城市交通管理共享數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和實現(xiàn)

1、<p>　　城市交通管理共享數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和實現(xiàn)</p><p>　　摘要從當前交通管理相關(guān)系統(tǒng)應用的現(xiàn)狀出發(fā)，深入分析了數(shù)據(jù)中心的功能和定位，提出了具體的實現(xiàn)思路。設(shè)計方案充分考慮了交通管理信息的高度共享、深層次開發(fā)利用以及輔助領(lǐng)導決策，其具體實施將大大提升智能交通管理系統(tǒng)的智能化、信息化、標準化。 </p><p>　　關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)中心 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)共享 </

2、p><p>　　中圖分類號：C37文獻標識碼： A </p><p>　　Abstract: From the current situation related to traffic management system applications departure, in-depth analysis of the function and location of data centers,

3、 propose concrete realization of ideas. Design fully consider the height of the traffic management information sharing, in-depth development and utilization, and auxiliary leadership decision-making, which will greatly e

4、nhance the specific implementation of intelligent traffic management systems, information technology, standardization. </p><p>　　Keywords: Data Center ;data mining; data warehouse ;data sharing </p>&

5、lt;p><b>　　0 引言 </b></p><p>　　隨著交通管理信息化建設(shè)的發(fā)展，交通管理應用系統(tǒng)進入一個全面、高速的發(fā)展階段，同時也存在一些普遍性的問題。一是交通管理的信息系統(tǒng)建設(shè)雖然快速地發(fā)展，但其成效并不盡人意[1]。對已實現(xiàn)信息化的單位進行調(diào)查結(jié)果顯示，有超過一半單位認為本部門信息化建設(shè)成效一般，只有超過兩成認為理想。另外在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，省市級部門信息系統(tǒng)建設(shè)好于縣市級

6、，縣市級好于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級。另外在調(diào)查中還發(fā)現(xiàn)一些單位已經(jīng)投入使用的信息系統(tǒng)中，實際中并未發(fā)揮多大作用，由于人員計算機水平的參差不齊，無法發(fā)揮效能。 </p><p>　　同時這些分散開發(fā)或引進的應用系統(tǒng)，一般不會統(tǒng)一考慮數(shù)據(jù)標準或信息共享問題，追求“實用快上”的目標而導致“信息孤島”的不斷產(chǎn)生。同時公安機關(guān)內(nèi)各業(yè)務部門的信息標準不統(tǒng)一，也成為制約信息共享的一大障礙。 </p><p>　　綜上所

7、述,國內(nèi)原有的交通信息系統(tǒng)越來越不能滿足現(xiàn)階段社會高速發(fā)展條件下，人們對交通信息的需求。因此，必須建立一個即能滿足廣大市民出行和生活需求，又能有效分析交通數(shù)據(jù)信息，為交通管理提供完整、全面、準確的數(shù)據(jù)信息，不斷提高交通管理規(guī)劃水平，即城市交通管理數(shù)據(jù)中心。 </p><p><b>　　1 數(shù)據(jù)中心定位 </b></p><p>　　交通數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，是交通信息化發(fā)

8、展到一定程度的客觀需求，其目標是要解決當前交通信息資源開發(fā)管理松散，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲凌亂，標準化較差，共享程度較低等問題。 </p><p>　　數(shù)據(jù)中心的功能就是整合現(xiàn)有的各子系統(tǒng)（交通信號控制、閉路電視監(jiān)控、電子警察、交通流采集等）的交通數(shù)據(jù)資源，深入開發(fā)和利用新的數(shù)據(jù)資源。建立和健全數(shù)據(jù)內(nèi)容的標準規(guī)范體系和安全體系，建立一個集中管理、安全規(guī)范、充分共享、全面服務的交通管理數(shù)據(jù)中心。 </p>&l

9、t;p>　　2數(shù)據(jù)中心功能分析及其功能的實現(xiàn) </p><p>　　數(shù)據(jù)中心它把各智能交通子系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)有效地集成，為智能交通系統(tǒng)的各項子系統(tǒng)服務和決策提供支持。數(shù)據(jù)中心主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)請求、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析應用等功能。 </p><p>　　圖1 數(shù)據(jù)中心邏輯結(jié)構(gòu)示意圖 </p><p>　　2.1 數(shù)據(jù)中心的功能 </p

10、><p>　　交通管理數(shù)據(jù)中心的主要功能可歸納為：數(shù)據(jù)資源共享、數(shù)據(jù)分析決策和數(shù)據(jù)信息服務三部分。 </p><p>　　2.1.1數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的構(gòu)成 </p><p>　　數(shù)據(jù)是智能交通管理數(shù)據(jù)中心的基本元素，是系統(tǒng)得以生存的先決條件，也是聯(lián)接各個子系統(tǒng)的紐帶。數(shù)據(jù)中心保存下屬的眾多交通管理子系統(tǒng)中大量的信息和數(shù)據(jù)，通常情況下，交通數(shù)據(jù)可劃分為兩類：靜態(tài)交通數(shù)據(jù)和

11、動態(tài)交通數(shù)據(jù)。靜態(tài)交通數(shù)據(jù)包括空間地理數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、交通附屬設(shè)施、停車場數(shù)據(jù)、車輛管理數(shù)據(jù)等隨時間變化較小的信息；交通動態(tài)數(shù)據(jù)主要指各類實時采集到的交通數(shù)據(jù)，如交通流數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、公交車位置數(shù)據(jù)，道路服務狀況等。其中空間地理數(shù)據(jù)時基礎(chǔ)，因為任何交通信息數(shù)據(jù)只有和空間地理數(shù)據(jù)相結(jié)合才具有實際意義。 </p><p>　　圖2 數(shù)據(jù)中心包含的數(shù)據(jù)類型 </p><p>　　數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)

12、數(shù)據(jù)可以歸納由以下3 種數(shù)據(jù)型式組成： </p><p>　　(1) 基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)：包括道路路網(wǎng)數(shù)據(jù)、道路屬性數(shù)據(jù)(三維坐標、等級、性質(zhì)、寬度、車道數(shù)量等)、節(jié)點信息、交通服務設(shè)施位置等； </p><p>　　(3) 實時交通信息數(shù)據(jù)：道路服務狀況、交通即時流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車位置信息，天氣狀況信息等。實時交通信息數(shù)據(jù)是動態(tài)的數(shù)據(jù)； </p><p>　

13、　(4) 處理后的成果數(shù)據(jù)：智能交通各子系統(tǒng)采集的實時數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)中心 (包括各子系統(tǒng)平臺)進行數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)中心的專家系統(tǒng)處理，形成有用的信息存儲在自身的數(shù)據(jù)庫中或反饋給各子系統(tǒng)。這部分數(shù)據(jù)是隨著實時交通數(shù)據(jù)動態(tài)更新的。 </p><p>　　2.1.2 數(shù)據(jù)資源共享 </p><p>　　數(shù)據(jù)資源共享是通過采集各交通部門的數(shù)據(jù)信息，有效整合數(shù)據(jù)信息資源，對多平臺、多類別、多層次、多結(jié)構(gòu)

14、的交通相關(guān)信息進行處理、集成、融合及規(guī)范、實現(xiàn)多個交通管理系統(tǒng)間數(shù)據(jù)資源的共享。實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享首先應實現(xiàn)數(shù)據(jù)和接口的標準化。 </p><p>　　從中心角度出發(fā)，制定統(tǒng)一的信息標準，各子系統(tǒng)以標準、規(guī)范的數(shù)據(jù)通過開發(fā)的輸入接口寫入數(shù)據(jù)中心。通過各子系統(tǒng)也可以通過開發(fā)的輸出接口，從數(shù)據(jù)中心中請求任何數(shù)據(jù)。 </p><p>　　接口的標準化主要是通訊協(xié)議的標準化，各子系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心的通訊

15、都通過標準的協(xié)議來實現(xiàn)。實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心與各子系統(tǒng)間的友好銜接，是保證信息平臺獲取充分和有效交通數(shù)據(jù)并提供信息服務的根本保證。通訊協(xié)議的制定可以采用XML（可擴展標記語言eXtensible Markup Language，簡稱:XML）的格式，XML具有以下優(yōu)點： </p><p>　　1）XML內(nèi)容和結(jié)構(gòu)完全分離?；谶@樣的特點，企業(yè)系統(tǒng)可以輕松地實現(xiàn)內(nèi)容管理和流程管理的徹底分離。 </p><

16、;p><b>　　2）互操作性強 </b></p><p>　　3）規(guī)范統(tǒng)一。XML具有統(tǒng)一的標準語法，任何系統(tǒng)和產(chǎn)品所支持的XML文檔，都具有統(tǒng)一的格式和語法。這樣就使得XML具有了跨平臺跨系統(tǒng)的特性。 </p><p>　　4）支持多種編碼。 </p><p><b>　　5）可擴展性。 </b></p&g

17、t;<p>　　2.1.3數(shù)據(jù)分析決策 </p><p>　　數(shù)據(jù)分析決策通過對交通數(shù)據(jù)的分類提取、融合加工、容錯出路和統(tǒng)計分析，進行集中存儲。為交通規(guī)劃發(fā)展的科學決策提供依據(jù)，為多平臺間各應用系統(tǒng)的有效集成提供結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)和技術(shù)支。 </p><p>　　存入數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)都要進行預處理，修正錯誤數(shù)據(jù)、彌補丟失數(shù)據(jù)。如果一個點有多個數(shù)據(jù)源，就需要采用數(shù)據(jù)融合方法進行處理。 &l

18、t;/p><p>　　圖3 數(shù)據(jù)分析過程 </p><p>　　2.1.4數(shù)據(jù)信息服務 </p><p>　　數(shù)據(jù)信息服務，以數(shù)據(jù)中心為依托，以網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布為手段,通過對數(shù)據(jù)信息的組織、檢索、更新等工作，把信息展示、資源共享、決策分析等實現(xiàn)提供展示給用戶基礎(chǔ)性、規(guī)范性、綜合性的交通信息服務。 </p><p>　　2.2構(gòu)筑數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵技術(shù)分析

19、 </p><p>　　2.2.1以GIS為基礎(chǔ)的底層數(shù)據(jù)構(gòu)筑 </p><p>　　由于交通信息數(shù)據(jù)與地理空間數(shù)據(jù)密切相關(guān)，交通信息數(shù)據(jù)只有和地理數(shù)據(jù)相結(jié)合才具有實際意義。而地理信息系統(tǒng)集成了計算機數(shù)據(jù)庫技術(shù)和計算機圖形處理技術(shù)，具有強大的數(shù)據(jù)管理和空間分析功能，因此借助地理信息系統(tǒng)來管理大量的交通信息，具有功能上的優(yōu)勢和鮮明直接的優(yōu)點。以GIS（Geographic Informati

20、on System）為基礎(chǔ)構(gòu)筑的信息平臺將能夠收集、存儲、管理、綜合分析和處理相關(guān)空間信息和交通信息的空間屬性，從而不但將交通信息在空間上直觀明了地顯示出來，并且為這些信息的深層次挖掘和后續(xù)的信息服務及輔助決策提供空間屬性上的支持。從這個意義上說，GIS是構(gòu)筑共用信息平臺的底層支撐。最近有一種觀點，提出不完全采用空間數(shù)據(jù)GIS來管理所有的交通信息，而只利用GIS提供一個數(shù)字化的顯示底圖，而另外將動態(tài)交通信息單獨存儲管理。當有一個用戶主體

21、提出服務請求時，平臺將在數(shù)字化底圖提供的地理信息的基礎(chǔ)上調(diào)用相關(guān)的動態(tài)交通信息和數(shù)據(jù)進行分析和顯示，并將最后的分析結(jié)果也顯示在底圖上。相比傳統(tǒng)的以地理信息系統(tǒng)來管理交通信息，這種做法的好處是，可以避免以往每進行一次交通數(shù)據(jù)分析所伴隨的對整個GIS 電子地</p><p>　　2.2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) </p><p>　　數(shù)據(jù)挖掘，又譯作數(shù)據(jù)采掘。關(guān)于它一種比較公認的定義是：從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)

22、據(jù)中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用信息，提取的知識表示為概念(Concepts)、規(guī)則(Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式[2]。數(shù)據(jù)挖掘的對象不僅是數(shù)據(jù)庫，也可以是文件系統(tǒng)，或其它任何組織在一起的數(shù)據(jù)集合。按照分類，最常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、最近鄰技術(shù)、規(guī)則歸納、可視化[3]。數(shù)據(jù)挖掘的其它一些技術(shù)還包括有：市場包分析、關(guān)聯(lián)分析、自

23、動聚類偵測技術(shù)、模糊邏輯和粗集分析等。開發(fā)人員需根據(jù)系統(tǒng)服務需求和數(shù)據(jù)特征選用合適的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在掌握了大量而全局的交通信息的情況下，查找和發(fā)掘出深層交通信息，從而實現(xiàn)對用戶主體信息服務和輔助決策的核心技術(shù)。 </p><p>　　2.2.3數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) </p><p>　　關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的定義有：“數(shù)據(jù)倉庫是集成信息的存儲中心，這些信息可用于查詢或分析”[4]。數(shù)據(jù)倉庫既是一種結(jié)

24、構(gòu)和富有哲理性的方法，也是一種技術(shù)，它把數(shù)據(jù)和信息從不同的數(shù)據(jù)源提取出來，然后把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成公共的數(shù)據(jù)模型并且和倉庫中已有的數(shù)據(jù)集成在一起。當用戶向倉庫進行查詢時，需要的信息已經(jīng)準備好了；數(shù)據(jù)沖突、表達不一致等問題已經(jīng)得到了解決；這使得決策和查詢更容易、更有效。數(shù)據(jù)倉庫一般包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲和管理和信息訪問3 個基本功能部分。其中之一的信息訪問部分，是最終用戶賴以從數(shù)據(jù)倉庫中提取信息、分析數(shù)據(jù)、實施決策的必經(jīng)途徑，也是面向高層決策

25、支持的最終實現(xiàn)。但這些決策支持的信息一般須通過數(shù)據(jù)挖掘才能獲得。而數(shù)據(jù)倉庫本身也在縱向和橫向為數(shù)據(jù)挖掘提供了更廣闊的活動空間。由于數(shù)據(jù)倉庫完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲、管理等工作，使得數(shù)據(jù)挖掘面對的是經(jīng)初步加工的數(shù)據(jù)，從而能更專注于知識的發(fā)現(xiàn)；另一方面，由于數(shù)據(jù)倉庫所具有的新的特點，也對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了新的更高的要求。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合，將更充分地發(fā)揮其潛力 </p><p><b>

26、　　3結(jié)語 </b></p><p>　　隨著智能交通管理逐步向集成化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、統(tǒng)一化發(fā)展，本文提出了數(shù)據(jù)中心的基本架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中、有效、統(tǒng)一的管理。并對構(gòu)筑這一數(shù)據(jù)平臺的功能、內(nèi)容和的幾項關(guān)鍵技術(shù)進行了討論。對于數(shù)據(jù)中心構(gòu)建中的一些更詳細技術(shù)問題，特別是如何在交通海量信息中充分發(fā)揮和應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為交通服務和輔助決策提供支持，值得下一步深入研究。 </p><p

27、><b>　　參考文獻 </b></p><p>　　[1] 苗雪蘭，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理及應用教程，機械工業(yè)出版社，2001.7. </p><p>　　[2] Thuraisingham B.Data mining: technologies, techniques,tools, and trends. Boca Raton: RC Press, 1999. &l

28、t;/p><p>　　[3] Han Jiawei, Kamber M.等著, 范明等譯. 數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù). 北京：機械工業(yè)出版社, 2001. </p><p>　　[4] Hammer J, et al. The Stanford data warehousingproject. IEEE Data Engineering Bulletin, 1995, 8(2). </p&g