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城市综合交通态势评估方法研究

张张淑梅
（南京交通职业技术学院，江苏南京211188）

摘要：城市综合交通系统纷繁复杂，建立基于信息融合的智能交通态势评估体系势在必行。本文从态势评估与智能
交通管理相关概念、交通网态势本体模型的实现、分布式实时交通仿真系统研究、贝叶斯网络态势评估技术
在交通行业实践等方面描述了态势估计方法如何在国内城市综合交通系统中应用。
关键词：城市综合交通系统；本体论；分布式实时交通仿真系统；贝叶斯网络

城市综合交通系统聚集了多种方式，包括了汽车、地合节假日以及其他商业政治活动的预期影响，做出处理突发
铁、轻轨、磁浮、水运，跨越了空、陆、水上、地下等层事件的应急预案，寻求对当前交通态势的合理解释，并对临
次，形成了一个复杂的巨型立体网络，复杂的交通网络结构近时刻的态势变化做出预测。
与随机的交通现象的耦合作用使得交通系统的动态性、反馈
性和非线性越发显著，面对综合交通这样的复杂系统，单角2本体论在智能交通中的应用
度的、单层次的数据是无法反映其真实信息的。态势估计方本体论Ontology是描述概念及概念之间关系的模型，通
法是信息融合最有效的研究方法之一，其优势就在于它可以过模型来描述概念的语义。交通网态势本体模型主要研究运
将上下文关系中描述实体、被观察事件的关系，结合环境信用Ontology方法建立面向交通网态势知识领域的本体模型，
息、经验知识和实时观察来确定实体集合体的含义，能够反该模型反映了综合交通网态势领域的基本概念和语义模型，
映真实的系统态势，提供事件、活动的预测，并由此提供最运用该模型可以描述综合交通网的态势，支持综合交通网的
优决策的依据。笔者结合城市综合交通态势评估方法研究这利用和管理，提高其使用效率。智能交通领域有多种理论及
一软课题论述态势估计方法如何应用于综合交通系统中，与经验求解模型，每种模型有多种算法，本文应用推荐高层合
智能交通其他技术融合，对于管理、改善和优化整个城市区并本体SUMO理论构建交通领域本体，从主要数据源（Gls
域范围内的、多模式的交通网络系统，提高城市交通网络系数据和视频数据）、交通领域知识、组织结构出发，将交通
统的运营能力和效率，改善与增强交通系统的安全性，具有资源本体集定义为五个领域子本体。

重要的作用。2.1地理本体
它提供与地理信息相关的概念与关系，包括道路、路
1态势评估与智能交通管理口、建筑、天气、国家、城市、位置等；此本体提供与
智能交通已经成为全球解决城市交通问题的主要手段，Gls数据及地图转换层次一致的本体概念集。地理本体对
城市交通网的仿真和评估技术的重要价值使其成为该研究领SUMO中基础概念的引用关系及概念、属性进行了扩充。
域的重点和优先发展课题。交通态势评估是在交通数据仿真其中：mainstem表示概念“主干道”，为SUMO相应概念
的基础上建立关于运输活动、事件、时间、位置和物资要素roadway“道路”的子类；maxspeedallowed为增加的道
组织形式的多重视图，它将所观测的交通拥堵分布与活动和路属性“最高时速”。这些概念及属性的设置提供了必要的
立体环境有机地联系起来，识别已发生的事件和计划，并结Gls信息的语义映射基础。交通资源本体集片段程序如下：

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<owlclassrdfabout="http//www.owl#ontologies.2.3多媒体本体
com/Geographyontologyow＃Mainstem")交通视频数据是智能交通决策支持系统中，用于交通流
<rdfssubClassofrdfresouce="http//www.量预测、交通事故鉴定、交通路径诱导等高层决策支持的重
ontologyportal.org/translations/SUMOow＃Roadway"/)要数据源。本文利用所定义的多媒体本体对图像、图形、图
</ow1Class)片等多媒体文件进行符合交通领域信息（如车祸地点、发生
<ow1classrdfabout="http//www.owl-ontologies时间、发生车辆等）的语义文字描述，为基于语义文本的交
com/Geographyontologyow＃latera|Roadway"）通监控多媒体文件查找提供语义基础。

（rdfssubClassofrdfresourcee="http//www.2.4交通组织本体
ontologyportal.org/translations/SUMOow＃Roadway"/）实现各部门协同工作，需要定义各个部门的相互关系与
</ow1disjointwith)数据权限。本文采用中国智能交通系统体系框架建立的交通
<ow1ClassrdfID="MajnStem"/）组织