數學建模對智能交通的影響

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摘要：隨著城市交通的不斷發展，交通問題成為各大城市面臨的主要問題。為了有效減緩交通壓力，建立智能交通系統成為迫在眉睫的工程。由于交通信息的時空性和不確定性等，要想有效的建立智能交通系統，必須先對系統進行數學建模。本文將簡要分析運用了計算機通信和電子信息技術的智能交通系統需要數學建模的重要性及其影響。

關鍵詞：交通問題；智能交通系統；數學建模；計算機通信和電子信息技術

一、智能交通系統發展現狀

（一）城市交通的發展與面臨的問題。據國家統計，我國大部分客運依靠高速公路，貨運的主要模式仍然是汽車運輸，汽車的交通是我國經濟發展的生命線。但隨著汽車運輸量的增長，交通擁擠、能源消耗高、交通事故等問題也隨之增加。盡管引入了新的道路交通設施等方法，但遠遠不能滿足新增車輛的交通需求。如何利用現有的道路數量來緩解交通壓力是交通面臨的主要問題。汽車社會造成的交通擁堵不僅將造成巨大的經濟損失，而且汽車排放造成的環境污染也將對人們的生活產生巨大的影響。據統計，中國車輛排放的氮氧化合物排放量占總排放量的30％，中國各大城市出現的空氣污染部分原因也在此。交通事故造成的人員傷亡和經濟損失也是很大的問題，據統計，中國每年因交通事故死亡人數約20萬人。由于交通問題日益嚴重，各地的交通部門從許多方面對城市交通系統進行了改善。傳統的方法收效甚微，隨著計算機技術的飛速發展，越來越多的城市開始發展出智能交通系統。借助計算機通信以及電子信息技術，城市的智能交通正在給解決交通問題提供更多幫助。（二）計算機通信與電子信息技術在智能交通系統中的應用。智能交通經過多年的普及和發展，目前已經建成了比較完善的智能化道路交通指揮系統，包括交通檢測、交通信號控制、電視監控、交通違法檢測系統等。智能交通中計算機技術的應用包括了物聯網技術、傳感器技術、通信技術、GIS技術等。物聯網技術是將每一輛車、監控中心、路邊傳感器等集成在一起，形成一個通信的巨大網絡。物聯網技術的主要作用是采集車輛實時信息，實現車與車、車與人的通信傳輸，還可以感知行駛環境，實現車輛之間的通信漫游，給交通管理部門提供車輛的加工處理信息。傳感器技術在智能交通中已經得到了廣泛的應用，傳感器具有體積小、能耗低等特點，在數據采集和信息傳輸上有很大的作用。通過wifi網絡、移動網絡等可以將傳感器采集的信息保存到服務器，進而對信息進行存儲、匯聚、轉發等操作，從而用于智能交通上。傳感器還可以利用攝像頭、電子芯片等對車輛周圍信息進行采集，并以文件、圖片等格式傳給服務器，實現智能交通的管理。智能交通中還有許多通信技術，不僅包括傳統的光纖通信，還有藍牙、RFID等技術。這些技術可以有效實現點對點通信，完成短距離內車輛與車輛、車輛與人之間數據的發送和接收。這些技術都利用了頻率多址方式，可以有效提高頻段的利用率。最新的TD-LTE技術還能實現多個方向上的信號發送與接收，利用并行通道為用戶提供信息，對于用戶接受各類型資源有重要的作用和意義。RFID由于其非接觸式特性在智能交通中也得到廣泛應用，比如在高速收費站實現了即時繳費功能，在物流倉儲運輸中可以管理貨物的流通、車輛的流通、實現車輛的定位通信等。智能交通中的GIS技術應用也有許多。包括了遙感、衛星導航和數字網格等。利用地理信息系統(GIS)，智能交通可以實現網格化操作，實現車輛精準定位，保證系統正常運行。智能交通的許多方面也運用了電信技術，比如鐵路交通、地鐵監控、高速公路收費等。在鐵路交通上，火車上使用無線上網不再只是夢想，利用廣域網VPN技術，加上WIFI的安全認證功能等，火車已經能給乘客提供高速安全的移動寬帶服務。鐵路WIFI將支持上電自動撥號、保持鏈路在線、自動開關等功能。未來的鐵路交通將是服務更加人性化的智能化交通系統。在地鐵的視頻監控上，用網格化、智能化的視頻監控技術，可以實現視頻監控在地鐵上的全方位覆蓋與應用。智能的視頻分析系統將自動分析監控視頻中的信息，擺脫了傳統的由人員值守的弊端。對視頻信息進行數據挖掘和數學建模，可以有效的實現便捷的事中管理和事后分析，第一時間聯動報警，提高地鐵安全等級。在高速公路收費方面，電子信息技術可以用于不停車收費，一方面，允許了車輛高速通過收費站，減少了時間成本，另一方面，讓公路收費變得電子化，減少了車輛管理成本，也可以大幅降低收費處的噪聲水平和廢氣排放。不論是計算機通信技術，還是電子信息技術，對于建立智能化交通系統來說，第一步也是最關鍵的一步就是數學建模。比如物聯網技術中對道路交通進行數學建模、傳感器技術對傳感信息進行挖掘并建模、地鐵監控中對監控視頻信息建模等，模擬出最合適的信息處理模型對提升效率有至關重要的作用。

二、數學建模對于智能交通系統的影響

（一）原因分析。隨著技術的發展和革新產生了智能交通系統其利用先進的信息技術，數據通信技術、自動控制技術和計算機技術，從而建立起全面綜合的道路運輸系統。就智能交通系統本身而言其具有以下特點：（1）交通信息來源廣泛，形式多樣，信息量大。傳統的統計分析方法很難處理非數字或非結構化的數據。傳統的基于數據庫的方法很難對于不斷增長的海量信息進行有效處理。（2）信息具有較強的時空相關性，交通信息只有在某個時間某個特定場合才能起作用，因此對于及時性處理要求比較高。（3）信息與主題十分相關，不論是關于交通流量還是交通信號燈的控制等。（4）信息具有生命特性，就像生命一樣，交通信息也具有從誕生到發展到毀滅的過程?？梢钥闯?，智能交通系統存在動態性，不確定性，時空相關性，主題相關性等特征。如何建立一個能滿足要求的、完備的智能交通系統首先需要的就是利用數學方式對數據進行模擬。傳統的數學公式和傳統的建模方法已經不能滿足現實世界的信息分析需求。因此人們迫切需要采用新一代數學建模方法。隨著數據融合和分析工具的不斷進步，數學建模的方法也在不斷的改進。綜合運用人工智能，數據挖掘等技術對數據進行分析，并對分析的結果進行建模，模擬系統的各種狀態，才能充分挖掘系統的潛力，為動態管理交通提供科學準確的依據，加深智能交通對交通管理作用的深度。（二）數學建模在智能交通系統中的應用。（1）涉及的數學思想。智能交通系統中的數學模型的運用其思想大致分為三個步驟進行：首先是必須將整個智能交通系統作為滿足一個物理系統的模型。其次是通過在這個系統中輸入一定的概率分析運用數學知識中的統計學或者微積分以及模糊數學等方法從而尋求系統最優解提供給用戶。第三是假定條件即在尋找最優解的過程中交通參與者需要遵循求解者的假設條件無條件的執行。然而，需要強調的是由于現實中交通參與者并不會完全去遵循所以就會導致整個系統的運行在客觀上其可用性較低。（2）動態交通分配--DTA問題。DTA問題簡單來講就是通過對道路上的交通流進行預測通過預測交通流分配結果來對其進行分解讓交通道路上的交通流實現均衡，從而解決交通擁堵。對DTA問題，從20世紀70年代開始人們就對此問題進行了多方面的研究而且提出了數學上很多類型的模型，這些模型大體分為數學規劃模型、最優控制模型和變分不等式三種。雖然人們對上述的模型進行了不斷的完善并對相關算法進行了很多改進但是其核心是對于交通流中的不確定性這個問題的回避處理方法上仍沒有突破傳統的方法。而這個問題不能有效解決對于DTA問題就不能實現。（3）交通流的管理誘導與控制。要利用數學建模的思維解決交通流的管制等問題，要針對交通信息和交通系統的不確定性，需要利用數學的思維解決這些問題，突破傳統的數學模型和思路。對此我們可以采用數據倉庫聯機分析、數據挖掘以及專家系統的有關理論與技術構建出新一代的智能決策支持系統模型。具體而言，對于具體模型而言可以采取數據挖掘方法、統計模式識別以及多源復雜信息、知識挖掘等技術來構建適合交通信息發現和挖掘的模型；而對于交通信息技術的分析方面，可以通過引入先進的計算方法如神經計算、進化計算等方法突破傳統計算方法，讓數學建模真正為解決交通問題提供可行方案。

三、結語

本文首先介紹了城市交通面臨的壓力，為了解決交通問題，各大城市都陸續建立了智能交通系統。之后對智能交通系統中主要運用到的計算機通信技術以及電子信息技術進行了簡要分析，通過分析我們了解到在建立智能交通系統的過程中，數學建模是第一步也是至關重要的一步。最后我們對數學建模在智能交通系統的重要性以及影響作了詳細介紹。交通信息不同于其他信息，它具有不確定性、時空性、生命特性等，也是因此，在處理交通領域某些問題時，需要具體問題具體分析。傳統的數學分析方法已經不能滿足建模的需要，因此，基于數據挖掘和人工智能的建模方式在逐漸得到應用，這給交通系統帶來了十分重要的影響和廣闊的前景，隨著技術的不斷發展，數學建模在智能交通系統上的應用也將得到飛速的進步。

參考文獻：

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[2]曹衛東,房薌濃.數據挖掘在智能交通系統中的應用分析[J].計算機工程,2005,31(b07).

作者:李子璇 單位:德州市第一中學