CN108764575A - 一种智能交通系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能交通系统，包括数据采集模块、第一通信模块、数据处理中心、第二通信模块和车辆终端，所述数据采集模块用于对交通数据进行采集，所述第一通信模块用于将采集的数据发送至数据处理中心，所述数据处理中心用于对数据进行聚类处理，所述第二通信模块用于将聚类数据发送给车辆终端，所述车辆终端用于接收所述聚类数据，根据数据对行驶路径进行规划。本发明的有益效果为：提供了一种智能交通系统，通过对数据进行采集和聚类处理，车辆终端能够及时根据数据做出最佳路径选择。

Description

一种智能交通系统
技术领域
本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种智能交通系统。
背景技术
随着计算机技术的全面普及和高速发展，各领域的数据信息量随之急速增长，获得数据信息的手段越来越丰富，人们对于处理数据的要求也越来越高。在数据挖掘中，聚类分析是最成熟且广泛用于处理信息的技术之一，也是人们能够快速从数据中发现有用信息的重要手段之一。
智能交通系统的发展依赖于强大的数据处理能力和通信能力，现有的智能交通系统不能满足城市建设的需求。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能交通系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能交通系统，包括数据采集模块、第一通信模块、数据处理中心、第二通信模块和车辆终端，所述数据采集模块用于对交通数据进行采集，所述第一通信模块用于将采集的数据发送至数据处理中心，所述数据处理中心用于对数据进行聚类处理，所述第二通信模块用于将聚类数据发送给车辆终端，所述车辆终端用于接收所述聚类数据，根据数据对行驶路径进行规划。
本发明的有益效果为：提供了一种智能交通系统，通过对数据进行采集和聚类处理，车辆终端能够及时根据数据做出最佳路径选择。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
数据采集模块1、第一通信模块2、数据处理中心3、第二通信模块4、车辆终端5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能交通系统，包括数据采集模块1、第一通信模块2、数据处理中心3、第二通信模块4和车辆终端5，所述数据采集模块1用于对交通数据进行采集，所述第一通信模块2用于将采集的数据发送至数据处理中心3，所述数据处理中心3用于对数据进行聚类处理，所述第二通信模块4用于将聚类数据发送给车辆终端5，所述车辆终端5用于接收所述聚类数据，根据数据对行驶路径进行规划。
本实施例提供了一种智能交通系统，通过对数据进行采集和聚类处理，车辆终端能够及时根据数据做出最佳路径选择。
优选的，所述数据处理中心3包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块，所述一次处理模块用于对数据进行聚类，获取数据聚类结果，所述二次处理模块用于对根据数据聚类结果对所述一次处理模块的聚类效果进行评价，获取评价结果，所述三次处理模块用于将评价结果反馈给一次处理模块。
本优选实施例数据处理中心实现了数据的采集、聚类以及对聚类效果的评价，通过将评价结果反馈给一次处理模块，便于对一次处理模块进行改进。
优选的，所述一次处理模块包括一次聚类子模块、二次聚类子模块和三次聚类子模块，所述一次聚类子模块用于对数据进行一次聚类，获取一次聚类结果，所述二次聚类子模块用于对数据进行二次聚类，获取二次聚类结果，所述三次聚类子模块用于对所述一次聚类结果和二次聚类结果进行融合，获取数据聚类结果；
所述一次聚类子模块用于对数据进行一次聚类，获取一次聚类结果：
设采集的数据集合为RL＝{s1,s2,…,sN}，N表示数据的个数，将数据划分为M个互不相交的簇Z1,Z2,…,ZM，选定M个初始点，使用下式确定聚类准则：
上述式子中，GP1(s1,s2,…,sM)表示第一聚类函数，表示簇中的各数据si到簇中心数据ck的欧式距离平方和，表示簇内误差，si为数据集中的元素，i＝1,2,…,N，Zk表示第k个簇，k＝1,2,…,M，
求取GP1(s1,s2,…,sM)的最小化结果，将GP1(s1,s2,…,sM)最小化结果作为一次聚类结果；
所述M个初始点采用以下方式选取：假定数据聚类数目为1，此时，M＝1，将数据集合的中心作为初始点；假定数据聚类数目为2，此时，M＝2，进行N次k-均值运算，每一次进行k-均值运算的初始点通过以下方式选择：第一个初始点总是M＝1时数据集合的中心，在第i(i＝1,2,…,N)次运行时第二个初始点为数据si(i＝1,2,…,N)，在进行N次k-均值运算后，选择使得簇中的各数据到簇中心数据的欧式距离平方和最小的数据点作为最终的第二个初始点；依此类推，得到最终的M个初始点；
所述二次聚类子模块用于对数据进行二次聚类，获取二次聚类结果：
设采集的数据集合为RL＝{s1,s2,…,sN}，N表示数据的个数，将数据划分为M个互不相交的簇Z1,Z2,…,ZM，根据一次聚类结果对聚类的簇进行检测，若发现只包含一个数据的簇，则在数据集中删除此数据点，采用以下方式确定M个初始点：假定数据聚类数目为1，此时，M＝1，将数据集合的中心作为初始点；假定数据聚类数目为2，此时，M＝2，进行N-1次k-均值运算，每一次进行k-均值运算的初始点通过以下方式选择：第一个初始点总是M＝1时数据集合的中心，在第i(i＝1,2,…,N-1)次运行时第二个初始点为数据si(i＝1,2,…,N-1)，在进行N次k-均值运算后，选择使得簇中的各数据到簇中心数据的欧式距离平方和最小的数据点作为最终的第二个初始点；依此类推，得到最终的M个初始点；
使用下式确定聚类准则：
上述式子中，GP2(s1,s2,…,sM)表示第二聚类函数，表示簇中的各数据si到簇中心数据ck的欧式距离平方和，表示簇内误差，si为数据集中的元素，i＝1,2,…,N，Zk表示第k个簇，k＝1,2,…,M，
求取GP2(s1,s2,…,sM)的最小化结果，将GP2(s1,s2,…,sM)最小化结果作为二次聚类结果；
所述三次聚类子模块用于对所述一次聚类结果和二次聚类结果进行融合，获取数据聚类结果：
若一次聚类结果和二次聚类结果相同，则将一次聚类结果作为数据聚类结果，若一次聚类结果和二次聚类结果不同，则将二次聚类结果作为数据聚类结果。
本优选实施例一次处理模块实现了数据的准确聚类，获取了全局的最优聚类结果，在对数据进行一次聚类和二次聚类的基础上进行融合聚类，提高了准确性的同时提高了聚类效率。
优选的，所述二次处理模块用于对聚类效果进行评价：
依据簇内数据之间的接近程度和簇与簇之间距离的大小对聚类效果进行评价，所述簇内数据之间的接近程度用簇内数据的方差衡量，方差越小，簇内数据之间越接近，聚类效果越好；
所述簇与簇之间距离的大小用某一簇的平方和与整个数据集的平方和之比衡量，比值越大，簇与簇之间的距离越大，聚类效果越好。
本优选实施例二次处理模块采用簇内数据之间的接近程度和簇与簇之间距离的大小对聚类效果进行评价，简单易行，且评价准确。
采用本发明智能交通系统，选取5个城市进行实验，分别为城市1、城市2、城市3、城市4、城市5，对城市交通拥堵时间和车辆排放污染物减少进行统计，同现有智能交通系统相比，产生的有益效果如下表所示：
城市交通拥堵时间减少 车辆排放污染物减少
城市1 29％ 27％
城市2 27％ 26％
城市3 26％ 26％
城市4 25％ 24％
城市5 24％ 22％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术城市应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种智能交通系统，其特征在于，包括数据采集模块、第一通信模块、数据处理中心、第二通信模块和车辆终端，所述数据采集模块用于对交通数据进行采集，所述第一通信模块用于将采集的数据发送至数据处理中心，所述数据处理中心用于对数据进行聚类处理，所述第二通信模块用于将聚类数据发送给车辆终端，所述车辆终端用于接收所述聚类数据，根据数据对行驶路径进行规划。
2.根据权利要求1所述的智能交通系统，其特征在于，所述数据处理中心包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块，所述一次处理模块用于对数据进行聚类，获取数据聚类结果，所述二次处理模块用于对根据数据聚类结果对所述一次处理模块的聚类效果进行评价，获取评价结果，所述三次处理模块用于将评价结果反馈给一次处理模块。
3.根据权利要求2所述的智能交通系统，其特征在于，所述一次处理模块包括一次聚类子模块、二次聚类子模块和三次聚类子模块，所述一次聚类子模块用于对数据进行一次聚类，获取一次聚类结果，所述二次聚类子模块用于对数据进行二次聚类，获取二次聚类结果，所述三次聚类子模块用于对所述一次聚类结果和二次聚类结果进行融合，获取数据聚类结果。
4.根据权利要求3所述的智能交通系统，其特征在于，所述一次聚类子模块用于对数据进行一次聚类，获取一次聚类结果：
设采集的数据集合为RL＝{s1,s2,…,sN}，N表示数据的个数，将数据划分为M个互不相交的簇Z1,Z2,…,ZM，选定M个初始点，使用下式确定聚类准则：
上述式子中，GP1(s1,s2,…,sM)表示第一聚类函数，表示簇中的各数据si到簇中心数据ck的欧式距离平方和，表示簇内误差，si为数据集中的元素，i＝1,2,…,N，Zk表示第k个簇，k＝1,2,…,M，
求取GP1(s1,s2,…,sM)的最小化结果，将GP1(s1,s2,…,sM)最小化结果作为一次聚类结果；
所述M个初始点采用以下方式选取：假定数据聚类数目为1，此时，M＝1，将数据集合的中心作为初始点；假定数据聚类数目为2，此时，M＝2，进行N次k-均值运算，每一次进行k-均值运算的初始点通过以下方式选择：第一个初始点总是M＝1时数据集合的中心，在第i(i＝1,2,…,N)次运行时第二个初始点为数据si(i＝1,2,…,N)，在进行N次k-均值运算后，选择使得簇中的各数据到簇中心数据的欧式距离平方和最小的数据点作为最终的第二个初始点；依此类推，得到最终的M个初始点；
所述二次聚类子模块用于对数据进行二次聚类，获取二次聚类结果：
设采集的数据集合为RL＝{s1,s2,…,sN}，N表示数据的个数，将数据划分为M个互不相交的簇Z1,Z2,…,ZM，根据一次聚类结果对聚类的簇进行检测，若发现只包含一个数据的簇，则在数据集中删除此数据点，采用以下方式确定M个初始点：假定数据聚类数目为1，此时，M＝1，将数据集合的中心作为初始点；假定数据聚类数目为2，此时，M＝2，进行N-1次k-均值运算，每一次进行k-均值运算的初始点通过以下方式选择：第一个初始点总是M＝1时数据集合的中心，在第i(i＝1,2,…,N-1)次运行时第二个初始点为数据si(i＝1,2,…,N-1)，在进行N次k-均值运算后，选择使得簇中的各数据到簇中心数据的欧式距离平方和最小的数据点作为最终的第二个初始点；依此类推，得到最终的M个初始点；
使用下式确定聚类准则：
上述式子中，GP2(s1,s2,…,sM)表示第二聚类函数，表示簇中的各数据si到簇中心数据ck的欧式距离平方和，表示簇内误差，si为数据集中的元素，i＝1,2,…,N，Zk表示第k个簇，k＝1,2,…,M，
求取GP2(s1,s2,…,sM)的最小化结果，将GP2(s1,s2,…,sM)最小化结果作为二次聚类结果。
5.根据权利要求4所述的智能交通系统，其特征在于，所述三次聚类子模块用于对所述一次聚类结果和二次聚类结果进行融合，获取数据聚类结果：
若一次聚类结果和二次聚类结果相同，则将一次聚类结果作为数据聚类结果，若一次聚类结果和二次聚类结果不同，则将二次聚类结果作为数据聚类结果。
6.根据权利要求5所述的智能交通系统，其特征在于，所述二次处理模块用于对聚类效果进行评价：
依据簇内数据之间的接近程度和簇与簇之间距离的大小对聚类效果进行评价，所述簇内数据之间的接近程度用簇内数据的方差衡量，方差越小，簇内数据之间越接近，聚类效果越好；
所述簇与簇之间距离的大小用某一簇的平方和与整个数据集的平方和之比衡量，比值越大，簇与簇之间的距离越大，聚类效果越好。
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