蒲雯++姚慶華

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2017.22.061

摘 要：隨著自動(dòng)化和信息化技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的高速隧道交通安全分析與決策模式已無法滿足實(shí)際需要，同時(shí)具備感知能力的智能交通設(shè)備及數(shù)據(jù)采集裝置在交通安全領(lǐng)域得以廣泛使用，隧道交通安全系統(tǒng)分析與決策過程呈現(xiàn)出明顯的大數(shù)據(jù)特征，因此該文提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速隧道交通安全分析與決策模式和該模式下的方法論體系，主要包括交通安全設(shè)備數(shù)據(jù)采集、多維多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理及其分析方法，隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行的預(yù)測(cè)方法，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)多尺度時(shí)序分析，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建模與關(guān)聯(lián)分析，隧道設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)演化規(guī)律與預(yù)測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)，所提模式將對(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速交通安全運(yùn)行具有非常重要的意義。

關(guān)鍵詞：交通安全系統(tǒng)分析 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 大數(shù)據(jù) 分析與決策

中圖分類號(hào)：U45 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2017）08（a）-0061-05

A New Analysis and Decision-making Method of Highway Tunnel Traffic Safety System Based on Data Driven

Pu Wen Yao Qinghua

（Traffic Science Research Institute of Yunnan Province， Kunming Yunnan， 650011， China）

Abstract： Withthe rapid development of automation and information technology， the model of traditional highway tunnel traffic safety analysis and decision-making has been unable to meet the actual needs. Meanwhile， intelligent traffic equipment with perception capability and the data acquisition devices with sensing capability are widely used in the field of traffic safety. The analysis of highway tunnel safety system and its process of decision-making show characteristics of big data obviously， so this paper put forward a model about analysis and decision-making of highway tunnels traffic safety system which based on data driven， the methodology of this model mainly includes data acquisition method， analysis method of preprocessing of heterogeneous data which is multi-dimensional and multi-source， prediction method of tunnels traffic safety system， the multi-scale timing analysis method of dynamic data， monitoring data network modelling and analysis method， evolution law and prediction of running state of tunnel equipment. The proposed model will be very important for the realization of highway traffic safety operation based on data driven.

Key Words： Traffic safety system analysis； Data driven； Big-data； Analysis and decision-making

近年來中國(guó)在高速交通運(yùn)輸方面的發(fā)展已取得了舉世矚目的成就，但目前我國(guó)高速公路行業(yè)發(fā)展仍存在大量的挑戰(zhàn)，如高速公路隧道機(jī)電系統(tǒng)設(shè)備種類多、數(shù)量大，故障種類繁雜難以遠(yuǎn)程辨識(shí)，故障地點(diǎn)模糊等[1，2]。為解決這些問題，需要從隧道交通安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)著手，對(duì)高速隧道交通安全系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，針對(duì)系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的特性問題，做到點(diǎn)對(duì)點(diǎn)調(diào)控優(yōu)化，并不斷加強(qiáng)這方面的推廣運(yùn)用，對(duì)高速隧道交通安全系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化，這對(duì)于保障國(guó)民安全及財(cái)產(chǎn)具有極為重要的作用。

隨著信息化和自動(dòng)化技術(shù)的高速發(fā)展以及具備感知能力的智能交通設(shè)備及數(shù)據(jù)采集裝置的大量使用，使得隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確、全面，致使高速隧道交通安全分析與決策過程[3-5]呈現(xiàn)出明顯的大數(shù)據(jù)特征[6，7]，因此，該文以信息數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)高速隧道交通安全系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速隧道交通安全分析與決策的新模式，進(jìn)而提出高速隧道交通安全設(shè)備運(yùn)行分析與預(yù)測(cè)的方法論體系，實(shí)現(xiàn)高速隧道交通安全系統(tǒng)的智能決策。通過構(gòu)建高速隧道交通安全物理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集，同時(shí)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)量化數(shù)據(jù)值之間的數(shù)理關(guān)系，進(jìn)而快捷、清楚地分析事物間的內(nèi)在聯(lián)系，最終實(shí)現(xiàn)高速隧道交通安全運(yùn)行情況的準(zhǔn)確分析及智能決策。endprint

1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的高速隧道交通安全物理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建

由于高速隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策的新模式是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而實(shí)現(xiàn)，所以隧道交通安全各子系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。通過對(duì)高速隧道交通安全物理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)搭建，以具備感知能力的多元化智能設(shè)備以及數(shù)據(jù)采集裝置的整體性排布，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備本身以及各子系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的全面采集，為高速隧道交通安全系統(tǒng)各參數(shù)的數(shù)據(jù)分析提供可靠而有效的數(shù)據(jù)源。

隧道交通安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依靠安裝在系統(tǒng)中的不同種類傳感器的監(jiān)測(cè)，輔以工人實(shí)際檢測(cè)以及視頻監(jiān)控來確保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的真實(shí)性，再通過監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)客戶端，并在客戶端實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的正確分析，進(jìn)而通過控制網(wǎng)絡(luò)對(duì)遇到的問題做出正確的決策。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速隧道交通安全監(jiān)測(cè)物理系統(tǒng)如圖1所示。

隧道內(nèi)部的物理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依賴大量的傳感器來實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集，所以依據(jù)隧道交通安全的特性，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的高速隧道交通安全物理監(jiān)測(cè)傳感系統(tǒng)的排布如圖2所示。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下高速交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與預(yù)測(cè)新模式

將從高速公路隧道機(jī)電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集到的海量可靠數(shù)據(jù)，面向安全主題聚類到非關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)多樣化數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，再通過數(shù)據(jù)挖掘，以關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)系數(shù)等方法分析數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，通過發(fā)現(xiàn)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺陷分布模式對(duì)交通安全所引起的顯著波動(dòng)，可以得到數(shù)據(jù)與各系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律。然后利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，基于流式數(shù)據(jù)系統(tǒng)的良好伸縮性，構(gòu)建以交通安全各系統(tǒng)數(shù)據(jù)為輸入層、故障預(yù)測(cè)為輸出層的復(fù)雜結(jié)構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用各層的連接關(guān)系描述數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)隧道交通安全決策運(yùn)行規(guī)律的描述與表達(dá)，從而根據(jù)既得數(shù)據(jù)分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。通過對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，以避免特定缺陷分布情況的發(fā)生；同時(shí)通過設(shè)定預(yù)定數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)安全系統(tǒng)的定量反饋及調(diào)控規(guī)劃，促進(jìn)交通安全系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化。

2.1 高速公路隧道交通安全設(shè)備運(yùn)行分析

目前設(shè)備運(yùn)行分析主要是在實(shí)時(shí)監(jiān)控的基礎(chǔ)上輔以定時(shí)巡檢，利用狀態(tài)統(tǒng)計(jì)的方法，由人工分析完成。較為依賴技術(shù)運(yùn)行人員的專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等[5]，傳統(tǒng)模式流程如圖3所示。

在利用大數(shù)據(jù)解決智能交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策問題的新思路中，首先基于大數(shù)據(jù)思維，將設(shè)備的狀態(tài)參數(shù)、運(yùn)行參數(shù)以及性能指標(biāo)數(shù)據(jù)化，通過聚類、序列模式挖掘、關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)挖掘方法分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系與數(shù)據(jù)變化對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)影響下的演化規(guī)律，并建立設(shè)備性能預(yù)測(cè)模型；最后基于控制理論，從演化規(guī)律中找到關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行定量控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化?；谝陨纤悸?，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“分析+決策+調(diào)控+管理”新模式，如圖4所示。

分析是對(duì)隧道機(jī)電系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，在清洗、分類與集成等數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序模型，同時(shí)挖掘序列模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，挖掘數(shù)據(jù)之間的影響規(guī)律。

決策是通過分析數(shù)據(jù)所得，描述交通安全系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行過程與性能指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)系。通過將交通安全的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)化，建立模型描述隧道交通安全設(shè)備運(yùn)行過程數(shù)據(jù)對(duì)性能指標(biāo)的影響規(guī)律，易于規(guī)劃交通安全系統(tǒng)運(yùn)行解決故障的決策方法。

調(diào)控指基于交通安全系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)模型，找到系統(tǒng)運(yùn)行過程中的關(guān)鍵參數(shù)并進(jìn)行控制。通過確定影響系統(tǒng)控制的關(guān)鍵參數(shù)，并運(yùn)用規(guī)律知識(shí)，建立關(guān)于安全系統(tǒng)正常運(yùn)行的性能指標(biāo)以及運(yùn)行參數(shù)的科學(xué)調(diào)控機(jī)制。

管理是指在系統(tǒng)調(diào)控之后對(duì)數(shù)據(jù)、決策結(jié)果以及系統(tǒng)反饋信息進(jìn)行的綜合管理。

2.2 高速交通隧道安全系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

設(shè)備在使用的過程中必然會(huì)磨損和老化，交通企業(yè)為了延長(zhǎng)機(jī)電設(shè)備的自然壽命，往往使用各種維修手段來保障設(shè)備處于良好的技術(shù)狀態(tài)。這樣也可以使交通企業(yè)提高維修人員和管理人員的技術(shù)水平，充分發(fā)揮設(shè)備的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

從數(shù)據(jù)角度來對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理，依靠數(shù)據(jù)分析設(shè)備可行性，從而決定對(duì)該設(shè)備是否進(jìn)行維修改造，或者直接對(duì)該設(shè)備進(jìn)行報(bào)廢，進(jìn)而對(duì)可能出現(xiàn)的問題做出預(yù)測(cè)。任何企業(yè)做出決策的依據(jù)應(yīng)該是最大限度地挖掘和使用設(shè)備的效能和潛力，為使系統(tǒng)運(yùn)行更為流暢，最大限度地優(yōu)化設(shè)備及系統(tǒng)各參數(shù)。通過該文的大數(shù)據(jù)決策方法，可以更加準(zhǔn)確高效地實(shí)現(xiàn)該決策行為。

3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策方法論體系

3.1 歷史交通安全設(shè)備及系統(tǒng)運(yùn)行分析及決策方法

我國(guó)自新中國(guó)成立以來建成了多條特長(zhǎng)高速公路隧道，技術(shù)方面也取得了突破性的進(jìn)展，但在運(yùn)營(yíng)安全狀況監(jiān)測(cè)領(lǐng)域卻不容樂觀[8-10]。根據(jù)隧道交通安全的特殊情況，目前傳統(tǒng)高速隧道交通安全設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行及決策方法如圖5所示。但是當(dāng)前高速公路隧道普遍存在交通運(yùn)行空間小、火災(zāi)不易消除、隧道洞口處的光亮易變等問題，極易引發(fā)交通安全問題，因此傳統(tǒng)模式下的交通安全決策方法已無法滿足當(dāng)前的系統(tǒng)運(yùn)行需求，有必要提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速隧道交通安全決策方法，對(duì)于隧道交通安全的預(yù)防以及事故發(fā)生之后的調(diào)度決策具有重要意義。

3.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的隧道交通安全設(shè)備及系統(tǒng)運(yùn)行分析及決策方法體系

在“分析+決策+調(diào)控+管理”這一決策新模式下，利用大數(shù)據(jù)解決交通安全設(shè)備運(yùn)行分析與決策問題，需要實(shí)現(xiàn)交通安全設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析、各系統(tǒng)運(yùn)行分析與性能預(yù)測(cè)以及系統(tǒng)運(yùn)行決策與性能優(yōu)化。然而在這一過程中大量的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析方法有必要進(jìn)一步深入研究。根據(jù)以上分析，為更好地通過多維關(guān)系建立系統(tǒng)性能與參數(shù)間的因果關(guān)系實(shí)現(xiàn)性能預(yù)測(cè)，在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的隧道交通安全系統(tǒng)中，從智能設(shè)備排布、數(shù)據(jù)采集、智能分析、終端決策等獲取大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、設(shè)備數(shù)據(jù)時(shí)序分析方法與系統(tǒng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建模方法建立聯(lián)系，系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)，系統(tǒng)決策方法實(shí)現(xiàn)決策，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行關(guān)鍵參數(shù)的調(diào)控以及信息的智能化綜合管理。endprint

（1）隧道交通安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理。

系統(tǒng)運(yùn)行過程中監(jiān)測(cè)所得數(shù)據(jù)具有海量、多維、多尺度和多源異構(gòu)等特性，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過預(yù)處理才能加以分析，所以對(duì)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)沖突及重復(fù)等情況的過濾變得尤為重要。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究多級(jí)優(yōu)化的過濾規(guī)則，排除數(shù)據(jù)壞點(diǎn)，為隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策提供更為可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)。然后基于本體論構(gòu)建全局?jǐn)?shù)據(jù)模型，通過建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化文本的描述手段實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模。最后通過稀疏矩陣建立大數(shù)據(jù)的稀疏表示框架，并對(duì)數(shù)據(jù)的不同維度聚類，形成參數(shù)多維分類視圖，方便系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策的實(shí)際運(yùn)用。

（2）隧道交通安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序分析。

建立系統(tǒng)運(yùn)行過程多維數(shù)據(jù)的時(shí)間序列模型，針對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列模式設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘算法，揭示所采集的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律，結(jié)合系統(tǒng)各階段各設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的環(huán)比圖突出顯示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化，并采用多網(wǎng)格蒙特卡羅方法，建立時(shí)序數(shù)據(jù)集的離散化與均勻化過程模型，實(shí)現(xiàn)時(shí)序模型在不同時(shí)間尺度間的轉(zhuǎn)換；各系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可視化展示與統(tǒng)計(jì)分析需要通過局部索引與控制器局域網(wǎng)覆蓋網(wǎng)絡(luò)全局索引，結(jié)合增量式索引更新器，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多維分類視圖中對(duì)時(shí)間序列的快速索引，建立數(shù)據(jù)時(shí)序模型；之后基于小波變換獲取動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序模型的頻域譜，通過設(shè)置適當(dāng)過濾閾值，獲得平穩(wěn)時(shí)序模型，再次針對(duì)序列模式挖掘，確定數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。

（3）隧道交通安全數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建模。

由于區(qū)域道路交通環(huán)境各異，采取分布式分段監(jiān)測(cè)即區(qū)間性能測(cè)定法，根據(jù)不同設(shè)備的性能指標(biāo)參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行測(cè)定并分析。各子系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)所得數(shù)據(jù)存在相互影響，交通安全系統(tǒng)大數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建模方法在數(shù)據(jù)挖掘算法的基礎(chǔ)上，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論描述系統(tǒng)及數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和相關(guān)系數(shù)。

（4）隧道交通安全系統(tǒng)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)。

運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)方法主要針對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行過程中的時(shí)變性，學(xué)習(xí)與運(yùn)用系統(tǒng)及設(shè)備的運(yùn)行規(guī)律，完成系統(tǒng)及設(shè)備性能的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

（5）隧道交通安全系統(tǒng)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)決策。

將系統(tǒng)運(yùn)行的性能預(yù)測(cè)值與目標(biāo)決策值進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)比，通過關(guān)鍵參數(shù)對(duì)系統(tǒng)的影響進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，優(yōu)化系統(tǒng)，如設(shè)備壽命智能決策方法和系統(tǒng)智能調(diào)度方法。

（6）隧道交通安全系統(tǒng)信息綜合管理。

將系統(tǒng)運(yùn)行過程中采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析結(jié)果、決策結(jié)果、反饋效果等信息在系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行綜合管理。

4 結(jié)語(yǔ)

該文針對(duì)高速隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的海量、多源、高維、異構(gòu)隧道交通安全系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，考慮其動(dòng)態(tài)不確定特性，提出一種基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下隧道交安系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策新模式。在此基礎(chǔ)上，提出實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能高速交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策的方法體系。后續(xù)工作將以此系統(tǒng)智能化程度較高的設(shè)備與系統(tǒng)為應(yīng)用背景，從提高判斷率、提升預(yù)測(cè)精確度、降低設(shè)備故障率、提高設(shè)備利用率等角度出發(fā)，形成具體的高速交通安全系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策新方法，從而輔助國(guó)家快速高效地進(jìn)行系統(tǒng)安全性分析，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通安全系統(tǒng)統(tǒng)籌規(guī)劃。

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