量等），一類是交通參數(shù)預測結果數(shù)據(jù)。

根據(jù)現(xiàn)有南北高架數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出各發(fā)布段交通參數(shù)信息624M/三個月，交通參數(shù)預測結果數(shù)據(jù)為47M/2天。則整個快速路路網(wǎng)（南北高架，延安高架，內環(huán)高架，中環(huán)高架，逸仙高架）數(shù)據(jù)增量計算結果如表4-2。

表2 動態(tài)數(shù)據(jù)占用空間表（本表數(shù)據(jù)采自上海市道路采集發(fā)布系統(tǒng)）

對于測試環(huán)境，500G的硬盤已經(jīng)能滿足一年的數(shù)據(jù)存儲需求。當系統(tǒng)長期運行時，應考慮增加備份的介質，宜在半年左右進行一次全部備份，每周進行增量備份。

●靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲設計

系統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)主要是線路和路網(wǎng)的靜態(tài)信息，所占用的空間大致如下表3所示：

表3 靜態(tài)數(shù)據(jù)占用空間表（本表數(shù)據(jù)采自上海市道路采集發(fā)布系統(tǒng)）

與動態(tài)增量數(shù)據(jù)相比，靜態(tài)數(shù)據(jù)所占的空間非常少。

核心技術模塊實現(xiàn)軟件

該系統(tǒng)簡單精干，相互邏輯清晰，下面列出八個模塊的部分核心軟件,軟件開發(fā)時充分考慮了健壯性及平臺無關性。同時在保證系統(tǒng)效率的前提下，將整體軟件模塊化，分部并行計算，提高了系統(tǒng)的整體效率并降低了軟件開發(fā)及維護的難度。

原始數(shù)據(jù)修補模塊主要對采集到的實時交通數(shù)據(jù)進行可用分析及修補,交通狀態(tài)自動判別模塊實現(xiàn)GPS浮動車虛擬小車算法的狀態(tài)實時判別,交通事故自動檢測模塊實現(xiàn)了交通事故的雙截面檢測算法及基于決策樹模型的偶發(fā)性擁堵預測的實現(xiàn)。原始數(shù)據(jù)處理模塊實現(xiàn)了數(shù)據(jù)從外部采集誘導發(fā)布系統(tǒng)中的采集和存儲到數(shù)據(jù)庫的功能,交通參數(shù)單步預測模塊實現(xiàn)了優(yōu)化后的卡爾曼濾波算法。預測參數(shù)聚類模塊實現(xiàn)了基于歷史庫的數(shù)據(jù)挖掘與算法模型。交通參數(shù)多步預測模塊結合前面交通參數(shù)單步預測模塊和預測參數(shù)聚類模塊的輸出實現(xiàn)了常發(fā)性擁擠的預測。

1．原始數(shù)據(jù)修補模塊

本模塊主要對采集到的實時交通數(shù)據(jù)進行可用分析及修補。

2．交通狀態(tài)自動判別模塊

此模塊實現(xiàn)了GPS虛擬浮動車核心算法。

3．交通事故自動檢測模塊

交通事故自動檢測模塊實現(xiàn)了交通事故的雙截面檢測算法及基于決策樹模型的偶發(fā)性擁堵預測的實現(xiàn)。代碼采用了決策樹C5.0算法。通過分析和訓練海量的歷史數(shù)據(jù)，生成交通事故決策樹對象，并入庫，當有新的交通事故發(fā)生時，先提取該事件的特征參數(shù)，然后基于這些特征參數(shù)在決策樹中進行搜索，最終得出交通事故的檢測結果。

4．原始數(shù)據(jù)處理模塊

原始數(shù)據(jù)處理模塊實現(xiàn)了數(shù)據(jù)從外部采集誘導發(fā)布系統(tǒng)中的采集和存儲到數(shù)據(jù)庫的功能。

5．交通參數(shù)單步預測模塊

本模塊實現(xiàn)了優(yōu)化后的卡爾曼濾波算法模型。

6．預測參數(shù)聚類模塊

本模塊實現(xiàn)了根據(jù)歷史庫數(shù)據(jù)的特征中聚類模型。代碼為k-means聚類方法核心算法部分代碼。

7．交通參數(shù)多步預測模塊

本模塊結合前面交通參數(shù)單步預測模塊和預測參數(shù)聚類模塊的輸出實現(xiàn)了常發(fā)性擁擠的預測。

8．交通預測展示模塊

本模塊實現(xiàn)了預測系統(tǒng)的交互界面。

城市道路交通狀態(tài)預測系統(tǒng)功能實現(xiàn)

城市道路交通狀態(tài)預測系統(tǒng)軟件以上海城市城市道路為數(shù)據(jù)輸入對象。創(chuàng)新性的結合目前主流的GIS地理信息系統(tǒng)的運用，使應用和操作界面更直觀，信息量更大，操作更便捷。完成后的系統(tǒng)主要實現(xiàn)了兩大功能：路徑行程時間預測結果查詢和交通參數(shù)預測結果對比功能。

系統(tǒng)功能設計

路徑行程時間預測結果查詢功能包括：

1．行程時間實時查詢

行程時間實時查詢功能主要實現(xiàn)以當前時刻開始對城市道路上任意可達路徑的行程時間進行實時估計。

2．出行時刻查詢

查詢半小時后的道路狀況，提前預判除了提供信息因此還具備了誘導分流的客觀作用。

3．歷史行程時間查詢

查詢當前時刻歷史上同一時期的交通數(shù)據(jù)，起到參考判斷的作用。

4．交通參數(shù)預測結果對比

作為宏觀決策和判斷的輔助手段，可以提供任意時間不同參數(shù)要求下的預測結果對比，以作為分析和誘導的參考。

系統(tǒng)功能實現(xiàn)

如下圖7所示，應用系統(tǒng)算法已經(jīng)表述，這里僅簡單介紹查詢及展示的系統(tǒng)界面。

圖7 使用界面展示圖（本圖由上海市道路交通預測系統(tǒng)中導出）

總結

圍繞城市道路交通狀態(tài)預測技術的應用：建立交通狀態(tài)預測系統(tǒng)。導入的數(shù)據(jù)源為上海市道路數(shù)據(jù),系統(tǒng)軟件共由八個部分組成，能夠進行系統(tǒng)覆蓋路段范圍內的路徑行程時間預測并進行結果查詢和交通參數(shù)預測的展示的功能。為及時把握道路交通狀態(tài)的發(fā)展態(tài)勢和服務于社會公眾出行提供了重要的應用支持，促進了交通狀態(tài)信息服務由傳統(tǒng)的“被動式”實時信息的發(fā)布向“主動式”智能預測的新方向發(fā)展。

作者單位：上海市政工程設計研究總院（集團）有限公司