交通管理与控制服务指数的评价方法与流程

本申请属于智能公共交通技术领域，特别涉及一种交通管理与控制服务指数的评价方法。

背景技术：

当前，中国已进入新型城镇化建设与快速发展时期，城市在转型，城市交通也在转型，交通系统正处在由过去历史的、静态的小数据分析模式向实时的、动态的大数据研判模式的转变。

近年来，我国城市的快速城市化建设进程和城市机动化速度不断加快，对交通系统需求迅猛增长，交通系统问题也日益突出，成为城市社会经济发展的瓶颈问题。如何解决困扰城市发展的交通系统问题，是摆在我国城市发展面前的严峻课题。

交通系统管理与控制服务指数评价体系既是交通系统管理与控制的评价体系，也是交通系统治理处置引导体系。作为交通系统服务指数体系，能够衡量一个城市不同时期交通管理与控制水平的变化，也能够评价同一时期不同城市交通管理与控制水平的差异。此外，以交通系统管理与控制服务指数分析城市交通问题的关键症结和严重程度，以提高对症下药的治理方案科学性。作为交通系统管理与控制的服务指数引导体系，它帮助交通规划、建设、管理与控制等相关政府部门建立系统工程的方法，以及解决城市交通系统问题的总体思路，给出解决城市交通问题的总体框架和城市交通管理与控制的发展前景，引导城市交通管理的科学化、现代化、国际化、一体化发展进程，进而引导交通系统可持续发展的交通管理与控制服务体系建立。

交通管理与控制学科是随车辆与道路交通而生，由交通管理与交通控制两个部分构成；交通管理是对道路上的行车、停车、行人、道路使用，执行交通法规的“执法管理”，用交通工程技术措施对交通运行状况进行改善的“交通治理”统称；交通控制是依靠交通警察或采用交通信号控制设施，随交通变化特性来指挥车辆、行人的通行。从宏观上来说，交通控制是交通管理的某一表现方式，因此在现代交通管理中，交通管理与交通控制是一个有机结合的整体。交通管理与控制措施，按其是否具有法律意义，在性质上可分为两类：具有法律意义且必须强制执行的管理措施，是指在交通法规中规定的，为维护交通秩序，保障交通安全所必须的基本交通规则；用来改善交通状况的工程技术措施，这些措施本身不具有法律意义，但要使这些措施能得到有效实施，还需依靠具有法律意义的管理措施来强制执行，或依靠经济手段来诱导执行。

随着社会及小汽车工业的发展，交通管理与控制的目的也在不断变化。初期的交通管理是最基本的交通要求，即保障交通安全。随着车辆保有量的增加，道路上出现了车辆拥挤、阻塞现象，在保障交通安全的基础上，还要求交通管理与控制达到疏导交通、保障交通畅通。在采取了疏导交通之后，车辆依然在不断地增长，交通拥挤、交通安全、交通污染现象日趋严重；道路交通工程设施的建设速度总是跟不上车辆增长的速度，现有的道路交通设施的交通效率总是有限。因此，近年来在交通管理与控制领域产生了一种新思路，即通过采用交通需求管理的方法，来控制道路上的汽车交通量需求。现代化交通管理与控制服务指数的目的是除了为保障交通安全、疏导交通、提高现有交通设施的通车效率的传统目的外，着重采取各种交通需求管理措施来减少道路上的车辆交通总量、缓解交通拥堵、保障交通安全与畅通，并降低汽车对交通环境的污染，实现采用数字量化衡量交通管理与控制服务水平以及服务模式的趋势。

交通管理与控制是一个新型的学科领域，包括交通管理、交通控制、交通诱导、交通事故、交通教育、交通执法、交通信息工程、交通大数据云计算、人工智能、交通指挥机器人、交通云机器人、深度学习等跨学科复合型综合技术，其管理与控制效果可以从交通秩序、交通拥挤程度、交通事故情况、交通服务水平等诸多方面得到反映。此外，城市交通结构的合理化，城市土地利用的调整以及管理体制、交通投资、交通规划的制定与措施均是解决交通系统问题不可缺少的重要内容。在评价交通管理与控制时，必须采取多目标原则，对影响道路交通管理水平的各个方面进行定量计算和定性分析，确定评价标准和方法，综合评价整个交通管理与控制的总体水平和能力。所以，选取交通管理与控制服务指数指标体系时，既要注重交通管理效果评价，也要注重管理手段、管理过程的科学指导。

现有的大数据环境交通管理与控制服务指数方法及系统主要存在以下缺点：

1、当前，交通服务指数领域中通常是采用向市民发放交通出行问卷、归纳统计分析整理问卷后，来发布城市与区域交通服务指数方式进行的。这种方式存在着发放问卷调查周期长、问卷发放范围与取样比例不足、对问卷的问题回答不十分准确、不能进行连续动态对交通服务数据及时进行评价等问题。

2、在城市道路交通指数单一方面，虽然有了个别的道路交通指数发明，但是对于城市交通体系整体服务指数上，缺乏全面性、系统性的总体评价与总体描述城市交通运输体系服务的一体化、可量化、可视化的交通管理与控制服务指数方法发明提出，明显缺乏全面评价城市交通与区域交通服务指数的方法与系统。

3、国外发达国家对城市交通服务水平的评价进行了系统和周密的研究，形成了较完整的体系，但是构建基于交通大数据实时发布交通管理与控制服务指数的方法与系统模式还属空白。在这些国家中城市交通服务水平的指标体系已经成为编制城市交通规划的重要依据，也是政府部门为交通运输企业制订运营任务和目标的工具，更是公众市民对城市交通系统服务进行监督和评价标准的手段。

4、国内目前依然缺乏系统地评价城市交通服务水平的指标体系，《城市道路交通规划设计规范》中有关城市交通的章节，其内容侧重于交通设施规划，涉及的指标也多为设施配置与建设指标，并不是城市交通运行服务指标，特别是当前城市交通转型期就更不适用。也有学者在研究城市交通发展水平方面，提出综合评价指标体系时提出一些的运营服务水平指标，然而这些服务水平指标的提及并没有进行与选择交通方式的行为决策过程结合起来，缺乏交通行为(交通行为的运作、交通行为的通道、交通行为的控制与保障)的分析研判，也没有涉及到城市交通服务水平指标等级的划分与确定，更没有建立交通大数据环境下实时发布交通管理与控制服务指数的方法与系统。

综上所述，国内外在大数据环境交通管理与控制服务指数方法及系统上，尚未见到完整的、一体化的、可量化的、可视化的发明记载。我国在城市交通服务水平指标体系研究方面和基于交通大数据交通管理与控制服务指数的方法相对滞后的状况，严重影响了城市交通系统建设和健康发展，特别是公众出行对城市交通系统服务水平监督的需求满足。因此，迫切需要提供可量化、可视化指标体系的方法对交通系统服务进行分析与研判。

技术实现要素：

本申请提供了一种交通管理与控制服务指数的评价方法，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：一种交通管理与控制服务指数的评价方法，包括：

步骤a：根据选取的交通管理服务指数及交通控制服务指数构建城市交通系统的交通管理与控制服务指数指标体系；

步骤b：设计区域交通与城市交通大数据云计算平台；

步骤c：基于区域交通与城市交通大数据云计算平台，根据交通管理与控制服务指数指标关联与评价进行建模，形成对交通系统服务水平和服务能力的评价。

本申请实施例采取的技术方案还包括：选取的交通管理服务指数包括：交通行政管理服务指数、交通秩序管理服务指数、交通运行管理服务指数、交通优先管理服务指数、交通系统管理服务指数、交通需求管理服务指数、交通事件管理服务指数、交通拥挤管理服务指数、道路交通系统运行指数、轨道交通系统服务指数、常规公交系统服务指数、出租车公交服务指数、自行车公交服务指数、快速公交brt服务指数、公交专用道服务指数、交通信息发布服务指数、交通设施管养服务指数、停车管理系统服务指数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，选取的交通控制服务指数包括：交叉口信号控制运行指数、交叉口通行能力服务指数、交叉口延误控制服务指数、交叉口排队长度监控服务指数、交叉口潮汐车道诱导服务指数、交叉口渠化设计服务指数、交叉口相位设计服务指数、交叉口交通流控制服务指数、关键路段协调控制服务指数、公交优先信号控制服务指数、城市快速路控制服务指数、交叉口智能控制指挥机器人、智能车路协同管控云机器人、区域交通信号控制服务指数、城市交通事件控制服务指数、高速公路交通控制服务指数、交通行为管理控制服务指数、城市安全交通控制服务指数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述步骤b具体包括：根据交通大数据云计算引擎，构建分布式计算结构、交通管理与控制服务指数关联的nosql数据库；采用人工智能的深度学习技术，在虚拟化和docker容器模式下，构建交通管理与控制服务指数信息发布环境；架构设计基础设施即服务iaas、平台即服务paas、软件即服务saas、容器即服务caas的交通大数据云计算平台。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，所述根据交通管理与控制服务指数指标关联与评价进行建模采用：多目标决策方法、层次分析法、单纯矩阵评价法、模糊分析法、广义函数法、加权相对偏差距离最小法、集合分析法、模糊综合评判法、主成分分析法和/或因子分析法。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述层次分析法用于建立交通管理与控制服务指数评价决策体系的分层评价结构，并利用服务指数评价指标与交通大数据关联性匹配所得到的判断矩阵求出各项评价指标的权重。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述单纯矩阵评价法是利用服务指数评价指标与交通大数据关联性匹配所得到的判断矩阵确定各个城市交通系统服务指数评价指标得分，用于可量化的定性指标确定；所述模糊分析法是利用判断矩阵对各个城市交通管理与控制服务指数评价指标排序。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述广义函数法是在已知权重和所有城市交通管理与控制服务指数的各项指标值后，经过分级标定，把指标值转化为得分，然后采用加权求和的方法得到总分；所述加权相对偏差距离最小法是在已知权重和所有城市交通管理与控制服务指数评价的各项指标值后，构造“虚拟最佳城市交通系统”，以各个实际城市与“虚拟最佳城市交通系统”的加权相对偏差距离大小来判断各个城市交通管理与控制服务指数的优劣。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述集合分析法是在已知交通管理与控制服务指数评价指标值矩阵和权重后，由排序矩阵、指数矩阵得到城市交通管理与控制服务指数的排序；所述模糊综合评判法是依次确定因素集、判断集，并通过单因素评判得到模糊矩阵，用模糊矩阵与权重向量共同得到交通管理与控制服务指数综合评判结果。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述主成分分析法和因子分析法都是在已知多个样本数据条件下，计算各个指标的相关矩阵，得到主成分或主因子，从而确定交通管理与控制服务指数综合评价指标的计算。

相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法根据城市交通与区域交通整体评价指标体系任务，建立必要的指数评价指标与相关交通系统属性进行关联，每一种关联模式所建立的评价指标与交通大数据云计算平台信息源池里的直接与间接关联数据建立对应关系，城市交通与区域交通系统的管理与控制服务指数就可以通过选取的关联数据的阈值及变化，评价不同城市、不同区域的交通系统管理与控制服务水平及能力，面向政府部门、行业企业、公众市民提供科学决策的技术手段与可视化工具；本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法能加速促进城市交通与社会经济快速发展、优化提升城市交通能力与居民生活水平，科学决策城市交通系统建设发展目标，使城市交通发展与对策更加精准有效。

附图说明

图1是本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法的流程图；

图2是本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价体系结构示意图；

图3是本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价体系首页界面模式图；

图4是深圳市城市道路交通网络运行指数发布图；

图5是深圳市城市道路交通拥堵区域运行指数发布图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参阅图1，是本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法的流程图。本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法包括以下步骤：

步骤100：根据选取的交通管理服务指数及交通控制服务指数构建城市交通系统的交通管理与控制服务指数指标体系；

在步骤100中，城市交通系统主要由城市运输系统(交通行为的运作系统)、城市道路系统(交通行为的通道系统)和城市交通管理系统(交通行为的控制与保障系统)所组成，城市道路系统是为城市运输系统完成交通行为而服务的，城市交通管理系统则是整个城市交通系统正常、高效运转的保证。城市交通系统是城市社会、经济和物质结构的基本组成部分，城市交通系统把分散在城市各处的城市生产活动、生活活动连接起来，在组织生产、安排生活、提高城市客流与货流的有效运转以及促进城市经济发展方面起着十分重要的作用。城市的布局结构、规模大小、乃至城市的生活方式都需要一个城市交通系统的支撑。构建的交通管理与控制服务指数评价指标系统具体见下表：

选取的交通管理服务指数主要包括18个种类：交通行政管理服务指数、交通秩序管理服务指数、交通运行管理服务指数、交通优先管理服务指数、交通系统管理服务指数、交通需求管理服务指数、交通事件管理服务指数、交通拥挤管理服务指数、道路交通系统运行指数、轨道交通系统服务指数、常规公交系统服务指数、出租车公交服务指数、自行车公交服务指数、快速公交brt服务指数、公交专用道服务指数、交通信息发布服务指数、交通设施管养服务指数、停车管理系统服务指数。

选取的交通控制服务指数主要包括18个种类：交叉口信号控制运行指数、交叉口通行能力服务指数、交叉口延误控制服务指数、交叉口排队长度监控服务指数、交叉口潮汐车道诱导服务指数、交叉口渠化设计服务指数、交叉口相位设计服务指数、交叉口交通流控制服务指数、关键路段协调控制服务指数、公交优先信号控制服务指数、城市快速路控制服务指数、交叉口智能控制指挥机器人、智能车路协同管控云机器人、区域交通信号控制服务指数、城市交通事件控制服务指数、高速公路交通控制服务指数、交通行为管理控制服务指数、城市安全交通控制服务指数。

步骤200：设计区域交通与城市交通大数据云计算平台；

在步骤200中：面对交通管理与控制服务指数方法及系统，需要依托交通大数据云计算平台信息源池环境建设，区域交通与城市交通大数据云计算平台如图2所示。设计区域交通与城市利用交通大数据云计算引擎，构建分布式计算结构、交通管理与控制服务指数关联的nosql数据库、采用人工智能的深度学习技术、在虚拟化和docker容器模式下、构建web2.0交通管理与控制服务指数信息发布环境；同时，架构设计基础设施即服务iaas/平台即服务paas/软件即服务saas/容器即服务caas的交通大数据云计算平台。实现区域交通与城市交通的管理与控制服务指数建立规模更大、种类更多、结构更复杂的关联性数据；构建交通大数据的资源化模型；促进交通管理与控制服务指数的评价参与更多学科、更复合型、更交叉化、更跨行业的融合；是交通管理与控制服务指数更面向交通大数据、更趋于实时动态在线的分析研判技术发展；基于交通大数据云计算平台更有效地实现交通管理与控制服务指数的可视化描述与展示；完成更多维度、更多视角、更多模式的交通管理与控制服务能力的提升，提高以人为本的分析研判评价交通管理与控制服务指数水平和能力。

数据引擎层完成对交通大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理。针对交通管理与控制服务指数评价应用中具体数据处理策略、算法设计和性能提升进行优化和实现。根据城市大数据的特性，研究时空大数据及智能交通领域中mapreduce、流式计算、内存计算、图计算等并行计算模式，搭建面向时空大数据的实时处理和非实时处理相结合的混合架构；实现挖掘算法的并行化，提升计算速度；实现对动态、多源、多尺度时空数据的可量化、可视化展现，服务于实际应用。

交通大数据云计算平台支持在线分析和离线分析、支持多种分析算法的实现、支持地理信息数据的导入导出以及查询计算，可完成相关可量化、可视化展现和应用服务。支持多种数据的导入和接入。包括出租车轨迹与运营数据、公交车和地铁智能卡数据、公交车轨迹数据、货车轨迹数据、手机话单数据等。数据性质包括实时数据和历史数据。支持数据的清洗和预处理，融合挖掘分析。支持包括地理信息数据的匹配、地理图层叠加、区域划分等相关可视化方法，为算法研究和结果验证提供了可视化平台基础。

针对传统数据中心架构面临的主要挑战以及对数据中心的理解，分布式云平台数据中心的总体架构设计主要包括两类数据中心：第一是策略与备份节点类数据中心，第二是分布式业务节点类数据中心。在物理上两者可以合设，也可以分开。

策略与备份类节点数据中心，负责承载整个数据数据中心的统一管理、备份及全局数据共享：统一portal入口，提供全局跨多个分布式数据中心基础设施资源状态信息统一管理portal，以及全局容灾与业务请求路由策略的管理界面；在多个数据中心之间共享的公共数据(如用户签约预认证数据、内部子网间结算数据、运营商间结算数据等)；在线业务应用主用数据的备份数据、历史归档以及日志数据等，以及依托这些数据进行初步bi分析与挖掘的平台和应用逻辑；为加速数据访问，分布式节点数据中心会缓存频繁访问的策略与备份的共享数据镜像拷贝，同时将策略与备份节点的数据变更同步到分布式节点侧。

分布式业务节点类数据中心，负责承载在线业务应用(onlinecarrierapplications)，以及在线内部it办公自动化及erp/crm/scm/plm/hrm类等应用，支撑应用的各类中间件(数据库、web框架、sdp等)，及上述应用所需读写与访问的系统配置数据，用户签约数据以及交通领域媒体类数据(如个人邮箱、电子书、相片、视频、博客内容等)。

步骤300：基于区域交通与城市交通大数据云计算平台，根据交通管理与控制服务指数指标关联与评价进行建模，形成对交通系统服务水平和服务能力的评价。

在步骤300中，交通管理与控制服务指数评价指标体系主要是建立在交通管理服务指数方面和交通控制服务指数两个方面进行关联设计，两个方面的服务指数评价指标分别建立在交通管理与控制领域内容。交通管理与控制服务指数评价的指标体系种类设计，关系到交通管理与控制服务的有效性和服务水平的科学性评价，基于交通管理与控制学科的专业性评价指标含义，建立基于交通大数据云计算的服务指数评价指标体系，详见如下表所示。

交通管理与控制服务指数评价指标体系关联结构设计，基于这一评价指标体系关联结构，可以建立交通管理与控制服务指数可量化、可视化的评价指标体系。交通管理与控制服务指数评价模型和评价方法是在交通系统服务指数评价指标体系建立后，基于交通大数据云计算平台，建立交通管理与控制服务数评价指标与交通大数据的匹配关联性评价建模，形成对交通系统服务水平和服务能力的评价方法，这是衡量交通系统管理与控制高品质提升的可量化、可视化重要方法，主要包括多目标决策方法、层次分析法、广义函数法及评价方法的应用与选择。上述的交通管理与控制服务指数评价的指标体系种类内容中，没有哪一个指标能够单独作为评价整个交通系统的依据。因此，还需要建立一个综合性指标，它能够全面地反映交通系统状况，以利于各个城市交通系统之间或同一城市交通系统不同时期之间比较。多目标决策是具有两个以上的决策目标，并且需用多种标准来评价和优选方案的决策。大多是交通管理与控制服务指数评价决策中最重要的战略决策。例如一个重大交通系统项目的决策，就要考虑经济效益、社会效益、安全施工与环境保护等多方面的目标，需要用多种标准进行评价方案和优选方案。其特点是：第一，由于目标和标准的多样性，造成方案比较优劣的工作比较复杂，难以找到使所有目标达到最佳的方案；第二，决策过程是从淘汰较差方案开始，在剩下的方案中选取满意的方案，用满意标准取代最优标准。多目标决策法的基本原理：从人们在多目标条件下合理进行决策的过程和机制，多目标决策的理论主要有：多目标决策过程的分析和描述；冲突性的分解和理想点转移的理论；多属性效用理论；需求的多重性和层次性理论等，它们是构成多目标决策分析方法的理论基础。在多目标决策中，有一部分方案经比较后可以淘汰，称为劣解；但还有一批方案既不能淘汰，又不能互相比较，从多目标上考虑又都不是最优解，称为“非劣解”(或“有效解”、“帕累托解”)。决策分析是在交通系统规划、建设、管理、运行阶段为解决当前或未来可能发生的问题，在若干可选的方案中选择和决定最佳方案的一种分析过程。在交通经济系统的研究管理与控制过程中我们所面临的交通系统决策问题常常是多目标的，例如我们在研究交通运输组织生产过程的组织决策时，既要考虑交通系统的运输能力最大，又要使运输服务质量高，运输成本低等。这些目标之间相互作用和矛盾，使决策过程相当复杂，使决策者常常很难轻易作出决策。这类具有多个目标的决策总称就是多目标决策，多目标决策方法现已广泛地应用于交通运输工程、智能交通工程等领域。

多目标决策的原则：交通管理与控制服务指数评价的多目标决策原则是在多目标决策实践中应遵循的行为准则。主要包括：

在满足决策需要的前提下，尽量减少交通管理与控制服务指数评价目标个数；可采用剔除从属性目标，并通过交通大数据关联性匹配把类似的目标合并为一个目标，或者把那些只要求达到起码标准而不要求达到最优的次要目标降为约束条件；以及通过同度量求和、求平均值或构成综合函数的方法，用综合评价指标来代替单项评价指标的办法达到目的。

按照交通管理与控制服务指数评价目标的轻重缓急，决定目标的取舍。为此，就要将目标按重要程度排列出一个顺序，并规定出重要性系数，以便在选优决策时有所遵循。

对交通管理与控制服务指数评价相互矛盾的目标，应以总目标为基准进行协调，力求对各目标全面考虑，统筹兼顾。

交通管理与控制服务指数评价模型：当交通管理与控制服务指数评价决策对象具有多个评价目标时，从若干可行方案(也称解)中，选择一个满意方案(解)的决策方法。进行多目标决策时，根据服务指数评价事前确定的评价标准，从一组非劣解中，通过“辨优”和“权衡”找出一个令人满意的解。

多目标决策问题的某一可行方案与其他可行方案两两比较时，其结果有三种可能：第一，所有目标都是最优的方案，称为完全最优解，这种情况极少出现；第二，所有目标都是最劣的方案，称为劣解，立即可以淘汰；第三，目标有优有劣，既不能肯定方案为最优，也不能立即予以淘汰，这种方案称为非劣解，又称有效解或帕雷托最优解。多目标最优问题的数学模型为：设交通管理与控制服务指数评价系统有m个目标f1(x)，f2(x)，…，fm(x)，要求评价由n个变量组成的方案x＝(x1，x2，…，xn)t，如果这些目标都要求最大(或最小)，并要求解满足约束条件集合r，则数学模型可表达成如下形式：

或

式(1)中f(x)＝(f1(x)，f2(x)，…，fm(x))为目标向量。

多目标决策方法应用模式分析：在大数据环境交通管理与控制服务指数方法及系统发明中，用于多目标交通管理与控制服务指数决策的综合评价方法很多，如层次分析法、单纯矩阵评价法、模糊分析法、广义函数法、加权相对偏差距离最小法、集合分析法、模糊综合评判发、主成分分析法、因子分析法等，各种方法所需要的前提条件不同，各自的用途也不同。本发明中只是介绍相关理论方法的应用模式，具体应用时可以结合不同城市交通系统的特点以及同一城市交通系统不同时期的管理与控制服务指数的不同评价模式进行选择。

层次分析法用于建立交通管理与控制服务指数评价决策体系的分层评价结构，并利用服务指数评价指标与交通大数据关联性匹配所得到的判断矩阵求出各项评价指标的权重。

单纯矩阵评价法是利用服务指数评价指标与交通大数据关联性匹配所得到的判断矩阵确定各个城市交通系统服务指数评价指标得分，用于可量化的定性指标确定。

模糊分析法是利用判断矩阵对各个城市交通管理与控制服务指数评价指标排序，实际上是前两种方法的简化处理。

广义函数法是在已知权重和所有城市交通管理与控制服务指数的各项指标值后，再经过分级标定，把指标值转化为得分，然后采用加权求和的方法得到总分。

加权相对偏差距离最小法是在已知权重和所有城市交通管理与控制服务指数评价的各项指标值后，构造“虚拟最佳城市交通系统”，以各个实际城市与“虚拟最佳城市交通系统”的加权相对偏差距离大小来判断各个城市交通管理与控制服务指数的优劣。

集合分析法也是在已知交通管理与控制服务指数评价指标值矩阵和权重后，由排序矩阵、指数矩阵得到城市交通管理与控制服务指数的排序。

模糊综合评判法是依次确定因素(评价指标)集、判断集，并通过单因素评判得到模糊矩阵，用模糊矩阵与权重向量共同得到交通管理与控制服务指数综合评判结果。

主成分分析法和因子分析法都是在已知多个样本数据条件下，计算各个指标的相关矩阵，得到主成分或主因子，从而确定交通管理与控制服务指数综合评价指标的计算，因子分析法是主成分分析法的推广。

本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法，在深圳市城市交通与区域交通系统的规划、建设、管理、运行一体化应用中得到了实验验证。基于深圳市综合交通运行指挥中心的交通大数据信息源池，深圳市建设了城市交通大数据云计算平台体系环境，在深圳市城市综合交通公共信息平台中，开展数据分析、数据挖掘、数据交换、数据存储、数据共享等研究实践，实现了“一个网络、四个平台”的系统体系结构，即交通信息通信与传输网络，交通信息采集子平台、城市综合交通公共信息子平台、交通仿真平台、交通信息服务平台。本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价体系结构详见图2所示。交通管理与控制服务指数的评价体系通过深圳市综合交通运行指挥中心的城市综合交通公共信息平台，汇聚接入城市交通大数据，进行交通管理与控制服务指数特征提取、聚类分析处理，实现城市交通的运行监测、模型体系优化建设、交通管理与控制决策支持智能仿真、交通运行管控评价，有效地加速促进城市交通与社会经济发展、优化提升城市交通能力与居民生活水平、科学化决策城市交通系统的建设发展目标、促进城市交通发展与对策更加精准有效，实现了通过大数据环境交通管理与控制服务指数方法量化、可视化分析评价交通系统的管理水平和控制能力，取得了很好的应用效果，再一次高水平地验证了本发明的方法与系统的可行性与有效性。本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价体系首页界面模式图详见图3所示；以城市道路交通运行服务指数为例，深圳市城市道路交通网络与城市道路交通拥堵区域运行指数发布图详见图4、图5所示。

构成城市交通实时动态信息发布系统的“四个平台”分类组织，是以用例模型阐述这“四个平台”的功能性需求。其中，交通公用信息平台是整个系统的核心，面向交通信息采集平台、交通信息服务平台和交通仿真平台提供运行支撑和信息服务；交通信息采集平台为交通公用信息平台提供原始数据；交通仿真平台为交通公用信息平台提供仿真结果数据；交通信息服务平台依托交通公用信息平台提供的数据服务。将交通信息采集平台的功能需求组织在信息采集用例包，交通公用信息平台的功能需求组织在公用信息用例包，交通仿真平台的功能需求组织在仿真用例包，交通信息服务的功能需求组织在信息服务用例包。

交通信息采集平台通过固定点和浮动检测设备(fcd)对路网中的点和线交通状态进行采集，融合后作为整个系统的基础数据。它负责采集实时交通运行状态数据并进行处理，将结果存储到交通公用信息平台，因此功能分成交通信息采集与筛选处理两部分。另外，交通信息采集平台还要对外场设备和数据采集状态进行监控。基于上述分析，将交通信息采集功能组织在交通信息采集服务用例包与处理服务用例包、信息管理服务用例包中。

交通公用信息平台负责数据融合、数据字典、基于数据挖掘的决策支持、数据服务和数据维护，交通数据统计查询是数据服务的一个子功能。基于上述分析，将交通公用信息平台的功能组织在数据融合用例包、基于数据挖掘的决策支持用例包、交通数据统计查询用例包和数据维护用例包中。交通仿真平台通过智能仿真组件进行战略级仿真分析和项目级仿真分析。由于智能仿真组件有其环境配置数据，所以需要标定相关参数。另外，对于一个软件集成产品来说，维护功能必不可少，还需要增加平台的维护功能。因此，功能可以分成战略级仿真分析、项目级仿真分析、智能仿真组件维护和仿真平台维护四块。基于上述分析，将交通仿真功能对应于交通仿真平台的需要，将其组织为战略级仿真分析用例包、项目级仿真分析用例包、智能仿真组件维护用例包和仿真平台维护用例包。交通信息服务平台将实时检测、处理后的交通运行状态数据以及仿真计算结果，以适当的形式准确、及时地传达至用户，实现全天候、多方式、多层面的动态、静态交通信息发布。另外，对于一个软件集成产品来说，维护功能必不可少，还需要增加平台的维护功能。因此，功能可以分成信息发布服务、信息管理服务两块。基于上述分析，将信息服务功能组织在信息发布服务用例包和信息管理服务用例包中。

城市交通实时动态信息发布的顺序图和协作图统称交互图，它们用于分析刻画系统用例实现中对象间的动态交互和消息传递，帮助识别类、职责，并在协作者之间分配职责，还用于识别接口和抽象类。

顺序图显示对象如何通过交互来执行部分或全部用例的行为，一个或多个顺序图可以阐述用例的对象交互，顺序图典型的组织方式是：一个顺序图用于主要的事件流，一个顺序图用于用例的每个独立子流程或备选流。顺序图对于设计人员而言尤其重要，因为顺序图阐明了对象在流程中的角色，为确定类职责和接口提供了基础输入信息。与协作图不同，顺序图包括了按时间排定的序列，而不包括对象关系。顺序图和协作图表达相似的信息，但显示方式不同。顺序图显示了消息的明确序列，需要对消息的时间排序进行可视化建模时，顺序图尤其适用。如果需要分析交互中的实例之间的结构关系，则使用协作图。使用顺序图设计用例，主要识别平台相关的设计类、属性和方法。

当查看交通拥挤地图用例时，用户通过页面请求查看交通拥挤地图。querytrafficmapaction向mapprocessor发出地图绘制请求信息，mapprocessor首先用seconnection连接geodatabase获取地图绘制基本信息，然后调用arcims的一些api将地图绘制出来并显示在display_map.jsp页面上。用户可以通过放大缩小来查看某一路段的详细信息，也可以通过选定某一路段查看详细信息。如果通过选定某一路段来查看，则mapprocess根据所选位置的x、y坐标通过用seconnection连接geodatabase来进行linkid的匹配，然后querytrafficmapaction通过servicelocator获取对应的home接口，由该home接口产生remote实例，调用该实例的某一方法即：根据该linkid得到和所选路段所有相关的link，通过某算法计算该路段的当前平均车速、标准车速和预测车速。mapprocessor通过arcims将所选路段详细信息在display_road_detailed_into.jsp上发布出来。将查看交通拥挤地图的基本流分为

城市交通实时动态信息发布的协作图有对象和参与者实例，以及链接和消息(描述对象是如何相关和交互的)，系统协作图描述对象如何通过互相发送消息进行通信，描述参与的各对象的行为，在用例实现中通常为用例事件流的每个变体设计一个协作图。协作图用于显示对象如何交互以执行特定用例或一部分用例的行为，使用协作图和序列图来定义和阐明对象角色，这些对象执行特定的用例事件流，它们是用于确定类职责和接口的主要信息源。与序列图不同，协作图显示了对象之间的关系，序列图和协作图表达了类似的信息，但以不同方式显示这些信息。协作图显示了对象之间的关系，更适用于理解给定对象上的所有效果，更适用于过程设计。由于协作图的形式，它更适用于分析活动，适用于描述较少量对象的较简单交互。

系统设计主要采用协作图识别类、属性、方法和关系，在协作者之间分配职责，具体设计职责的实现方式，识别关键接口并进一步设计出对应业务组件。当查看交通拥挤地图用例实现时，用户直接访问交通拥挤地图页面，通过actionservlet访问mapprocessor接口，发布拥挤地图，需要查询动态交通信息时，通过servicelocator对象，查找到交通拥挤地图业务组件的home接口，进行初始化，然后通过获取交通拥挤地图组件的remote接口获得相关服务。

对于每个用例实现，可能有描绘其参与类的一个或多个类图，系统设计对每个用例实现识别出了具体的类和接口，并按照mvc设计模式，对各个参与类定义属性和方法，结合具体实现技术对类的属性和操作进行了定义。类图显示为一组(静态的)声明的模型元素(例如类、包以及它们的关系)，

系统软件需要部署在相应硬件上，而且还必须提供相应的运行环境才能正常运行，系统所涉及的软硬件环境比较多，可以划分成五个部署区域:数据采集区，外部用户区，dmz隔离区，内部服务区，内部用户区。各个区域之间通过无线网络、互联网和局域网实现连接；互联网和局域网之间的网际互连使用路由器实现；为保障整个系统网络安全和高效，使用防火墙隔离互联网和局域网，防火墙和局域网之间使用交换机连接，使用网闸实现内部用户区和内部服务区之间物理隔离，使用网管负责整个系统网络设备的管理。通过系统“一个网络，四个平台”的建设，在深圳市交通运输委的门户网站上，构建了面向深圳市政府部门、交通运输行业、交通运输企业、公众市民出行的交通管理与控制服务指数模式，实现了实时动态的发布可量化的、可视化的交通系统运行态势环境。

本申请实施例的交通管理与控制服务指数的评价方法与当前国内外相关的最好的现有技术相比，特别是在城市交通与经济发展、城市交通与居民生活、城市交通系统的建设与发展战略、城市交通管理体制与政策、城市交通评价体系的功能与构成、城市交通管理与控制系统建设、城市交通管理措施与队伍建设、城市交通管理与控制现代化服务等方面，都具有突出优点，具有重要的商业价值与社会价值，包括以下优点：加速促进城市交通与社会经济快速发展：交通系统如何落到实处，体现在城市交通与区域交通领域，就是采用交通大数据云计算新一代信息技术，从交通系统的核心领域交通管理与控制内容入手，进行可量化、可视化地分析评价交通运行态势并找出问题，反馈到城市交通与区域交通规划设计中来，形成闭环提升优化交通系统规划、建设、管理、运行一体化服务水平和能力；而这一服务水平和能力的评价指标体系，依托于交通管理与控制服务指数方法的发明。社会经济发展离不开交通的引领与支撑，城市是经济发展的中心，是各种交通运输方式的集中地和总枢纽，城市交通系统具有特别重要的地位。在社会经济发展中产生了越来越大的交通需求，给城市交通系统提出了更高的要求；社会经济发展对城市交通系统的通畅性和高效性提出了更高的要求；城市经济发展中产业结构的变化影响着交通需求产生的内在机制；城市经济发展中产业结构布局与城市人口就业布局紧密关联，并调整影响和改变交通需求的时空分布特性。优化提升城市交通能力与居民生活水平：在城市交通中交通管理与控制服务直接与城市居民生活息息相关，表现出的优点在于通过交通大数据云计算平台引擎的支撑，可以直接量化、可视化影响城市居民生活质量水平指标；衡量城市交通运行状对物资丰富程度的影响比例；对城市居民居住地形成的出行方式与出行工具布局的生活方式影响状态细分；评价城市交通运行环境，判断交通拥堵、交通安全、交通污染等量化技术指标的共享与发布；科学决策城市交通系统建设发展目标：由于城市交通与经济发展、居民生活之间的密切关系，城市交通的建设不仅要尽量满足经济发展和生活质量提高的需求，还要充分发挥交通对经济发展、城市化和居民生活方式的引导作用，变追随性发展为引导性发展。交通系统的建设目标主要包括交通功能目标、资源利用目标、环境保护目标三个方面。交通功能目标是城市交通系统的基本目标，主要涵盖舒适性、安全性、高效性、可达性等；交通环境保护目标要求交通行为应尽可能减小对空气、声环境、生态及其他人类生活环境要素的负面影响；交通资源利用目标要求城市交通系统能够有效地利用土地、能源、人力等资源。大数据环境交通管理与控制服务指数方法可以量化、可视化递精准掌控与把握评价指标体系，使其决策支持更加科学化；使城市交通发展与对策更加精准有效：解决城市交通问题的关键主要包括关注供求两个方面的关系、采取综合措施两个内容。大数据环境交通管理与控制服务指数方法是综合解决城市交通问题的关键分析研判的工具及手段。它可以精准有效地建立保证科学决策、规划实施、具有综合协调能力的组织管理体制的评价；做好交通与土地利用的协调规划分析；指定城市交通发展战略计划技术指标量化；进行城市开发时倒入交通影响分析研判；落实优先发展公共交通的政策与措施考核；整合交通规划提高交通整体效率的可视化手段；监测具有合理性层次秩序的城市道路交通网络；加速推进道路交通管理的科学化和现代化进程；实施交通需求管理模式建立；有针对性地开展智能交通系统的研究与应用；加强城市停车系统规划与管理；完善城市道路交通设施监管等优点。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。