數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景中的應(yīng)用研究

張健 陳振宇

摘要：隨著全省交通信息化的不斷發(fā)展，對交通信息化的綜合應(yīng)用能力要求越來越高，跨部門跨區(qū)域信息共享、多類型信息處理、全場景信息互動(dòng)的要求也越來越迫切。因此本項(xiàng)目將通過標(biāo)簽算法技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對綜合交通（包括公路、運(yùn)管、港航等）相關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合匯總以及目錄數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)，通過自動(dòng)生成交通管理標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)多場景的交通應(yīng)用，生成交通大數(shù)據(jù)畫像，為交通的綜合監(jiān)管、應(yīng)急響應(yīng)以及公眾服務(wù)提供有效的數(shù)據(jù)應(yīng)用。項(xiàng)目總體研究通過交通的多類數(shù)據(jù)匯聚，從而實(shí)現(xiàn)交通大數(shù)據(jù)綜合分析的目的，加強(qiáng)交通綜合管理的事中事后監(jiān)管，走權(quán)力下放、信息上浮，平臺(tái)上提、服務(wù)下沉的發(fā)展道路，深化政務(wù)信息化工作。同時(shí)在公共服務(wù)、市場監(jiān)管、經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)、社會(huì)管理、應(yīng)急處置等方面，提高決策、執(zhí)行、監(jiān)督等的信息能力。

關(guān)鍵詞：交通綜合應(yīng)用;交通大數(shù)據(jù);標(biāo)簽算法技術(shù);交通管理標(biāo)簽

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）33-0227-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ OSID）：

交通大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來，如何在ZB級(jí)的數(shù)據(jù)信息中進(jìn)行綜合的數(shù)據(jù)分析，提高交通數(shù)據(jù)的綜合利用率，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)對于管理、應(yīng)急、服務(wù)的深層次應(yīng)用迫在眉睫。本研究通過探索一套基于智能化標(biāo)簽技術(shù)的多場景智能交通應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)交通類異構(gòu)、多源的深度數(shù)據(jù)應(yīng)用，為綜合交通的管理、應(yīng)急、服務(wù)提供有效的保障。

1 基于MVC框架的web開發(fā)

1.1 MVC框架基本介紹

MVC（ Model View Controller），其中M（Model）是指業(yè)務(wù)模型，V（ View）是指用戶界面，C（Controller）則是指控制器。這個(gè)框架是一種軟件設(shè)計(jì)的典范，它使用的是一種業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)、界面顯示分離的方法來組織代碼，把業(yè)務(wù)邏輯聚集到一個(gè)部件里，讓我們在修改還有定制個(gè)性化的界面以及用戶交互的同時(shí)，不需要重新編寫業(yè)務(wù)邏輯。所以MVC被獨(dú)特地發(fā)展起來用于映射傳統(tǒng)的輸入、處理和輸出功能在一個(gè)邏輯的圖形化用戶界面的結(jié)構(gòu)中。MVC框架的主要內(nèi)容是：視圖、模型和控制器。

1.2 MVC框架原理

路由機(jī)制算是MVC的原理的核心之一。當(dāng)我們收到一個(gè)URL的請求時(shí)，服務(wù)端收到請求，主要經(jīng)歷以下幾個(gè)步驟：

1）請求被UrlRoutingModule部件攔截。

2）封裝請求上下文HttpContext，成為HttpContextWrapper對象。

3）根據(jù)當(dāng)前的HttpContext，從Routes集合中得到與當(dāng)前請求URL相符合的RouteData對象。

4）將RouteData與HttpContext請求封裝成一個(gè)RequestCon-text對象。

5）根據(jù)RequestContext對象，從RouteData的RouteHandler中獲取IHttpHandler（MVC里面會(huì)有一個(gè)IHttpHandler的實(shí)現(xiàn)類MvcHandler）。

6）執(zhí)行IHttpHandler（ MvcHandler），然后就是通過反射激活具體的controller，執(zhí)行具體的action。

大致的流程圖如下：

1.2 MVC框架搭建

本文使用的是j sp+servlet+j avabean的這種最典型的MVC模式。具體就是在jsp幾面書寫前端界面的代碼，即用戶交互界面，然后把請求傳到servlet，通過servlet處理請求后，再把響應(yīng)傳回前端頁面，然后顯示給用戶查看。不過在模型搭建的時(shí)候需要在web.xml文件中配置servlet。因?yàn)槲覀冊诶肧ervlet進(jìn)行web開發(fā)的時(shí)候，運(yùn)行的不是JSP頁面而實(shí)際上是一個(gè)Ja-va類的對象。這個(gè)類的對象是javax.sevlet.http.HttpServlet;這個(gè)類是基于HTTP的Servlet類。我們自己寫的Servlet應(yīng)該從這個(gè)類派生而來。通過我們自己編寫的類以及對web.xml的部署，進(jìn)行web的流程控制，實(shí)現(xiàn)用戶與服務(wù)器的交互。具體的后臺(tái)實(shí)現(xiàn)將在第4章進(jìn)行詳細(xì)介紹。

2 基于ARIMA的短時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)Ｐ?/p>

為了響應(yīng)交通網(wǎng)絡(luò)不斷增長的需求，智能交通系統(tǒng)獲得了快速的發(fā)展，各種不同的ITS系統(tǒng)層出不窮，各國的研究人員也開發(fā)出了越來越多的預(yù)測方法，來應(yīng)對不同場合，不同情況的狀況。在這么多的交通流預(yù)測中，我們可以把這些方法進(jìn)行分類，按照預(yù)測周期的長度，可以把交通流預(yù)測分為短時(shí)預(yù)測、中時(shí)預(yù)測和長時(shí)預(yù)測三類[7]。三種不同類型的方法中，短時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽現(xiàn)在有很多研究人員在不停地開發(fā)新模型，在不斷完善中。因而，短時(shí)交通流動(dòng)態(tài)預(yù)測系統(tǒng)作為交通信息融合、分析、處理的平臺(tái)，必將是智能交通系統(tǒng)發(fā)展重中之重[9]。本文將重點(diǎn)介紹短時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽方法。

目前，在各國研究人員的努力下，短時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)簽至今開發(fā)了幾十種預(yù)測方法和預(yù)測模型[10]。常見的預(yù)測模型如下：

根據(jù)是否在模型中含有參數(shù)，可以分為有參數(shù)模型和無參數(shù)模型。

有參數(shù)模型是指，在該模型中包括有限個(gè)未知參數(shù)。這種方法的主要目的是想建立和描述對象有關(guān)的精確的預(yù)測模型，然后以此來估算之后的交通流參數(shù)。這類方法主要包括：歷史平均模型（History Average Model）、卡爾曼濾波法（Kalman Fil-tering Model），指數(shù)平滑（Exponential Smoothing Model）、自回歸滑動(dòng)平均（Auto Regressive Integrated Moving Average，簡稱AR-MA）系列模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型f neural network model）等。

無參數(shù)模型是指在描述預(yù)測對象的模型中不含有參數(shù)。常見的比如非參數(shù)回歸方法：

非參數(shù)回歸的方法有許多，我們最經(jīng)常使用的有兩種：核回歸和K近鄰回歸。其有關(guān)的是核估計(jì)和近鄰估計(jì)。非參數(shù)回歸不依賴樣本的分布形式，適用性寬廣，而且不用對總體具有的參數(shù)檢驗(yàn)。不過K鄰近方法，計(jì)算量比較大，當(dāng)實(shí)時(shí)在線計(jì)算時(shí)，收斂性會(huì)大大降低，影響預(yù)測速度。

2.2 ARIMA模型的基本原理

自回歸綜合滑動(dòng)平均模型（Auto Regressive Integrated Mov-ing Average，ARIMA）是一種時(shí)間序列線性預(yù)測模型。

ARIMA（p，D，q）：這是一種十分流行的方法，通過D階查分計(jì)算的基于階數(shù)p的自回歸和移動(dòng)平均（MA）q的組合。

基本的ARIMA模型可以用下面的式子表達(dá)：

最佳結(jié)果是對殘差使用ARIMA（2，1，2）-Garch（1，1），更高階n，m不會(huì)顯著改善結(jié)果。

3 道路交通流預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

3.1 基于MVC框架的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

前文提到，本文的MVC框架是使用經(jīng)典的jsp+servlet+ja-vabean模式，首先要注冊在web.xml中注冊servlet，只有注冊成功才能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁的控制，實(shí)現(xiàn)用戶和服務(wù)器的交互。完成了基本的工作之后就是對各個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)了。

前端顯示頁面，也就是MVC框架中的用戶界面（V），前端展示是做成地圖界面，由于百度地圖的開源，所以是一個(gè)很方便的工具，直接調(diào)用百度地圖的API就可以實(shí)現(xiàn)很多需要的功能。比如地圖的生成、地圖的放大縮小、地圖的拖拽以及添加標(biāo)注等功能。具體界面圖如下所示：

其中，紅色點(diǎn)位標(biāo)注的是路段，即本文需要預(yù)測的路段具體位置。每個(gè)點(diǎn)都有右鍵事件，當(dāng)右鍵單擊紅色標(biāo)注點(diǎn)時(shí)，會(huì)跳出右鍵菜單，即預(yù)測路段流量和平均車速的事件。當(dāng)單擊右鍵菜單，就會(huì)執(zhí)行相應(yīng)的代碼。

前端頁面代碼完成之后，系統(tǒng)要展示的東西就已經(jīng)基本完成了，接下來就是后臺(tái)代碼的實(shí)現(xiàn)。之前提到，在web.xml中注冊了servlet，用來實(shí)現(xiàn)用戶和服務(wù)器的交換。當(dāng)用戶點(diǎn)擊右鍵菜單的預(yù)測功能時(shí)，根據(jù)需要預(yù)測的路段，前端會(huì)傳遞路段的參數(shù)給后端，即傳給servlet，然后通過servlet調(diào)用方法預(yù)測。

當(dāng)前端傳遞參數(shù)到AJAX，然后通過POST的方法把請求發(fā)送到服務(wù)器中，服務(wù)器接收到請求后，在doPOST函數(shù)里面調(diào)用創(chuàng)建的接口函數(shù)。這些代碼是寫在Action中。然后在Service中創(chuàng)建接口，在Dao中實(shí)現(xiàn)接口的具體功能。在Service中的接口是返回類型為JSONObject，然后參數(shù)為String類型的。參數(shù)主要是傳人sql語句，對于不同的路段，有不同的表讀取數(shù)據(jù)。具體的功能就是，當(dāng)前端傳人路段參數(shù)，然后在doPOST中先對參數(shù)進(jìn)行篩選，匹配數(shù)據(jù)庫表，然后調(diào)用接口方法，把sql語句傳人，在Dao中對sql語句進(jìn)行處理。根據(jù)傳人的sql語句，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連接，從表中取出數(shù)據(jù)，然后調(diào)用ARIMA函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測。把預(yù)測出的車流量和車速兩個(gè)數(shù)據(jù)作為返回值傳回去。然后在doPOST中，把數(shù)據(jù)作為JSON對象，通過request對象的write成員函數(shù)，把結(jié)果輸出到緩存區(qū)，然后在前端頁面，通過AJAX，從緩存區(qū)中取得類型為JASON的數(shù)據(jù)，通過頁面彈窗，輸出到界面上。展示給用戶預(yù)測結(jié)果。

3.2基于ARIMA模型的系統(tǒng)開發(fā)

在3.1節(jié)中提到，在Dao中調(diào)用ARIMA的函數(shù)，下面介紹函數(shù)具體實(shí)現(xiàn)過程：在Dao中從數(shù)據(jù)庫中取得歷史車流量和車速，然后把數(shù)據(jù)放到數(shù)組中，把數(shù)組中的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，傳到ARIMA函數(shù)的接口中。函數(shù)接收到數(shù)據(jù)，然后對原始的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一階季性差分，然后選擇合適的ARIMA模型。在函數(shù)內(nèi)部設(shè)定了8種模型，根據(jù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理差分后的數(shù)據(jù)，用這8種模型進(jìn)行迭代，選出AIC值最小的模型作為我們要用的模型，然后得到模型的AR階數(shù)和MA階數(shù)。之后進(jìn)行預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行反差分處理，就是最后得到的預(yù)測值。接下給出多個(gè)路段預(yù)測值和實(shí)際值的對比：

由表1和表2可以看出，預(yù)測的值與實(shí)際的值相差并不是很大，最大誤差也在10%左右，也就是說有90%左右的匹配度，所以ARIMA的算法的準(zhǔn)確性還是不錯(cuò)的，雖然需要基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，但是只要找到合適的使用場合，還是有非常高的準(zhǔn)確度。

4 總結(jié)

本文結(jié)合課題內(nèi)容，以eclipse作為編譯器，Java作為開發(fā)語言，然后運(yùn)用MVC框架，基于ARIMA算法，進(jìn)行了數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景中的應(yīng)用研究設(shè)計(jì)。通過引入百度地圖API完成前端頁面的實(shí)現(xiàn)，ajax實(shí)現(xiàn)前后端數(shù)據(jù)的交互，java的jdbc工具進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連接，實(shí)現(xiàn)了在前端點(diǎn)擊事件菜單，然后顯示后臺(tái)運(yùn)算處理完成的數(shù)據(jù)給用戶的功能。

本文采用的是ARIMA算法，相比較其他算法，這個(gè)算法在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景平穩(wěn)時(shí)間序列的時(shí)候有較高的精確度，雖然由于沒有空間關(guān)聯(lián)，但是在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景普通路段的時(shí)候還是有很高的可信度的。通過預(yù)測數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的對比，可以發(fā)現(xiàn)，本文所選的路段，通過ARIMA算法在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景的結(jié)果，還是有900-/0及以上的準(zhǔn)確率的，所以該算法還是有可取之處的。

隨著科技的不斷發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)和模型被開發(fā)出來。相比較本文的算法，其他算法不僅在時(shí)間上有關(guān)聯(lián)，在空間上也有關(guān)聯(lián)，對路段上下游都有聯(lián)系，對比本文的算法，有更加高的可信度。而且對于比較復(fù)雜的路段，對于突發(fā)事件的處理能力也更加靠譜，滯后性也比較低。希望可以通過吸取其他算法的優(yōu)點(diǎn)，來補(bǔ)足該算法，使其在交通應(yīng)急、管理與執(zhí)法場景方面可以做到更加全面。

參考文獻(xiàn)：

[1]陸化普.智能交通系統(tǒng)概論[M].北京.中國鐵道出版社，2004.

[2] Brinker K，F(xiàn)urnkranz J，Hullermeier E.A unified model for mul-tilabel classification and ranking[C]//Proceedings of the 2006Conference on ECAl 2006： 17th European Conference on Arti-ficial Intelligence August 29 - September l，2006， Riva DelGarda， Italy. 2006：489-493.

[通聯(lián)編輯：李雅琪]

作者簡介：張健（1975-），男，浙江杭州人，學(xué)士學(xué)位，浙江綜合交通大數(shù)據(jù)中心有限公司，工程師，研究方向：交通大數(shù)據(jù);陳振宇（1975-），男，湖南邵陽人，碩士，杭州智誠惠通科技有限公司，研究方向：智能交通。