行业 - 交通行业- 数据仓库技术在智能交通管理决策系统中的实现
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。
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。
《数据仓库技术在交通信息系统中的应用研究》
《数据仓库技术在交通信息系统中的应用研究》一、引言随着城市化进程的加速和交通系统的日益复杂化，交通信息系统的建设与发展显得尤为重要。
数据仓库技术作为一种重要的数据处理和分析技术，其在交通信息系统中的应用越来越广泛。
本文将重点研究数据仓库技术在交通信息系统中的应用，分析其应用的意义和价值。
二、数据仓库技术概述数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业或组织的决策制定过程。
它具备快速查询和分析的能力，支持复杂的数据挖掘和决策支持系统。
数据仓库技术主要涉及数据的存储、管理和分析等方面。
三、交通信息系统概述交通信息系统是一个集成了多种交通数据的系统，包括道路交通流量、公共交通运营、交通事件等。
这些数据对于交通管理和决策制定具有重要意义。
交通信息系统的发展需要高效的数据处理和分析技术来支持。
四、数据仓库技术在交通信息系统中的应用1. 数据整合与存储数据仓库技术可以有效地整合交通信息系统的各种数据，包括结构化数据和非结构化数据。
通过数据清洗、转换和加载等步骤，将数据存储在数据仓库中，形成主题明确、集成的数据集。
这些数据集可以用于支持各种交通管理和决策制定需求。
2. 数据分析与挖掘数据仓库技术提供了强大的数据分析与挖掘能力。
通过对存储在数据仓库中的数据进行联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM），可以分析交通流量、运营效率、交通事件等因素对交通系统的影响，为交通管理和决策提供支持。
3. 支持决策制定数据仓库技术可以提供各种报表、图表和数据分析结果，帮助交通管理部门和决策者更好地了解交通系统的运行状况和存在的问题。
通过分析历史数据和预测未来趋势，可以为交通管理和规划提供科学依据，提高交通系统的运行效率和安全性。
4. 实时监控与预警通过将实时交通数据（如道路拥堵情况、交通事故等）存储在数据仓库中，并利用数据分析和挖掘技术进行实时监控和预警，可以及时发现并处理交通问题，提高交通管理的效率和响应速度。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(五)
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析随着城市化进程的不断推进，城市道路交通日益拥堵，给人们的出行带来了很大困扰。
为了解决这个问题，智能交通管理系统应运而生。
而数据仓库技术在智能交通管理中的应用，为交通管理带来了革命性的改变。
本文将通过一个实际案例分析，探讨数据仓库技术在智能交通管理中的应用。
案例背景：某大城市交通管理局针对道路交通拥堵问题，决定引入数据仓库技术，对交通流量进行更加精细化的管理。
1. 数据采集与存储在引入数据仓库技术之前，交通管理局的数据采集主要依靠传统的人工记录，或者使用一些简单的手持设备进行数据采集，效率低下且数据质量难以保证。
而现在，通过在道路上安装传感器设备，实时采集车辆数量、车速、车辆类型等信息，并将这些数据存储到数据仓库中。
这样不仅提高了数据采集的效率，还大大提高了数据的准确性。
2. 数据清洗与整合在数据仓库中，数据的质量和准确性至关重要。
交通管理局通过数据清洗和整合的过程，对采集到的原始数据进行去重、纠错、格式转换等处理，确保数据的可靠性。
同时，将来自不同传感器的数据整合到一起，可以形成全面、准确的交通状况数据，帮助交通管理局做出更加精准的决策。
3. 数据分析与挖掘数据仓库技术中的数据分析和挖掘功能是智能交通管理的核心。
通过对存储在数据仓库中的交通状况数据进行分析和挖掘，交通管理局可以深入了解交通流量、拥堵状况、高峰期等关键信息。
基于这些数据分析结果，交通管理局可以制定更加科学的路网规划、交通流量调度和信号灯控制策略，有效缓解交通拥堵问题。
4. 实时监控与预警在智能交通管理系统中，数据仓库技术还可以结合实时监控与预警功能，更加精准地监测交通状况，并及时预警异常情况。
通过数据仓库中的历史数据和实时数据的对比分析，系统可以判断出交通状况是否异常，并及时向相关人员发送报警信息，以便及时采取措施处理。
5. 决策支持与优化数据仓库技术的应用在智能交通管理中，还可以提供决策支持与优化的功能。
数据库技术在智能交通管理中的应用实践
数据库技术在智能交通管理中的应用实践智能交通管理是信息技术与交通管理的有机结合，旨在提高交通效率、优化交通流动性，并减少交通事故。
在智能交通管理领域，数据库技术起着至关重要的作用。
本文将探讨数据库技术在智能交通管理中的应用实践，并分析它的优势和挑战。
一、智能交通管理中的数据库技术数据库技术在智能交通管理中的应用实践是基于海量数据的存储和管理，主要包括以下几个方面：1. 数据采集和存储：智能交通系统通过传感器、监控设备、车联网等手段采集到大量的交通数据，如车辆载客量、车速、路况、天气等信息。
这些数据通过数据库技术进行存储和管理，便于后续的数据分析和决策支持。
2. 数据分析和挖掘：数据库技术为智能交通管理提供了强大的数据分析和挖掘能力。
通过对交通数据的挖掘，可以发现交通拥堵的原因、预测交通事故的发生概率，进而采取相应的措施来优化交通管理。
数据库技术的高效索引和查询能力可以极大地加速数据分析的过程。
3. 实时监控和预警：数据库技术使得智能交通系统能够实时监控交通状况，并根据预设的规则进行预警。
例如，当交通拥堵程度超过一定阈值时，系统可以自动触发警报或改变信号灯的配时策略，以缓解交通压力。
4. 交通信息服务：数据库技术为智能交通管理提供了丰富的交通信息服务。
通过对交通数据的整合和分析，可以提供实时的交通路况信息、道路导航等服务，帮助驾驶员更加智能地进行出行决策。
二、数据库技术在智能交通管理中的优势数据库技术在智能交通管理中的应用具有以下优势：1. 高效的数据存储和管理：数据库技术能够高效地处理大规模的交通数据，提供快速的数据存储和查询能力，满足系统对海量数据的存储需求。
2. 强大的数据分析和挖掘能力：数据库技术提供了强大的数据分析和挖掘工具，可以从交通数据中挖掘出有价值的信息和知识，为交通管理决策提供科学依据。
3. 实时性和及时性：数据库技术使得智能交通管理系统能够及时地获取和更新交通数据，实现实时的监控、预警和服务。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(二)
智能交通管理是现代城市交通运输领域的重要发展方向之一。
随着城市化进程的加速，交通拥堵、事故频发等问题日益突出，传统交通管理手段已无法满足需求。
因此，借助数据仓库技术来处理和分析各种交通数据，成为优化交通管理的重要途径之一。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史化的、变化迟钝的数据集合。
它通过将分散的、异构的数据源整合到一个统一的数据存储中，为决策支持和业务智能提供了可靠的基础。
在智能交通管理中，数据仓库的应用可以发挥以下几个方面的作用。
首先，数据仓库可以对交通数据进行收集、整合和存储。
例如，交通管理部门可以通过交通摄像头、传感器等设备获取路况、车辆数量、车速等各种数据，并将它们整合到数据仓库中。
这样，交通管理部门就能够全面了解城市交通的实时情况，并通过历史数据分析交通状况的演变趋势。
其次，数据仓库可以进行数据挖掘和分析。
交通管理部门可以利用数据仓库中的交通数据，通过数据挖掘技术进行分析，发现其中的潜在规律和趋势。
例如，通过分析历史数据，可以发现某些路段在特定时间段出现交通拥堵的趋势，从而可以提前采取措施进行疏导。
此外，数据仓库还可以对交通事故数据进行分析，找出造成事故的主要原因和相关因素，为交通安全管理提供参考依据。
第三，数据仓库可以支持决策。
交通政策的制定和实施需要科学的数据支持。
数据仓库中的数据可以为政府决策部门提供准确的交通数据和分析结果，帮助其制定有效的交通规划和政策。
例如，通过数据仓库分析市民出行的方式和习惯，政府可以制定相应的公共交通发展计划，改善城市交通状况。
最后，数据仓库可以为交通管理部门和公众提供信息服务。
通过数据仓库，交通管理部门可以将交通信息发布给公众，帮助他们更好地选择出行路线和交通工具。
例如，如果某个路段交通拥堵严重，可以通过数据仓库将这一信息及时传达给公众，引导他们选择其他交通线路，减少拥堵程度。
综上所述，数据仓库技术在智能交通管理中具有重要的应用前景和实际意义。
通过数据仓库的建立和运用，交通管理部门可以全面、系统地掌握交通数据，并利用这些数据进行分析和决策支持。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(一)
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析智能交通管理是近年来受到越来越多关注的领域，其利用先进的技术手段对城市交通进行智能化管理，提高交通运行效率，减少交通拥堵和事故发生。
其中，数据仓库技术在智能交通管理中的应用愈发重要，成为提升交通效能、优化路况的关键手段。
一、数据仓库技术简介数据仓库技术是一种以主题为导向的，集成不同数据源的数据集合，其目的是支持决策分析和业务智能。
数据仓库技术通过数据提取、转换和加载（ETL）过程，将分散的交通数据整合进一个统一的数据存储中心，方便数据分析和决策支持。
二、智能交通管理中的数据仓库应用在智能交通管理中，数据仓库技术主要应用于以下几个方面：1. 实时交通监测与分析利用数据仓库技术，智能交通管理系统可以实时监测交通信息，并对数据进行分析，如道路拥堵程度、平均速度、交通流量等。
交通管理部门可以根据这些数据，制定交通管控策略，优化道路使用效率，减少过度拥堵。
2. 事故预测与预警通过建立并持续更新的数据仓库，智能交通管理系统可以分析历史数据、天气情况、车辆密度等因素，预测交通事故的发生概率，准确评估事故风险，并及时发出预警。
这样能够帮助交通管理部门及时采取措施，防止事故的发生，保障道路安全。
3. 路线规划与导航优化基于数据仓库中的交通数据，智能交通管理系统可以为驾驶员提供个性化的路线规划和导航优化服务。
通过分析实时交通情况和历史数据，系统可以选择最佳路线，避免拥堵和事故，提供快捷、安全的导航方案。
4. 公交调度与优化数据仓库技术可以帮助智能交通管理系统实现对公交车辆调度和线路优化的功能。
通过分析公交线路的运行情况、乘客需求和道路交通情况，系统可以合理安排公交车辆的发车时间和位置，提高公交运行效率，减少等车时间和拥挤情况。
三、数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例以某城市智能交通管理系统为例。
该系统采用数据仓库技术，完整地整合了城市道路监控、GPS定位、交通信号灯等数据源，并建立了与之对应的数据模型。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(四)
智能交通是信息化时代的产物，在城市化发展和人口增加的背景下，交通管理成为了一项重要的任务。
为了更好地管理和优化交通系统，数据仓库技术被应用于智能交通管理中，以提供更可靠、高效和安全的交通运输服务。
本文将围绕数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例展开分析。
一、实时交通数据采集与分析在智能交通管理中，实时交通数据的采集和分析是关键任务之一。
通过部署交通感知器和监控设备，可以获得大量的实时交通数据，包括车辆流量、道路拥堵情况、交通信号灯状态等。
这些数据通过数据仓库技术进行采集和存储，然后通过数据挖掘和分析算法进行处理和分析，得出交通状况的实时动态。
例如，数据仓库技术可以将交通数据按照时间、地点、车辆类型等维度进行分析，从而可以根据交通需求进行智能交通优化，比如调整交通信号灯的时序，推荐最佳路线以及预测交通拥堵情况。
二、交通流优化与调度策略数据仓库技术在智能交通管理中还可以应用于交通流优化与调度策略。
通过对历史交通数据的分析和建模，可以制定出更合理的交通调度策略，提高道路利用效率和交通系统的整体性能。
例如，在公交调度方面，数据仓库技术可以根据历史公交车的运营数据，预测出每个时段的客流情况，从而合理安排公交车的班次和车辆数量，减少乘客的等待时间和拥挤度。
在道路调度方面，数据仓库技术可以根据交通数据的分析结果，自动优化交通信号灯的时序，减少交通拥堵，并提高道路的通行能力。
三、智能交通管理与安全预警数据仓库技术在智能交通管理中还可以应用于安全预警和事故处理。
通过整合道路监控数据、车辆行驶数据和历史事故数据，可以建立起智能交通管理的安全预警系统。
当交通事故发生或者交通状况异常时，系统可以通过实时监测数据仓库中的数据，并利用数据挖掘技术迅速发现问题并提供预警。
例如，在高速公路上发生交通事故时，智能交通管理系统可以通过数据仓库技术，实时分析交通流量、车速和事故位置等数据，及时发送警示信息给相关部门和驾驶员，以便及时调度救援力量和疏导交通。
数据库在智能交通与智慧交通管理中的应用
数据库在智能交通与智慧交通管理中的应用随着科技的不断发展，智能交通与智慧交通管理系统逐渐成为现代城市交通的重要组成部分。
而数据库作为数据管理的关键技术之一，在智能交通领域起到了至关重要的作用。
本文将探讨数据库在智能交通与智慧交通管理中的应用，并分析其对交通管理和出行体验的影响。
一、数据库在智能交通中的基本原理在智能交通系统中，数据库用于存储和管理各类交通相关的数据，例如道路信息、车辆信息、驾驶员信息、交通信号灯等。
数据库通过建立合理的数据模型和数据结构，将各类数据进行组织和管理，并提供灵活的查询和分析功能，以满足交通管理和决策的需求。
二、数据库在智能交通中的应用场景1. 交通流量分析与预测数据库可以存储历史交通数据，并基于此进行交通流量的分析与预测。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以了解某一路段在不同时间段的交通状况，并预测未来的交通流量。
这对于合理规划交通路线、疏导交通拥堵具有重要意义。
2. 路况监测与实时更新数据库可以实时存储不同路段的交通状况数据，并根据实时采集的交通状态进行更新。
通过基于数据库的路况监测系统，交通管理者可以实时获取各个路段的交通状况，并采取相应的交通管理措施，提高道路使用效率，减少拥堵，优化交通流动。
3. 车辆调度与管理数据库可以用于存储和管理车辆相关的信息，包括车辆的基本信息、位置信息、运营情况等。
通过数据库管理系统的支持，交通管理者可以实时获取车辆的位置信息，进行车辆的调度与管理，提供更加便捷高效的出行服务。
4. 交通信号优化数据库可以存储和管理交通信号灯的状态和交通信号优化算法。
通过实时监测交通数据，并结合交通信号优化算法，在保证交通安全的前提下，优化交通信号配时，提高交通流量的通行效率，促进交通资源的合理利用。
三、数据库在智慧交通管理中的意义1. 提高交通管理效率数据库能够提供高效的数据存储和管理功能，为交通管理者提供准确、及时的数据支持。
通过对各类交通数据的存储和分析，交通管理者可以更好地了解交通状况，及时采取相应的措施，提高交通管理的效率。
数据库应用在智能交通中的实际应用
数据库应用在智能交通中的实际应用随着城市化进程的加速和交通流量的不断增加，如何高效、安全地管理道路上的车辆成为了一个迫切的问题。
随着信息技术的快速发展，数据库应用在智能交通系统中的实际应用正逐渐成为解决此类问题的有效途径。
智能交通系统通过将传感器、摄像头等设备与数据库相连，实现了对交通流量、车辆位置以及道路情况等数据的实时采集和监控。
数据库作为其中的核心技术之一，为智能交通系统的运行提供了关键的数据管理和信息处理能力。
接下来将从交通流量管理、路径规划和交通事故预测三个方面，阐述数据库在智能交通中的实际应用。
首先，数据库在交通流量管理中发挥着重要作用。
通过对交通流量的监测和数据的分析，数据库能够实时掌握道路的通行情况，包括拥堵状况、车辆分布、道路负载等信息。
这些信息可以被智能交通系统用于优化信号灯配时、调整车道流量分配、实时调整通行策略等操作。
数据库提供了高效的数据存储和查询功能，保证了数据的快速检索和处理，从而为交通管理者提供了实时、准确的交通流量数据支持。
其次，数据库在路径规划方面也发挥着重要的作用。
通过对道路网络和车辆行驶数据的建模和分析，数据库能够为智能交通系统提供准确的路径规划信息。
根据道路的通行情况、交通流量、时间等因素，数据库可以对多种路径进行模拟和计算，找出最优的通行路径，并将结果及时提供给驾驶员或者导航系统。
数据库的高效存储和查询功能保证了实时路径规划的可行性，大大提升了交通效率和司机的出行体验。
最后，数据库在交通事故预测方面也发挥着重要的作用。
通过对历史交通事故数据的收集和分析，数据库能够建立起事故发生的模型，并利用机器学习算法对未来可能发生的事故进行预测。
通过对事故发生的条件、道路环境等因素进行分析，数据库能够提供出预测出事故的具体位置和可能的时间段，从而使得交通管理者和驾驶员能够在事故发生前采取相应的措施，减少事故的发生和交通拥堵的发生。
综上所述，数据库应用在智能交通中的实际应用不仅极大地提升了交通管理的效率和准确性，也显著改善了公众的出行体验和道路安全。
数据库设计与管理在智能交通系统中的实践与应用
数据库设计与管理在智能交通系统中的实践与应用智能交通系统是指利用现代信息技术、通信技术和控制技术，对城市道路交通进行智能化管理和控制的系统。
在智能交通系统中，数据库设计与管理起着至关重要的作用，它不仅关乎系统的性能和稳定性，还直接影响到系统对大数据的处理和应用。
本文将深入探讨数据库设计与管理在智能交通系统中的实践与应用。
1. 智能交通系统的特点智能交通系统具有以下几个显著特点：大数据量：智能交通系统需要处理大量的实时数据，包括车辆信息、道路状态、交通流量等。
复杂性：交通系统涉及多个子系统之间的复杂交互，需要综合考虑各种因素。
实时性：对于交通信息的采集、处理和反馈需要实时性，以确保系统的高效运行。
安全性：智能交通系统对数据的安全性要求极高，需要保障数据的完整性和机密性。
2. 数据库设计在智能交通系统中的重要性数据库设计是智能交通系统中至关重要的一环，它直接关系到系统对数据的存储、管理和检索效率。
一个合理的数据库设计可以提高系统的性能和稳定性，降低系统维护成本。
在智能交通系统中，数据库设计需要考虑以下几个方面：数据模型设计：根据系统需求和数据特点，选择合适的数据模型，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
表结构设计：设计合理的表结构，包括字段定义、主键外键设置、索引等，以提高数据查询效率。
数据一致性：确保数据在不同表之间的一致性，避免数据冗余和不一致。
安全性设计：设置权限控制、加密机制等保障数据安全。
3. 数据库管理在智能交通系统中的挑战与应对在智能交通系统中，数据库管理面临诸多挑战，如数据量大、实时性要求高、安全性要求严格等。
为了有效管理数据库，需要采取相应措施：优化查询：通过索引优化、查询缓存等手段提高查询效率。
备份与恢复：建立定期备份机制，并确保备份数据可靠性，以防止数据丢失。
监控与调优：定期监控数据库性能指标，及时发现并解决问题。
容灾与安全：建立容灾机制，确保数据库安全可靠。
4. 数据库在智能交通系统中的应用案例4.1 车辆信息管理智能交通系统通过数据库管理车辆信息，包括车辆位置、速度、行驶轨迹等。
数据库应用在智能交通系统中的应用
数据库应用在智能交通系统中的应用智能交通系统是近年来发展迅猛的一项技术，它利用现代信息技术和传感器设备来实现道路交通的智能化管理和优化。
数据库作为一种用于管理和存储数据的重要工具，在智能交通系统中起着至关重要的作用。
本文将探讨数据库在智能交通系统中的应用，并对其优势和挑战进行讨论。
一、数据采集与存储智能交通系统是基于大量的交通数据进行决策和优化的，因此数据的准确采集和高效存储是系统的基石。
数据库作为数据管理的核心工具，可以帮助智能交通系统实现数据的快速、可靠、安全的存储。
通过数据库，可以方便地对交通数据进行分类、索引和查询，为后续的数据分析和决策提供支持。
二、实时交通信息管理智能交通系统需要实时获取各个交通节点的信息，比如道路状况、车辆流量、交通事故等。
数据库可以实时存储和管理这些信息，并通过各种查询和分析方法，提供给系统用户准确、及时的交通信息。
同时，数据库还可以帮助智能交通系统对交通数据进行挖掘和分析，发现规律和趋势，以便更好地进行交通管理和调度。
三、交通事故预测与处理数据库具有强大的数据处理和分析能力，可以对交通事故的数据进行挖掘和分析，发现事故发生的规律和影响因素。
通过建立事故模型和预测算法，智能交通系统可以预测交通事故的可能性，并及时采取措施避免事故的发生。
同时，数据库还可以帮助智能交通系统进行事故处理和故障排除，提供准确、可靠的数据支持。
四、交通流优化与调度通过数据库，智能交通系统可以实时获取交通流量和车辆信息，通过分析和建模，提供优化的交通管理方案。
数据库可以存储和管理各个路段的交通信息，如速度、拥堵情况等，为交通调度和路线规划提供依据。
同时，数据库还可以通过交通模型和优化算法，对交通流进行预测和优化，实现交通流的高效调度和管理。
总结起来，数据库在智能交通系统中具有重要的应用价值。
通过数据采集与存储、实时交通信息管理、交通事故预测与处理以及交通流优化与调度，数据库为智能交通系统提供了强有力的支持。
数据库在智能交通系统中的应用
数据库在智能交通系统中的应用智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是一种通过信息技术和通信技术来提高交通安全、提升交通效率、改善交通环境的系统。
数据库作为信息技术的核心，对于智能交通系统的建设和运行发挥着重要的作用。
本文将从数据库在智能交通系统中的数据管理、实时数据处理和决策支持等方面来介绍数据库在智能交通系统中的应用。
一、数据管理在智能交通系统中，大量的交通数据需要收集、存储和管理。
数据库通过提供高效的数据管理机制，能够满足这些需求。
首先，数据库可以为交通数据建立统一的数据模型和数据字典，确保数据的一致性和可靠性。
其次，数据库提供了高效的数据存储和检索机制，能够满足海量数据的存储和快速查询需求。
此外，数据库还可以提供数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
二、实时数据处理智能交通系统需要实时地获取、处理和分析各种交通数据，以支持交通管理和决策。
数据库通过提供实时数据处理机制，能够满足这些需求。
首先，数据库可以通过并发控制和事务管理机制，实现对交通数据的高效实时更新。
其次，数据库可以提供复杂的查询和分析功能，支持实时数据的统计和分析。
此外，数据库还可以通过高效的索引和缓存机制，提高数据查询和处理的性能，以满足实时应用的性能要求。
三、决策支持智能交通系统需要根据交通数据和交通模型来进行交通管理和决策。
数据库通过提供决策支持机制，能够满足这些需求。
首先，数据库可以为交通数据和交通模型建立关联，通过数据挖掘和机器学习等技术，发现交通数据中的规律和模式，为交通管理和决策提供依据。
其次，数据库可以提供复杂的查询和分析功能，支持决策过程中的数据查询和处理。
此外，数据库还可以通过可视化和报表功能，以直观的方式展示交通数据和决策结果，方便用户理解和分析。
综上所述，数据库在智能交通系统中扮演着重要的角色。
通过数据管理，数据库能够对交通数据进行统一的管理和存储；通过实时数据处理，数据库能够满足智能交通系统对实时数据的获取和处理需求；通过决策支持，数据库能够为智能交通系统的交通管理和决策提供依据。
数据库在智能交通系统中的应用前景
数据库在智能交通系统中的应用前景随着智能技术的飞速发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
数据库作为信息管理的核心技术之一，在智能交通系统中发挥着不可或缺的作用。
本文将探讨数据库在智能交通系统中的应用前景。
一、数据存储和管理智能交通系统中涉及到大量的实时数据生成和处理，包括车辆位置信息、交通流量、道路状况等。
数据库作为数据的集中存储和管理平台，能够高效地处理大规模数据，并提供快速的查询和更新能力。
通过建立数据表、索引和关系等结构，数据库能够方便地存储、查找和分析各类数据，为智能交通系统提供数据支撑。
例如，在实时交通监控系统中，数据库能够存储车辆的实时位置和速度信息，通过对这些数据的分析，可以实现交通拥堵预测和路线优化。
此外，数据库还能够存储历史交通数据，并通过数据挖掘和分析提供交通事故分析、预测和管理等服务。
二、决策支持数据库不仅能够存储和管理数据，还能够对数据进行复杂的查询和分析，为决策者提供科学依据。
在智能交通系统中，数据库能够为交通管理部门提供实时的数据分析和决策支持，如路况监测、拥堵状况评估、公交优化等。
通过对历史数据的分析，数据库能够帮助决策者了解交通状况的变化趋势，预测未来的交通需求，从而制定更科学的交通规划和政策。
此外，数据库还能够为智能交通系统提供智能化的推荐和决策服务，如智能导航、乘车推荐等，提升用户出行的便利性和效率。
三、安全保障智能交通系统涉及到大量的敏感数据，包括车辆行驶轨迹、用户隐私等。
数据库作为数据的中心管理平台，对数据的安全保障至关重要。
数据库提供了多种安全机制，如访问控制、加密存储、数据备份等，保障数据的机密性、完整性和可靠性。
此外，数据库还能够为交通管理部门提供实时的安全监测服务。
通过对交通数据的分析，数据库能够及时发现和预警交通违法行为、交通事故等安全隐患，提供安全保障的支持。
四、智能化应用随着人工智能和大数据技术的发展，数据库在智能交通系统中的应用前景越来越广阔。
数据库在智能交通系统中的应用
数据库在智能交通系统中的应用在现代社会中，交通是人们重要的日常活动之一，特别是智能交通系统的出现，让交通更加方便高效。
为实现智能交通运输，数据库技术已广泛应用于交通管理、车辆控制和信息监测等方面。
这篇文章将对数据库在智能交通系统中的应用进行探讨。
一、交通数据管理当今交通数据量已到达数以亿计，如何采集、存储、管理和使用数据是一个重要的问题。
对于智能交通系统而言，如何实现交通数据的智能化管理将成为其核心要素。
对此，数据库技术成为解决方案。
数据库可提供交通数据统一存储和智能分析的功能，包括交通流量、车辆行驶状态、违规情况等信息的整合。
同时，数据库还支持数据的快速检索和高效处理，如对违规行为的直接关联查询，便于数据的合理利用，同时为城市规划和交通管理提供决策依据。
二、车辆管理在智能交通系统中，车辆管理是重要的一环。
例如，通行证、车位管理、车辆定位、在路上发生的事故等等都需要进行系统管理。
在这些管理过程中，车辆数据的存储和处理变得尤为重要，数据库的应用可以实现自动车辆管理系统，有效降低工作难度和成本。
对于车辆即时状态的感知和车辆的轨迹分析，数据库科技客可以实现车辆的实时监控和故障调试等功能，同时在交通基础设施建设和完善中为提高道路行车流畅性和交通安全性提供支持。
三、智能交通信息查询数据库技术还支持智能查询和搜索，比如实时路况信息，建立交通数据分析模型，小型光纤数据采集器等等。
当作用在智能交通信息查询方面，数据库技术可以提供基于车辆和道路等交通流量的检索引擎，这可以为车主提供方便、实用及时的交通流量和状况信息。
另一方面，数据库还涉及交通信号系统的控制，通过车辆监测、交通状况控制等多个方面来防止交通拥堵和提高交通流畅度。
数据的简单提取可实现按需检索、数据分析和进行可视化总结，方便人员分析和决策预判。
总结：智能交通是人民城市化居民生活的重要组成成分。
数据库技术在智能交通系统中的应用，为解决实际道路交通拥挤、车辆定位、发现异常交通事件等问题提供了行之有效的解决方案。
数据库应用在智能交通系统中的应用案例
数据库应用在智能交通系统中的应用案例智能交通系统是一种基于先进技术和信息化手段的交通管理系统，旨在提升城市交通运行效率、减少交通事故及缓解交通拥堵问题。
数据库作为智能交通系统中的关键技术之一，发挥着重要的作用。
本文将以案例的形式介绍数据库在智能交通系统中的应用。
案例一：智能路况监测系统智能路况监测系统通过安装在道路上的传感器、摄像机等设备，实时收集交通状况数据，并将数据存储在数据库中。
数据库系统利用高效的数据管理和处理能力，对收集的交通数据进行存储、查询和分析。
通过数据库系统，交通管理部门能够实时了解道路的交通情况，包括交通流量、拥堵情况、事故发生等。
同时，数据库还能对历史数据进行分析，提供交通运行趋势和预测，帮助交通管理部门做出合理的交通调控决策。
案例二：智能信号灯控制系统智能信号灯控制系统通过数据库管理信号灯的时序和策略。
智能信号灯系统通过收集交通数据、识别车辆类型和数量等信息，并将这些信息存储在数据库中。
基于数据库中的数据，智能信号灯系统可以根据交通流量的变化，调整信号灯的时序和灯态，以达到最优的交通流畅效果。
数据库还能提供历史数据和统计结果，帮助交通管理部门进行信号灯策略的优化和改进。
案例三：智能车辆导航系统智能车辆导航系统通过数据库管理、存储和查询地图数据、路况信息等。
数据库存储了城市的地理信息数据库和实时路况数据，智能车辆导航系统通过查询数据库，为驾驶员提供最佳的导航路线和实时的路况提示。
数据库还可以根据历史数据和用户的习惯，提供个性化的导航推荐。
案例四：智能停车管理系统智能停车管理系统通过数据库管理停车场的车位分布和使用情况。
数据库存储了停车场的车位信息、实时车位占用状态和历史使用数据。
智能停车管理系统通过查询数据库，展示给用户可用的停车位，并提供停车场的导航和预约功能。
数据库还可以对停车位的使用情况进行统计和分析，为停车场的运营管理提供数据支持。
综上所述，数据库在智能交通系统中扮演着重要的角色。
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。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(九)
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析引言：随着智能交通管理系统的发展，大量的交通数据被收集和存储起来。
而数据仓库技术则成为了将这些交通数据进行整合和分析的关键工具之一。
本文将以某城市的智能交通管理系统为例，探讨数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例。
一、综述智能交通管理系统智能交通管理系统是指通过运用先进的信息技术和通信技术，对城市交通进行全面的监控、管理和控制。
典型的智能交通管理系统包括交通信号灯控制、智能监控摄像头、智能交通流量识别等。
随着这些系统的不断升级和完善，大量的实时数据和历史数据被积累下来，这些数据的有效管理与分析成为了管理者面临的难题。
二、数据仓库技术在智能交通管理中的应用1. 数据仓库的建设为了更好地进行智能交通管理，某城市决定建设一个数据仓库来集成和管理交通数据。
在建设过程中，首先需要进行数据的采集和清洗。
各个智能设备收集的数据需要统一格式和结构，然后通过ETL（抽取、转换和加载）工具对数据进行清洗和标准化。
接下来，数据需要根据实际需求进行建模和设计，以适应后续的分析和查询。
2. 数据仓库的数据整合和分析建设好的数据仓库成为了智能交通管理的数据中心，各部门可以根据自身的需求从数据仓库中提取数据进行分析。
例如，交通运输部门可以通过分析历史车流量数据，预测未来某个路段的交通压力，并做出相应的调整。
警察部门可以通过交通监控摄像头的数据，对交通违规的情况进行实时监测和预警。
此外，数据仓库也可以对不同维度的数据进行分析，例如交通拥堵程度与天气、时间等因素的关系。
3. 数据仓库的报表和可视化数据仓库技术不仅可以提供原始数据，还能够通过报表和可视化工具，将分析结果以直观的方式展现给管理者。
某城市的交通管理中心利用数据仓库技术，开发了交通大数据平台，通过热力图、折线图等形式，将交通数据以图形化的方式展示出来，使得管理者能够更直观地了解交通情况，并做出相应的决策。
三、数据仓库技术在智能交通管理中的效果通过数据仓库技术的应用，某城市的智能交通管理取得了显著的成效。
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析(七)
数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析随着城市化进程的加快，交通管理成为城市发展中的一个重要课题。
智能交通管理作为一种新型的管理方式，通过智能化设备和信息技术手段的应用，可以实现交通资源的合理利用和交通流的优化调控。
在智能交通管理中，数据仓库技术扮演着至关重要的角色，通过对交通数据的收集、存储和分析，能够为决策者提供准确、及时的交通信息和科学的决策依据。
第一部分：智能交通管理的挑战在城市交通管理中，面临诸多挑战，如交通拥堵、事故频发、交通安全问题等。
传统的交通管理手段面临着信息获取不及时、决策不科学等问题。
因此，需要借助现代信息技术，提升交通管理的水平。
第二部分：数据仓库技术的基本概念数据仓库技术是指将分散在各种业务系统中的数据统一存储起来，构建一个数据的集中存储和管理体系，实现数据的一体化管理和分析。
数据仓库技术具有六个基本特征：主题导向性、集成性、非易失性、稳定性、时序性和链式性。
第三部分：数据仓库技术在智能交通管理中的应用案例分析1. 实时交通信息分析通过数据仓库技术，可以对交通信息进行实时的收集和分析。
例如，在高速公路上安装传感器和摄像头，可以实时监测路况情况，收集车辆的行驶速度、车流量等数据。
通过对这些数据进行分析，交通管理者可以准确判断交通状况，及时采取措施调控。
2. 交通安全管理数据仓库技术的应用还可以提升交通安全管理水平。
通过收集交通事故数据和交通违法行为数据，可以建立起一个完整的交通安全数据库。
通过对这些数据进行分析，交通管理者可以识别出存在安全隐患的路段和交叉口，采取相应的安全改善措施，提高道路的安全性。
3. 交通流量预测通过对历史交通数据的分析，可以预测未来某个时间段的交通流量。
这对交通管理者来说非常重要，可以合理规划道路，减缓交通拥堵。
同时，在交通事故发生之前，也可以通过交通流量预测进行提前预警，避免事故的发生。
4. 公共交通优化数据仓库技术还可以在公共交通优化方面发挥重要作用。
数据库应用在智能交通系统中的实际应用案例分析
数据库应用在智能交通系统中的实际应用案例分析智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是利用先进的信息技术、传感器技术和通信技术对交通进行监控、管理和调度的一种交通管理系统。
数据库作为ITS的核心技术之一，发挥着重要的作用。
本文将从实际应用案例出发，对数据库在智能交通系统中的应用进行深入分析。
一、背景介绍智能交通系统的发展离不开实时交通数据的采集、处理和应用。
这些数据包括交通流量、交通事故、道路状况等，通过数据库的存储和管理，可以实现对这些数据的高效利用和运用。
二、智能交通系统中的数据库应用案例分析1. 交通流量监测与预测智能交通系统中的数据库可存储和管理各种传感器采集到的交通流量数据。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以实现对交通流量的实时监测和预测。
例如，可以根据历史数据和实时数据对道路上的车辆流量进行预测，从而为交通管理部门提供决策依据，优化路网组织和交通信号控制策略。
2. 路况监控与导航服务数据库中存储的路况数据包括交通拥堵、施工信息、事故信息等。
智能交通系统可以通过采集车载传感器数据和实时监控摄像头数据，将这些数据实时存储到数据库中并进行处理。
基于这些数据，智能交通系统可实现即时路况监控和导航服务。
例如，通过分析数据库中的路况数据，智能导航系统可以为驾驶员提供最佳路线规划，避开拥堵道路，提高通行效率。
3. 交通事故管理与预警数据库中存储的交通事故数据可以用于交通事故管理和预警。
当发生交通事故时，交通管理部门可以通过数据库中的事故数据，及时处理事故现场、疏导交通，并提供给相关部门进行分析和统计。
此外，通过对事故数据的分析和挖掘，可以发现事故发生的规律和原因，为交通管理部门提供决策建议，比如调整道路布局或限制行驶限制等手段，预防事故的发生。
4. 交通信号控制优化数据库中存储的交通信号数据可用于交通信号控制优化。
通过对数据库中的信号数据的分析和统计，可以了解信号灯的工作状态、交通流量的变化情况等。
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数据仓库技术在智能交通管理决策系统中的实现范海健1,2,刘淑芬1,刘功申1(1.上海交通大学信息安全工程学院,上海 201203;2.苏州职业大学电子信息工程系,江苏苏州 215104)摘 要:基于公交管理系统数据,结合数据仓库(DW)、数据挖掘(DM)、联机分析处理(OL AP)和数据可视化技术及当前公交系统中存在的问题,探讨了智能交通管理决策系统的实现,实施数据挖掘,分析数据结果,为公交系统日常管理与决策提供实时与科学的信息。
关键词:智能交通;数据仓库;数据挖掘;联机分析处理中图分类号:U491 文献标识码:A 文章编号:1671-2668(2007)03-0061-02 随着城市交通信息化、数字化的不断深入,很多城市都投入大量时间与资源建立庞大而复杂的交通信息管理系统,经过多年的运行,积累了大量数据资源。
面对日益复杂的城市交通信息网络,市政交通管理部门必须借助计算机强大的数据处理能力,建立分析平台来帮助管理人员从海量数据中充分挖掘有意义的信息,以辅助高层管理者科学、规范地进行计划和决策活动。
1 数据仓库传统的决策支持系统以数据库技术为依托,而传统的数据库技术是以单一部门的数据资源为中心,进行事务处理、批处理和决策分析等数据处理。
对于城市交通决策系统,由于不同部门的数据处理有着不同的目的与特点,以单一的数据组织方式进行组织的数据库不能满足其需要。
因此,数据仓库(DW,Data Warehouse)应运而生。
1.1 DW的定义与特征著名数据仓库专家W.H.Inmon认为,数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
对于DW的概念,可从2个层次予以理解:首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
DW的第一特征是面向主题,由于DW的数据主要是面向决策过程,因此,DW设计主要集中在数据建模和数据库设计。
其次,DW具有数据集成性与一致性,根据Inmo n的观点,DW环境的本质在于其中包含的数据是集成的。
第三,DW随时间而变化,在DW中,需要对跨越很长时间间隔的数据进行分析,从而发现数据的趋势和时间关系。
第四, DW具有稳定性,由于DW数据一旦写入,就无法更新与修改,一般操作型应用环境中支持的插入、删除和修改行为在DW环境中完全不存在。
DW只支持两种数据操作:数据加载和数据访问。
1.2 DW的应用DW的目的是建立一种体系化的数据存储环境,将分析、决策所需的大量数据从传统操作环境中分离出来,使分散、不一致的操作数据转换成集成统一的信息,进而支持决策。
决策支持通常使用的方法是信息处理、分析处理和数据挖掘(DM)。
信息处理包括查询、计算和报表等;分析处理包括在线分析处理(OLA P);DM包括统计分析和知识发现等。
2 DW的构建2.1 DW体系结构设计决策系统的技术体系结构通常包括数据源获取与集成、仓库数据管理和数据应用服务(见图1)。
1)数据源。
公交系统管理与决策系统数据仓库所涉及的数据源是多源、异构、分布式的,并包括多个子系统(车辆管理、交通信号控制、公交车实时运行监测与调度、交通流采集、紧急车辆诱导、气象信息、交通声讯服务、交通养护信息和停车场信息子系统等)。
从车辆管理子系统可得到公交车的班次信息,从气象信息子系统可得到当天或某一时间段的气象信息,从交通养护信息子系统可获得道路养护状况等。
2)数据获取与集成。
各数据源是为各自的应用而建立的,数据管理手段、硬件设备不尽相同。
在编码、命名、数据类型和语义等方面都不可避免地存16 公 路 与 汽 运 总第120期 H i g hw ays&A utomotive A p plications 图1 DW的数据体系结构在冲突。
为使来自各数据源的数据都满足DW 的要求,对数据必须进行预处理,包括数据源的提取,从数据源提取相关数据到预处理数据区,在预处理数据区中对数据进行转换、清洗处理,再将数据加载到DW 中。
3)元数据是描述DW 内数据的结构和建立方法的数据,即集成后的数据。
对于源数据库中的数据,可从各数据库中提取元数据,可能需作相应的转换;对于来自非数据库的文件(文件系统、H TML 文件等),需定义元数据,以支持DW 的开发和使用。
4)OL A P 服务器。
为提高DW 的整体性能,系统通过专用OL A P 服务器来完成分析工作,提供数据管理技术支撑。
2.2 DW 模型分析为提高数据处理效率,需按一定的数据模式组织数据。
由于决策所需的数据来自在不同时间段的控制子系统,分布广,数量多,设计数据模式时,要去粗取精,去除噪声数据,提取与决策有关的数据,压缩数据量。
DW 通常采用多维数据模型,简洁直观,容易理解。
数据模式分为雪花模式和星型模式,雪花模式是星型模式的规范化形式。
建模所需的2个要素是表和维,观察事物的角度和观察得到的事实数据。
前者被称为维度,后者被称为事实。
一个分析领域或主题可表达为由多个维度和一组事实数据构成的星型模型。
鉴于星型模型强大的扩展性与伸缩性,本文以公交车到站情况为主题建立星型数据模式(见图2)。
在维度模型基础上建立中间层数据模型,即逻辑数据模型。
DW 逻辑模型的设计主要包括以下工作:粒度层次划分,数据分割策略的确定,关系模式图2 公交车到站情况维度模型的定义,数据源及数据抽取模型的确定等。
数据粒度是指事实表中使用的数据所定义的最小级别。
对于不同的管理、决策任务,给数据以不同粒度的定义。
对于日常管理来说,公交车每天到站情况统计对于实时信息发布管理或短期预测分析是高度综合的数据,而对于中长期预测用于车辆分配调度、车道改造、公交路线修订则是细节数据。
因此,需从实际出发确定数据粒度。
3 数据挖掘与数据可视化数据挖掘,即把人工智能、机器学习与数据库等技术结合起来,由计算机自动从数据库中抽取隐含、以前未知、具有潜在应用价值的信息的过程。
数据挖掘是数据库知识发现的关键步骤。
数据挖掘技术主要分为关联规则、时间序列、聚集、分类和估值等。
基于DW 的数据挖掘,由于数据已经过规范化处理,其效率、性能都有大幅提高。
数据挖掘方法包括数据保持类方法和模式提取类方法。
现代数据挖掘26 公 路 与 汽 运 H i g hw ays &A utomoti ve A p plications第3期2007年5月CASIO f x-4800P在线路曲线放样中的应用袁志坚1,何卫东2,戴水财3,杜启亮4(1.长沙市公路管理局,湖南长沙 410007;2.新疆维吾尔自治区有色地质勘察局七O四队,新疆哈密 839000;3.中南大学信息物理工程学院,湖南长沙 410083;4.湖南友源工程监理咨询公司,湖南长沙 410205)摘 要:结合我国土木工程实际,利用CASIO fx-4800P编程式计算器对线路中线放样中常见的综合曲线放样数据进行了编程计算,并将曲线数学坐标转换为工程实际应用的地方坐标。
关键词:公路;曲线放样;坐标系转换;CASIO fx-4800P计算器中图分类号:U412.3 文献标识码:A 文章编号:1671-2668(2007)03-0063-04 曲线放样的方法有多种,传统方法为偏角法、切线支距法(直角坐标法)和极坐标法,这些方法由于受测量仪器设备的限制,一是比较麻烦,二是易引起放样误差积累,精度不高,故现代土木工程测量中较少应用。
随着测量仪器的快速发展,全站仪得到了广泛应用。
利用全站仪直接进行坐标放样成为现代施工放样的主要方法,它简单、方便,且不会引起放样误差积累,精度很高,但在野外计算或检查曲线放样坐标时较麻烦。
本文利用CASIO f x-4800P编程式计算器较强的编程功能,对线路中线放样中常见的曲线放样数据进行编程计算,并将曲线数学坐标转换为工程实际应用的地方坐标,给野外施工人员计算并检验施工资料提供方便。
1 相关数学模型1.1 曲线数学模型设综合曲线上圆曲线半径为R;缓和曲线角为β;缓和曲线全长为ls;缓和曲线上任一点i至起点(Z H)的距离即为i点对应的缓和曲线长l i;L i为圆曲线上任一点i至起点(Z H)的距离;m为加设缓和曲线后的切线增长量,m=l s/2;P为加设缓和曲线后圆曲线内移量,P=l2s/(24R)。
缓和曲线上任一点i的直角坐标:X i=l3i6R l s-l7i336R3l3s+l11i42240R5l5s-…(-1)n-1l4n-1i(4n-1)(2n-1)!(2R l s)2n-1方法主要依靠模式提取技术,如决策树方法、遗传算法、统计方法和神经网络方法,发展趋势是综合多种方法和技术,以提高数据挖掘的功能、性能与效率。
数据挖掘的最后阶段是分析已发现的知识,其方式多种多样,科学数据的可视化是计算科学工程领域的重要部分。
数据可视化的实施可使非该领域的高层管理人员与专家更易理解和直接应用已发现的知识。
4 结 语智能公交决策系统数据仓库是数字化城市智能交通系统中的重要一环,交通管理部门在长期工作中建立了大量数据,如何利用这些数据为交通管理、市政工程和城市改造提供充分、可信、科学的信息,以直观的方式为管理者、高层决策者参考是智能交通信息化建设的重要课题。
城市智能公交决策系统是一项较新的研究项目,有待于进一步研究、探讨。
参考文献:[1] 张维明.数据仓库原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2002.[2] W.H.Inmon.Building the data warehouse[M].N Y:Q ED Information Sei ence,lnc.John Wiley,1996. [3] 周根贵.数据仓库与数据挖掘[M].杭州:浙江大学出版社,2004.[4] 胡明伟.基于系统目标的智能交通系统评价方法研究[J].中南公路工程,2002(4).[5] 王 珊.数据仓库技术与联机分析处理[M].北京:科学出版社,1998.收稿日期:2007-02-0836 公 路 与 汽 运 总第120期 H i g hw ays&A utomotive A p plications 。