導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇數(shù)學(xué)建模交通流量問(wèn)題，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞： 交通強(qiáng)度 統(tǒng)計(jì)回歸模型 Lagrange函數(shù)法

引言

據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2013年統(tǒng)計(jì)，我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)2.19億輛，其中汽車占總量的45.88%，而我國(guó)汽車數(shù)量占全世界1.9%，但汽車交通死亡事故占全球15%，每年車禍死亡人數(shù)超過(guò)十萬(wàn)人，道路上出現(xiàn)交通事故后，由于無(wú)法及時(shí)解決事故車輛、清理現(xiàn)場(chǎng)，從而導(dǎo)致交通擁堵，甚至交通癱瘓。因此改善道路交通安全問(wèn)題是我國(guó)當(dāng)今所面臨的首要難題之一。本文擦考了《2013高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽》[1]中所闡述的問(wèn)題，就造成道路車輛排隊(duì)的原因與車輛排隊(duì)長(zhǎng)度與事故路口上游車流量間的關(guān)系小作探討。

1、造成道路車輛排隊(duì)原因的分析

就北京、上海與深圳等一線大城市的道路擁堵問(wèn)題，其原因主要有環(huán)路外輔路通行能力低、主要道路進(jìn)出口設(shè)置不合理、環(huán)路與快速路部分橋區(qū)的轉(zhuǎn)向功能不全、環(huán)路與快速路的部分道路空間為充分利用等方面[2]，。其中，環(huán)路外輔路通行能力低，則不能夠有效地幫助主要道路疏散車輛，即環(huán)路外輔路的沒(méi)有起到實(shí)際的作用；主要道路的進(jìn)出口設(shè)置不合理，即限制了主要道路的實(shí)際通行能力[3] ，如果進(jìn)出口位置相距較遠(yuǎn)，那么對(duì)于目的地位于這段路程之間的行人來(lái)說(shuō)就有可能因?yàn)槔@路而不會(huì)進(jìn)入主要道路；對(duì)于環(huán)路與快速路部分橋區(qū)的轉(zhuǎn)向功能不全、環(huán)路與快速路的部分道路空間為充分利用，我們知道，環(huán)路與快速路部分橋區(qū)的轉(zhuǎn)向功能是為了防止道路擁堵與道路交通安全的有利措施，如果其功能與道路空間得不到充分的利用的話，那么便會(huì)直接導(dǎo)致道路的擁堵與車輛的排隊(duì)，更有可能導(dǎo)致道路安全事故的發(fā)生。而對(duì)于一些二、三線的小城鎮(zhèn)，除具備以上所分析的部分原因以外，還有可能受限于經(jīng)濟(jì)與城市發(fā)展的不足，存在如硬化道路不足，道路路面不平整等原因，也存在如由于道路施工而出現(xiàn)的亂戰(zhàn)亂用的現(xiàn)象，或因?yàn)榻煌ㄊ鹿识加密嚨赖忍厥庖蛩?，這些都是造成車輛排隊(duì)、道路擁堵的原因。

2、道路車輛排隊(duì)長(zhǎng)度與事故路口橫斷面實(shí)際通行能力的分析

由1我們分析了一些造成道路車輛排隊(duì)的原因，這里我們僅就其中的道路車輛排隊(duì)長(zhǎng)度與事故路口上游車流量間的關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)單分析。首先我們進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的符號(hào)說(shuō)明： ρ交通強(qiáng)度； λ交通流輸入車輛數(shù)； μ交通流輸出車輛數(shù)；L 排隊(duì)長(zhǎng)度。

我們根據(jù)參考資料，借鑒了《2013高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽》[1]中附件所提供的數(shù)據(jù)，運(yùn)用交通工程學(xué)中排隊(duì)論理論[3]，其具體定義如下：如果交通強(qiáng)度ρ

ρ=

交通流排隊(duì)長(zhǎng)度峰值會(huì)按一定概率反復(fù)出現(xiàn)；當(dāng)ρ≥1時(shí)，則交通流排隊(duì)長(zhǎng)度會(huì)越來(lái)越長(zhǎng)，使得整個(gè)交通系統(tǒng)呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的狀態(tài)。我們已分析出視頻一中交通事故路段的實(shí)際通行能力呈波動(dòng)狀態(tài)，即符合ρ

通過(guò)觀察《2013高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽》[1]中附件所提供的數(shù)據(jù)，記錄其視頻中各個(gè)時(shí)間段的交通流，計(jì)算整理出該路段在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的交通流平均到達(dá)率及交通流平均輸出率，此處，規(guī)定交通流的輸出車輛數(shù)為通過(guò)事故路段的車輛數(shù)，交通流輸入車輛數(shù)為涌入事故路段的車輛數(shù)。與此同時(shí)，將所得數(shù)據(jù)輸入公式（2）當(dāng)中，求得各個(gè)時(shí)間段交通流的交通強(qiáng)度值，建立下

式，從而計(jì)算出各個(gè)時(shí)間段的排隊(duì)長(zhǎng)度[2]（此處L代表排隊(duì)長(zhǎng)度），即：

L=我們運(yùn)用人工計(jì)算的方法對(duì)參考文獻(xiàn)中的附件視頻進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)與計(jì)算，并且算出了交通事故發(fā)生點(diǎn)平均實(shí)際通行量為19.5pcu/min（pcu/min為每分鐘所通過(guò)事故路口橫斷面處的車輛數(shù)，下文同理），由此推算出每分鐘通過(guò)事故路段的車輛數(shù)為19.5輛，進(jìn)而我們以每分鐘有19.5輛車通過(guò)事故路段作為交通流輸出車輛數(shù)目的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，即μ=19.1pcu/min。通過(guò)視頻一，求得通過(guò)上游路段紅綠燈的車輛數(shù)即交通流的輸入車輛數(shù)λ，再次運(yùn)用人工計(jì)算的方法進(jìn)行簡(jiǎn)單的計(jì)算與統(tǒng)計(jì)，我們得出了車輛排隊(duì)長(zhǎng)度L與上游車流量λ之間的關(guān)系，我們可以通過(guò)參考文獻(xiàn)的附件視頻中看出，在視頻中事故剛發(fā)生的時(shí)候，上游車流量為20.50，車輛排隊(duì)長(zhǎng)度為5.00，隨著時(shí)間的推移，事故路口上游車流量在19.00與16.00之間上下浮動(dòng)，車輛排隊(duì)長(zhǎng)度在1.33至2.50之間上下浮動(dòng)，因此，根據(jù)此處得出的數(shù)據(jù)，我們建立起統(tǒng)計(jì)回歸模型[4]，利用SPSS軟件對(duì)排隊(duì)長(zhǎng)度L隨上游路段車流輛數(shù)λ的變化數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸模擬，得到了關(guān)于λLagrange的函數(shù)：

L=L（λ）

我們運(yùn)用了SPSS軟件對(duì)此模型進(jìn)行了評(píng)估，得出了該模型的參數(shù)估計(jì)值其二次方程的決定系數(shù)（一個(gè)反應(yīng)因變量與自變量相關(guān)度大小的指標(biāo)，其值越大，因變量與自變量的相關(guān)程度越大）R2=0.948，說(shuō)明方程的因變量與自變量相關(guān)程度達(dá)到94.8%，且二次方程的準(zhǔn)確度比一次方程和三次方程高。所以，為了減小車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的計(jì)算誤差，建立L關(guān)于上游路段車流量的二次方程[4]，即：

從SPSS軟件的評(píng)估中我們得到了回歸系數(shù)，列出如下：a0=44.043，a1=-6.007，a2=0.224，代入二次方程得：

因此，我們便求解出了道路車輛排隊(duì)長(zhǎng)度與事故路口上游車流量間的關(guān)系，其符合公式：

參考文獻(xiàn)：

[1] 2013度《2013高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽》，2013—9—14.

[2]邵杰、何斌，《北京道理交通擁堵原因及對(duì)策分析》，道路交通與安全-第八卷第1期2008年2月

篇2

【關(guān)鍵詞】視頻監(jiān)控屏幕 交通信號(hào)燈 智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)

本文通過(guò)對(duì)圖像車隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)和配時(shí)算法設(shè)計(jì)方面的探討結(jié)合人為監(jiān)視視頻，從而對(duì)新型交通信號(hào)燈進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，制定出一種能夠滿足當(dāng)下交通需求的一種視頻監(jiān)控類的交通信號(hào)燈系統(tǒng)。

1 研究現(xiàn)狀

世界上第一個(gè)交通信號(hào)燈始于19世紀(jì)70年代的英國(guó)，人們體會(huì)到它的便捷之后便對(duì)其開始了正式的研究，在20世紀(jì)中后葉，美國(guó)相繼出版了《道路通行能力手冊(cè)》，并提出了十字路口通行能力服務(wù)水平的評(píng)價(jià)，漸漸的從過(guò)去的單一交叉路口獨(dú)立的控制系統(tǒng)逐步上升到了一條干路綜合考慮交通密度流優(yōu)化控制系統(tǒng)，最后發(fā)展成了整個(gè)區(qū)域路口相互影響的聯(lián)動(dòng)型全面控制系統(tǒng)。20世紀(jì)70年代，英國(guó)率先研制出TRANSYT系統(tǒng)，隨著對(duì)其深入的研究，發(fā)達(dá)國(guó)家的完備只能交通系統(tǒng)理論也逐步發(fā)展成型。

在我國(guó)，2005年后才開始對(duì)交通信號(hào)控制系統(tǒng)有了系統(tǒng)性的研究和開發(fā)，例如基于手機(jī)移動(dòng)技術(shù)采集的動(dòng)態(tài)交通信息服務(wù)、基于視頻或激光技術(shù)的客流檢測(cè)系統(tǒng)和全國(guó)重點(diǎn)營(yíng)運(yùn)車輛聯(lián)網(wǎng)聯(lián)控系統(tǒng)等多項(xiàng)先進(jìn)的交通監(jiān)控系統(tǒng)。交通監(jiān)控系統(tǒng)的研發(fā)也得到了國(guó)家大力的支持，并在“863”計(jì)劃里提出了設(shè)立智能交通系統(tǒng)專題。但是從整體上來(lái)說(shuō)，我國(guó)目前的只能交通信息系統(tǒng)領(lǐng)域的規(guī)模較國(guó)外來(lái)說(shuō)規(guī)模還是較小，因此其前景廣闊，但是發(fā)展空間十分巨大。

2 城市道路中視頻監(jiān)控的作用

隨著智慧城市的概念推出，視頻監(jiān)控類的產(chǎn)品可以當(dāng)成信息采集類的傳感器的一種，通過(guò)傳輸端進(jìn)行視頻信息匯聚，到應(yīng)用端得到廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮了巨大的作用。在城市交通監(jiān)控中視頻監(jiān)控產(chǎn)品及技術(shù)發(fā)揮了重要作用。

2.1 及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交通事件

通過(guò)實(shí)時(shí)視頻流分析，發(fā)現(xiàn)道路異常事件，如擁堵、車輛逆行，異常停車（事故）、行人闖干道、車輛起火等，一旦發(fā)現(xiàn)及時(shí)通知管理人員，做相應(yīng)處理和疏導(dǎo)，提高道路通行效率，并有效降低生命財(cái)產(chǎn)損失。

2.2 獲取實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)

監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)獲得包括車流量，車速，車型分類，信號(hào)燈狀態(tài)、道路能見(jiàn)度、擁堵狀況等信息，通過(guò)分析這些信息得到車流運(yùn)行的規(guī)律，更好的服務(wù)于交通疏導(dǎo)，道路規(guī)劃，信號(hào)燈控制，進(jìn)一步服務(wù)于公眾出行。

2.3 違章行為檢測(cè)

及時(shí)發(fā)現(xiàn)車輛闖紅燈、超速、不按車道行駛、逆行、非法停車、非法占用公交車道等違章車輛行為，并抓拍或錄像以獲取現(xiàn)場(chǎng)證據(jù)，通過(guò)處罰手段來(lái)規(guī)范車輛行為。

2.4 為城市治安提供有效信息

獲取的通行車輛信息，如車牌號(hào)碼、車身顏色、車型、車輛品牌等，可以為城市治安監(jiān)控提供有效信息，為公安案件偵破提供線索。

一個(gè)城市的智能交通系統(tǒng)需要一個(gè)管理平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)。一般而言，這個(gè)管理平臺(tái)由視頻監(jiān)控、電子地圖與指揮調(diào)度系統(tǒng)、通信系統(tǒng)三個(gè)小部分組成。因此，這個(gè)城市智能交通管理指揮平臺(tái)需要體現(xiàn)這三大組成的功能應(yīng)用。因此，現(xiàn)代電子監(jiān)控設(shè)備需要以“信息通路”、“終端產(chǎn)品”、“數(shù)字地圖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、報(bào)表管理生成工具”、“人工智能、專家系統(tǒng)以及地理分析等關(guān)鍵技術(shù)”為技術(shù)依托，并建設(shè)“數(shù)字交通網(wǎng)站”和“物流信息平臺(tái)”，為城市道路交通運(yùn)輸管理的各個(gè)職能政府部門，為出租車公司、公交公司、“兩客一?！边\(yùn)輸企業(yè)、其它運(yùn)輸企業(yè)，從事第一方物流、第二方物流、第三方物流的各個(gè)企業(yè)，為市內(nèi)旅游消費(fèi)出行、制訂長(zhǎng)途旅行計(jì)劃的市民提供各種從決策分析、報(bào)表統(tǒng)計(jì)、信息查詢等專業(yè)的、個(gè)性化的應(yīng)用和服務(wù)。

3 交通流基本參數(shù)

描述交通流的參數(shù)主要有3個(gè)：交通流量（用q表示），交通密度（用ρ表示），空間內(nèi)平均車速（用v表示）。在單位時(shí)間內(nèi)，通過(guò)某地點(diǎn)的的車輛數(shù)稱為交通流量。但是我們知道這樣定義方式產(chǎn)生的交通流量只是描述了其中某一段時(shí)間內(nèi)的交通流量情況，而道路上車輛的流動(dòng)情況變化性非常的強(qiáng)，即使相臨的兩個(gè)信號(hào)周期間，交通流量也會(huì)有有較大別。所以在研究當(dāng)中，我們常取某一特定時(shí)間段內(nèi)的平均交通流量。某一時(shí)刻，在一定長(zhǎng)度道路上通行的車輛數(shù)目?？梢暺錇樗矔r(shí)值，密度也隨時(shí)間的變化而變化?？臻g平均車速與交通流量類似，也是出于需要而求出的均值。這三個(gè)參數(shù)之間也存在密切的聯(lián)系，經(jīng)過(guò)研究后發(fā)現(xiàn)，在一段時(shí)間范圍內(nèi)，交通流可以近似的看做某種流體，它以一定的密度，速度向某個(gè)方向流動(dòng)著。

4 智能交通等控制系統(tǒng)

4.1 模糊控制

模糊控制在交通控制系統(tǒng)中，跟以系統(tǒng)來(lái)模擬交通警指揮的過(guò)程相類似，它能合理的判斷各相位通行的緊迫程度，但是一般在現(xiàn)有的基于模糊控制在配時(shí)方法上，是實(shí)驗(yàn)性的不斷增加信號(hào)的時(shí)間，頻繁的增加信號(hào)時(shí)間會(huì)對(duì)駕駛員的駕駛產(chǎn)生一定影響，甚至?xí)?duì)司機(jī)自身產(chǎn)生一些不必要的心理壓力。

4.2 配時(shí)算法設(shè)計(jì)

交通流的變化與大海的漲潮退潮類似，它在重復(fù)著高峰與低峰。在高峰期通常一個(gè)常用信號(hào)周期（如120秒）的時(shí)間里是不夠各相位所有車輛及時(shí)通過(guò)，此時(shí)交通流處于過(guò)飽和狀態(tài)。而在低峰期時(shí)，各個(gè)相位車輛通行時(shí)間總和要小于常用信號(hào)周期，這時(shí)交通流處于欠飽和狀態(tài)。如果欠飽狀態(tài)時(shí)候交通信號(hào)燈換燈周期不變，就一定會(huì)產(chǎn)生綠燈浪費(fèi)時(shí)間，因此周期的長(zhǎng)短應(yīng)該根據(jù)當(dāng)前交通流的情況自適應(yīng)調(diào)整。

5 視頻監(jiān)控交通系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)

以杭州交通為例，交管局在交通燈旁都設(shè)置了相同的視頻監(jiān)控系統(tǒng)用于道路監(jiān)控，這些視頻監(jiān)控直接和交管局監(jiān)控中心聯(lián)網(wǎng)。等同于在交通密集區(qū)有了一雙監(jiān)控全城道路的“眼睛”。這雙“眼睛”除了能夠看見(jiàn)當(dāng)?shù)亟煌顩r以外還能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能，其中計(jì)數(shù)功能能夠在不增加其他設(shè)施的情況下統(tǒng)計(jì)交通流量。

（1）后端視頻平臺(tái)可以將前端上傳的交通流量數(shù)據(jù)收集成完整信息，預(yù)留接口開發(fā)將數(shù)據(jù)共享給交管局交通燈控制系統(tǒng)。

（2）交管局后端平臺(tái)可以通過(guò)交通流量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析，對(duì)比不同時(shí)間段的流量信息制定相應(yīng)位置交通燈的時(shí)間設(shè)定。

（3）前端視頻監(jiān)控在長(zhǎng)期的信息采集，形成大量的數(shù)據(jù)，包括早中晚夜、冷溫?zé)?、春夏秋冬、陰晴雨霧、周一至周日的各時(shí)段、國(guó)慶五一中秋清明等交通數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以作為大數(shù)據(jù)分析，將雜亂的數(shù)據(jù)無(wú)相關(guān)的信息通過(guò)數(shù)學(xué)的統(tǒng)計(jì)法等方式，利用MATLAB等軟件建模，尋找出深層的聯(lián)系。

（4）單個(gè)交通燈模型模擬為單個(gè)交通燈時(shí)間設(shè)定提供參考；相鄰交通燈之間的數(shù)據(jù)模型模擬為相鄰交通燈時(shí)間設(shè)定提供參考；一段道路上的交通燈之間數(shù)據(jù)模型模擬為該道路上交通燈時(shí)間設(shè)定提供參考；一片區(qū)域內(nèi)的交通燈之間數(shù)據(jù)模型模擬為該片區(qū)域的交通燈時(shí)間設(shè)定提供參考。（時(shí)間設(shè)定包括交通燈自身紅綠黃燈時(shí)間，還有相鄰近交通燈一個(gè)燈次的時(shí)間差）。

一旦建模后，可以將交通燈調(diào)整時(shí)間，并且通過(guò)前端視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)獲取交通信息，與建模和預(yù)期結(jié)果比較，并通過(guò)反饋及時(shí)調(diào)整更新。

6 結(jié)語(yǔ)

城市道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，建立視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)目的是及時(shí)準(zhǔn)確地掌握所監(jiān)視路口、路段周圍的車輛、行人的流量、交通治安情況等，為指揮人員提供迅速直觀的信息從而對(duì)交通事故和交通堵塞做出準(zhǔn)確判斷并及時(shí)響應(yīng)，對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的突發(fā)性治安事件錄像取證，為內(nèi)外事警衛(wèi)工作服務(wù)，起到綜合治理效果。

參考文獻(xiàn)

[1]王夏黎，朱曉冬，周明全，魏軍.交通違章視頻檢測(cè)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（02）.

[2]王夏黎，周明全，耿國(guó)華，李華明.交通流視頻檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件， 2004（09）.

[3]楊俊，張玲霞，陳明.基于視覺(jué)檢測(cè)的城市智能交通管理系統(tǒng)應(yīng)用研究[J].測(cè)控技術(shù)，2003（02）.

篇3

Abstract： This paper briefly introduces the problems of mathematical modeling in the practical problems of economics， puts forward that the mathematical model can be applied to the teaching of Economic Mathematics in higher vocational education and carries out three teaching cases. Through the teaching case， this paper gives the whole process of mathematical modeling： model preparation， model assumption， model establishment， model solution and result analysis. Moreover， the content of mathematical modeling should be introduced into the teaching of economic mathematics and it should be combined with the practical application.

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)；數(shù)學(xué)建模；數(shù)學(xué)教學(xué)

Key words： economic mathematics；mathematical modeling；mathematical education

中圖分類號(hào)：O141.4；G712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）13-0207-02

0 引言

經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)是高職院校財(cái)經(jīng)類專業(yè)設(shè)置的核心課程之一，是經(jīng)管類各專業(yè)的一門重要基礎(chǔ)課，而使數(shù)學(xué)建模的知識(shí)融入到高職經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)這門基礎(chǔ)課程教學(xué)中，以更好地為高素質(zhì)、高技能型人才培養(yǎng)目標(biāo)服務(wù)，一直是高職院校數(shù)學(xué)教學(xué)改革的難點(diǎn)。

數(shù)學(xué)建模是通過(guò)調(diào)查研究、了解信息、簡(jiǎn)化假設(shè)、抽象分析、運(yùn)用數(shù)學(xué)的符號(hào)和程序，以此建立數(shù)學(xué)模型，以求解模型得到結(jié)果并解決實(shí)際問(wèn)題，最后實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)論是否正確的全過(guò)程。目前數(shù)學(xué)建模課程的教學(xué)實(shí)驗(yàn)雖取得了一些成效，但也存在著不足。究其原因，其一數(shù)學(xué)建模主要針對(duì)本科教學(xué)而高職類較少，特別是經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)建模教學(xué)和輔導(dǎo)的教材缺乏；其二重理論教學(xué)而輕實(shí)踐應(yīng)用，很難得到有實(shí)際應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型，缺乏所研究問(wèn)題的知識(shí)和背景；其三沒(méi)有明確的數(shù)學(xué)建模教學(xué)方法的指導(dǎo)。所以，要推動(dòng)高職院校數(shù)學(xué)建模教學(xué)活動(dòng)的有效開展，必須進(jìn)一步對(duì)數(shù)學(xué)建模在高職院校教學(xué)中的作用進(jìn)行探索與研究。

最近幾年數(shù)學(xué)建模的競(jìng)賽活動(dòng)在全國(guó)高職院校蓬勃開展，廣州大學(xué)市政技術(shù)學(xué)院積極探索將數(shù)學(xué)建模的內(nèi)容融入數(shù)學(xué)或?qū)I(yè)教學(xué)之中。下面作者結(jié)合自身的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，給出三個(gè)把數(shù)學(xué)建模融入高職經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)教學(xué)的案例。

1 交通網(wǎng)絡(luò)流量分析問(wèn)題

1.1 模型準(zhǔn)備 廣東某城市單行線的交通流量如下圖所示，以每小時(shí)通過(guò)的汽車數(shù)量來(lái)度量，數(shù)字則表示該路段每小時(shí)按箭頭方向通過(guò)的車流量（單位：輛）。

①建立各條道路上車流量的線性方程組；

②若確定唯一未知流量，還需要增加哪些條道路上的車流量；

③當(dāng)x5=350時(shí)，確定x1，x2，x3，x4的值。

1.2 模型假設(shè) 第一，每條道路都是單行線；第二，每個(gè)交叉路口車輛進(jìn)出數(shù)量相等。

1.3 模型建立 依據(jù)圖1和網(wǎng)絡(luò)流量模型的基本假設(shè)，在四個(gè)交叉路口處進(jìn)出車輛數(shù)量，我們可以得到下列方程：

A：x1+20=30+x2；B：x2+30=x3+x4；

C：x4=40+x5；D：x5+50=10+x1；

1.4 模型求解 根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)的總流入量（200+300+500）等于網(wǎng)絡(luò)的總流出量（300+x3+400+100），化簡(jiǎn)得x3=200，把這個(gè)方程與整理后的前4個(gè)方程聯(lián)立，得如下方程組：

1.5 結(jié)果分析

若確定唯一未知流量，只要增加x5統(tǒng)計(jì)的值即可。當(dāng)x5=350時(shí)，確定x1=350，x2=350，x4=350。網(wǎng)絡(luò)分支中的負(fù)流量表示與模型中指定的方向相反，由于街道是單行線，因此變量不能取負(fù)值，這也導(dǎo)致變量在取正值時(shí)有一定的局限。

2 黃牛出售的問(wèn)題

2.1 模型準(zhǔn)備 養(yǎng)殖場(chǎng)預(yù)計(jì)每天投入資金為10元，用于購(gòu)買飼料、設(shè)備以及工人工資，估計(jì)將使當(dāng)前200公斤重的黃牛每天增長(zhǎng)2公斤。目前的市場(chǎng)價(jià)格為每公斤20元，但是預(yù)計(jì)每天將會(huì)降低0.1元，問(wèn)黃牛應(yīng)該在何時(shí)出售。如果估計(jì)和預(yù)測(cè)有誤差，對(duì)結(jié)果影響如何。

2.2 模型假設(shè) 資金投入使黃牛體重隨時(shí)間同步增長(zhǎng)，出售單價(jià)隨時(shí)間同步減少，所以若使利潤(rùn)最大定存在最佳的出售時(shí)機(jī)。

2.3 模型建立 根據(jù)題意，令黃牛的增長(zhǎng)速度為r=2，收購(gòu)價(jià)格降低速度為g=0.1。

①若當(dāng)前出售，利潤(rùn)為200×20=4000（元）

②若t天后出售，黃牛體重w=200+rt，銷售收入R=pw，出售價(jià)格p=20-gt，資金投入C=8t

若黃牛的價(jià)格每天降低量r增加1%，出售時(shí)間提前3%。

3 商品的最優(yōu)價(jià)格問(wèn)題

3.1 模型準(zhǔn)備 設(shè)廣東某手機(jī)廠商生產(chǎn)一臺(tái)手機(jī)的成本是c，而每臺(tái)手機(jī)的銷售價(jià)格是p，銷售量是x。若該廠商的生產(chǎn)處于均衡狀態(tài)，即手機(jī)的生產(chǎn)量等于銷售量。按照市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析，銷售量x與銷售價(jià)格p之間的關(guān)系為：x=Me-ap（M>0，a>0）。其中市鱟畬笮棖罅課M，價(jià)格系數(shù)為a。

而生產(chǎn)部門對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的進(jìn)行分析后，對(duì)每臺(tái)手機(jī)的生產(chǎn)成本c計(jì)算如下：c=c0-klnx（k>0，x>1）。其中規(guī)模系數(shù)為k，只生產(chǎn)一臺(tái)手機(jī)的成本為c0。據(jù)上所述，該廠商若要獲得最大利潤(rùn)，應(yīng)如何確定手機(jī)的銷售價(jià)格p。

3.2 模型假設(shè) 在商品的生產(chǎn)和銷售過(guò)程中，手機(jī)的銷售量、生產(chǎn)成本與銷售價(jià)格是相互影響的。所以廠商只有選擇合適的銷售價(jià)格即最優(yōu)價(jià)格，才能獲得最大的利潤(rùn)。

3.3 模型建立 假設(shè)手機(jī)廠家獲得的利潤(rùn)為U，每臺(tái)手機(jī)的生產(chǎn)成本為c，銷售價(jià)格為p，銷售量為x，則利潤(rùn)函數(shù)為U=（p-c）x，問(wèn)題變?yōu)樵诩s束條件g（x，p）=0和h（c，p）=0中求解該利潤(rùn)函數(shù)的最大值。

3.4 模型求解

為了更好地使數(shù)學(xué)建模進(jìn)入高職經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)的教學(xué)中，我們?cè)谄綍r(shí)的教學(xué)中，需要把數(shù)學(xué)教學(xué)和數(shù)學(xué)建模有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，在教學(xué)中適時(shí)適當(dāng)滲透數(shù)學(xué)建模思想，這樣可以提高學(xué)生的各方面能力，有助于他們更好地學(xué)習(xí)專業(yè)課，更有利于今后時(shí)代對(duì)人才的需要。

參考文獻(xiàn)：

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篇4

（南通大學(xué)交通學(xué)院，江蘇 南通 226019）

【摘　要】基于交通調(diào)查與分析課程改革的必要性，從課程教學(xué)內(nèi)容、實(shí)踐、實(shí)驗(yàn)教學(xué)以及課程考試等方面，提出了在卓越工程師培養(yǎng)計(jì)劃下的交通調(diào)查與分析課程教學(xué)改革以及模式的創(chuàng)新，提高學(xué)生在理論分析、數(shù)學(xué)建模、軟件應(yīng)用等方面的綜合能力，且這一模式的最大特點(diǎn)是打破了原來(lái)的學(xué)科式課程體系，將理論知識(shí)融入實(shí)踐之中的教學(xué)內(nèi)容，符合卓越工程師計(jì)劃下交通行業(yè)人才培養(yǎng)的要求。

關(guān)鍵詞 交通調(diào)查與分析；卓越工程師；教學(xué)改革；項(xiàng)目教學(xué)法

基金項(xiàng)目：江蘇省南通大學(xué)2013年度教學(xué)改革課題（2013B120）。

作者簡(jiǎn)介：孫美（1988—），女，江蘇南通人，碩士，南通大學(xué)交通學(xué)院，助教，研究方向?yàn)榻煌ㄔO(shè)備與控制工程。

0　引言

卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃的基本目標(biāo)，是培養(yǎng)學(xué)生具備獨(dú)立從事某項(xiàng)技術(shù)項(xiàng)目與技術(shù)開發(fā)的能力，讓學(xué)生更快地適應(yīng)工作環(huán)境，將在校期間學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到解決工程技術(shù)中的實(shí)際問(wèn)題中去。在交通設(shè)備與控制工程專業(yè)，卓越工程師計(jì)劃的培養(yǎng)目標(biāo)就是使學(xué)生將在校期間學(xué)到的智能交通系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)應(yīng)用到工程實(shí)踐中，學(xué)習(xí)并掌握如何面對(duì)及解決工程實(shí)踐中問(wèn)題，使大學(xué)成為未來(lái)工程師的搖籃[1]。想要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就必須對(duì)一些專業(yè)基礎(chǔ)課程進(jìn)行改革。

1　交通調(diào)查與分析課程改革的必要性

交通調(diào)查與分析在交通設(shè)備與控制工程專業(yè)具有重要的意義[2]，是交通管理與控制的基礎(chǔ)。首先，交通調(diào)查的實(shí)際數(shù)據(jù)是進(jìn)行交通智能化需求分析與設(shè)計(jì)的必要條件，在分析的每個(gè)階段都離不開實(shí)際系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以幫助建立模型或檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的合理性。其次，對(duì)于已經(jīng)建設(shè)好的智能交通系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行管理，如交叉口的信號(hào)配時(shí)、車輛的誘導(dǎo)等，這些都需要先采集交通信息、了解交通狀況，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，從而提出解決方法。

以往的教學(xué)過(guò)程中，交通調(diào)查與分析課程教學(xué)內(nèi)容安排和實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)側(cè)重傳授交通調(diào)查與分析的基礎(chǔ)理論知識(shí)，在較少的實(shí)驗(yàn)課上，僅僅只是學(xué)生做了一些交通數(shù)據(jù)的調(diào)查和對(duì)一些交通調(diào)查中的考察，而沒(méi)有真正讓學(xué)生調(diào)查出來(lái)的數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的作用，無(wú)法根據(jù)調(diào)查的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證、分析或改進(jìn)交通模型、交通流分配、信號(hào)配時(shí)方案等智能交通設(shè)備所需的許多工作。而卓越工程師培養(yǎng)計(jì)劃更重能力的培養(yǎng)、重實(shí)踐鍛煉、重實(shí)際應(yīng)用[3]，因此，有必要對(duì)本課程進(jìn)行改革，優(yōu)化整個(gè)課程體系。

2　交通調(diào)查與分析課程教學(xué)內(nèi)容改革

交通設(shè)備與控制工程專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃的梳理與調(diào)整。本專業(yè)方向以培養(yǎng)具有交通設(shè)備研發(fā)、交通信息化以及交通管理等方面知識(shí)及研究開發(fā)能力為目標(biāo)，掌握交通運(yùn)輸工程、交通設(shè)備工程、信息與控制工程方面的基本原理、方法。在交通設(shè)備與控制工程專業(yè)課程設(shè)置中交通調(diào)查與分析的前修課程，包括高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言編程、交通工程概論等課程的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)實(shí)踐，為了改善學(xué)生機(jī)械式的應(yīng)用傳統(tǒng)方法進(jìn)行交通數(shù)據(jù)分析的情況，在原有的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、Visual C++語(yǔ)言等基礎(chǔ)上，增設(shè)了交通專業(yè)軟件應(yīng)用課程，以此增強(qiáng)了本科生軟件應(yīng)用與實(shí)踐能力的培養(yǎng)。

基礎(chǔ)理論教學(xué)內(nèi)容改革[4]。交通調(diào)查是通過(guò)長(zhǎng)期連續(xù)性觀測(cè)或短期間隙性和臨時(shí)性觀測(cè)，搜集交通流及其有關(guān)現(xiàn)象（交通運(yùn)輸狀況、城鄉(xiāng)規(guī)劃、道路交通設(shè)施、交通環(huán)境等）的資料，了解交通量在時(shí)間、空間上的變化，并進(jìn)行分析，從而了解與掌握交通流的規(guī)律，為交通流理論、交通規(guī)劃、道路建設(shè)、交通控制與管理、工程經(jīng)濟(jì)分析等提供必要的數(shù)據(jù)[5]。本次教學(xué)內(nèi)容改革中引入交通調(diào)查組織模板的概念，增加交通調(diào)查的集成性、交通調(diào)查管理的系統(tǒng)性，改進(jìn)傳統(tǒng)檢測(cè)數(shù)據(jù)處理的算法，改變以往理論描述性的交通分析方法的介紹，加強(qiáng)了本課程的理論性和應(yīng)用性。

3　交通調(diào)查與分析課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革

傳統(tǒng)的交通調(diào)查與分析課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)側(cè)重于對(duì)理論教學(xué)的解釋、驗(yàn)證和簡(jiǎn)單延伸，主要為理論教學(xué)服務(wù)，以教師講解為主。學(xué)生在實(shí)驗(yàn)課堂上按照教師組織的方案機(jī)械式的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，且完成的是同一個(gè)實(shí)驗(yàn)任務(wù)，激發(fā)不了學(xué)生的實(shí)驗(yàn)興趣，不利于學(xué)生的實(shí)踐能力的培養(yǎng)[6]。本次課程實(shí)驗(yàn)的改革，引入任務(wù)驅(qū)動(dòng)式小組教學(xué)法，將全班分成若干個(gè)學(xué)習(xí)小組，變傳統(tǒng)的教師“教會(huì)”為學(xué)生“學(xué)會(huì)”，在課堂講授理論課的時(shí)候下達(dá)實(shí)驗(yàn)任務(wù)，將每一個(gè)實(shí)驗(yàn)劃分成若干個(gè)小實(shí)驗(yàn)，每一個(gè)實(shí)驗(yàn)的延續(xù)周期為四周，每組組員負(fù)責(zé)不同的實(shí)驗(yàn)調(diào)查任務(wù)，最后在實(shí)驗(yàn)課堂上學(xué)生匯總數(shù)據(jù)，共同完成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析和實(shí)驗(yàn)報(bào)告。為了達(dá)到互動(dòng)互助的學(xué)習(xí)效果，為整個(gè)課程建立一個(gè)交通調(diào)查與分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，平臺(tái)包括獲取交通流數(shù)據(jù)的方法、各種車輛檢測(cè)器使用和實(shí)地交通調(diào)查方法，其功能主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)處理分析以及分析結(jié)果輸出等。該平臺(tái)供學(xué)生們共享自己調(diào)查的數(shù)據(jù)與方法，便于學(xué)生及時(shí)交流討論交通信息分析過(guò)程中遇到的問(wèn)題，同時(shí)學(xué)生參與到數(shù)據(jù)的分析和整合過(guò)程中，將以往自己調(diào)查的片段式的交通調(diào)查資料建立成動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行深入的研究和分析，提出現(xiàn)有交通問(wèn)題的解決方案。

總體來(lái)說(shuō)，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中引入任務(wù)驅(qū)動(dòng)式小組教學(xué)法，任務(wù)的設(shè)計(jì)滿足實(shí)驗(yàn)教學(xué)目標(biāo)的要求，通過(guò)學(xué)生融入社會(huì)進(jìn)行交通調(diào)查，才能為學(xué)生畢業(yè)后，為步入工作崗位后經(jīng)歷工程項(xiàng)目的過(guò)程中逐步成長(zhǎng)為卓越工程師奠定基礎(chǔ)和創(chuàng)造條件。

4　交通調(diào)查與分析課程實(shí)踐改革

按照教學(xué)大綱的要求本門課程在大二的下學(xué)期開設(shè)，共32個(gè)學(xué)時(shí)，其中理論教學(xué)24個(gè)學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)8個(gè)學(xué)時(shí)。整個(gè)課程的安排缺少學(xué)生的調(diào)查實(shí)踐環(huán)節(jié)，這樣就導(dǎo)致了學(xué)生理論和實(shí)踐的脫節(jié)，不利于培養(yǎng)學(xué)生的研究能力和實(shí)踐能力。本次改革將課程實(shí)踐環(huán)節(jié)安排到課程建設(shè)中，為時(shí)一周，且在實(shí)踐環(huán)節(jié)教學(xué)中引入項(xiàng)目教學(xué)法，整個(gè)課程實(shí)踐依托項(xiàng)目《南通公路現(xiàn)代化用戶滿意度調(diào)查研究》進(jìn)行展開。首先對(duì)南通的崇川區(qū)、港閘區(qū)和開發(fā)區(qū)三個(gè)地區(qū)的居民展開問(wèn)卷調(diào)查，然后再對(duì)滿意度較高和較低的公路的交叉口進(jìn)行交通流量變化的調(diào)查。學(xué)生每3個(gè)人為一個(gè)小組，每個(gè)班10個(gè)小組，崇川區(qū)4個(gè)小組，其余兩個(gè)區(qū)各3個(gè)小組，耗時(shí)2天的時(shí)間進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出滿意度較高和較低的公路段，花耗2天時(shí)間進(jìn)行交通流量的調(diào)查，以人工觀測(cè)法分車型進(jìn)行調(diào)查，時(shí)間間隔為5分鐘。最后一天進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、匯總與數(shù)據(jù)分析，對(duì)交叉口進(jìn)行評(píng)價(jià)，并與市民的滿意度進(jìn)行對(duì)比。

針對(duì)目前交通調(diào)查與分析課程教學(xué)重理論輕實(shí)踐的缺陷，將項(xiàng)目教學(xué)法[7]引入該課程的實(shí)踐教學(xué)中，學(xué)生通過(guò)完成項(xiàng)目任務(wù)，在掌握了課程的理論知識(shí)的同時(shí)又能較熟練地運(yùn)用到實(shí)際工程項(xiàng)目中去解決問(wèn)題。培養(yǎng)學(xué)生知識(shí)運(yùn)用能力、實(shí)踐能力和交際能力，對(duì)于獲得所期望的卓越工程師培養(yǎng)效果至關(guān)重要。

5　考核方式改革

這門課程的考核方式常采用平時(shí)作業(yè)成績(jī)和期末考試成績(jī)加權(quán)求和的方式計(jì)算學(xué)生的課程成績(jī)。平時(shí)成績(jī)以習(xí)題為主，期末考試通常是閉卷形式，這種考核方式往往導(dǎo)致學(xué)生擅長(zhǎng)做習(xí)題卻無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題，為了應(yīng)對(duì)考試而突擊復(fù)習(xí)背誦理論知識(shí)，這種考試模式不能完全反映學(xué)生的綜合素質(zhì)。本課題卓越工程師培養(yǎng)為目標(biāo)，在課程實(shí)踐環(huán)節(jié)的小組調(diào)研報(bào)告成績(jī)的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合評(píng)定，以此真正體現(xiàn)及提高學(xué)生的綜合能力。

6　結(jié)束語(yǔ)

在新的交通形勢(shì)下，傳統(tǒng)交通調(diào)查方法與數(shù)據(jù)理論分析方法與現(xiàn)代交通智能化的快速發(fā)展尚不相適應(yīng)，不利于創(chuàng)新型人才培養(yǎng)。提出了基于卓越工程師培養(yǎng)計(jì)劃的交通調(diào)查與分析課程教學(xué)內(nèi)容改革以及模式創(chuàng)新，梳理與調(diào)整了教學(xué)內(nèi)容，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)引入任務(wù)驅(qū)動(dòng)式小組教學(xué)法，增設(shè)實(shí)踐環(huán)節(jié)，并對(duì)考核方式進(jìn)行相應(yīng)的改革，以此培養(yǎng)出創(chuàng)新能力強(qiáng)、適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需要的高質(zhì)量工程技術(shù)人才。

參考文獻(xiàn)

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［3］林建.面向“卓越工程師”培養(yǎng)的課程體系和教學(xué)內(nèi)容改革[J].高等工程教育研究,2011,5.

［4］朱興琳,李雪蓮,唐茜.基于“模型-計(jì)算實(shí)驗(yàn)-應(yīng)用”視角的交通規(guī)劃課程教學(xué)內(nèi)容和模式創(chuàng)新研究[J].教育教學(xué)論壇,2013,50(12):30-31.

［5］湯偉.關(guān)于《交通調(diào)查與分析》課程教學(xué)改革的研究[J].土木建筑教育改革理論與實(shí)踐,2010,12.

［6］任保利,徐建閩,沈文超,等.基于模板的交通調(diào)查分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].交通信息與安全,2012,3(30).

篇5

（一）數(shù)據(jù)深度挖掘與預(yù)測(cè)研究對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，分析、提煉出有價(jià)值的信息，一直是交警總隊(duì)在常態(tài)交通管理中努力和不斷嘗試并力求達(dá)到的分析動(dòng)態(tài)化、管理精細(xì)化的目標(biāo)。在交通事故預(yù)警方面，我們通過(guò)對(duì)370余萬(wàn)條交通事故的地點(diǎn)、人員、車輛等信息分析，每年市、區(qū)兩級(jí)事故易發(fā)或死亡人數(shù)較多的“黑點(diǎn)”，由總隊(duì)定期督促屬地交警支（大）隊(duì)限期整改。針對(duì)一段時(shí)間內(nèi)本市欺詐通事故（俗稱“碰瓷”）高發(fā)的情況，我們建立并不斷補(bǔ)充完善了事故“碰瓷”嫌疑人員和車輛黑名單，通過(guò)提前預(yù)警、發(fā)案比對(duì)等方式累計(jì)鎖定相關(guān)嫌疑人415人，取得了很好的成效。在交通狀況評(píng)價(jià)方面，我們以道路擁堵程度、交通事故數(shù)量為主要評(píng)價(jià)要素，創(chuàng)新性地將各區(qū)（縣）地面道路和快速路的整體交通情況以“指數(shù)”的形式分色展現(xiàn)，供業(yè)務(wù)部門和支（大）隊(duì)參考。為掌握全市快速路交通流結(jié)構(gòu)和集散規(guī)律，我們利用分布在中環(huán)及中環(huán)以內(nèi)快速路上約300個(gè)斷面構(gòu)成的車牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集流量數(shù)據(jù)，開展了集散性O(shè)D分析的探索，即將全市快速路網(wǎng)劃分成20個(gè)“小區(qū)”，通過(guò)數(shù)學(xué)建模和車輛信息的跟蹤，展現(xiàn)各“小區(qū)”間交通流轉(zhuǎn)移的時(shí)空分布特征，為擁堵成因分析、排堵預(yù)案制定等提供參考。在道口安保方面，我們通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分類統(tǒng)計(jì)、比較，研究制定了重大活動(dòng)安保工作的道口查控方案。2010年上海世博會(huì)舉辦前夕，時(shí)任市委書記的俞正聲同志在G15沈海高速公路朱橋檢查站現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)“車駕查控系統(tǒng)”的技術(shù)架構(gòu)、實(shí)時(shí)運(yùn)作以及海量數(shù)據(jù)的采集、分析及應(yīng)用狀況進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)研，當(dāng)即要求我們研發(fā)“世博道口通行證管理及不停車安檢系統(tǒng)”。上海世博會(huì)期間，該系統(tǒng)累計(jì)實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)10多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，核發(fā)297.7萬(wàn)余張通行證，不僅將進(jìn)滬車輛安全審核檢查關(guān)口前移，還通過(guò)利用“車駕查控系統(tǒng)”的實(shí)時(shí)比對(duì)功能，既做到了“持證”車輛的快速通行，又實(shí)現(xiàn)了“逢疑必查”的目標(biāo)。世博期間，系統(tǒng)比對(duì)命中有關(guān)車輛1.5萬(wàn)余輛次，有效提升了民警的工作效率和打擊精確度，同時(shí)也對(duì)預(yù)防和緩解全市各道口因安檢引發(fā)的大面積擁堵問(wèn)題起到了積極作用，減少了道口現(xiàn)場(chǎng)安檢壓力及對(duì)交通的影響，得到了各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和社會(huì)的一致肯定。在為“大公安”服務(wù)方面，我們嘗試定期將網(wǎng)上追逃人員信息與本市機(jī)動(dòng)車檔案進(jìn)行關(guān)聯(lián)比對(duì)，篩選出在逃人員可能駕駛的機(jī)動(dòng)車信息，累計(jì)抓獲在逃人員329名，探索出了“先由人查車、再由車查人”的信息提煉新方法，取得了很好的實(shí)戰(zhàn)效果。

（二）數(shù)據(jù)可視化隨著各類統(tǒng)計(jì)、分析數(shù)據(jù)的不斷增多，各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)、基層民警都希望通過(guò)直接的“可視化”界面展示各類數(shù)據(jù)和信息。2009年，我們構(gòu)建了基于GIS地圖的應(yīng)用平臺(tái)，并將采集或共享的實(shí)時(shí)路況、“110”交通類報(bào)警事件、視頻監(jiān)控、快速路入口匝道控制、停車場(chǎng)泊位等信息在電子地圖上進(jìn)行分層次展現(xiàn)，這些實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的信息可按需隨時(shí)調(diào)閱。2010年上海世博會(huì)期間，根據(jù)安保工作的需要，我們制作了兩張專題圖?！斑M(jìn)滬陸路道口流量專題圖”實(shí)時(shí)展示當(dāng)日全市進(jìn)滬道口的機(jī)動(dòng)車流量、“持進(jìn)滬通行證”機(jī)動(dòng)車流量、5分鐘進(jìn)滬流量等信息和道口排隊(duì)區(qū)、安檢區(qū)的視頻監(jiān)控信息。此外，通過(guò)對(duì)各道口歷史流量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，提供流量預(yù)警信息?！笆啦﹫@區(qū)管控區(qū)周邊道路流量專題圖”除整合了全市快速路、高速公路、地面主干道路的實(shí)時(shí)路況和快速路匝道開閉狀態(tài)等信息外，實(shí)時(shí)展示當(dāng)日進(jìn)出世博管控區(qū)的機(jī)動(dòng)車流量、5分鐘流量等。兩張圖的應(yīng)用，為市公安局“二指”坐鎮(zhèn)指揮的領(lǐng)導(dǎo)以及民警實(shí)時(shí)掌握交通流量、科學(xué)指揮、調(diào)配警力等提供了依據(jù)，受到了充分肯定。

（三）參與“交通指數(shù)”的研究經(jīng)過(guò)多年的建設(shè)，上海已經(jīng)完成市區(qū)重要道路的交通流信息的采集，并實(shí)現(xiàn)以紅、黃、綠三種顏色代表路況的信息。為使交通參與者全面、客觀地了解本市道路交通的實(shí)時(shí)通行狀態(tài)，向其提供了量化的擁堵指標(biāo)。2009年，交警總隊(duì)在數(shù)據(jù)應(yīng)用上的視野不再僅著眼于自身，而是跨出一步，會(huì)同市政府相關(guān)部門，將手中的靜態(tài)數(shù)據(jù)和市政府相關(guān)部門可共享的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。繼參與了榮獲上海市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)的“上海世博智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”項(xiàng)目研發(fā)之后，2011年起，交警總隊(duì)積極配合上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院（原上海市交通信息中心）研究“道路交通指數(shù)”。通過(guò)對(duì)大量采集的各類交通實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、比較，最終用“道路交通指數(shù)”這一數(shù)值方式來(lái)量化描述道路交通運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)結(jié)合GIS地圖加以分色、分塊展現(xiàn)，并通過(guò)網(wǎng)站、微博、手機(jī)APP等向公眾實(shí)時(shí)，力爭(zhēng)做到既能客觀地評(píng)價(jià)交通擁堵狀況，又能方便出行者的理解與記憶。

二、與當(dāng)今“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的差距

目前，“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用處于發(fā)展初期，在我國(guó)更是剛剛起步。通過(guò)多年的實(shí)踐和積極探索，交警總隊(duì)“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用成效明顯，但我們感到，與當(dāng)今國(guó)內(nèi)外成功的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用相比，我們還存在差距，主要表現(xiàn)在：

（一）在理念和思維上仍存在差距隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等相關(guān)智能技術(shù)的飛速發(fā)展，可以預(yù)見(jiàn)，“大數(shù)據(jù)”陳志康：公安交通管理“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用與研究在公安交通管理方面的應(yīng)用也將愈加廣泛。但與其“4V”（即Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Veracity真實(shí)性）特點(diǎn)相比，未來(lái)“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用與發(fā)展絕不是簡(jiǎn)單依賴數(shù)據(jù)采集量的擴(kuò)大，也不僅僅是服務(wù)器性能、數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單擴(kuò)容或累加，而是對(duì)于其中蘊(yùn)含的理念、思維的轉(zhuǎn)變和突破。與“小數(shù)據(jù)”時(shí)代相比，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的轉(zhuǎn)變是多方面的。例如，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法追求精確，但“大數(shù)據(jù)”只預(yù)測(cè)宏觀趨勢(shì)；傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)、研究關(guān)注因果關(guān)系，而“大數(shù)據(jù)”更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)等。

（二）在技術(shù)和手段上仍較為匱乏就我們目前擁有的各類交通管理數(shù)據(jù)而言，其體量并不能稱之為“大數(shù)據(jù)”。如果要同各警種的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，與市政府相關(guān)部門的數(shù)據(jù)相融合，將數(shù)據(jù)的應(yīng)用轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，其所面臨的困境還十分明顯，這也直接反映了我們?cè)诩夹g(shù)和手段上的匱乏。2009年，我們便已利用“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”技術(shù)等當(dāng)時(shí)較為成熟和先進(jìn)的技術(shù)開展交通管理核心數(shù)據(jù)的深度挖掘，力求為業(yè)務(wù)部門提供更豐富、有效的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但受限于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)，無(wú)論在計(jì)算效率還是結(jié)果表現(xiàn)上均無(wú)法得到“質(zhì)”的突破。此外，我們對(duì)于海量視頻的快速檢索、車輛照片關(guān)鍵特征的提取等方面仍缺少高效的手段，使得對(duì)于這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用、管理仍處于初級(jí)階段，對(duì)其中蘊(yùn)含的有深層次應(yīng)用價(jià)值的信息無(wú)法加以進(jìn)一步挖掘?！按髷?shù)據(jù)”的處理流程一般可概括為四個(gè)步驟，即“采集、預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘”。其中，“預(yù)處理”是當(dāng)前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中被忽視或被弱化的部分，除了受限于主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle）、集中式存儲(chǔ)等架構(gòu)外，還與缺少將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如視頻、圖片、文本、聲音等）向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（即可以用二維表結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)的行數(shù)據(jù)，例如存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄）轉(zhuǎn)換的有效技術(shù)手段有著重要關(guān)系。所以，現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等絕大多數(shù)針對(duì)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（目前僅占所有數(shù)據(jù)量的10%至20%，其余均為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），難以真正體現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”多樣性的特點(diǎn)。

三、今后公安交通管理“大數(shù)據(jù)”的研究與應(yīng)用方向

（一）研究和建立“公安交通管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)”結(jié)合市公安局“十三五”信息化建設(shè)規(guī)劃，研究和建立“公安交通管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)”。不斷學(xué)習(xí)研究Hadoop、虛擬化等新技術(shù)，構(gòu)建全新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理技術(shù)架構(gòu)，不但要使數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量更大、運(yùn)算速度更快、展現(xiàn)形式更豐富，更要突破同類數(shù)據(jù)的局限，從看似毫不相干的數(shù)據(jù)之間發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)性，真正體現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”的精髓。

（二）滿足數(shù)據(jù)采集的需求，提升管理水平“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的核心是數(shù)據(jù)挖掘，為公安交通管理中遇到的難點(diǎn)問(wèn)題提供原因分析依據(jù)，但其基礎(chǔ)卻是所采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和種類。因此，一是要不斷提高各類交通管理相關(guān)基礎(chǔ)信息的采集質(zhì)量，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。二是要積極建立與市交通委員會(huì)、市保監(jiān)會(huì)等社會(huì)相關(guān)部門的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，擴(kuò)充與機(jī)動(dòng)車、駕駛?cè)恕⑻囟ㄐ袠I(yè)管理、道路等相關(guān)的數(shù)據(jù)類型。三是依托高校、科研院所等專業(yè)力量進(jìn)行深入研究，力爭(zhēng)突破圖片、視頻等海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理難題，運(yùn)用有效的數(shù)據(jù)模型和架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)類似結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述、查詢和處理。四是積極會(huì)同市公安局相關(guān)部門，在數(shù)據(jù)層面加強(qiáng)與市公安局“警綜平臺(tái)”“情報(bào)綜合研判實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)”“視頻監(jiān)控平臺(tái)”“治安卡口信息綜合管理平臺(tái)”等的對(duì)接，為公安交通信息研判分析提供支撐。

（三）抓住重點(diǎn)，突破四個(gè)階段的核心技術(shù)應(yīng)用“瓶頸”我們要選擇合適的軟件、工具，真正將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，并提煉出有價(jià)值的信息。在數(shù)據(jù)采集方面，重點(diǎn)解決高并發(fā)數(shù)的訪問(wèn)、操作問(wèn)題，使服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載均衡并分片處理。在預(yù)處理階段，重點(diǎn)做好“生產(chǎn)庫(kù)”向“資源庫(kù)”的轉(zhuǎn)移和數(shù)據(jù)清洗等工作，滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。在統(tǒng)計(jì)分析階段，要在了解業(yè)務(wù)需求的基礎(chǔ)上，著重在不同數(shù)據(jù)的“關(guān)聯(lián)性”上下工夫，找到規(guī)律。在數(shù)據(jù)挖掘階段，要力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從“事后統(tǒng)計(jì)”到“事前預(yù)測(cè)”的突破。

篇6

Abstract： We only use several years to achieve the application of Internet of things technology from the rise of the concept. Now， it is generally believed that the Internet of things technology is another revolutionary technology in the human information industry following the Internet and mobile communication technology. With the gradual deepening of China's urbanization process， the city's population is also increasing， and the number of cars， urban traffic congestion phenomenon have caused a negative impact on the production and living of urban residents. Moreover， the pollution of the environment， the consumption of energy and other issues are the common problems that all countries in the world need to deal with， so by means of the Internet of things technology to build urban intelligent transportation is imminent.

關(guān)鍵詞： 物聯(lián)網(wǎng)；智能交通系統(tǒng)；移動(dòng)通信技術(shù)

Key words： Internet of things；intelligent transportation system；mobile communication technology

中D分類號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）15-0065-02

0 引言

城市智能交通系統(tǒng)的建立，極大地扭轉(zhuǎn)了城市交通堵塞、減緩交通擁擠的現(xiàn)象，是一項(xiàng)高效、科學(xué)的技術(shù)措施，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外越來(lái)越受重視[1]。不僅如此，利用射頻技術(shù)、傳感器技術(shù)、GPS等信息傳感設(shè)備孕育而生的物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)⑺形锲泛突ヂ?lián)網(wǎng)進(jìn)行智能連接，再利用通訊技術(shù)，完成了對(duì)網(wǎng)絡(luò)的物體進(jìn)行智能化識(shí)別、跟蹤、定位、監(jiān)控和管理。

1 建設(shè)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的城市智能交通存在的困境

現(xiàn)階段，智能交通的信息數(shù)據(jù)還并沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)全天候的提供現(xiàn)場(chǎng)信息的能力。城市智能交通在建設(shè)的過(guò)程中仍會(huì)面臨的困境：一是智能交通流的集散點(diǎn)布置過(guò)多；二是智能交通流的路線、流量往往時(shí)常發(fā)生變化，其路線與車輛流量并不穩(wěn)定；三是交通運(yùn)輸?shù)墓ぞ哳悇e不盡相同，其速度也有很大差異大；四是交通客流、車流以及車流之間存在很多交叉，彼此干擾大；五是城市智能交通必須要有大量的附屬設(shè)施以及交通管理設(shè)施；六是城市智能交通的車輛管理牽涉到交通路面包括運(yùn)輸、公安、城建等很多單位部門。但是現(xiàn)階段并沒(méi)有妥善處理城市交通擁堵、疏通以及車輛動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)行之有效的手段，故而全面加強(qiáng)突發(fā)交通事件的應(yīng)急處理能力成為建設(shè)城市智能交通的當(dāng)務(wù)之急。

2 建設(shè)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的城市智能交通架構(gòu)

通過(guò)每一種不同方法收集路面交通的信息，充分融入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，全面交通路面中的公交、出租車以及車輛的日常運(yùn)營(yíng)現(xiàn)實(shí)水平，通過(guò)車載的GPS系統(tǒng)與無(wú)線通訊技術(shù)的移動(dòng)車檢測(cè)手段，完成路網(wǎng)全景式，最終得以呈現(xiàn)交通中的車輛流量、路面占有率、車輛行車的均速，時(shí)間等一系列的交通信息，并且實(shí)施全方位、全天候的監(jiān)測(cè)。

全方位收取路網(wǎng)的交通信息，用諸如數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)融合、無(wú)線傳輸、人工智能、警用GIS系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)，盡可能地完成以公交優(yōu)先、公眾車輛以及特殊車輛優(yōu)先的最優(yōu)路徑規(guī)劃[2]，與此同時(shí)，完成對(duì)路面突發(fā)事件的交通管制、動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)以及面臨交通堵塞的預(yù)警功能。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)交通路網(wǎng)的流量進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析預(yù)測(cè)與對(duì)現(xiàn)實(shí)交通狀況展開判斷，給路面交通的控制策略、路網(wǎng)建設(shè)還有有關(guān)城市交通規(guī)劃給予意見(jiàn)與建議。

上述是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在城市智能交通架構(gòu)中關(guān)于建設(shè)路網(wǎng)交通信息采集的相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，以便能夠更好地整合交通信息，給城市交通信息數(shù)據(jù)平臺(tái)提供一個(gè)全景式、多角度的整體服務(wù)。城市智能交通系統(tǒng)正是通過(guò)路網(wǎng)立體式交通信息完成第一時(shí)間的全天信息分析與獲取，充分結(jié)合車載GPS定位設(shè)備與各個(gè)通訊手段，達(dá)到行車路徑的最優(yōu)處理、車輛動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)、信號(hào)控制的物聯(lián)網(wǎng)交通管理控制與智能綠波控制。以下為基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的城市智能交通架構(gòu)：

一是中心性子系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)涵蓋了路面交通管理的10個(gè)子系統(tǒng)，分別是：維護(hù)與工程管理子系統(tǒng)、突發(fā)事件管理子系統(tǒng)、收費(fèi)管理子系統(tǒng)、尾氣排放管理子系統(tǒng)、商用車輛管理子系統(tǒng)、提供信息服務(wù)的子系統(tǒng)、管理公共交通的子系統(tǒng)、車輛運(yùn)行和貨運(yùn)調(diào)度管理子系統(tǒng)及數(shù)據(jù)分析管理子系統(tǒng)等。這10個(gè)子系統(tǒng)的一致的特點(diǎn)，便是在空間位置的選擇上不需要受到實(shí)際交通基礎(chǔ)設(shè)施的限制，有著非常強(qiáng)的空間獨(dú)立性。

二是旅行者子系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)主要是以從事旅行服務(wù)業(yè)的人員以及旅行人員作為設(shè)計(jì)對(duì)象，通過(guò)城市智能交通系統(tǒng)中的有關(guān)功能完成了對(duì)各種存在的旅行模式進(jìn)行有效服務(wù)。

此外，再充分配合個(gè)人信息訪問(wèn)子系統(tǒng)以及遠(yuǎn)距離旅行支持子系統(tǒng)，利用通訊設(shè)備和別的類型子系統(tǒng)間實(shí)施直接的信息傳遞。

三是區(qū)域型子系統(tǒng)。這個(gè)子系統(tǒng)包括道路運(yùn)行狀況、收費(fèi)、安全監(jiān)控、停車管理及商用車輛核查等子系統(tǒng)。

四是車輛型子系統(tǒng)。這一系統(tǒng)具體裝置于交通行駛的車輛上，按照每一種類型的車輛，可把這一系統(tǒng)劃分為公交車輛、出租車輛子、商用車輛、普通車輛、緊急車輛和維護(hù)與工程車輛子系統(tǒng)。

3 建設(shè)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的城市智能交通的運(yùn)用

3.1 無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)

無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)屬于一種便于操控簡(jiǎn)單實(shí)用，在進(jìn)行識(shí)別時(shí)不需要人工干預(yù)，適合用于自動(dòng)化控制管理的一門應(yīng)用技術(shù)。它的識(shí)別功能既能支持只讀工作模式，同時(shí)也能支持讀寫模式，無(wú)需物體間的接觸或瞄準(zhǔn)；其性能不會(huì)受到油漬、霧霾污染等氣候環(huán)境的影響，適應(yīng)環(huán)境變化的能力較強(qiáng)；無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品運(yùn)用最廣泛的領(lǐng)域還是在交通運(yùn)行管理上，能識(shí)別距離較長(zhǎng)，例如常用于不停車公路收費(fèi)和自動(dòng)識(shí)別車牌等。

其實(shí)，無(wú)線射頻自動(dòng)識(shí)別技術(shù)獨(dú)特的優(yōu)越性，其他識(shí)別技術(shù)是不可比擬的：

第一， 識(shí)別讀取數(shù)據(jù)能力強(qiáng)。在沒(méi)有光源，甚至物品有外包裝的情況下，也能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地讀出相關(guān)數(shù)據(jù)。有效識(shí)別的距離較大，當(dāng)讀取自帶電源的主動(dòng)標(biāo)簽時(shí)，無(wú)線射頻自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)有超過(guò)三十米的有效識(shí)別距離。

第二，識(shí)別讀取數(shù)據(jù)的速度快。識(shí)別解讀器能在第一時(shí)間準(zhǔn)確讀取到進(jìn)入磁場(chǎng)范圍內(nèi)的車輛信息，也可以同時(shí)讀取多個(gè)標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)批量次車輛信息的識(shí)別。

第三，技術(shù)的使用年限更長(zhǎng)，其應(yīng)用區(qū)域更廣。具備無(wú)線電通信方式，能夠使無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在放射性環(huán)境或遭受粉塵等污染的環(huán)境，封閉式的技術(shù)路徑使其壽命遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)條形碼識(shí)別技術(shù)。

第四，具有動(dòng)態(tài)更改標(biāo)簽數(shù)據(jù)的功能。其目的是通過(guò)編程器而賦予RFID電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)交互式便攜數(shù)據(jù)文件，寫入標(biāo)簽時(shí)比打印條形碼的速度更快。

第五，正常情況下，標(biāo)簽與解讀器的通信頻率達(dá)到50～100次/秒，所以，只要附著RFC標(biāo)簽的物體在解讀器的有效識(shí)別范圍內(nèi)，就能實(shí)施對(duì)該物體的位置和動(dòng)態(tài)進(jìn)行監(jiān)控及追蹤。

3.2 無(wú)線射頻技術(shù)的模塊分析

根據(jù)智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的功能屬性和數(shù)據(jù)對(duì)象需求，可以把智能交通監(jiān)控系統(tǒng)分為四種功能型模塊：一是數(shù)據(jù)顯示模塊。該模塊主要展示智能交通監(jiān)控系統(tǒng)可視化階段的數(shù)據(jù)，其通用性很強(qiáng)，是全面展現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息體現(xiàn)的重要模塊。二是信息管理模塊。這是具有較好通用性的職能模塊，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)功能必不可少的模塊。三是數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)顯示模塊功能的一個(gè)輔助型模塊，當(dāng)數(shù)據(jù)處理對(duì)象不斷增加，接近飽和狀態(tài)時(shí)，使用數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊可以有效提升數(shù)據(jù)檢索效率；四是數(shù)據(jù)設(shè)置模塊。該業(yè)務(wù)模塊屬于物聯(lián)網(wǎng)中計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中的核心模塊，根據(jù)系統(tǒng)功能設(shè)置的相關(guān)參數(shù)及監(jiān)控的對(duì)象數(shù)據(jù)都能主要呈現(xiàn)在這個(gè)模塊中。

3.3 瞬時(shí)值監(jiān)測(cè)與歷史值監(jiān)測(cè)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用，對(duì)瞬時(shí)值監(jiān)測(cè)其主要目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)監(jiān)控，重點(diǎn)關(guān)注可視化數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化特性。對(duì)收集的數(shù)據(jù)信息量并非要進(jìn)行固定值的靜態(tài)比較，而是要根據(jù)對(duì)各個(gè)監(jiān)測(cè)對(duì)象采集到實(shí)時(shí)的靜態(tài)信息，通過(guò)肉眼視覺(jué)延遲的感受實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行的對(duì)比。

對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)歷史值監(jiān)測(cè)的意義在于觀測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，通過(guò)數(shù)據(jù)的變化過(guò)程，來(lái)分析判斷道路交通流的運(yùn)行羈觥

因此，如何才能把數(shù)據(jù)本身與比較信息解釋得更為客觀全面，是智能交通監(jiān)控系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。

3.4 監(jiān)控系統(tǒng)可視化分析

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)組成元素分析，通過(guò)傳感層一般是采集到道路路面受力狀態(tài)的數(shù)據(jù)，傳輸層是把預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)所采集來(lái)的電信號(hào)通過(guò)無(wú)線手段傳輸?shù)接?jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)，服務(wù)器再把貯存在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，從而來(lái)應(yīng)用層監(jiān)控客戶端發(fā)輸送的請(qǐng)求，并且把最終的數(shù)據(jù)情況呈現(xiàn)到屏幕上來(lái)。在這過(guò)程中，監(jiān)控系統(tǒng)中的可視化技術(shù)重點(diǎn)應(yīng)用在自后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器到前臺(tái)客戶端的環(huán)節(jié)。

所以，監(jiān)控重點(diǎn)是客戶端的實(shí)際呈現(xiàn)的狀態(tài)，其所見(jiàn)內(nèi)容一方面涵括了傳感器所得到的數(shù)據(jù)信息，另一方面也涵括了計(jì)算機(jī)監(jiān)控計(jì)算即時(shí)監(jiān)控到的參數(shù)信息，也只有完善的應(yīng)用配合方可實(shí)現(xiàn)在客觀角度實(shí)現(xiàn)智能的要求。

綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)如今被視為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)后，信息產(chǎn)業(yè)的第三次浪潮，物聯(lián)網(wǎng)也是信息產(chǎn)業(yè)的全新領(lǐng)域，其發(fā)展對(duì)普通人群的生產(chǎn)生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都會(huì)產(chǎn)生巨大影響。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推廣應(yīng)用，必然推動(dòng)著交通運(yùn)輸業(yè)朝著智能化、標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展，智能交通必將是交通事業(yè)朝著健康可持續(xù)發(fā)展的必然路徑，是交通事業(yè)的一場(chǎng)革命。

本文以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在城市智能交通建設(shè)的系統(tǒng)領(lǐng)域中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)類別多、信息量大、數(shù)據(jù)之間關(guān)系龐雜等現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題為分析論點(diǎn)，提出了對(duì)于解決上述問(wèn)題所有的積極影響，并展開了相應(yīng)地驗(yàn)證與實(shí)踐。

參考文獻(xiàn)：

[1]張國(guó)伍.城市智能交通物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)探討――“交通7+1論壇”第二十三次會(huì)議紀(jì)實(shí)[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2011，12（04）：1-9.

[2]蘭嵐.城市智能交通管理系統(tǒng)方案研究與設(shè)計(jì)[D].江長(zhǎng)安大學(xué)，2010.

篇7

【 關(guān)鍵詞 】 多機(jī)場(chǎng)；流量調(diào)配；整數(shù)規(guī)劃；時(shí)隙分配；Job Shop

Research of Flow Allocation Under Multi-airport System on Mixed-integer Program

Chen Xiang 1 Li Yu-sheng 2

（1. China's Civil Aviation Air Traffic Management Bureau of Fujian Sub-Bureau FujianFuzhou 350000；

2. University of Science and Technology of China AnhuiHefei 230000）

【 Abstract 】 With the rapid development of the national air traffic，the air traffic flow is increasing day by day，and it becomes the main reason of flight delay. How to allocate air traffic flow reasonably has become an important issue in recent years. In this paper， we consider the problem of typical traffic allocation problem based on the airport and route point constraints. By introducing the traditional scheduling problem， the problem is transformed into a mixed integer programming problem and the global optimal solutions are obtained. Finally， the validity of the model is verified by the numerical tests.

【 Keywords 】 multi-airport； air traffic flow allocation； mixed-integer program； time slot allocation； job shop

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，伴隨著日益增長(zhǎng)的交通運(yùn)輸需求，航空交通的規(guī)模和復(fù)雜性日益加大。2010年，我國(guó)境內(nèi)民用航空（頒證）機(jī)場(chǎng)共有175個(gè)（不含香港和澳門），其中定期航班通航機(jī)場(chǎng)175個(gè)，定期航班通航城市172個(gè)。我國(guó)民航業(yè)已保持了30多年17.6%的年均增長(zhǎng)率，創(chuàng)造了全球航空運(yùn)輸業(yè)的奇跡。

《中國(guó)民航十二五發(fā)展規(guī)劃》指出，到2015年，我國(guó)運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量達(dá)990億噸公里，旅客運(yùn)輸量達(dá)4.5億人次，貨郵運(yùn)輸量達(dá)900萬(wàn)噸，年均分別增長(zhǎng)13%、11%和10%，航班正常率高于80%。我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，如北上廣深地區(qū)，出現(xiàn)了幾個(gè)多機(jī)場(chǎng)的終端區(qū)域，以往簡(jiǎn)單的放行策略已經(jīng)無(wú)法滿足如今繁忙的空域狀況，建立多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的協(xié)同決策系統(tǒng)迫在眉睫。為航班分配合理的放行時(shí)隙是該系統(tǒng)的核心模塊之一，也是減少航班延誤的關(guān)鍵因素。

多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)這一概念最早由美國(guó)德克薩斯州委員會(huì)與20世紀(jì)50年代提出，隨著都市群的不斷壯大，多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的涌現(xiàn)以及美國(guó)NextGen計(jì)劃的發(fā)展，美國(guó)眾多學(xué)者對(duì)多機(jī)場(chǎng)展開深入研究。多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)域聯(lián)合放行，是指通過(guò)調(diào)整終端區(qū)域內(nèi)航班的起降時(shí)刻，以達(dá)到滿足終端區(qū)跑道，移交點(diǎn)等流量約束要求，并盡可能少得減少航班延誤，盡早放飛未起飛航班。

多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)中涉及多個(gè)機(jī)場(chǎng)、多個(gè)航空公司和多元運(yùn)行限制，且多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)運(yùn)行極易受到外界干擾和波動(dòng)，如何合理科學(xué)地分配放行時(shí)隙，統(tǒng)籌安排航班放行，增強(qiáng)多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)運(yùn)行保障能力和抗干擾能力，是研究的關(guān)鍵。解決基于航班時(shí)刻優(yōu)化的多機(jī)場(chǎng)聯(lián)合放行問(wèn)題，可有效地提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率和安全性，所以此問(wèn)題是近期研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

2 多機(jī)場(chǎng)流量調(diào)配建模

2.1 問(wèn)題描述

考慮同一終端區(qū)內(nèi)所有要起飛的航班，其中部分航班使用相同的跑道和多個(gè)公共離場(chǎng)定位點(diǎn)，從而在這些地方形成資源上的競(jìng)爭(zhēng)，這些關(guān)鍵點(diǎn)有一定的間隔要求，如何合理安排起飛次序是充分利用資源的保證。盡管各國(guó)學(xué)者在航班離場(chǎng)排序問(wèn)題上進(jìn)行了大量研究，但以往的很多研究多集中于單機(jī)場(chǎng)離場(chǎng)航班排序策略問(wèn)題，協(xié)調(diào)同一終端區(qū)內(nèi)多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的離場(chǎng)放行策略研究比較少，即使有很多技術(shù)上也不成熟，而且國(guó)外研究的具體條件和國(guó)內(nèi)環(huán)境有一定的差別。多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)航班離場(chǎng)排序問(wèn)題又是NP難問(wèn)題，這也在一定程度上增加了研究的難度，只能提出一些近似算法，得到問(wèn)題的近似解。

建模之前先做一些符號(hào)說(shuō)明?？紤]一系列要排序的航班F={f1，...，fn}，分屬于AN個(gè)機(jī)場(chǎng)，所有機(jī)場(chǎng)的跑道共RN個(gè)，航班經(jīng)過(guò)的移交點(diǎn)個(gè)數(shù)為PN。各個(gè)跑道之間的最小間隔要求分別為TR1，...，TRRN，移交點(diǎn)之間最小間隔要求分別為TP1，...，TPPN。航班的預(yù)定起飛時(shí)刻為r1，...，rn。第i架航班從起飛到達(dá)第a個(gè)移交點(diǎn)的時(shí)間為ta，i。假設(shè)在一次排序中，航班不能提前起飛，航班到各個(gè)移交點(diǎn)的時(shí)間固定且已知。

現(xiàn)在問(wèn)題變?yōu)槿绾谓o航班分配合理的放行時(shí)刻使得航班晚于預(yù)定起飛時(shí)刻，且在跑道和移交點(diǎn)上滿足相應(yīng)的間隔要求，我們這里的目標(biāo)是希望盡可能早得放飛所有航班。不同的目的要求，模型可以有不用的目標(biāo)，比如加上延誤成本等因素，可以得到更為復(fù)雜的目標(biāo)函數(shù)，這里只對(duì)時(shí)間要素進(jìn)行優(yōu)化，使得最后起飛的航班的起飛時(shí)刻盡可能早。

2.2 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題

調(diào)度（Scheduling）問(wèn)題是在工業(yè)界應(yīng)用比較廣泛的一類優(yōu)化問(wèn)題，有著比較長(zhǎng)的研究歷史。車間調(diào)度就是對(duì)一個(gè)可用的加工機(jī)床集在時(shí)間上進(jìn)行加工任務(wù)集分配，以滿足一個(gè)性能指標(biāo)集。典型的車間調(diào)度問(wèn)題包括一個(gè)要完成的作業(yè)集，每個(gè)作業(yè)由一個(gè)操作集所組成，各操作的加工需要占用機(jī)床或其它資源，并且必須按一些可行的工藝次序進(jìn)行加工；每臺(tái)機(jī)床可加工工件的若干操作，并且在不同的機(jī)床上能加工的操作集可以不同。調(diào)度的目標(biāo)是將作業(yè)合理地安排到各機(jī)床，并合理安排作業(yè)的加工次序和加工開始時(shí)間，使約束條件被滿足，同時(shí)優(yōu)化一些性能指標(biāo)。

在調(diào)度問(wèn)題中，有一類很經(jīng)典的問(wèn)題――Job Shop問(wèn)題，即車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題。Job Shop問(wèn)題是著名的組合優(yōu)化問(wèn)題，是調(diào)度問(wèn)題中的典型難題。解決這樣的問(wèn)題既有重要的科研價(jià)值，又有重大的實(shí)際工程意義。Job Shop問(wèn)題是指，加工車間有n個(gè)不同的需要加工的工件和m臺(tái)機(jī)器，不同工件可以有不同的加工工序，即不同工件經(jīng)過(guò)不同的機(jī)器進(jìn)行加工并完工。不同的工件在不同的機(jī)器上的加工時(shí)間不同，每個(gè)工件可以有最早開始加工時(shí)間要求，即工件不能早于某一時(shí)間開始加工；工件可以有從一臺(tái)機(jī)器運(yùn)輸?shù)较乱慌_(tái)機(jī)器上的運(yùn)輸時(shí)間，運(yùn)輸時(shí)間一般是固定的；工件加工過(guò)程中可以要求中斷再繼續(xù)加工也可以要求不允許中斷；同一臺(tái)機(jī)器在同一時(shí)刻只能加工一個(gè)工件，即工件之間不能有時(shí)間上的沖突。

如圖1就表示了一種Job Shop調(diào)度問(wèn)題，經(jīng)常用來(lái)描述調(diào)度問(wèn)題，被稱為甘特圖（Gantt Chart）。如圖1所示，共5臺(tái)機(jī)器3個(gè)工件，不同顏色方塊代表不同的工件，不同方塊的長(zhǎng)度表示該工件在該機(jī)器上加工時(shí)間的長(zhǎng)短。同一個(gè)工件只能在完成上道工序之后才能加工下一道工序。該問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)可以是最后一個(gè)工件的完成時(shí)間盡可能的早，也可以是加入權(quán)重的平均完成時(shí)間最少，或者其他想要達(dá)到的目標(biāo)。達(dá)到目標(biāo)的同時(shí)滿足一系列的約束條件，如不能早于最早開始時(shí)間，同一臺(tái)機(jī)器只能同時(shí)加工一個(gè)工件等約束條件。

Job Shop問(wèn)題已經(jīng)有比較長(zhǎng)的研究歷史，但是問(wèn)題本身是NP難的。為了解決問(wèn)題，很多研究者提出了一些近似算法，如遺傳算法，禁忌搜索算法等，參考文獻(xiàn)[1]，同時(shí)也有些給出了一些精確求解的模型，參考文獻(xiàn)[2]。

2.3 流量調(diào)配問(wèn)題建模

流量調(diào)配問(wèn)題與Job Shop問(wèn)題相似的地方是，我們可以將所有的跑道和移交點(diǎn)當(dāng)做Job Shop問(wèn)題中的機(jī)器，要排序的航班當(dāng)做要加工的工件。預(yù)定起飛時(shí)刻為Job Shop問(wèn)題約束條件中的最早開始加工時(shí)間；航班從一臺(tái)“機(jī)器”到另一臺(tái)“機(jī)器”的時(shí)間為工件從一臺(tái)機(jī)器運(yùn)輸?shù)搅硪慌_(tái)機(jī)器的運(yùn)輸時(shí)間；跑道和移交點(diǎn)間隔要求可以看作每個(gè)工件在每臺(tái)機(jī)器的加工時(shí)間；并且要求一旦工件開始加工中間無(wú)法停止，知道加工結(jié)束。我們這里的目標(biāo)是希望盡可能早得放飛所有航班，描述為最后放飛的一架航班的起飛時(shí)間盡量的早。

這樣問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型可以表述為：

（1）

其中Cmax表示所有跑道上最后一架航班起飛的時(shí)刻；xi為分配好的第i架航班起飛時(shí)刻；ri為第i架航班的預(yù)定起飛時(shí)刻；ta，i為第i架航班從起飛到跑道或移交點(diǎn)a的時(shí)間，如果其為跑道則ta，i=0；pa為第a個(gè)跑道或移交點(diǎn)上要求的最小間隔。第一個(gè)表達(dá)式表示其他航班都早于最后一家航班起飛；最后一個(gè)表達(dá)式的意思是，經(jīng)過(guò)同一個(gè)跑道或者移交點(diǎn)a的航班兩兩之間的間隔都要大于pa，即兩兩之間的不能小于間隔要求。

3 多機(jī)場(chǎng)流量調(diào)配模型求解

3.1 混合線性整數(shù)規(guī)劃模型

上一節(jié)中得到的數(shù)學(xué)模型雖然比較簡(jiǎn)潔易于理解，但是最后一個(gè)表達(dá)式是非線性且非凸的，這樣會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題有許多局部最優(yōu)解，實(shí)際上該問(wèn)題的局部最優(yōu)解特別多，全局最優(yōu)解也不止一個(gè)。所以上述問(wèn)題無(wú)法用常規(guī)算法求解，但是大部分可用的全局的求解算法效率都比較低。為了提高求解上的效率，現(xiàn)對(duì)上述模型進(jìn)行調(diào)整和修改。

我們知道所有航班放行的時(shí)間不可能到無(wú)窮大，所以對(duì)最后一個(gè)不等式加入上界，為了將問(wèn)題變?yōu)榫€性的，并引入整數(shù)0-1變量。具體做法是（1）中最后一個(gè)不等式中（xi-ta，i）-（xj-ta，j）的取值區(qū)間分為兩段，[pa-M，-pa]和[pa，M-pa]。再引入整形變量z，則取值區(qū)間變?yōu)閇pa-z*M，-pa+（1-z）*M]。M為一個(gè)足夠大的數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中只要能滿足具體實(shí)用要求的比較大的整數(shù)就可以了。

這樣模型可以變?yōu)椋?/p>

（2）

其中x1表示最遲起飛航班起飛時(shí)刻變量，相當(dāng)于（1）中的Cmax，這么做主要為了統(tǒng)一變量的命名，為模型求解帶來(lái)方便。xi為第i-1架航班的起飛時(shí)刻，i=2，...，n+1。z用來(lái)表示在a上i和j的先后順序。

這樣就將模型（1）轉(zhuǎn)化為了混合線性整數(shù)規(guī)劃模型（2），可以通過(guò)求解線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題比較有效的算法對(duì)其進(jìn)行求解，比如說(shuō)分支定界算法，或者割平面法等。同時(shí)有一些現(xiàn)成的軟件或者代碼包，如Cplex，GLPK，Gurobi，Lpsolve，SCIP等。這里使用開源算法包SCIP（[3]）進(jìn)行求解。

SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是開源的混合整數(shù)規(guī)劃求解器，是Branch and cut和Branch and price算法框架下搭建的，由Zuse Institute Berlin負(fù)責(zé)組織進(jìn)行，目前版本為3.1.1。SCIP除了開發(fā)自己的框架外，還將市面上比較有效的開源包包括進(jìn)來(lái)，同時(shí)提供了商業(yè)軟件的接口，也就是說(shuō)只要你的PC上裝有相應(yīng)的商業(yè)軟件，如Cplex，你可以在SCIP框架下調(diào)用Cplex的算法和求解器。SCIP還提供了常用的優(yōu)化數(shù)據(jù)的讀取接口，如ZIMPL模型、MPS、OPB等數(shù)據(jù)格式。SCIP提供了大約20種約束類型的優(yōu)化問(wèn)題，使得它能解決包括混合線性整數(shù)規(guī)劃，混合非線性整數(shù)規(guī)劃，混合整數(shù)二次規(guī)劃，甚至一些全局優(yōu)化的算法也可以進(jìn)行求解。SCIP是由C語(yǔ)言編寫的，為了方便使用，開發(fā)者提供了C++的包，同時(shí)matlab和AMPL軟件接口也進(jìn)行了包裝。據(jù)數(shù)值測(cè)試，SCIP是目前世界上最快的非商業(yè)混合整數(shù)線性規(guī)劃求解軟件，這是我們之所以選擇SCIP的原因。

3.2 啟發(fā)式算法

為了和上一節(jié)中混合整數(shù)規(guī)劃模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，這里還給出一個(gè)比較簡(jiǎn)單的啟發(fā)式算法。算法的思想比較簡(jiǎn)單，按照原先給出的航班的優(yōu)先級(jí)從高到低進(jìn)行遍歷，對(duì)每一架航班首先按照預(yù)訂起飛時(shí)刻起飛，假如不滿足跑道和移交點(diǎn)的約束條件就將其起飛時(shí)刻向后移，直到滿足所有約束為止，將此時(shí)刻定為航班的起飛時(shí)刻。

算法流程如下：

啟發(fā)式算法框架：

輸入：航班列表（按照優(yōu)先級(jí)排好序），航班經(jīng)過(guò)的移交點(diǎn)等，機(jī)場(chǎng)、移交點(diǎn)等容量約束；

For i=1，...，n ：n為航班個(gè)數(shù)

為每個(gè)航班fi安排離場(chǎng)時(shí)刻，判斷它是否滿足機(jī)場(chǎng)、移交點(diǎn)容量約束：

If滿足：按照這個(gè)時(shí)刻離場(chǎng)

Else If不滿足：調(diào)整離場(chǎng)時(shí)刻，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上加上一個(gè)量Δ

End For

算法中每次增加的Δ是可以讓航班起飛的最小時(shí)間段，這樣就保證了上述算法得到的解是具有局部最優(yōu)性質(zhì)的解。而通過(guò)模型求得的則是問(wèn)題的全局最優(yōu)解，即保證放飛所有的航班鎖用的時(shí)間最少。

我們通過(guò)了大量的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明了該問(wèn)題有很多的全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解，并且通過(guò)啟發(fā)式算法求得的局部解與數(shù)學(xué)模型求得的全局最優(yōu)解之間的差距并不大，約束條件越是寬松，即間隔要求越短，兩者的差距就越小，這是符合常識(shí)的結(jié)果。接下來(lái)一節(jié)就展示了我們的一些數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。

4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

數(shù)值實(shí)驗(yàn)采用數(shù)據(jù)為我國(guó)華北管制區(qū)多機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)不同時(shí)段的實(shí)際數(shù)據(jù)?；旌暇€性整數(shù)規(guī)劃使用算法包SCIP進(jìn)行求解，為了求解方便，我們使用SCIP的matlab配置版本，啟發(fā)式算法同樣使用matlab編程實(shí)現(xiàn)。所有程序運(yùn)行環(huán)境MATLAB 8.0，處理器主頻3.3GHz，雙核，運(yùn)行內(nèi)存8GB，系統(tǒng)Windows7 32位個(gè)人電腦平臺(tái)上。

實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行5組，為便于結(jié)果比較，航班時(shí)刻歸一化為從0時(shí)刻開始，時(shí)間單位化為秒（s）。

實(shí)驗(yàn)一：共50架航班，共6個(gè)機(jī)場(chǎng)，8個(gè)跑道和19個(gè)移交點(diǎn)，跑道間隔要求為90s，移交點(diǎn)間隔要求分別為240s?；旌暇€性整數(shù)模型中0-1變量個(gè)數(shù)為582個(gè)，相關(guān)的線性不等式約束1164個(gè)。

實(shí)驗(yàn)二：共60架航班，共6個(gè)機(jī)場(chǎng)，8個(gè)跑道和21個(gè)移交點(diǎn)，跑道間隔要求為90s，移交點(diǎn)間隔要求分別為180s?；旌暇€性整數(shù)模型中0-1變量個(gè)數(shù)為696個(gè)，相關(guān)的線性不等式約束1392個(gè)。

實(shí)驗(yàn)三：共40架航班，共6個(gè)機(jī)場(chǎng)，8個(gè)跑道和19個(gè)移交點(diǎn)，跑道間隔要求為90s，移交點(diǎn)間隔要求分別為180s?；旌暇€性整數(shù)模型中0-1變量個(gè)數(shù)為314個(gè)，相關(guān)的線性不等式約束628個(gè)。

實(shí)驗(yàn)四：共80架航班，共6個(gè)機(jī)場(chǎng)，8個(gè)跑道和15個(gè)移交點(diǎn)，跑道間隔要求為90s，移交點(diǎn)間隔要求分別為180s。混合線性整數(shù)模型中0-1變量個(gè)數(shù)為1390個(gè)，相關(guān)的線性不等式約束2780個(gè)。

實(shí)驗(yàn)五：共90架航班，共6個(gè)機(jī)場(chǎng)，8個(gè)跑道和21個(gè)移交點(diǎn)，跑道間隔要求為90s，移交點(diǎn)間隔要求分別為180s。混合線性整數(shù)模型中0-1變量個(gè)數(shù)為1896個(gè)，相關(guān)的線性不等式約束3792個(gè)。

從上述數(shù)值實(shí)驗(yàn)中可以得出四個(gè)結(jié)論。

（1）隨著航班量的增加，0-1變量的數(shù)量和線性約束不等式的量不只是成倍增加的，所以如何減少無(wú)效的0-1變量的個(gè)數(shù)是提高算法效率的關(guān)鍵。

（2）當(dāng)跑道或移交點(diǎn)間隔要求比較寬松時(shí)，啟發(fā)式算法求得的解與全局最優(yōu)解之間的差距會(huì)更小，如實(shí)驗(yàn)2，實(shí)驗(yàn)4和實(shí)驗(yàn)5；相反要求比較嚴(yán)格時(shí)，兩者的差距是比較大的，如實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)3。

（3）基于數(shù)學(xué)模型求解的算法效率相對(duì)較低一些，這一方面和使用的軟件包有一定關(guān)系，基于C語(yǔ)言的實(shí)現(xiàn)效率會(huì)更高一些。也與建立的模型有很大關(guān)系。如何提高求解效率是我們以后需要深入研究的重點(diǎn)。

（4）基于模型求解的結(jié)果的確在一定程度上能夠縮短放行航班的時(shí)間，達(dá)到充分利用空域資源的目標(biāo)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)引入經(jīng)典的調(diào)度問(wèn)題將多機(jī)場(chǎng)航空流量調(diào)配問(wèn)題進(jìn)行建模并轉(zhuǎn)化為混合線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，最后利用經(jīng)典的求解混合線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的算法求解得到全局最優(yōu)解，為多機(jī)場(chǎng)流量調(diào)配問(wèn)題提供了一種解決思路。但是如果每次放飛的航班量比較大且移交點(diǎn)數(shù)量較多時(shí)，模型求解效率會(huì)隨之降低，達(dá)不到實(shí)時(shí)求解的目的。我們希望后期會(huì)再進(jìn)行一些深入的研究，發(fā)展更為快速的求解算法或者對(duì)模型進(jìn)行一些更有效的改進(jìn)，以達(dá)到更加快速求解得目的。

參考文獻(xiàn)

[1] Michael L.Pinedo Scheduling：Theory，Algorithm，andSystems[M].NY：Springer， 2011：183-220.

[2] David Applegate，William Cook A computational study of the Job-Shop scheduling problem[J].ORSA Journal on Computing，1991，3（2）：151-156.

[3] SCIP[EB/OL].http：//scip.zib.de/.

作者簡(jiǎn)介：

篇8

關(guān)鍵詞：線性方程組 教學(xué) MATLAB

中圖分類號(hào)：G623.5

一、 線性方程組教學(xué)中存在的問(wèn)題

當(dāng)今知識(shí)創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新正成為時(shí)代的基本特征。學(xué)校培養(yǎng)的人才應(yīng)該具有很強(qiáng)的

自學(xué)能力與應(yīng)用意思，把學(xué)到的基礎(chǔ)知識(shí)能用到實(shí)際中去解決實(shí)際問(wèn)題，也是我們數(shù)學(xué)教學(xué)中亟待研究的課題。目前線性代數(shù)的教學(xué)內(nèi)容普遍還是采用學(xué)科體系，教學(xué)中過(guò)分強(qiáng)調(diào)知識(shí)知識(shí)的系統(tǒng)性、理論的嚴(yán)謹(jǐn)性和抽象性，計(jì)算上強(qiáng)調(diào)技巧性，在知識(shí)的應(yīng)用上有所欠缺，造成學(xué)生學(xué)習(xí)無(wú)興趣，把數(shù)學(xué)看成是高不可攀屠龍之術(shù)，在一定程度上影響教學(xué)質(zhì)量。教學(xué)中主要存在以下幾個(gè)問(wèn)題：

1.重知識(shí)傳授缺少應(yīng)用知識(shí)能力

教師在實(shí)際教學(xué)中，往往強(qiáng)調(diào)知識(shí)的傳授的系統(tǒng)性、嚴(yán)謹(jǐn)性、抽象性，以學(xué)科體系展開教學(xué)，注重理論的給出和計(jì)算方法與技巧的形成，而忽略知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用。學(xué)習(xí)中學(xué)生往往形成"我學(xué)它有什么用"的疑問(wèn)，一定程度上造成教學(xué)中出現(xiàn)理論與實(shí)際脫節(jié)。

2.教學(xué)方式缺少師生互動(dòng)

一方面是理論性過(guò)強(qiáng)，學(xué)生很難跟上教師的節(jié)奏，"滿堂灌"的教學(xué)現(xiàn)象相當(dāng)普遍，缺少師生互動(dòng)的教學(xué)，學(xué)生處于被動(dòng)地位，學(xué)習(xí)效果與教學(xué)質(zhì)量當(dāng)然受到影響。培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)、高效學(xué)習(xí)成為一句空話。

3.學(xué)生學(xué)習(xí)目的不清楚

線性代數(shù)一般都在大一開設(shè)，學(xué)生沒(méi)有學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，往往對(duì)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的目的不明確，因而出現(xiàn)被動(dòng)學(xué)習(xí)的情況，只求及格就萬(wàn)事大吉，有的學(xué)生越學(xué)起沒(méi)興趣，覺(jué)得數(shù)學(xué)深?yuàn)W難懂、枯燥無(wú)用，選擇放棄者有之。

諸此種種，說(shuō)明教學(xué)上存在理論與實(shí)際脫離是根本問(wèn)題。這些問(wèn)題不解決，數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成為學(xué)生學(xué)習(xí)障礙，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)素質(zhì)是不可能的，更談不上培養(yǎng)創(chuàng)新人才。課堂教學(xué)的問(wèn)題最終還是要在課堂上解決的。經(jīng)驗(yàn)告訴我們：只有培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣，才能使學(xué)生學(xué)好數(shù)學(xué)。而對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)，讓他們清楚地認(rèn)識(shí)到學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)知識(shí)能實(shí)實(shí)在在的解決實(shí)際問(wèn)題，才能引起學(xué)生極大的興趣，投入到數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)中。如何在縝密的數(shù)學(xué)課程內(nèi)容中融入相關(guān)的實(shí)際應(yīng)用內(nèi)容，這正是我們要探討的問(wèn)題，本文從一個(gè)側(cè)面：即線性方程組教學(xué)中應(yīng)用意思培養(yǎng)，在解線性方程組教學(xué)中引入兩個(gè)實(shí)例，并用數(shù)學(xué)軟件MATLAB求解，嘗試解決以上三個(gè)問(wèn)題。經(jīng)過(guò)幾年的實(shí)踐證明，在教學(xué)中收到良好了的教學(xué)效果。

二、 線性方程組教學(xué)中應(yīng)用問(wèn)題的融入

怎樣在教學(xué)中適時(shí)適當(dāng)?shù)匾霊?yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)，在教學(xué)中鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)探索知識(shí)、發(fā)現(xiàn)知識(shí)，在嘗試探索知識(shí)的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)主動(dòng)學(xué)習(xí)呢？在我們準(zhǔn)備教學(xué)時(shí)大量地吸取應(yīng)用案例，通過(guò)再加工成為我們的教學(xué)內(nèi)容。

[案例1 ] 三家物流公司為運(yùn)輸需要，他們同意彼此實(shí)行資源共享，由于運(yùn)輸工具與成本各異，他們達(dá)成了如下協(xié)議：（1）每個(gè)公司總共工作10天（包括給自家公司工作）； （2）每個(gè)公司的應(yīng)得的日資金根據(jù)測(cè)算在60～80萬(wàn)元之間；（3）每個(gè)公司的總收入與總支出相等.下表是他們協(xié)商后制定出的工作天數(shù)的分配方案，請(qǐng)你計(jì)算出他們每個(gè)公司應(yīng)得的日資金？

表1

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行問(wèn)題分析，把學(xué)生就近分成若干小組，進(jìn)行小組合作學(xué)習(xí)。

設(shè)分別表示公司應(yīng)得的日資金，由條件建立模型，得到線性方程組：

化簡(jiǎn)得三家公司的日資金數(shù)應(yīng)滿足如下的齊次線性方程組：

解齊次線性方程組，得它的通解為

（為任意實(shí)數(shù)）.

最后，由于每個(gè)公司的日資金在60～80萬(wàn)元之間，故選擇，則三家公司每天的日資金分別為62萬(wàn)元、64萬(wàn)元和72萬(wàn)元.

這個(gè)過(guò)程由學(xué)生來(lái)完成，到化成齊次線性方程組時(shí)，學(xué)生深深體會(huì)到數(shù)學(xué)無(wú)處不在，求解之后更能體會(huì)到通解中"為任意實(shí)數(shù)"在實(shí)際問(wèn)題中的涵義.

事實(shí)上，管理中存在大量可以應(yīng)用于數(shù)學(xué)課堂教學(xué)的現(xiàn)實(shí)材料，我們循序漸進(jìn)地引入一些案例，融入知識(shí)的講授中，既可以使得課堂教學(xué)變得生動(dòng)，又能體現(xiàn)"從實(shí)際中來(lái)，到實(shí)際中去"的原則，同時(shí)又是對(duì)"數(shù)學(xué)是解決實(shí)際問(wèn)題的工具"這一教育特征的很好闡述。

教學(xué)的過(guò)程最好能恰當(dāng)?shù)卦O(shè)為解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的應(yīng)用過(guò)程。我們?cè)诮虒W(xué)中必須強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)理論來(lái)源于實(shí)踐，用于實(shí)踐解決實(shí)際問(wèn)題，在現(xiàn)實(shí)生活中各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

大中城市交通擁堵的問(wèn)題，可以說(shuō)是世界許多城市遇到的難題?，F(xiàn)在中國(guó)的許多城市也趕上了這一"時(shí)代"。要解決這個(gè)問(wèn)題也用到我們的線性方程組去解決。

[案例2] 圖1給出了某城市單行道的交通流量（每小時(shí)過(guò)車數(shù)）.

圖1

假設(shè) （1）全部流入一個(gè)節(jié)點(diǎn)的流量等于全部流出此節(jié)點(diǎn)的流量；（2）全部流入網(wǎng)絡(luò)的流量等于全部流出網(wǎng)絡(luò)的流量.試建立數(shù)學(xué)模型確定該交通網(wǎng)絡(luò)未知部分的具體流量.

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行問(wèn)題分析，把學(xué)生就近分成若干小組，進(jìn)行小組合作學(xué)習(xí)。

由網(wǎng)絡(luò)流量假設(shè)（1），對(duì)于各節(jié)點(diǎn)：流入與流出的流量相等，可列9個(gè)方程：

由網(wǎng)絡(luò)流量假設(shè)（2），對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)：流入與流出的流量相等，可列1個(gè)方程：

綜合上述，所給問(wèn)題滿足如下線性方程組：

解得非齊次線性方程組的通解為

其中為任意實(shí)數(shù).

取一組值，就得到一組交通網(wǎng)絡(luò)未知部分的具體流量.它有無(wú)窮多個(gè)流量分布.如果布局不合理，就會(huì)產(chǎn)生交通擁堵。

在這個(gè)過(guò)程中學(xué)生親身體驗(yàn)到數(shù)學(xué)知識(shí)的實(shí)用性，在解決問(wèn)題中的必不可少。

三、引入軟件MATLAB求解線性方程組應(yīng)用問(wèn)題

對(duì)于實(shí)際問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模得到的線性方程組，學(xué)生往往更關(guān)注它的結(jié)果，在教學(xué)中不但要開啟一個(gè)很好的理論聯(lián)系實(shí)際的窗口，更應(yīng)該引導(dǎo)學(xué)生解決問(wèn)題的辦法，就前面兩個(gè)案例求解過(guò)程用MATLAB軟件求解展示，對(duì)學(xué)生進(jìn)行學(xué)無(wú)止境的教育是起到事半功倍的作用。

篇9

[關(guān)鍵詞]供求匹配；層次分析；最小二乘法；指標(biāo)權(quán)重；判斷矩陣

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720162

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，出租車在城市交通中扮演著不可替代的角色，[1]但是，近年中國(guó)人口數(shù)量的大幅增加使城市出現(xiàn)了出租車資源難以合理配置的現(xiàn)像。目前，在出租車資源配置問(wèn)題研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出多種方法，在對(duì)出租車資源配置的研究中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)西安市出車資源供求匹配情況進(jìn)行分析；[2]在成都市出租車運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)問(wèn)題及對(duì)策研究中，從政策法規(guī)、資源配置、信息系統(tǒng)、交通狀況及經(jīng)營(yíng)機(jī)制等方面分析了造成這一表象的原因；[3]在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的出租車資源配置模型中分析了乘客和出租車之間的信息透明度關(guān)系，以及補(bǔ)貼方案對(duì)供求匹配程度的影響。[4 ]但以上研究主要從價(jià)格、服務(wù)、政策等方面對(duì)某一地域運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行研究，這些模型能夠從宏觀上解決某一地域出租車“供求匹配”程度問(wèn)題，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較低，不能適應(yīng)于其他城市。本文通過(guò)運(yùn)用層次分析模型計(jì)算目標(biāo)城市的出租車“供求匹配”程度，結(jié)合目標(biāo)城市的四個(gè)指標(biāo)得出目標(biāo)城市的出租車“供求匹配”程度具體情況，進(jìn)而得出目標(biāo)城市的出租車資源配置方案，旨在向相關(guān)人員提供決策準(zhǔn)則和依據(jù)。[5]

1評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

出租車資源配置情況主要體現(xiàn)在出租車資源“供求匹配”程度，出租車資源“供求匹配”程度主要受出租車有效利用程度、出租車數(shù)量、乘客滿意程度的影響，因此，建立空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、車輛滿載率四個(gè)指標(biāo)衡量出租車資源配置合理程度。

11空駛率

空駛率主要反映運(yùn)營(yíng)出租車擁有量是否合理，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，其值在30%～40%較為合適，公式建立如下：[6]

式（1）中：Py為出租車平均有效行駛里程（萬(wàn)千米）；T為出租車一天平均營(yíng)業(yè)時(shí)間（小時(shí)）；V為出租車平均運(yùn)營(yíng)車速（千米/小時(shí)）；N為出租車總量。

12萬(wàn)人擁有量

萬(wàn)人擁有量表示平均每一萬(wàn)人所占有出租車數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，小城市每萬(wàn)人不少于120輛，大城市每萬(wàn)人不少于350輛，中等城市可在該范圍取值，其公式建立如下：[7][8][9]

式（2）中：M為城市人口數(shù)（萬(wàn)人）。

13里程利用率J

里程利用率反映出租車載客效率，表示平均每公里運(yùn)營(yíng)里程，與空駛率是相對(duì)的，一般里程利用率控制在50%～60%最為合適，其公式建立如下：

式（3）中：b為營(yíng)業(yè)里程（公里）；c為行駛總里程（公里）。

14出租車滿載率L

出租車滿載率是通過(guò)在幾個(gè)具有代表性的地點(diǎn)選取長(zhǎng)期觀測(cè)點(diǎn)，記錄單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)載有乘客的出租車數(shù)量占總通過(guò)出租車數(shù)量的比值，[10]經(jīng)驗(yàn)表明，70%相當(dāng)于出租車滿載率的一個(gè)臨界點(diǎn)，其公式建立為：

式（4）中：e為載客車輛數(shù)；f為總通過(guò)車輛數(shù)。

2層次分析模型

21模型建立

空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、出租車滿載率四個(gè)指標(biāo)分別不同程度地衡量了城市出租車資源供求情況，為了綜合分析城市出租車“供求匹配”程度，利用四個(gè)指標(biāo)構(gòu)建一個(gè)層次分析結(jié)構(gòu)，層次模型分為三層，最高為目標(biāo)層，即出租車“供求匹配”程度；中間層為準(zhǔn)則層，即指標(biāo)權(quán)重，最低為準(zhǔn)則方案層，即四個(gè)指標(biāo)，如下圖所示。

22權(quán)重計(jì)算

喲畏治黿峁茍ㄐ緣胤從吵齜槳覆愀髦副曖肽勘瓴愕墓叵擔(dān)為了定量對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行分析，對(duì)四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分析，利用層次分析法[11]中的幾何平均法計(jì)算空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、出租車滿載率四個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)層中所占權(quán)重分別為W1、W2、W3、W4，建立計(jì)算公式如下：

23模型求解

經(jīng)過(guò)上述分析，利用式（5）和式（6）計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)層中所占權(quán)重Wi，用最小二乘法原理，建立目標(biāo)函數(shù)，求租車“供求匹配”程度Z，即

將各個(gè)權(quán)重值代入式（7），即可算出城市的出租車“供求匹配”程度。根據(jù)對(duì)中國(guó)多個(gè)城市檢驗(yàn)分析得：一線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為150，二線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為135，三線城市Z的標(biāo)準(zhǔn)值為110，若Z值低于標(biāo)準(zhǔn)值，則應(yīng)先調(diào)整四個(gè)指標(biāo)中權(quán)重較大的指標(biāo)，根據(jù)式（1）至式（4）計(jì)算各個(gè)指標(biāo)確定值，確定指標(biāo)調(diào)整范圍和大小，再依次調(diào)整其他指標(biāo)，使調(diào)整過(guò)后出租車“供求匹配”程度達(dá)到最優(yōu)。[12][13]

3模型檢驗(yàn)

上海市是中國(guó)一線城市，其交通發(fā)達(dá)，出租車系統(tǒng)龐大，以上海為例研究上海的出租車資源配置情況具有一定的代表性，故以上海為目標(biāo)城市，運(yùn)用上述模型對(duì)其出租車資源“供求匹配”程度進(jìn)行分析（以下數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒）。

31指標(biāo)的分析

為了計(jì)算上海一天不同時(shí)段的平均空駛率，對(duì)上海2013年出租車行駛里程統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理總結(jié)，上海出租車平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段空駛率如表2所示，其中空駛里程和行駛里程指的是平均每輛車行駛里程。

由表2可知，在6～21時(shí)間段出租車空駛率較小，說(shuō)明出租車資源利用率較高，反映了白天出租車資源的“供求匹配”程度基本符合理論要求；而0～3、3～6這兩個(gè)時(shí)間段的空駛率超過(guò)60%，空駛率較大，表明在這兩個(gè)時(shí)間段出租車資源分配過(guò)多，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)減小出車量，這與實(shí)際問(wèn)題也是相符的。

2013年年末，上?？傆?jì)人數(shù)2500萬(wàn)人，運(yùn)營(yíng)出租車506萬(wàn)，萬(wàn)人擁有量為494輛，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足出租車資源分配，但存在出租車資源浪費(fèi)的問(wèn)題。以2013年上海出租車運(yùn)營(yíng)里程統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算上海出租車平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段里程利用率，以平均每輛車在不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

由表3可知，在6～21時(shí)段里程利用率分布在50%～60%，并且6～9、12～15、18～21三個(gè)時(shí)段的里程利用率最大，表明車輛行駛中載客比例高，乘客打車等待時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，反映了供求關(guān)系比例緊張；0～3、3～6兩個(gè)時(shí)間段的里程利用率最小，反映乘客打車方便的同時(shí)經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)濟(jì)效益降低，這與實(shí)際情況基本相符。

以2013年上海出租車滿載客車輛統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算上海平均一個(gè)運(yùn)營(yíng)日不同時(shí)段出租車滿載率，經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)如表4所示。

由表4可知，在6～21時(shí)段出租車滿載率較大，出租車滿載率在70%左右，而運(yùn)力與運(yùn)量的適當(dāng)平衡可以由通過(guò)控制出租車滿載率來(lái)實(shí)現(xiàn)，70%便相當(dāng)于一個(gè)臨界點(diǎn)，0～6、21～24時(shí)間段出租車滿載率遠(yuǎn)低于該臨界點(diǎn)，則應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力；而6～9、12～15、18～21三個(gè)時(shí)段的出租車滿載率接近70%，基本滿足運(yùn)力與運(yùn)量的平衡關(guān)系；通過(guò)稍微調(diào)節(jié)出租車運(yùn)力來(lái)保持運(yùn)力與運(yùn)量的平衡，低于臨界點(diǎn)時(shí)，則應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力；反之，則應(yīng)適當(dāng)增加出租車運(yùn)力，提高服務(wù)質(zhì)量。

32指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

根據(jù)上海出租車分配情況，得出空駛率、萬(wàn)人擁有量、里程利用率、車輛滿載率四個(gè)指標(biāo)的比較判斷矩陣A：

由此可見(jiàn)，可看出上海出租車空駛率（W1）和萬(wàn)人擁有量（W2）對(duì)出租車“供求匹配”程度影響最大，另外是里程利用率（W3），影響最小的是出租車滿載率（W4）。

33出租車“供求匹配”程度的計(jì)算

將權(quán)重Wj代入式（7）得出上海出租車“供求匹配”程度Z=1418，比較接近標(biāo)準(zhǔn)值150，但出租車資源分配不夠合理，存在一定的資源浪費(fèi)，供求不夠平衡，應(yīng)當(dāng)采取措施提高出租車?yán)寐省?/p>

根據(jù)單指標(biāo)計(jì)算結(jié)果可知：上海出租車資源分配過(guò)多，供過(guò)于求，里程利用率較大，市民打車等待時(shí)間比較長(zhǎng)，求與供的關(guān)系緊張；出租車滿載率較低，上海相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)適當(dāng)降低出租車運(yùn)力，在晚上適當(dāng)減少，傍晚和中午適當(dāng)增加運(yùn)營(yíng)出租車數(shù)，適當(dāng)擴(kuò)大出租車運(yùn)營(yíng)范圍，充分調(diào)配與利用現(xiàn)有資源。

4結(jié)論

第一，通過(guò)影響城市出租車“供求匹配”程度的因素建立四個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用層次分析模型，在一線城市中，出租車“供求匹配”程度主要受空駛率、萬(wàn)人擁有量影響，指標(biāo)權(quán)重高達(dá)15，與實(shí)際情況相符，為層次分析模型的準(zhǔn)確性校核提供了強(qiáng)有力的依據(jù)。層次分析模型具有較高的準(zhǔn)確性。[14]

第二，利用判斷矩陣公式，可以對(duì)不同的城市根據(jù)目標(biāo)城市具w情況建立判斷矩陣，使得層次分析模型適用于不同的城市，其適用性能滿足中國(guó)城市復(fù)雜情況，同時(shí)更加提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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篇10

關(guān)鍵詞： 地理信息系統(tǒng) 高中地理課堂教學(xué) 案例 困難

1.GIS的概論

1.1 GIS的內(nèi)涵

針對(duì)不同的部門和不同的應(yīng)用目的，地理信息系統(tǒng)的定義也不盡相同。美國(guó)學(xué)者Parker認(rèn)為“GIS是一種存儲(chǔ)、分析和顯示空間與非空間數(shù)據(jù)的信息技術(shù)”。加拿大的Roger Tomlinson認(rèn)為“GIS是全方位分析和操作地理數(shù)據(jù)的數(shù)字系統(tǒng)”。俄羅斯學(xué)者把GIS定義為“一種解決各種復(fù)雜的地理相關(guān)問(wèn)題，以及具有內(nèi)部聯(lián)系的工具集合”。這些定義，有的側(cè)重于GIS的技術(shù)內(nèi)涵，有的則強(qiáng)調(diào)GIS的應(yīng)用功能。美國(guó)聯(lián)邦數(shù)字地圖協(xié)調(diào)委員會(huì)（FIC-CDC）關(guān)于GIS的定義較為全面具體。該定義認(rèn)為“GIS”是由計(jì)算機(jī)硬件、軟件和不同的方法組成的系統(tǒng)，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)支持空間數(shù)據(jù)的采集、管理、處理、分析、建模和顯示，以便解決復(fù)雜的規(guī)劃和管理問(wèn)題。[1]

1.2 GIS的功能

由計(jì)算機(jī)技術(shù)與空間數(shù)據(jù)相結(jié)合而產(chǎn)生的GIS這一高新技術(shù)，它包含了處理地理信息的各種高級(jí)功能。GIS具有四項(xiàng)基本功能：

1.2.1輸入功能

利用數(shù)字化儀或掃描儀把地圖、圖像（如航空照片）和規(guī)劃圖輸入計(jì)算機(jī)中，然后進(jìn)行編輯處理（修改、增補(bǔ)等）。

1.2.2輸出功能

把經(jīng)過(guò)分析而得出的圖形、圖表或文字報(bào)告顯示在熒光屏上，也可以通過(guò)繪圖儀或打印機(jī)打印出來(lái)。

1.2.3查詢、分析功能

通過(guò)空間查詢和空間分析而得出決策結(jié)論是GIS的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。這是一個(gè)復(fù)雜的處理過(guò)程，需要應(yīng)用目標(biāo)之間的內(nèi)在空間聯(lián)系并結(jié)合各自的數(shù)學(xué)模型和理論制訂規(guī)劃和決策。典型的空間分析包括最佳路徑分析、疊加分析、鄰域分析、網(wǎng)絡(luò)分析、通視分析及填挖方計(jì)算和表面積計(jì)算等，可用在污染源流分析、農(nóng)業(yè)布局合理性分析、城市布局合理性分析、道路選線分析等工作中。

1.2.4空間數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能

地理對(duì)象是龐大的地理數(shù)據(jù)集，對(duì)此需要利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行管理[2]。

GIS依托這些基本功能，通過(guò)利用空間分析技術(shù)、模型分析技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集成技術(shù)等，演繹出豐富多彩的系統(tǒng)應(yīng)用功能，滿足社會(huì)和用戶的廣泛需求。

2. GIS走進(jìn)高中地理課程

著名的地圖與信息系統(tǒng)專家陳述彭院士認(rèn)為，定性描述是地理學(xué)的第一代語(yǔ)言，地圖是地理學(xué)的第二代語(yǔ)言，地理信息系統(tǒng)是地理學(xué)的第三代語(yǔ)言。這也是廣大地理教師的共識(shí)，充分體現(xiàn)出GIS技術(shù)的重要性與價(jià)值所在[3]?！镀胀ǜ咧械乩碚n程標(biāo)準(zhǔn)》提出了地理課程的基本理念，其中之一是強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)在地理學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。在新一輪的地理課程改革中，地理信息系統(tǒng)成為地理選修模塊之一，作為新的重要的教學(xué)內(nèi)容。

2.1 GIS技術(shù)進(jìn)入高中地理的必要性

2.1.1 “GIS技術(shù)”是地理科學(xué)發(fā)展與社會(huì)信息化的重要內(nèi)容

當(dāng)今時(shí)代，信息技術(shù)飛速發(fā)展，地理信息技術(shù)對(duì)資源與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展、國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會(huì)進(jìn)步的巨大作用日益顯著。地理信息技術(shù)應(yīng)用的具體形式，大到地球村、數(shù)字國(guó)家，小到數(shù)字居民區(qū)、數(shù)字家庭。隨著工業(yè)化和信息化水平的進(jìn)一步發(fā)展，世界城市化成為文明進(jìn)步的標(biāo)志。城市帶來(lái)了富足、繁榮，也帶來(lái)人口擁擠、交通緊張、資源短缺、用地緊張等一系列城市問(wèn)題，這為地理信息技術(shù)提供了大顯身手的機(jī)會(huì)。世界各國(guó)的城市，尤其在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和發(fā)展水平較高的城市，數(shù)字城市研究日益成熟，信息化管理成為熱門研究領(lǐng)域，利用地理信息技術(shù)進(jìn)行社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化、基礎(chǔ)設(shè)施、交通通訊、城市規(guī)劃等數(shù)字管理，成為構(gòu)筑新世紀(jì)人類生存環(huán)境的新模式。

地理信息技術(shù)是“數(shù)字化地球”、“信息化地球”的基礎(chǔ)，信息化發(fā)展需要大量的具有地理信息技術(shù)基本素養(yǎng)的人才。從國(guó)家戰(zhàn)略的高度來(lái)講，基礎(chǔ)教育階段的地理信息技術(shù)素養(yǎng)教育很必要也很迫切。

地理信息技術(shù)作為地理科學(xué)發(fā)展的重要內(nèi)容，加之其在社會(huì)生產(chǎn)、生活中的廣泛應(yīng)用和價(jià)值，在高中階段，將其納入地理課程體系，意義重大。

2.1.2設(shè)置“地理信息技術(shù)應(yīng)用”模塊有利于培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)

信息科技時(shí)代，教育目的不應(yīng)僅是教給學(xué)生知識(shí)，更應(yīng)以學(xué)生的發(fā)展為根本，全面提高學(xué)生的素質(zhì)，使學(xué)生身心得到發(fā)展，發(fā)掘?qū)W生的外在和內(nèi)在潛力，促使他們得到全面發(fā)展。地理信息技術(shù)在信息社會(huì)有著舉足輕重的地位和作用，設(shè)置地理信息技術(shù)課程是普及地理信息技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)的有效途徑。對(duì)學(xué)生進(jìn)行地理信息技術(shù)教育，可以培養(yǎng)學(xué)生的思考能力和分析能力，提高學(xué)生的信息素養(yǎng)，符合《高中地理課程標(biāo)準(zhǔn)》的設(shè)計(jì)理念，也是提高學(xué)生綜合素質(zhì)的基本途徑。

當(dāng)前，基礎(chǔ)教育強(qiáng)調(diào)全面的素質(zhì)教育，地理教育也應(yīng)如此。在對(duì)各種地理知識(shí)（信息）掌握的基礎(chǔ)上，地理教育重視學(xué)生能力的提高及地理思維方式的培養(yǎng)，要求學(xué)生既具備地理知識(shí)素質(zhì)，又具備地理能力素質(zhì)。要求學(xué)生運(yùn)用地理知識(shí)處理和解決地里問(wèn)題。要求學(xué)生主動(dòng)地吸收、掌握各種地理信息，并將信息分析、重組、應(yīng)用。

2.1.3“地理信息技術(shù)”是一種重要的教學(xué)技術(shù)手段

地理信息技術(shù)作為教學(xué)技術(shù)手段應(yīng)用于地理教學(xué)中也是《地理信息技術(shù)應(yīng)用》模塊重要的價(jià)值取向之一。地理信息技術(shù)教育對(duì)學(xué)生信息技術(shù)的掌握、地理研究技術(shù)的了解與應(yīng)用、地理區(qū)域系統(tǒng)思想的建立和地理空間思維能力的培養(yǎng)，以及地理問(wèn)題的分析與處理能力的培養(yǎng)等具有不可替代的獨(dú)特功能[4]。

一方面，以GIS為例，GIS具有對(duì)地圖處理與操作的強(qiáng)大功能，地圖是地理教育的重要媒介，利用GIS的地圖疊加、地圖漫游、地圖縮放和地圖要素的增減等進(jìn)行輔助教學(xué)，效果是一般教學(xué)手段不可比擬的。另一方面，GIS技術(shù)是一種解決實(shí)際問(wèn)題，提供地理數(shù)據(jù)處理功能的技術(shù)和方法。GIS的數(shù)據(jù)輸入、處理與分析功能，能很好地完成地理課程在能力培養(yǎng)方面的要求。例如，利用GIS實(shí)現(xiàn)對(duì)地理事物的分布特征、分布規(guī)律的輔助教學(xué)，教師可以應(yīng)用GIS在空間上顯示符合某一條件的地理要素的特征，幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)地理空間概念；利用GIS實(shí)現(xiàn)地理事物環(huán)境分析輔助教學(xué)，GIS技術(shù)可以確定某地理要素在一定范圍內(nèi)對(duì)于其他地理要素的分布；利用GIS實(shí)現(xiàn)地理事物變化趨勢(shì)的輔助教學(xué)，GIS能顯示地理事物在不同時(shí)段的地理信息的空間分布，能展示其各階段的特征，有助于學(xué)生認(rèn)識(shí)地理事物的發(fā)展過(guò)程；利用GIS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與地理直觀的輔助教學(xué)，GIS可以進(jìn)行數(shù)據(jù)排列顯示、專題地圖制作圖、地形圖、行政區(qū)劃圖、旅游規(guī)劃圖等；利用網(wǎng)絡(luò)GIS、多媒體GIS的輔助教學(xué)等[5]。

2.2高中地理信息系統(tǒng)課程教學(xué)案例

地理信息技術(shù)是一門新興的課程，開設(shè)這門課程的主要目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的地理信息素養(yǎng)。

下面以GIS在道路選線中的應(yīng)用作為教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行分析。

傳統(tǒng)的道路選線方法是選線人員通過(guò)收集和分析線路區(qū)域內(nèi)有關(guān)設(shè)計(jì)資料，在大比例尺地形圖上選出幾個(gè)可能的路線方案。然后在紙上定線的基礎(chǔ)上，選線人員到實(shí)地勘測(cè)，經(jīng)過(guò)反復(fù)比較確定一個(gè)較為經(jīng)濟(jì)、合理的路線方案。它在很大程度上取決于選線人員的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)水平，而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此已不能滿足現(xiàn)代公路設(shè)計(jì)的需要。隨著地理信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展及空間信息軟件平臺(tái)的不斷開發(fā)，設(shè)計(jì)人員不但能考慮傳統(tǒng)的選線因素，對(duì)于地質(zhì)、水文等空間屬性也能納入考慮范圍，這不管是從質(zhì)量上還是從效率上都得到了較大提高。目前常用的空間軟件有ArcInfo、MapInfo、Geo系列軟件、TITANGIS等。

2.2.1地理數(shù)據(jù)的采集和處理

根據(jù)道路的設(shè)計(jì)功能和設(shè)計(jì)要求，需要收集道路沿線所有的基礎(chǔ)資料，包括沿線各類比例尺地形圖、地質(zhì)圖、水文、氣象、交通流量等。具備了這些基本資料之后，利用GIS功能對(duì)各種資料進(jìn)行分類處理。

數(shù)字化資料包括地形圖、地質(zhì)圖、規(guī)劃設(shè)計(jì)圖、文字說(shuō)明等多種信息資源。圖形數(shù)字化過(guò)程中需要進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，經(jīng)過(guò)掃描、糾正、跟蹤、附屬性、建立拓?fù)潢P(guān)系等步驟，最終形成各類數(shù)據(jù)文件。目前，常用的數(shù)據(jù)格式有：Tiff、Arc/InfoE00、Arc/InfoCoverage、MapInfo、DXF等。在地形圖進(jìn)行數(shù)字化的過(guò)程中，需對(duì)各類影響線路的空間要素進(jìn)行分層空間數(shù)據(jù)管理，為以后的空間分析做好準(zhǔn)備。沿線主要的空間數(shù)據(jù)層有：地形層、地質(zhì)圖層、城市層、鄉(xiāng)村層、植被層、沿線水系層、水利設(shè)施層、鐵路層等。對(duì)空間數(shù)據(jù)層的分類應(yīng)盡可能詳細(xì)，避免遺漏。同時(shí)，使用的資料應(yīng)為最新資料，保證空間數(shù)據(jù)的時(shí)效性及其準(zhǔn)確性。

2.2.2地理數(shù)據(jù)的空間分析

根據(jù)道路的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和使用要求，利用GeoStar軟件對(duì)各類數(shù)據(jù)文件進(jìn)行分析是采用地理信息系統(tǒng)進(jìn)行道路選線的核心。GeoStar軟件的空間分析功能主要有地形分析、緩沖分析、疊置分析、網(wǎng)絡(luò)分析等，這能幫助設(shè)計(jì)人員宏觀地認(rèn)識(shí)設(shè)計(jì)區(qū)域。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，應(yīng)盡可能準(zhǔn)確規(guī)范，這對(duì)于以后建立數(shù)字地面模型DEM、地面正射影像圖DOM等數(shù)據(jù)具有重要作用。

2.2.3建立數(shù)字地面模型DEM

數(shù)字地面模型可為道路選線提供直觀圖形并可以與GIS的空間分析結(jié)果進(jìn)行疊加分析。同時(shí)可為今后的道路最佳路徑分析、縱橫斷面設(shè)計(jì)、填挖方量的計(jì)算提供快捷成果。

2.2.4疊加分析

利用GeoStar軟件，將矢量數(shù)據(jù)庫(kù)、影像數(shù)據(jù)庫(kù)和DEM數(shù)據(jù)庫(kù)三庫(kù)疊加，生成三維景觀再現(xiàn)。在計(jì)算機(jī)疊加分析的結(jié)果里，確定道路控制點(diǎn)的樁號(hào)及線路的大致走向，接著根據(jù)設(shè)計(jì)規(guī)范和要求，在三維景觀里進(jìn)行路線設(shè)計(jì)，確定道路變坡點(diǎn)位置、交點(diǎn)位置、坡度、曲線半徑等要素，這樣設(shè)計(jì)人員能隨時(shí)根據(jù)地形來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)，非常方便。

2.2.5線路的比選

根據(jù)要求一般設(shè)計(jì)兩到三條線路，然后利用GeoStar的空間分析功能進(jìn)行比選，考慮的因素主要有土地、水文、路線長(zhǎng)度、地質(zhì)條件、政治因素、經(jīng)濟(jì)狀況、氣象等。如，在設(shè)計(jì)中，道路應(yīng)盡量避免穿過(guò)農(nóng)田、森林，并且線路通過(guò)地段的地質(zhì)水文狀況應(yīng)滿足工程設(shè)計(jì)要求，以此作為選線條件。此時(shí)可以從空間數(shù)據(jù)層中分別提取鄉(xiāng)村層、植被層、地質(zhì)層、沿線水系層的相應(yīng)數(shù)據(jù)，將它們的數(shù)據(jù)繪以不同顏色的圖形，根據(jù)選線人員給定的選線條件和范圍分別與地形圖形拓?fù)浏B加，此時(shí)在計(jì)算機(jī)上就可以分別顯示出滿足要求的范圍。根據(jù)這些范圍，選線人員再進(jìn)行綜合修改，重新制定設(shè)計(jì)條件，在計(jì)算機(jī)上反復(fù)進(jìn)行疊加拓?fù)浞治霁@取最終結(jié)果。這種選線過(guò)程非常直觀明了，結(jié)果也可隨時(shí)以圖形、表格、數(shù)字的形式打印輸出[6]。

2.3高中開設(shè)地理信息系統(tǒng)課程存在的困難

在當(dāng)今的高中地理教學(xué)中，開設(shè)地理信息系統(tǒng)課程遇到了比較大的困難，學(xué)生的地理信息素養(yǎng)也普遍比較薄弱。

2.3.1教育觀念滯后

由于教育觀念滯后，即使是在教育較為先進(jìn)的地區(qū)，地理信息系統(tǒng)課程開設(shè)仍困難重重。學(xué)校固守舊觀念，認(rèn)為培養(yǎng)信息素養(yǎng)對(duì)于學(xué)生高考分?jǐn)?shù)提高目前還沒(méi)有實(shí)質(zhì)性作用，往往以各種理由拒絕開設(shè)地理信息類課程。

2.3.2經(jīng)濟(jì)支持不足

地理信息系統(tǒng)課程開設(shè)需要一定物質(zhì)基礎(chǔ)作為保證，例如計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、配套的課程軟件等。經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的一些學(xué)校硬件、軟件設(shè)施都不齊全，尤其像GPS這種儀器市場(chǎng)價(jià)一般在2000元左右，作為教具幾乎是不可能購(gòu)買的，3S技術(shù)的培養(yǎng)成為“紙上談兵”。

2.3.3教師素質(zhì)有待提高

地理信息系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)，因此，當(dāng)今高中里能夠熟練掌握信息技術(shù)的地理教師比較匱乏。此外，目前高師所開設(shè)的地理信息系統(tǒng)課程，多數(shù)只是簡(jiǎn)單地移植綜合性大學(xué)地理信息系統(tǒng)專業(yè)課程的基本內(nèi)容，而真正適合師范生實(shí)際操作應(yīng)用技能訓(xùn)練較少，并沒(méi)有培養(yǎng)出真正適應(yīng)高中地理教學(xué)的合格的地理教師。

因此，高校在培養(yǎng)地理教師的過(guò)程中應(yīng)重視師范生的地理信息技術(shù)學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)，提高動(dòng)手操作能力。同時(shí)，各地教育部門應(yīng)完善教師的職后培訓(xùn)，為在職地理教師提供更多的進(jìn)修機(jī)會(huì)和渠道。各地教研部門要為地理教師提供學(xué)術(shù)和業(yè)務(wù)的支持，例如通過(guò)舉辦培訓(xùn)班，組織教學(xué)經(jīng)驗(yàn)交流，推動(dòng)校本教研，開發(fā)課程資源等方式幫助地理教師開展地理信息技術(shù)教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的地理信息素養(yǎng)。

3.結(jié)語(yǔ)

鑒于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及GIS技術(shù)強(qiáng)大的功能，GIS將在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。高中地理課程應(yīng)緊跟時(shí)代潮流，反映時(shí)代需求。GIS進(jìn)入高中地理課程是培養(yǎng)現(xiàn)代公民必備地理素養(yǎng)的必要舉措。盡管現(xiàn)在地理信息技術(shù)課程在高中的開設(shè)仍遇到一些困難，但困難是暫時(shí)的，地理信息技術(shù)最終將順利進(jìn)入高中校園，成為一門培養(yǎng)學(xué)生基本地理信息素養(yǎng)的必要課程。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃杏元等.地理信息系統(tǒng)概論.北京：高等教育出版社，2003.

[2]李智等.地理信息系統(tǒng)概述.甘肅科技，2004年11月.

[3]李佩武等.GIS技術(shù)及其在地理教學(xué)中的應(yīng)用分析.天津教育，2005年第六期.

[4]陳澄等.普通高中地理課程標(biāo)準(zhǔn)（實(shí)驗(yàn)）解讀.南京：江蘇教育出版社，2004.3.