一种面向高速公路网络运营的决策支持系统及其使用方法与流程

本发明涉及计算机、互联网、通信、人工智能、数据挖掘和决策在高速公路管理领域的应用，具体涉及一种面向高速公路网络运营的决策支持系统。

背景技术：

2008年，江苏在全国率先实现了高速公路联网畅通，加快了江苏省现代综合交通运输体系的形成，支持了长三角地区经济社会快速发展需求，充分体现了高速公路建设的基础性、先导性和服务性。为进一步深入贯彻落实“科技强交”战略，推进“四个交通”发展，自2012年以来，江苏省高速公路的联网运营与服务智能化建设取得显著成果。手机信令、卫星定位、视频全程监控、气象监测等交通运行和环境状态采集系统的建设，为联网运营和服务提供了优越的交通状态感知条件；联网数据中心、调度平台、公众信息发布平台的上线运行优化了业务流程，极大提高了联网运营和服务的效率性、有效性和经济性。江苏省高速公路运营与服务智能化从前期规划、顶层设计到建设实施，采用的核心技术、设计理念和初步建设成果均走在全国先列，已具有较大的推广示范价值。因此，在已有显著成果基础上，江苏省高速公路信息化的深化建设将有利于进一步提高联网运行和服务水平，全面实现高速公路的安全、效率和绿色目标，以践行“使交通真正成为发展的先行官”理念。

但目前的信息化建设成果仍未能有效支持以下问题的解决：

服务提升问题。高速公路的优质服务不只体现在收费效率上，更体现在使用者完整行程中获得的良好服务体验，因此在联网运营和服务过程中，需要实现及时多样的公众信息发布、效率的突发事件处理、满足多样化需求的服务区服务等。有必要在现有先进感知系统和路网数据中心基础上，进一步挖掘高速公路交通流量流向、服务区停留规律，确认影响安全和效率的风险来源等。

各类设施资源配置问题。安全设施、交通检测设施、信息发布设施等资源的 布局和数量配置应遵循满足运营和服务需求又不造成浪费的经济、绿色原则，这需要综合考虑各种影响因素进行决策。

区域联动调度问题。随着经济发展和车流量的增长，区域联动调度问题将越来越频繁，甚至会涉及到城市道路的协调控制或其他运输方式。由于联网运营和服务具有网络规模效应，调度决策非常重要，但因涉及多个机构和多种资源，调度决策又极其复杂。

路桥公司运营和服务水平监测和评价问题。高速公路网的运营具有网络规模效益，但江苏高速是一路(桥)一公司管理模式，为提高联网运营和服务水平，需要提高每个路桥公司的运营和服务水平。一方面路桥公司运营和服务水平的评价指标尚未建立，另一方面为了解各路桥公司的“营运效率如何”、“通行能力是否能保证”、“交通服务水平如何”、“事件发现和处理效率如何”等问题，简单的、周期性的、由下而上收集的统计分析报表难以从路网角度实时掌握运营和服务的动态变化状态。面对日益复杂的高速公路联网运营和服务需求，目前现有系统不能满足路网角度的管理和决策要求。

因此在目前的高速公路信息化基础上，建设高速公路运营与服务智能决策支持系统，有利于以上非结构化问题和半结构化问题的解决，为各类提高运营和服务水平的行动决策提供定性和定量的建议，有助于联网运营与服务的安全、高效、绿色目标的实现。

技术实现要素：

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种为各类提高运营和服务水平的行动决策提供定性和定量的建议，辅助实现联网运营与服务的安全、高效、绿色目标的面向高速公路网络运营的基于数据中心支持的决策支持系统。

技术方案：本发明提供一种面向高速公路网络运营的决策支持系统，包括硬件平台和软件系统，所述硬件平台包括依次利用网络设备连接的数据接入端、数据交互处理平台和用户终端，所述数据接入端是通过通信手段使得决策系统实现数据中心的接入，所述数据交互处理平台包括应用服务器总体平台，所述应用服务器总体平台包括四个子服务器分别为OLAP服务器、知识库服务器、方法库服务器以及模型库服务器，所述用户终端包括会商端和客户端，所述软件系统包括数据接入模块、联机分析处理模块、状态预警模块、挖掘分析模块、辅助决策模块和技术支持模块，所述联机分析处理模块运行在数据交互处理平台上并且连接着数据接入模块，所述联机分析处理模块还连接着状态预警模块、挖掘分析模块和辅助决策模块，所述状态预警模块、挖掘分析模块和辅助决策模块依次相互连接，所述状态预警模块、挖掘分析模块和辅助决策模块均连接着技术支持模块。

所述数据接入端通过多方式的通信手段，在既定的通信协议约束下，使决策系统接入数据中心，数据接入端一方面通过对网络通讯的检测、优化，保证数据通信畅通度；另一方面保障数据接入速度及其稳定性。

所述OLAP服务器主要实现两方面任务，一方面是对数据中心中数据进行多维度的查询，另一方面将查询到的结果存储于OLAP服务器的数据存储器中，为后续的数据分析、数据挖掘等提供数据支持；所述知识库服务器存储着绩效指标、运营与服务目标、经验等；所述方法库服务器中涵盖有大量的求解方法如决策树方法、神经网络方法、覆盖正例排斥反例方法、粗集方法、概念树方法、遗传算法、公式发现、统计分析方法、模糊论方法、可视化技术等；所述模型库服务器主要目的是为后续的数据分析提供相关的交通模型，如交通流模型、交通网络分析模型、交通评价模型等。

所述用户终端包括至少一台用户电脑，通过用户终端，决策者可以输入相应的决策参数、决策偏好等信息，而相应的决策终端会将决策者的需求信息提交至服务器端进行查询、分析等处理，之后将决策信息传送回用户终端，通过用户电脑以可视化界面展示给决策者，辅助其决策方案的制定。

所述联机分析处理模块是运行在数据交互处理平台上的查询分析工具，可以实现对已有数据中心中的数据进行如交通流量查询、气象查询、设施查询、通行能力查询、事件查询等功能，在此基础上对数据进行进一步的分析，转换为决策辅助相关信息，比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、选装等，便于使用者从不同角度提取有关数据。

所述状态预警模块是在联机分析处理模块的基础上进一步的对数据分析，通过调用方法数据库与知识数据库，实现对交通状态的监控预警，它是从交通安全、交通效率以及节能减排方面对交通状态进行预警判断，可以提供如高速公路ETC车道流量占比、交通运行实时信息可查询率、每万车死亡率、公路应急响应启动时间、单位周转量能源消耗下降、单位周转量碳排放下降、交通运输窗口有责投诉率等方面的预警信息，达到对高速公路网的一站式管理信息，直观监测运营与服务的相关情况，对监测到的异常关键指标进行预警。

所述挖掘分析模块与状态预警模块类似是基于联机分析处理模块对数据的初步分析处理上的，通过对方法数据库的调用，从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，以此实现对高速公路中潜在问题的预判，挖掘出如事故黑点、事件处理效率影响因素、服务水平影响因素、行程时间预测等的信息，为决策方案的制定奠定基础。

所述辅助决策模块是对状态预警模块以及挖掘分析模块的综合，包括有信息 资源整合、定性决策推理、模型分析计算、决策融合分析、方案库查询、历史方案比对、决策方案输出、方案研讨以及决策方案实施评价，当在状态预警模块或挖掘分析模块发现了潜在的问题，需要采取方案措施来应对时，辅助决策模块将状态预警与挖掘分析输出的信息资源进行整合，进而结合模型库中已有模型对存在问题进行建模分析，并利用方法库中的统计方法、优化方法等方法予以求解，通过方案库查询以及历史决策方案的比对后，生成可选决策方案提供给决策者，其中，可以提供的辅助决策有安全设施决策、交通监测设施决策、信息发布设施决策、区域联动调度决策、主动安全控制决策等，辅助决策模块主要的功能的是提供可选决策方案，当有多个决策方案或对决策方案有较大的争议的时候，辅助决策模块可以将方案输出到用户终端的会商端，以开展研究讨论，另外，在决策方案得以确定并予以实施后，可以根据实施的效果对方案进行评价，根据评价结果将决策方案分类存储，形成历史决策库，以便后续事件的调用与比对。

进一步地，所述数据接入端包括远程数据中心和本地数据中心，所述远程数据中心通过网络传输，实现远程数据中心的接入，所述本地数据中心可将本地的数据中心直接接入系统中。

进一步地，所述会商端包括有会商电脑、投影仪和大屏幕显示器，主要为方案的会商提供服务；所述客户端包括有若干台个人电脑，利用电脑获取决策支持，对事件进行决策分析。

进一步地，所述技术支持模块包含有方法库、交通模型库、案例库和方案库，一方面用以支撑现有决策系统的运行，另一方面用以更新现有决策库，以便后续的调用与比对。

一种面向高速公路网络运营的决策支持系统的使用方法，具体包括以下步骤：

1)启动决策支持系统，进行初始化和基本参数设置；

2)通过数据接入模块使系统接入数据中心；

3)输入决策相关指标，以进行后续的分析；

4)根据输入的决策指标，调用数据库中的相关数据，利用联机分析处理模块对数据库进行交叉查询，实现多维数据的分析，将提取到的不同来源的数据进行融合，提升信息的准确度；

5)在对数据进行了选择和融合之后，调用技术支持模块中的交通模型库与方法库，对数据进行初步处理，并保存结果；

6)根据输入的决策指标，采用知识检索、案例推理的方式智能解析出相关事件的决策任务，从而建立决策任务；

7)确定决策任务之后，对决策任务进行分解，通过状态预警模块与挖掘分析模块两个方面对数据进行深度的分析处理，对于状态预警模块是结合方法库的计算算法以及模型库的交通模型，从交通安全、交通效率、节能减排三个方面进行状态预警分析，挖掘分析模块通过调用交通模型库和方法库对现有数据进行挖掘分析，找出高速公路中的潜在交通问题；

8)对步骤7)中所得到的状态预警和挖掘分析的结果进行判断，若没有达到预警条件，即各项指标均处于正常水平，且挖掘分析结果也没有发现潜在问题，意味着不需要进行进一步的应对决策分析，此时便可结束流程，展示出当前结果；若指标达到了预警的限值，或是挖掘分析发现了潜在的问题，则会执行调用辅助决策模块；

9)辅助决策模块首先会把状态预警和挖掘分析的结果进行信息整合，获取事件的详细情况，然后选取合适的参数和目标函数，生成具体的决策目标，调用计算和推理进行决策，根据决策目标选择合适的决策过程，决策过程使用智能分析的方法进行，结合方法库、交通模型库、案例库和方案库进行决策；

10)根据决策目标，生成决策初选方案，对决策方案进行评价，根据评价结果判读方案是否可行；

11)若方案不可行，则修改决策参数，重新调用计算推理步骤进行决策，直至满足目标要求；若方案可行，则将初选方案定义为建议方案，进行下一步流程；

12)若有多个决策方案存有较大的争议，则进一步判断是否需要会商研讨决策方案，如果需要进行方案研讨，则组织布置会商环境，准备会商的终端和软件环境，终端包括有会商电脑、投影仪和大屏幕显示屏幕，在会商环境下组织专家对建议方案进行研讨，在此基础上形成决策实施方案，通过终端将方案输出；若不需要对建议方案进行研讨，则直接输出方案；

13)根据决策实施方案生成具体的操作指令，通用户终端电脑下发给各级部门，组织人力和物力实施方案，确定方案实施效果的评价指标，利用网络实施和终端搜集各项评价指标的详细数据，生成评价指标矩阵，并对矩阵采用模糊聚类、层次分析的方法对实施效果进行评价；

14)根据方案实施效果的评价结果，判读是否将方案保存为案例库中；若否，则流程结束；若是，则表明方案取得了较好的实施效果，可以保存为案例以供后续查阅，则整合决策方案的相关数据，储存在案例库中后结束流程。

进一步地，所述步骤8)中状态预警的指标包括高速公路ETC车道流量占比、交通运行实时信息可查询率、每万车死亡率、公路应急响应启动时间、单位周转量能源消耗下降、单位周转量碳排放下降、交通运输窗口有责投诉率。

进一步地，所述步骤10)中决策方案从交通安全、效率、污染排放三个方面进行评价。

有益效果：本发明可以对高速公路网络运营时产生的数据进行智能解析，在基础数据和知识的支持下，经由各个模块的协作，对数据进行多维度的挖掘分析，发现问题并提出解决策略，在目前的高速公路信息化基础上，建设了高速公路运营与服务智能决策支持系统，能够为各类提高运营和服务水平的行动决策提供定性和定量的建议，解决了现有技术中高速公路信息化建设成果存在的服务提升问题、各类设施资源配置问题和区域联动调度问题等非结构化问题和半结构化问题，有助于联网运营与服务的安全、高效、绿色目标的实现。

附图说明

图1为本发明的硬件平台的结构示意图；

图2为本发明的软件系统结构示意图；

图3为本发明的使用方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

实施例1：

如图1和图2所示，本发明提供一种面向高速公路网络运营的决策支持系统，包括硬件平台1和软件系统2，所述硬件平台1包括依次利用网络设备连接的数据接入端11、数据交互处理平台12和用户终端13，所述数据接入端11是通过通信手段使得决策系统实现数据中心的接入，所述数据交互处理平台12包括应用服务器总体平台，所述应用服务器总体平台包括四个子服务器分别为OLAP服务器121、知识库服务器122、方法库服务器123以及模型库服务器124，所述用户终端13包括会商端131和客户端132，所述会商端131包括有会商电脑、投影仪和大屏幕显示器，所述客户端132包括有1台个人电脑，所述数据接入端11包括远程数据中心111和本地数据中心112。

所述软件系统2包括数据接入模块21、联机分析处理模块26、状态预警模块22、挖掘分析模块23、辅助决策模块24和技术支持模块25，所述联机分析处理模块26运行在数据交互处理平台12上并且连接着数据接入模块21，所述联机分析处理模块26还连接着状态预警模块22、挖掘分析模块23和辅助决策模块24，所述状态预警模块22、挖掘分析模块23和辅助决策模块24依次相互连接，所述状态预警模块22、挖掘分析模块23和辅助决策模块24均连接着技 术支持模块25，所述技术支持模块25包含有方法库、交通模型库、案例库和方案库，所述数据接入模块21用以实现系统的数据接入，并保证数据传输的质量，包括速度、稳定性方面；联机分析处理模块26、状态预警模块22、挖掘分析模块23、辅助决策模块24和技术支持模块25分别运行在应用服务器总体平台下的子服务器中，用以对数据信息进行分析处理以及方案知识库的存储管理。

实施例2：

如图1～图3所示，一种面向高速公路网络运营的决策支持系统的使用方法，具体包括以下步骤：

1)启动决策支持系统，进行初始化和基本参数设置；

2)通过数据接入模块21使系统接入数据中心；

3)输入决策相关指标，以进行后续的分析；

4)根据输入的决策指标，调用数据库中的相关数据，利用联机分析处理模块26对数据库进行交叉查询，实现多维数据的分析，将提取到的不同来源的数据进行融合，提升信息的准确度；

5)在对数据进行了选择和融合之后，调用技术支持模块25中的交通模型库与方法库，对数据进行初步处理，并保存结果；

6)根据输入的决策指标，采用知识检索、案例推理的方式智能解析出相关事件的决策任务，从而建立决策任务；

7)确定决策任务之后，对决策任务进行分解，通过状态预警模块22与挖掘分析模块23两个方面对数据进行深度的分析处理，对于状态预警模块22是结合方法库的计算算法以及模型库的交通模型，从交通安全、交通效率、节能减排三个方面进行状态预警分析，挖掘分析模块23通过调用交通模型库和方法库对现有数据进行挖掘分析，找出高速公路中的潜在交通问题；

8)对步骤7)中所得到的状态预警和挖掘分析的结果进行判断，状态预警的指标包括高速公路ETC车道流量占比、交通运行实时信息可查询率、每万车死亡率、公路应急响应启动时间、单位周转量能源消耗下降、单位周转量碳排放下降、交通运输窗口有责投诉率，若没有达到预警条件，即各项指标均处于正常水平，且挖掘分析结果也没有发现潜在问题，意味着不需要进行进一步的应对决策分析，此时便可结束流程，展示出当前结果；若指标达到了预警的限值，或是挖掘分析发现了潜在的问题，则会执行调用辅助决策模块24；

9)辅助决策模块24首先会把状态预警和挖掘分析的结果进行信息整合，获取事件的详细情况，然后选取合适的参数和目标函数，生成具体的决策目标，调用计算和推理进行决策，根据决策目标选择合适的决策过程，决策过程使用智能 分析的方法进行，结合方法库、交通模型库、案例库和方案库进行决策；

10)根据决策目标，生成决策初选方案，对决策方案进行评价，决策方案从交通安全、效率、污染排放三个方面进行评价，根据评价结果判读方案是否可行；

11)若方案不可行，则修改决策参数，重新调用计算推理步骤进行决策，直至满足目标要求；若方案可行，则将初选方案定义为建议方案，进行下一步流程；

12)若有多个决策方案存有较大的争议，则进一步判断是否需要会商研讨决策方案，如果需要进行方案研讨，则组织布置会商环境，准备会商的终端和软件环境，用户终端13的会商端131包括有会商电脑、投影仪和大屏幕显示器，在会商环境下组织专家对建议方案进行研讨，在此基础上形成决策实施方案，通过用户终端13将方案输出；若不需要对建议方案进行研讨，则直接输出方案；

13)根据决策实施方案生成具体的操作指令，利用用户终端13的电脑下发给各级部门，组织人力和物力实施方案，确定方案实施效果的评价指标，利用网络实施和终端搜集各项评价指标的详细数据，生成评价指标矩阵，并对矩阵采用模糊聚类、层次分析的方法对实施效果进行评价；

14)根据方案实施效果的评价结果，判读是否将方案保存为案例库中；若否，则流程结束；若是，则表明方案取得了较好的实施效果，可以保存为案例以供后续查阅，则整合决策方案的相关数据，储存在技术支持模块25的案例库中后结束流程。