張加華 卜占新 孫慶文

摘 要：在交通事故數(shù)量雖趨于平穩(wěn)但基數(shù)仍然很大的背景下，通過歷史事故數(shù)據(jù)對(duì)事故間潛在的規(guī)律展開挖掘，有助于將事故的被動(dòng)發(fā)生轉(zhuǎn)換為事故的主動(dòng)預(yù)防，對(duì)管控工作可以產(chǎn)生輔助決策作用，因此，本文對(duì)基于大數(shù)據(jù)的可視化決策輔助預(yù)警系統(tǒng)展開研究。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);可視化;預(yù)警系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：D631.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

論文研究道路交通安全態(tài)勢(shì)，分析造成交通事故的主要原因，通過歷史事故數(shù)據(jù)、違法數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來相關(guān)因素的發(fā)展趨勢(shì)，根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)，做好預(yù)警工作，降低或避免事故的發(fā)生。李亞軍[1]通過闡述交通管理大數(shù)據(jù)經(jīng)歷的四個(gè)階段以及大數(shù)據(jù)自身特點(diǎn)的優(yōu)越性，展望了其在以后研究工作中的利用價(jià)值。陳志康[2]通過對(duì)上海市交警總隊(duì)持續(xù)開展的信息化項(xiàng)目，闡述了目前交通管理大數(shù)據(jù)與真正的“大數(shù)據(jù)”之間理念思維、技術(shù)手段方面還存在一定的差距，指明了今后的研究和應(yīng)用方向。

1 數(shù)據(jù)收集與處理

1.1 道路交通事故數(shù)據(jù)采集

公安交通管理部門遵照公安部交通管理局2006年編制的《道路交通事故信息采集項(xiàng)目表》的標(biāo)準(zhǔn)，采集事故發(fā)生時(shí)和事故發(fā)生后兩方面的事故數(shù)據(jù)。目前數(shù)據(jù)采集存在的問題：（1）信息挖掘能力有待提高。當(dāng)前，國內(nèi)事故的處理更偏重于事故數(shù)據(jù)信息采集，未能將多個(gè)指標(biāo)關(guān)聯(lián)在一起。（2）我國一線民警在事故現(xiàn)場(chǎng)獲取的數(shù)據(jù)，一般都是先記錄在紙質(zhì)材料上，從采集到最后錄入“道路交通事故信息管理系統(tǒng)”的整個(gè)流程，人工操作由于疲勞或注意力不集中會(huì)造成信息錯(cuò)錄或信息刪除。（3）數(shù)據(jù)共享及交換存在橫向壁壘。造成交通事故的因素涉及多各方面，例如交通流數(shù)據(jù)分屬交通局，天氣數(shù)據(jù)分屬氣象局。

2 灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型

2.1 灰色模型GM（1，1）模型

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊涉及對(duì)歷史數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、查詢等工作。把涉及到的駕駛員數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。將事故數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)中，其中，事故數(shù)據(jù)包括事故現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和事故調(diào)查數(shù)據(jù)。根據(jù)駕駛?cè)?、車輛、道路、環(huán)境將數(shù)據(jù)分成四大類。（2）知識(shí)庫管理設(shè)計(jì)。知識(shí)庫作為系統(tǒng)非常重要的一部分，在可視化決策輔助預(yù)警系統(tǒng)中該部分可分為靜態(tài)知識(shí)的存儲(chǔ)、知識(shí)規(guī)則的存儲(chǔ)和解釋機(jī)制記憶的存儲(chǔ)三個(gè)子模塊，靜態(tài)知識(shí)主要存儲(chǔ)概念性的知識(shí)，如安全領(lǐng)域相關(guān)規(guī)范、城市等級(jí)、道路類型和擬定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表等靜態(tài)知識(shí)。知識(shí)規(guī)則存儲(chǔ)部分存放有評(píng)價(jià)方案選取規(guī)則、評(píng)價(jià)指標(biāo)安全等級(jí)劃分規(guī)則等，但在存儲(chǔ)時(shí)要保證規(guī)則之間不能產(chǎn)生矛盾。解釋機(jī)制記憶庫部分在知識(shí)庫中以表的形式存在，記憶表中記錄了推理過程所涉及的推理規(guī)則編號(hào)、道路等級(jí)評(píng)定、改善措施等內(nèi)容。

4 結(jié)論

綜上所述，本文提出的基于大數(shù)據(jù)的可視化輔助決策預(yù)警系統(tǒng)建立了一個(gè)針對(duì)歷史事故數(shù)據(jù)深入挖掘并根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)律對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行可視化預(yù)警的平臺(tái)，平臺(tái)基本實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的目的，加強(qiáng)了對(duì)城市的精細(xì)化管理，為交管人員的管控決策提供輔助功能。

參考文獻(xiàn)：

[1]李亞軍.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下公安交通管理工作研究[J].廣西警官高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào)，2014，27（01）：28-31.

[2]陳志康.公安交通管理“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用與研究[J]. 交通與運(yùn)輸，2015，31（06）：1-3.