智能交通系统 第4章-交通数据库技术

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
空
路
交
间 地 理 信 息 数 据
面 状 况 信 息 数 据
通 基 础 设 施 数 据
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
需
概
求
念
分
设
析
计
逻
详
辑
细
设
设
计
计
方 法 总 结
与
与
主 数 环 概模 系
逻 模 ETL
编
复
题 据 境 念型 统
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码
审
分 分 要 数设 总
数的 计
析 析 求 据计 体
据设
分
Biblioteka Baidu
设
计
析
计
第5节 数据挖掘技术
数据挖掘 的主要过程
辅
数
助
据
信息处理模块 评价指标数据
系统全局ER图
道
匹配
路
定位
数
据
摄
验 证
像 头 数
据
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
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！
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6
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
实
发
用
时
布
户
交
信
管信
通
息
理息
流
数
数务
数
据
据功
据
能
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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。
栅格显 示
主要 功能
叠加功 能
地形分 析
动态分 段
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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。
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。
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
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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
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
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
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。
数据库
数据仓库
特定数据集
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。
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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
专
题
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。
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
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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
概念结构式独立于各种数据模型的信息结构，是对现 实世界的信息描述，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
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。
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