智能交通系统 第4章-交通数据库技术

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数据库技术在智能交通系统车辆位置跟踪中的应用研究

数据库技术在智能交通系统车辆位置跟踪中的应用研究

数据库技术在智能交通系统车辆位置跟踪中的应用研究智能交通系统在现代交通中扮演着重要的角色,其基础设施的建设和信息技术的应用已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。

车辆位置跟踪作为智能交通系统的核心功能之一,对于提高交通安全性和提升交通效率具有重要意义。

而数据库技术在车辆位置跟踪中的应用研究,则为智能交通系统的进一步发展和创新提供了重要支撑和引导。

数据库技术在智能交通系统车辆位置跟踪中的应用主要包括以下几个方面:一、轨迹数据的存储和管理智能交通系统需要收集大量的车辆位置数据,并对这些数据进行高效的存储和管理。

数据库技术通过建立合理的数据结构和索引,实现对轨迹数据的高效存储和查询。

通过将轨迹数据存储在数据库中,可以方便地实现对车辆位置信息的查询、分析和统计,为交通管理部门提供决策支持。

此外,数据库还可以进行数据压缩和优化,减少数据存储空间的占用,提高系统的整体性能。

二、轨迹数据的分析和挖掘数据库技术可以帮助智能交通系统对车辆位置数据进行分析和挖掘,以提取有价值的交通信息。

通过在数据库中构建适当的查询语句,可以实现对城市交通流量、拥堵情况、出行模式等方面的分析。

此外,利用数据库的聚类、关联、预测等数据挖掘技术,还可以发现轨迹数据中隐藏的规律和趋势,为交通管理部门提供更准确的交通预测和交通控制策略。

三、实时车辆位置跟踪数据库技术也在实时车辆位置跟踪中发挥着重要作用。

通过将实时采集到的车辆位置数据存储在数据库中,并通过数据库的查询功能,可以实现对车辆位置的实时查询和显示。

同时,数据库还可以在车辆位置变化时及时更新和查询相关的路况信息,并将结果通过智能交通的用户界面进行展示,为驾驶员和交通管理部门提供即时的交通情报,提高交通流量调度的精确性和实时性。

四、多源数据的融合和共享在智能交通系统中,不同的部门和应用往往会收集到各自独立的数据。

数据库技术可以将这些分散的数据进行融合和共享,构建一个统一的数据平台。

通过建立数据库的视图、索引和数据接口,不同的部门可以方便地共享车辆位置数据,并将其应用于各自的业务中。

数据库应用在智能交通系统中的作用

数据库应用在智能交通系统中的作用

数据库应用在智能交通系统中的作用智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是利用现代信息技术和通信技术,对交通运输系统进行智能化、信息化、网络化管理和控制的一种综合应用系统。

而数据库作为ITS中的重要组成部分,发挥着不可忽视的作用。

本文将探讨数据库在智能交通系统中的应用及其作用。

一、数据库在智能交通系统中的基本概念智能交通系统的核心是通过传感器和通信技术获取交通信息,并对这些信息进行管理和分析。

而数据库作为数据存储和管理的基础,承担着存储、查询和分析交通信息的重要任务。

在智能交通系统中,数据库承担的主要功能包括:数据的采集、存储、处理和检索。

通过对交通信息的采集和存储,数据库为系统提供了海量的数据资源,使得交通管理者可以根据实际需要进行数据分析和决策。

同时,数据库还负责对交通信息进行处理和检索,以满足用户的查询需求,并提供准确、及时的响应。

二、数据库在智能交通系统中的应用2.1 车辆监测与管理智能交通系统中,数据库记录了每辆车辆的行驶轨迹、车辆信息以及相关违法记录等数据,通过这些数据可以对车辆进行准确的监测和管理。

例如,交通管理者可以通过数据库查询某辆车辆的行驶轨迹,分析其行驶路线和时间,以便合理规划交通路线和控制交通流量。

2.2 交通事故预警与处理数据库在智能交通系统中还扮演着重要的角色,即交通事故预警与处理。

通过对交通信息的记录和分析,数据库可以实时监测交通情况,并对潜在的交通事故进行预警。

一旦发生交通事故,数据库可以快速定位事故地点、获取事故相关信息,并与相关部门进行联动,及时处理事故。

2.3 交通路况分析与优化数据库还广泛应用于交通路况分析与优化中。

通过对交通信息的采集和存储,数据库可以记录交通流量、车速等路况信息,并通过分析这些数据,提供准确的交通路况信息。

交通管理者可以根据数据库提供的数据,合理规划交通路线,减少拥堵现象,提高交通效率。

数据库应用在智能交通系统中的应用与发展

数据库应用在智能交通系统中的应用与发展

数据库应用在智能交通系统中的应用与发展随着科技的不断进步和信息化的快速发展,智能交通系统在我们生活中发挥着越来越重要的作用。

而数据库作为数据存储和管理的重要工具,在智能交通系统中也发挥着关键的作用。

本文将探讨数据库在智能交通系统中的应用,并展望其未来的发展。

一、智能交通系统与数据库智能交通系统是一种利用先进的技术手段和数据库管理系统,通过搜集、传输、处理和分析交通信息,以提高交通效率、减少交通事故、改善交通环境的系统。

智能交通系统的核心是数据的搜集和处理,而数据库作为数据的存储和管理平台,对于智能交通系统的运行至关重要。

二、数据库在智能交通系统中的应用1.交通数据管理:智能交通系统需要处理大量的交通数据,包括车辆信息、道路信息、交通事件等。

通过数据库,可以方便地对这些数据进行管理和存储,并支持快速的查询和分析。

2.交通流量监测:数据库可以存储和处理实时的交通流量数据,以及历史的交通流量数据。

通过对这些数据的分析,可以得出交通拥堵的时段和地点,从而提供实时的交通状况和交通流量的预测。

3.交通事故分析:交通事故数据是智能交通系统的重要组成部分,通过数据库可以对交通事故数据进行分析和统计。

例如,可以分析不同时间段和不同地点的事故发生率,并根据分析结果制定交通安全措施。

4.信号控制优化:通过数据库可以存储和管理交通信号控制的相关数据,例如道路的流量和车速数据。

通过对这些数据的分析,可以提供智能的信号控制算法,从而优化交通信号控制,减少交通拥堵。

5.车辆违法管理:数据库可以存储和管理车辆违法行为的相关数据,例如超速、闯红灯等。

通过数据库的支持,可以对违法行为进行记录和查询,从而实现对违法行为的有效监管和处理。

三、数据库在智能交通系统中的发展趋势1.大数据技术的应用:随着智能交通系统中数据量的不断增加,数据库需要应对这些海量的数据。

因此,数据库在智能交通系统中将更多地应用大数据技术,以实现更高效的数据存储和处理。

智能交通系统的技术与应用

智能交通系统的技术与应用

智能交通系统的技术与应用第一章:引言智能交通系统是一个多学科领域,涉及到交通、信息、通信、控制等多个方面的知识。

随着科技的不断发展,智能交通系统也日益成为世界各国交通管理的热点。

本文将介绍智能交通系统的技术与应用。

第二章:智能交通系统的技术智能交通系统主要包括车载系统、路侧系统和中心系统。

车载系统是指安装在交通工具上的各种装置,涵盖了自动驾驶、车联网、智慧交通等。

路侧系统是指安装在道路上的交通控制设施,包括交通信号灯、道路监控摄像头、智能交通标志等。

中心系统则是指交通管理中心,用于集中管理车辆和交通设备。

1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是智能交通系统的核心技术之一。

通过传感器、激光雷达等装置实现对前方路况的感知,再通过计算机技术对数据进行处理,从而实现车辆的自动驾驶。

自动驾驶技术将会大大减少人为驾驶过程中的交通事故,提高交通效率。

2. 车联网技术车联网技术是指将车辆、设备、基础设施等各种交通要素相连接的技术。

通过车联网技术可以实现车辆信息共享、车辆远程控制等功能。

该技术可以使驾驶者更加方便地获取信息,提高交通的安全性和智能化水平。

3. 智慧交通技术智慧交通技术是指将传感器、数据分析等技术与交通管理相结合的技术。

通过分析大数据,可以预测交通拥堵情况、优化交通路线、提高交通效率。

智慧交通技术可以帮助交通管理者更好地管理交通,并提供更好的服务给驾驶者。

第三章:智能交通系统的应用智能交通系统的应用已经在很多国家逐渐普及。

在中国,智能交通系统已经被广泛应用于城市道路、高速公路等领域。

下面我们将对智能交通系统的应用进行简要介绍。

1. 智能交通信号灯智能交通信号灯可以通过分析车流量和行人流量来动态控制信号灯的饱和度,从而减少交通拥堵、车祸和行人事故。

在城市道路交通管理中,智能交通信号灯已经成为不可或缺的一部分。

2. 智能高速路收费系统智能高速路收费系统可以实现车辆的无人收费,并支持电子支付。

这样可以有效减少收费站的拥堵现象,提高高速公路的通行效率。

智能交通系统概论

智能交通系统概论
KAREN项目研究成果受益者:
Ø个人出行者 Ø商业经营者 Ø提供和使用ITS的公司 Ø地方政府
Ø高级部门 Ø广告部门 Ø工业部门
4、欧洲ITS体系框架开发方法步骤
采用方法:面向过程的方法
5、欧洲ITS体系框架构成
(1)用户需求
²强调需要由框架体系结构完成的关键优先方面 ²其他的与ITS的实施、质量需求和限制有关的用户需求 ²用户需求的主要部分与ITS所提供的功能相关
功能: (1)保证通过各种媒体提供给终端用户的信息的兼容性和一致性 (2)保证不同交通基础设施的兼容性 (3)为地区、国家政府机关制定ITS发展规划提供基本原则 (4)为服务和设备制造提供一个开放的市场 (5)确保设备制造商的规模经济,保证他们的更具竞争
力的价格和更廉价的投资,提供一个公开的市场环境
2、ITS体系框架的组成部分
(1)用户服务
ITS体系框架中的用户服务部分主要用来明确智能交通系统的用户及用户 需求,明确划分智能交通系统中各个子系统的用户,并且通过用户调查、 访问等形式确定各个子系统的用户需求等,对用户需求进行合理排序后指 导实施顺序。
(2)逻辑体系结构
Þ逻辑体系结构是用来定义和描述一个系统为了满足一系列用户需求所必需 的功能。 Þ通常以—系列功能领域的方式描述ITs的逻辑体系结构,每个领域都定义 了功能及数据库,这些数据库与终端相联系,这些联系就是数据流。
(9)行驶驾驶员信息服务
(Traveler Information System) (10)在途公共交通信息服务
(一)中心系统
包含9个子系统,不需要安装在道路上,可根据需 要安装在相关的部门,它们和其他子系统通过无线通信网 进行通信。
1.商用车辆管理系统(Commercial Vehicle Administration System,CVAS)

智能交通系统运行管理作业指导书

智能交通系统运行管理作业指导书

智能交通系统运行管理作业指导书第1章智能交通系统概述 (3)1.1 智能交通系统的基本概念 (3)1.2 智能交通系统的组成与功能 (4)1.3 智能交通系统的发展现状与趋势 (4)第2章智能交通系统运行管理原则 (5)2.1 运行管理的基本要求 (5)2.1.1 保证系统安全稳定运行 (5)2.1.2 提高系统运行效率 (5)2.1.3 保障系统服务质量 (5)2.1.4 坚持可持续发展原则 (5)2.2 运行管理的组织架构 (5)2.2.1 管理层 (5)2.2.2 技术支持层 (5)2.2.3 运营操作层 (6)2.2.4 监督检查层 (6)2.3 运行管理的规章制度 (6)2.3.1 安全生产规章制度 (6)2.3.2 运行维护规章制度 (6)2.3.3 服务质量规章制度 (6)2.3.4 应急预案 (6)2.3.5 培训与考核制度 (6)2.3.6 信息安全管理制度 (6)第3章交通数据采集与处理 (6)3.1 交通数据采集技术 (6)3.1.1 传感器技术 (6)3.1.2 通信技术 (6)3.1.3 数据融合技术 (7)3.2 交通数据处理与分析 (7)3.2.1 数据预处理 (7)3.2.2 交通流参数估计 (7)3.2.3 交通事件检测 (7)3.3 交通数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储技术 (7)3.3.2 数据管理策略 (7)3.3.3 数据共享与交换 (7)第4章交通信号控制系统 (7)4.1 交通信号控制策略 (7)4.1.1 控制目标 (7)4.1.2 控制方法 (8)4.1.3 控制参数设置 (8)4.2 交通信号控制设备 (8)4.2.2 检测设备 (8)4.2.3 通信设备 (8)4.3 交通信号控制系统运行管理 (8)4.3.1 系统运行监控 (8)4.3.2 系统维护管理 (8)4.3.3 交通数据分析 (9)第5章智能公共交通系统 (9)5.1 智能公共交通系统概述 (9)5.2 公交调度与优化 (9)5.2.1 公交调度概述 (9)5.2.2 公交调度策略 (9)5.2.3 公交优化方法 (9)5.3 公交信息服务与管理系统 (9)5.3.1 公交信息服务 (9)5.3.2 公交管理系统 (10)第6章智能交通监控系统 (10)6.1 智能交通监控技术 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 关键技术 (10)6.1.3 技术应用 (10)6.2 交通事件检测与处理 (11)6.2.1 交通事件检测 (11)6.2.2 交通事件处理 (11)6.3 交通视频监控系统 (11)6.3.1 系统构成 (11)6.3.2 视频监控关键技术 (11)6.3.3 视频监控系统应用 (11)第7章智能停车系统 (12)7.1 停车场管理系统 (12)7.1.1 系统概述 (12)7.1.2 系统功能 (12)7.1.3 系统架构 (12)7.2 路边停车管理系统 (12)7.2.1 系统概述 (12)7.2.2 系统功能 (12)7.2.3 系统架构 (13)7.3 停车诱导与信息服务 (13)7.3.1 系统概述 (13)7.3.2 系统功能 (13)7.3.3 系统架构 (13)第8章智能交通信息服务系统 (13)8.1 交通信息采集与处理 (13)8.1.1 信息采集方法 (13)8.2 交通信息发布与接收 (14)8.2.1 信息发布渠道 (14)8.2.2 信息接收方式 (14)8.3 交通信息服务平台 (14)8.3.1 平台架构设计 (14)8.3.2 平台功能实现 (14)8.3.3 平台运维管理 (14)8.3.4 平台安全保障 (15)第9章智能交通系统安全与应急 (15)9.1 智能交通系统安全策略 (15)9.1.1 安全管理目标与原则 (15)9.1.2 安全管理体系 (15)9.1.3 安全风险评估 (15)9.1.4 安全措施 (15)9.2 系统安全防护技术 (15)9.2.1 硬件安全防护 (15)9.2.2 软件安全防护 (15)9.2.3 数据安全防护 (16)9.2.4 网络安全防护 (16)9.3 突发事件应急处理 (16)9.3.1 应急预案 (16)9.3.2 应急演练 (16)9.3.3 应急响应 (16)9.3.4 事后评估 (16)第10章智能交通系统评估与优化 (16)10.1 系统运行效果评估 (16)10.1.1 评估指标体系构建 (16)10.1.2 数据收集与分析 (16)10.1.3 评估结果运用 (16)10.2 系统优化策略与方法 (16)10.2.1 系统优化目标 (16)10.2.2 优化策略制定 (17)10.2.3 优化方法应用 (17)10.3 智能交通系统发展趋势与展望 (17)10.3.1 技术发展趋势 (17)10.3.2 政策与管理创新 (17)10.3.3 市场与应用拓展 (17)第1章智能交通系统概述1.1 智能交通系统的基本概念智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是指运用现代信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等,对交通系统进行智能化改造和提升的一套系统。

智能交通系统技术研究与应用

智能交通系统技术研究与应用第一章:引言随着城市化进程的加快,交通问题日益突出。

长期以来,城市交通拥堵、道路安全意外频发、车辆污染等问题已成为困扰城市发展的主要难题。

传统的交通运输系统已经无法满足现代城市化进程中人们的出行需求,智能交通系统成为了解决城市交通问题的有效手段。

智能交通系统是指利用现代信息技术、感知技术、自动控制技术和人工智能技术等手段,对交通网络进行监控、管理、控制,实现智能化、高效化、安全化、低碳化的交通运输模式。

本文旨在从技术研究和应用两个方面,系统地介绍智能交通系统的发展现状和未来发展趋势。

第二章:智能交通系统技术研究2.1 信息技术信息技术是智能交通系统实现的重要手段之一。

通过信息技术建立智能交通系统,可以有效地收集并处理交通信息,保证路况信息的准确和实时性。

目前,信息技术在智能交通系统中的应用主要包括:道路通行状况监测与分析、区域交通流动预测、交通信息发布和反馈、交通信号控制等内容。

道路通行状况监测与分析是智能交通系统的核心内容,信息技术在此方面发挥了重要作用。

目前,常用的道路通行状况监测技术包括视频监控、地磁感应和微波感应等。

同时,信息技术在道路通行状况监测后期的数据处理和分析中也有着不可或缺的作用。

传统的数据处理方法已经不能满足大数据时代的需求,目前,常用的处理技术有数据挖掘、机器学习和人工智能等。

2.2 感知技术感知技术是智能交通系统实现的重要手段。

通过各种传感器和监测设备,智能交通系统可以实时感知并监控交通状况,为交通管理和决策提供数据支持。

当前,常用的感知技术包括:图像识别技术、声音识别技术、激光雷达技术等。

感知技术在交通系统中的应用主要包括:车辆识别、行人识别和环境监测等。

车辆识别技术是智能交通系统中的核心技术之一,目前常用的技术包括摄像头、地磁执法系统和激光雷达等。

行人识别技术和车辆识别技术类似,也是通过摄像头等设备获取行人的图像信息,并进行识别和分析。

2.3 自动控制技术自动控制技术是智能交通系统中最重要的核心技术之一,能够实现对交通流量、速度和路口等交通要素的自动控制,无需人工干预。

数据库技术在智能交通系统中的应用挖掘

数据库技术在智能交通系统中的应用挖掘智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)是一种基于现代信息技术和通信网络集成的智能化交通管理系统,通过实时采集、处理和分析交通相关数据,旨在优化交通流动性,提高交通效率,增强交通安全和降低环境污染。

在实现智能交通系统的过程中,数据库技术起着重要的作用,帮助管理交通数据,提供实时可靠的服务。

一、数据库技术在智能交通系统中的数据管理智能交通系统产生大量的交通数据,如交通流量、车辆位置、行驶速度等等。

这些数据需要进行实时的采集、处理和存储。

数据库技术通过建立适当的数据模型和数据结构,提供高效的数据管理和存储服务。

例如,可以使用关系数据库管理系统(RDBMS)管理交通流量信息,使用空间数据库管理系统(SDBMS)管理车辆位置信息。

同时,数据库技术还可以提供数据索引、备份和恢复等功能,保证交通数据的可用性和安全性。

二、数据库技术在智能交通系统中的数据分析智能交通系统生成的大数据需要进行深入分析,以提供有意义的交通管理决策。

数据库技术可以支持复杂的数据查询和分析操作,如多表连接、聚合查询等。

通过这些查询和分析,可以发现交通拥堵的原因、预测交通流量、提供最优路径规划等。

例如,通过关系数据库的查询语言SQL可以轻松地实现交通流量统计和拥堵点分析。

此外,数据库技术还可以支持数据挖掘方法,如聚类分析、分类分析等,挖掘出交通数据中的隐藏关系和规律。

三、数据库技术在智能交通系统中的实时应用智能交通系统需要实时地获取和处理交通数据,以提供实时的交通信息和服务。

数据库技术可以通过实时数据管理和处理,实现智能交通系统的实时响应能力。

例如,使用时空数据库管理系统对实时的车辆位置信息进行存储和索引,以支持实时的路径规划和导航;使用实时流处理技术对实时的交通流量数据进行处理和分析,以提供实时的交通状况信息。

数据库技术的实时应用能够大大提高系统的响应速度和用户体验。

智能交通系统(徐建闽)课后题答案(手打完整版}

一.绪论1.智能交通系统的定义是什么?它的特点有哪些?智能交通系统是人们将先进的计算机处理技术,信息技术、数据通信技术、传感器技术及电子自动控制技术等有效的综合起来,运用于整个交通运输系统中。

以车辆道路使用者,环境视角有机结合,达到和谐统一的最佳效果的目的,从而建立起的一种作用范围大、作用发挥全面的实时、精确、高效的交通运输综合管理体系。

ITS特点:信息性、整体性、开放性、动态性、复杂性。

2.智能交通系统的子系统有哪些?说明他们的关系先进的出行者信息系统,先进的交通管理系统,先进的公共运输系统,商用车辆运营系统,先进的车辆控制和安全系统,不停车收费系统、应急管理系统3.智能交通系统评价有什么意义?简单说明其难点有助于人们跟好的把握its对社会.经济.环境、和交通系统及其使用者等所能带来的种种影响为制定政策和做出决定的人量化its的影响帮助未来投资做出决定优化系统设计的运作难点;its会产生难以预料的对社会、经济和环境的影响,同时难确定建设工程成本以及其中的风险,没有成熟的经验和方法提供给its项目的效果评价作为参考;统计数据不完备.不能很好地利用国外的研究成果4.智能交通系统评价的基本类型有哪些?他们之间的关系事前评价.中.后.跟踪评价,事前评价决定项目的决策阶段.中间评价决定项目实施阶段事后评价决定项目的运营和维护,跟踪评价决定项目的系统升级.5.智能交通系统有哪些主要的评价方法.必要性评价.经济评价.综合效益分析.产业评价.风险分析以及整体评价二.智能交通系统相关理论技术1.大系统理论中大系统的特点是什么集合性.相关性.层次性.目的性.环境适应性.整体性.动态性1.传感器的作用是什么。

列举ITS中用到的传感器传感器是指能够感受被测量的信息,并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置,以满足信息的传输处理记录显示和控制等要求。

ITS中应用的传感器主要有:环形线圈、压电传感器,红外传感器,微波检测器,超声波传感器,视频车辆检测器、RFID等。

数据库应用在智能交通安全中的应用

数据库应用在智能交通安全中的应用随着科技的不断发展,智能交通系统逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。

而数据库作为智能交通系统的核心技术之一,发挥着重要的作用。

本文将探讨数据库在智能交通安全中的应用。

一、智能交通系统简介智能交通系统是一种基于信息技术的交通管理系统,通过传感器、数据库、通信技术等手段,对交通流量、道路状况、车辆位置等信息进行采集、处理和分析,以提供安全、高效、便捷的交通服务。

二、数据库在智能交通系统中的作用1. 数据的采集与存储智能交通系统需要实时采集大量的交通数据,包括车辆位置、速度、监控视频等。

而数据库作为数据的存储和管理平台,可以高效地保存这些数据,并提供快速的数据检索和分析功能。

通过数据库的应用,各种交通数据可以得到有效的管理和利用。

2. 数据分析与预测数据库可以存储历史的交通数据,并通过数据分析技术,挖掘出有价值的信息。

基于历史数据的分析,可以预测交通流量的变化趋势,提前做出合理的路况调整,以提高交通的运行效率和安全性。

3. 实时监控与调度智能交通系统需要实时监控道路状况、交通流量等信息,并根据实际情况做出相应的调度决策。

数据库的实时性和高效性可以满足这一需求,监控数据可以及时传入数据库,系统可以根据数据库中的数据进行实时的交通管理和调度。

4. 停车管理停车问题是城市交通中的一大难题。

数据库可以记录停车场的实时状态,包括停车位的占用情况、停车时间等信息。

通过数据库的应用,可以实现停车位的智能分配和停车流程的优化,提高停车管理的效率和便利性。

三、数据库在智能交通安全中的具体案例1. 交通事故预测基于历史交通数据的分析,可以建立交通事故的预测模型。

通过对交通流量、路况等数据的分析,可以预测出高风险路段和时间段,并采取相应的交通管控措施,减少交通事故的发生。

2. 路况监测与优化数据库记录了道路的实时状态、交通流量等信息,可以通过分析这些数据,及时掌握道路的拥堵情况,并做出智能的调度决策。

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第4节 交通数据仓库设计
3.交通数据仓库系统的设计
交通数据仓库系统的开发流程
1
2
3
4
5
















方 法 总 结


主 数 环 概模 系
逻 模 ETL


题 据 境 念型 统
辑型 设


分 分 要 数设 总
数的 计
析 析 求 据计 体
据设





第5节 数据挖掘技术
数据挖掘 的主要过程
交通工程学
地理学与测绘
ITS GIS-T GIS
计算机与信息科学
GIS-T基本组成图
第6节 GIS-T技术
3. GIS-T的应用范围
1
道路设计与养护维修
2
基于电子地图的交通管理
3
交通规划
4
运输企业运营管理
5
为智能交通系统提供基础数据平台
5
谢谢大家!
2016/5/16
6
栅格显 示
主要 功能
叠加功 能
地形分 析
动态分 段
2016/5/16
第5节 数据挖掘技术
3.数据表达及评价
对挖掘出的信息,要采用直观的表达方式,以便于用 户理解和观察。 对于挖掘出的数据内容,应进行适当的评估,并判别 其是否存在冗余或无关的信息,确保所得到的信息具有 绝对的准确性和实用性,能对实际的工作起到很好的辅 助作用。 数据挖掘所发现的知识通常表现为概念、规则、规律 等形式,可包含关联模型、时间序列模型、回归模型、 分类模型、聚类模型等。
第6节 GIS-T技术
1.概述
交通地理信息系统 (Geographic Information System for Transportation,简称GIST)是地理信息系统(GIS) 在勘查设计、交通规划、交通 管理等交通领域的具体应用与 延伸,是公路、铁路、水路、 航空、管网和通讯线路等线性 空间要素分析和建模的工具, 也是研究地理要素沿线性网络 系统运动、变化和发展的有力 手段。
演化分析
演化分析是 利用概念描 述、分类分 析、关联分 析等建模方 法对随时间 变化的数据 的变化规律 进行描述。
第6节 GIS-T技术
交通地理信息系统 (GIS-T)技术
1.概述 2. GIS-T的主要功能 3. GIS-T的应用范围
第6节 GIS-T技术
2.GIS-T的主要功能
路径优 化功能
GIS基 本功能
第3节 交通数据库设计
3.交通数据库设计的基本阶段
6.数据库运行和维护阶段
1.需求分析阶段
5.数据库实施阶段
六个阶段
2.概念结构设计阶段
4.数据库物理设计阶段
3.逻辑结构设计阶段
第3节 交通数据库设计
1.需求分析阶段
静态数据
系统数据
动态数据
专题数据
系统数据框架图
道路数据 检测器属性数据 摄像头属性数据 原始交通流数据
DW=HDB+DBMS+Applic.+DM+KDD+DSS+II+I 数据仓库=历史数据库+数据库管理系统+应用程序+数据挖掘+ 知识发现+决策支持系统+信息界面+基础结构
第4节 交通数据仓库设计
2.数据仓库特征
数据仓库四个特征
面向主题的
集成的
非易失的
时变的
(subject-oriented) (integrated) (nonvolatile) (time-variant)
LOGO
第4章 交通数据库技术
第1节 交通数据的特征
交通数据的特征 时效性 主观性 流动性 再现性
2016/5/16
章节内容
1
交通数据的特征
2
交通数据结构
3
交通数据库设计
4
交通数据仓库设计
5
数据挖掘技术
6
GIS-T技术
第2节 交通数据结构
按照交通数据的来源以及自身属性的特点可以划分为三类 1.智能交通管理控制数据 2.静态的道路交通环境数据 3.动态的道路交通流数据
4
第5节 数据挖掘技术
2.数据挖掘方法
四种常用数据挖掘分析方法
定义 关联分析
关联分析 是指从已 有的数据 集中,挖 掘出数据 项之间相 互关系的 知识。
分类分析
分类分析是在 数据集中,找 出一组能够描 述该数据集典 型特征的模型 (或函数), 用于未知数据 的分类识别。
聚类分析
聚类分析 是分类分 析的逆过 程
ER图即实体联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法, 用来描述现实世界的概念模型。
第3节 交通数据库设计
3. 逻辑结构设计阶段
数据库的逻辑结构设计过程就是把ER图转换为 具体的关系数据库系统所支持的数据模型的过 程,实际上就是把实体、实体的属性和实体之 间的联系转化为关系模型。




信息处理模块 评价指标数据
系统全局ER图

匹配

定位



验 证
像 头 数

第3节 交通数据库设计
5. 数据库实施阶段
用DDL(Data Definition Language) 数据定义语言定义数据结构
数据实施 四个步骤
组织数据入库 编制与调试应用程序
数据库试运行
3. 逻辑结构设计阶段
第3节 交通数据库设计
数据库设计(Database Design)是指对于一 个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立 数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据, 满足各种用户的应用需求。
第3节 交通数据库设计
2.交通基础数据库总体设计
交通基础数据库是实现信息平台各项 应用子系统功能的底层数据平台。
数据库以GIS-T为基础平台,实现信息 平台海量信息的集成、存储和管理任务。
4. 物理设计阶段
物理设计是对数据在物理设备上的存储结构域存 储方式进行设计,为逻辑数据模型选取适合应用 要求的物理结构,依赖于给定的计算机软硬件环 境。
2016/5/16
第3节 交通数据库设计
2. 概念结构设计阶段
检测器属性数据
匹配 定位
采集 1min原始交通流数据
信息处理模块
时间空间汇集数据


交 通 历 史 数 据
ext Text
1
第2节 交通数据结构
3.动态的道路交通流数据








管信


理息


数务


据功


2016/5/16
第3节 交通数据库设计
交通数据库设计
1.概述 2.交通基础数据库总体设计 3.交通数据库设计的基本阶段
1.概述
第3节 交通数据库设计
数据库(Database)是指将数据按照一定的数 据结构进行组织、存储和管理。简单来说,数据库 可认为是电子文件的处所,只不过在这个处所里电 子数据是按照一定的数据模型进行存储的,以达到 低冗余、高共享等要求。
第2节 交通数据结构
1.智能交通管理控制数据
智能交通管理与控制系统能记录 下大量实际的交通管理与控制等 信息数据,如:车辆的违法时间、 地点、车速、类型、车辆的图像、 车牌号码等。
第2节 交通数据结构
2.静态的道路交通环境数据



间 地 理 信 息 数 据
面 状 况 信 息 数 据
通 基 础 设 施 数 据
6. 系统管理和维护阶段
数据库的转储和恢复
工作内容
数据库的安全性、完整性控制 数据库的性能监督、分析和改进
数据库的重组织和重构造
第4节 交通数据仓库设计
交通数据仓库设计
1.数据仓库定义 2.数据仓库特征 3.交通数据仓库系统的设计
3
2016/5/16
第4节 交通数据仓库设计
1.数据仓库定义
数据仓库(Data Warehouse)是一种新型的数据库, 数据仓库被组织被当做一个中性存储区,由数据挖掘 和其它应用程序所使用,使用这些数据可以满足一组 预定义的商业评测。 一个完整的数据仓库可以表示为:
汇集数据 评价指标数据
天气数据 事故数据 道路施工数据 交通管制数据
2
第3节 交通数据库设计
2. 概念结构设计阶段
描述,是整个数据库设计的关键。
在上述系统需求分析阶段中,把系统所需要的数据划 分为3种,概念结构设计就是对每类数据进行属性分解和关 系分析,分别设计局部实体关系图(ER图),最后根据系 统数据流程,合并集成为全局ER图。
模式
知识
清洗与集成
选择与转换
数据挖掘
评估与表示
数据挖掘过程描述示意图
第5节 数据挖掘技术
1.问题定义及数据准备
问题定义及数据 准备3个阶段
问题定义
数据收集选择
数据挖掘中最 基础,也是最 关键的步骤
主要目的是采 集数据挖掘所 需的基础数据
数据预分析处理
四种基本方法
数数 据据 清集 洗成
数数 据据 转消 换减
1.问题定义及数据准备 2.数据挖掘 3.数据表达及评价
第5节 数据挖掘技术
定义
数据挖掘,又称为数据采掘、数据开采(Data Mining,DM),是一种决策支持过程,是一种 从大量不完全的、随机的、模糊的、有噪声的数 据中,提取出人们感兴趣的、有用的潜在信息和 知识的过程。
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