張 鵬
(鄭州市公路工程公司,河南 鄭州 450001)
智慧公路,可利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)對公路交通信息狀況進行分析,以解決當前公路交通存在的信息滯后現(xiàn)象,改善交通發(fā)展狀況,實現(xiàn)公路的智能化、信息化和多樣化發(fā)展[1-2]。對智慧公路研究時,采用先進的數(shù)據(jù)采集手段、綜合的數(shù)據(jù)處理方法,從總體層面分析現(xiàn)有公路交通體系存在的問題,并給出針對性解決方法,以滿足當代公路運營需求[3]。公路是基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,是重要的交通運輸樞紐,因此對智慧公路進行研究具有重要意義。
文獻[4]引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),從感知層、通信層、平臺層、應(yīng)用層和展現(xiàn)層等5個層面對智慧公路進行分析,發(fā)現(xiàn)與當前系統(tǒng)相比,智慧公路系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)公路數(shù)據(jù)的快速挖掘,但公路交通流預(yù)測準確性較低;文獻[5]對高速公路營運數(shù)據(jù)進行分析,運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)控公路運行狀態(tài),完成了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變,但公路運行故障率較高;文獻[6]運用GPS軌跡大數(shù)據(jù)記錄城市交通信息,分別從交通狀態(tài)分析、運營管理分析和路徑規(guī)劃分析3個方面入手,完成對智慧交通的研究,但交通誘導(dǎo)時間過長,無法高效率完成公路管理。針對上述存在的問題,本文提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧公路研究方法。
感知是智慧化和智能化技術(shù)的基礎(chǔ)組成要素,其含義是通過各種光、聲、波和電的傳感器對多樣化動態(tài)信息進行實時的采集[7]。公路系統(tǒng)是一個特別龐大且復(fù)雜的系統(tǒng),其構(gòu)成要素眾多,系統(tǒng)中存在著大量的系統(tǒng)信息和狀態(tài)信息,繁雜的信息感知會大大增加系統(tǒng)的運算量,因此感知系統(tǒng)的好壞決定著智慧交通系統(tǒng)性能的優(yōu)劣[8]。
為了實現(xiàn)公路系統(tǒng)的高效、便捷和安全運行,應(yīng)注重“路”、“車”、“環(huán)境”和“人”4個重要因素的影響作用和協(xié)同運行作用。智慧公路的交通信息感知系統(tǒng),是以“人”為控制核心去感知其他3個重要因素。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)屬性和定義可知,在智慧公路系統(tǒng)中,“人”應(yīng)該處于核心位置,結(jié)合“路”、“車”、“環(huán)境”這3個重要因素構(gòu)成一個相互感知的支持體系,實現(xiàn)由“人-車-路-環(huán)境”所組成的系統(tǒng),加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持,可以更好地實現(xiàn)“人”對其他要素的控制和管理。
智慧公路交通信息的感知網(wǎng)絡(luò)可分為三大感知網(wǎng)絡(luò),分別為交通運行環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)、交通運載工具感知網(wǎng)絡(luò)和公路基礎(chǔ)設(shè)施感知網(wǎng)絡(luò)。三大網(wǎng)絡(luò)相互融合,協(xié)同運作,將公路交通要素、公路管理參與對象共同融入公路智慧交通體系。具體關(guān)系如圖1所示。
智慧公路交通信息感知網(wǎng)絡(luò)以物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)為依據(jù),對公路交通信息進行采集[9],是整個交通系統(tǒng)的輸入端。物聯(lián)網(wǎng)上部署了多種類型的傳感器,各傳感器具備不同的特性,采集得到的信息類型各異,且傳感器按照固定頻率對信息進行采集,具有一定的周期性,可促進感知網(wǎng)絡(luò)信息的規(guī)律性變換。
智慧公路交通大數(shù)據(jù)由交通體系中各類數(shù)據(jù)共同組成,主要負責(zé)完成對交通數(shù)據(jù)資源的交換和開發(fā)??v向可實現(xiàn)整體鏈路的高層傳輸、基層應(yīng)用和中層監(jiān)測管理,橫向則可以打通通往各個子系統(tǒng)的信息壁壘,形成“一體化”數(shù)據(jù)平臺。通過智慧公路交通大數(shù)據(jù),可完成對整體公路交通數(shù)據(jù)的管理,為交通系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù),從而達到支持智慧公路運行的目的[10]。
公路交通流運行大數(shù)據(jù)可分為多個子集,各子集單位存在差異。若所有智慧公路交通數(shù)據(jù)集合單位為正值,則與公路交通網(wǎng)絡(luò)相對應(yīng)的數(shù)據(jù)權(quán)值便會同步增大或者縮小。數(shù)據(jù)子集的輸出值通常在(0~1)之間,當輸出值較小時,對公路交通網(wǎng)絡(luò)運行的影響較小,當輸出值較大時,則會對公路交通網(wǎng)絡(luò)運行產(chǎn)生較大的影響。為有效預(yù)測智慧公路交通運行狀況,保障智慧公路交通網(wǎng)絡(luò)的順利運行,需要對交通大數(shù)據(jù)進行歸一化處理。
數(shù)據(jù)歸一化是大數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟,主要完成大數(shù)據(jù)中心的海量數(shù)據(jù)識別、融合以及其他的模型化處理,并對關(guān)鍵性數(shù)據(jù)進行著重的分析。數(shù)據(jù)歸一化處理步驟如下。
1)智慧公路交通系統(tǒng)包含多樣化的感知信息,為有效進行歸一化處理,必須對數(shù)據(jù)進行標準化處理,將各指標數(shù)據(jù)屬性值統(tǒng)一變換到同一區(qū)間內(nèi)。區(qū)間型標準化函數(shù)X為:
(1)
(2)
2)確定數(shù)據(jù)對象,對數(shù)據(jù)進行歸一化分析。假設(shè)原始數(shù)據(jù)集為r={r11,r12,…,r1m},則可利用模糊綜合法計算得出數(shù)據(jù)歸一化向量B:
(3)
定義目標數(shù)據(jù)集V,V是數(shù)據(jù)歸一化后的數(shù)據(jù)所組成的集合,用下式進行表示:
V=αB
(4)
式中:α為向量系數(shù)。
至此,完成了智慧公路交通大數(shù)據(jù)的歸一化處理。
現(xiàn)有的智慧公路交通信息化進程中,未對公路運營以及公路養(yǎng)護的管理體系進行研究,僅針對公路運營數(shù)據(jù)的采集以及預(yù)處理過程作出重點分析[11]。本文基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧公路交通體系集公路建設(shè)期、運營期以及養(yǎng)護期的數(shù)據(jù)為一體,形成了綜合的交通數(shù)據(jù)集合,以此交通數(shù)據(jù)集合為基礎(chǔ),可構(gòu)建公路智慧運營和智慧養(yǎng)護體系,實現(xiàn)對公路的智慧管理。
基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧公路交通體系構(gòu)建過程中,采用數(shù)字化、信息化、智能化技術(shù),實現(xiàn)公路交通信息的傳輸和公路監(jiān)控。結(jié)合當前信息通信和控制技術(shù)發(fā)展水平,對公路車道控制進行分析,具體流程如圖2所示。
根據(jù)以上流程,充分考慮用戶實際需求,以動態(tài)、實時的交通狀況為依據(jù)采集交通數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行處理,建立智慧公路交通誘導(dǎo)系統(tǒng),促進公路交通的順利運行。
圖2 公路車道控制流程圖
智慧公路交通誘導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)合自主交通信息誘導(dǎo)和人工誘導(dǎo)完成。以物聯(lián)網(wǎng)采集得到的公路交通運行數(shù)據(jù)為依據(jù),若出現(xiàn)交通運行事故,則自主完成事故的檢測,利用車載通訊系統(tǒng)自動傳輸事故發(fā)生地點以及現(xiàn)場人員狀況,同時調(diào)看公路監(jiān)控錄像,探測公路交通運行狀況,完成各種交通狀態(tài)信息的采集。分析交通流運行信息特征,智慧、自適應(yīng)地預(yù)測交通流的變化,獲取交通誘導(dǎo)信息,制定最佳解決方法,并利用多種渠道發(fā)布誘導(dǎo)信息。智慧公路交通誘導(dǎo)流程如圖3所示。
圖3 智慧公路交通誘導(dǎo)流程
以智慧運營為基礎(chǔ)進行智慧公路養(yǎng)護,結(jié)合公路的交通數(shù)據(jù)集合,對橋梁、隧道和路面等病害以及公路機電設(shè)備養(yǎng)護情況進行全面的分析,為智慧公路的管理提供全面詳細的道路病害信息,并制定對應(yīng)策略,保證公路的正常運營。智慧公路的養(yǎng)護主要包括公路路面養(yǎng)護、公路橋梁養(yǎng)護、公路隧道養(yǎng)護以及公路機電設(shè)備養(yǎng)護等。如圖4所示。
圖4 智慧公路養(yǎng)護框架圖
為驗證本文提出的基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧公路研究方法的有效性,需要進行仿真實驗分析,實驗平臺搭建在MATLAB 2017上。實驗所用電腦參數(shù):CPU為Intel Core i3-370,主頻率為2.93GHz,內(nèi)存為2GB。
利用以下指標對所提方法進行驗證:1)智慧公路交通流預(yù)測;2)智慧公路交通誘導(dǎo)時間;3)智慧公路運行故障率。
實驗1:
根據(jù)表1和表2可知,利用本文方法進行智慧公路交通流預(yù)測,預(yù)測值與實際值較為接近,且預(yù)測值的均方根誤差在0.05%以下,誤差較小。傳統(tǒng)方法交通流預(yù)測值的均方根誤差較大,平均均方根誤差在0.39%左右,相較于本文方法來說,誤差較高。
表2 本文方法與傳統(tǒng)方法的交通流預(yù)測值均方根誤差對比 %
實驗2:
由圖5可知,利用本文方法得到的智慧公路交通誘導(dǎo)時間平均在5min左右,最高不超過9min,波動幅度小。傳統(tǒng)方法得到的智慧公路交通誘導(dǎo)時間最高可達40min,整體誘導(dǎo)時間較長,且波動幅度大。由此可見,本文方法交通誘導(dǎo)時間遠遠低于傳統(tǒng)方法,本文方法的穩(wěn)定性較好。
實驗3:
根據(jù)圖6可知,本文方法的智慧公路交通運行故障率可控制在10%以下,傳統(tǒng)方法的故障率則可高達32%,約為本文方法的3倍。由此可知,利用本文方法對智慧公路進行研究,可大大降低交通運行故障率,保障智慧公路順利運行。
公路信息化發(fā)展過程中,各智能體獨立運行,對整體的公路感知效果較差。本文基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)對智慧公路進行了研究,實驗結(jié)果表明本文所提方法得到的交通流預(yù)測值接近實際值,交通運行故障率可控制在10%以下,智慧公路交通誘導(dǎo)時間較少,具備實際的應(yīng)用價值。
圖5 兩種方法智慧公路交通誘導(dǎo)時間
圖6 智慧公路交通運行故障率