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同城化城市公共交通发展模式探究

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  【摘 要】城市智能交通管理系统是现代化科技发展的必然趋势和产物,交通问题的日益严重势必会影响到人们的工作和生活。这一系统的提出,加快了交通行业的发展,同时也推进了各种先进技术的不断研发,使我国在对交通管理人才方面的需求也有了新的标准,对促进国家的社会经济发展有着非常大的作用。论文针对城市智能交通管理控制技术与应用开展研究。
  【关键词】城市;智能交通;技术
  中图分类号:U495 文献标识码:A
  引言
  通过对城市智能交通管理控制系统平台的核心技术研究发现,大数据检测、可视化、分析研究等技术已经在领域内开始初步应用,但仍存在改善空间。
  1、城市智能交通管理控制系统平台架构
  智能交通管理控制系统平台综合利用大数据分析、视频检测、人工智能等技术,保障城市公安交管部门的业务开展,实现对城市交通的实时控制与智慧管理。
  2、交通管控核心技术
  在城市交通管理业务中积累了海量的交通状态、视频监控、交通执法等交通大数据,这些大数据内部蕴含高价值的信息能够服务交通管控业务,因此,需要在大数据检索、可视化与分析研究三个方面针对业务需求进行提升。
  2.1大数据检索技术
  以某市为例,城市内部的日均过车量达到千万级规模,每年累计超过10亿,几年内即可突破百亿规模。当前城市交管系统平台的处理数据规模超过10亿级,普遍存在着检索速度慢的问题,有部分系统开始采用通用的大数据技术来解决此问题,但是达不到行业要求的极致性能。通用的大数据技术缺乏对交通数据专项优化,导致海量检索、模糊检索时性能不佳。大数据检索技术专门针对交警行业特点的过车、违法等数据库进行了专项优化,为大数据的分析研究提供快速支撑。
  2.2大数据可视化技术
  行业内只是把大数据生硬可视化,忽略了交管日常场景和业务需求,实际应用效果不佳。可视化技术需要结合交管业务需求,对数据展示进行有效分类,实现多样化的数据可视化效果,并可以根据客户需求,针对重点管理业务实现管控信息的动态调整,达到突出业务重点、明确业务主题的目的。据此,对交通数据的可视化不仅是停留在展示阶段,而能有效支撑交通管理者的业务工作,实现科学决策。
  2.3大数据分析研究技术
  管控系统目前提供的分析研究多为定制化,研究内容单一,难以满足多变的交通管理决策需要。数据分析需求急、变化快,针对业务中复杂多变、任务经济的特点,缺少针对性,并且难以快速应对客户分析研究需求。需构建情报分析工具,解决数据分析研究定制开发周期长、客户需求响应慢的问题,建立基于大数据的“数据魔方”分析研究平台,提供采集汇聚、加工处理、分析建模、可视化展示、情报共享的分析研究全流程功能。
  3、智能交通信号控制系统的现状
  (1)如今世界上效果最好的城市道路交通信号控制系统主要三种,其中有两种都来自于英国,一种是有澳大利亚发明的。英国的是TRANSYT交通信号控制系统以及SCOOT系统,并且后者是在前者的基础上发展而来的,这是一种可以进行自适应控制的动态系统,可以进行实时的调整,效果也是得到了大多数国家的认可的;澳大利亚SCAT系统则是通过计算机网络技术建立起来的,一种某块形式的结构。(2)我国的城市交通控制系统的研究还是近些年才开始得到重视的,如今应用效果比较好的为南京城市交通控制系统,它既有SCATS的优点还有SCOOT的优点,这也是我国第一个完全国产并自行设计的一个系统,我国城市交通的特点就是路网密度低,路口间距差别很大,而该系统正是基于这些特点设计出来的,因此是比较适用于我国的城市道路交通控制。随着关注程度的提升,国内已经开始出现很多的相关的研究成果,出现了一些微机化、模块化的信号控制系统。比如淄博双百电子公司SB-UTC2000城市交通控制系统,如西北工业大学空中交通管理研究所研制与开发的XATM系列智能交通信号机,上海东川公司UTCI100多时段多方案式交通信号控制机等,这些系统都有多个相位以及时段进行控制,不再是原来的单时段、双相位的控制方式,并且还添加了很多其他的功能。例如XAIM系列智能交通信号机,在控制模式、应急方案、硬件事故检测与保护、联网功能、软件人机界面、控制优化算法等方面都比以前的信号机提升了很多。
  4、城市交通控制系统的研究热点
  4.1只是在原来的控制方法上进行的一定程度的改良
  没有进行太多的配时方案的改变,仅仅加入了一些公交优先、事件辨别之类的内容,微观上的变化小,宏观上的变化要多一些,更新了个多的控制方式以及模式。如今的城市交通控制更多的是采用自适应控制的方式,逐渐的淘汰定时控制的模式。如今控制方式已经有很多种,他们既有自己的优点也有自己的限制,需要根据实际的交通情况而进行选择。由于城市交通状况的变化动态的,很难通过一种方式就能满足一段道路全时段的应用,所以,我们应该追求的是将这些控制方式都集成起来,然后通过智能化控制的方式实时的根据交通状况选择合适的控制策略,这样才能够有更好的控制效果,提高控制的精准度。
  4.2人工智能技术的应用
  主要是有两个优化方向,两者层次有些差别,有高级一些的采用阻塞管理辅助决策的控制方法,还有低级一些优化控制方法,前者是以基础知识库系统作为技术支持的,而后者则是采用的遗传算法、模糊逻辑以及人工神经元网络等等。以前在进行交通控制设计的时候,通常都是以理想状态作为目标进行设计和模拟的,因此,有时候会和实际情况有很大的差距,一旦要针对比较拥挤的路段进行建模就显得非常的困难,很难实现。交通拥堵问题是目前的城市交通控制方面研究最为困难的一个问题,如果只是从低层控制上进行优化是很难解决的,只有在高层进行决策机制的改革,通过了解、细化拥堵产生的原因,在掌握了周边的交通状况以后,通过合理的计算分析,才能够真正的找出解决拥堵的办法。知识库系统整合了大量的文献资料、研究成果,还拥有一定的判断能力、决策能力,因此,在对道路拥堵问题进行分析、寻找解决方案上有着自己的优势,这也是解决道路拥堵问题的一个主要的研究方向。
  4.3以智能交通系统为核心,构建城市之间的交通控制管理网路
  将不同城市的管理系统都连接起来,形成一个统一的网络,网络内的各个系统就能够共享交通信息,一些基础设施、设备的也能够共享,系统的更具全局性,还能够充分的利用交通控制资源。
  结束语
  城市交通综合管理控制平台,是城市实现信息化的重要措施,通过综合利用大数据分析挖掘、通信、视频识别等前沿技术方法,以提高公安交管部门设施管理、快速反應、指挥调度等业务的,并以高效利用城市交通时空资源为导向,建立起来的一种保障性综合交通信息集成平台。此系统平台囊括交通信息采集、交通智能运算、交通违法检测、交通信号控制等常用业务子系统,实现了数据的共享接入、功能的有效联接、业务的高效衔接,从而能够更好的提升城市交通管理、服务水平,提升公安交管部门的业务能力,增加城市居民出行的满意度。
  参考文献:
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  [4]高美蓉.城市智能交通管理系统的研究与设计[J].电子测量技术,2018,41(08):79-83.
  (作者单位:沈阳安运公共交通有限公司)
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