基于大數(shù)據(jù)的交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)研究

姚榮涵 潘寶峰 趙勝川

[摘 要]大數(shù)據(jù)時(shí)代改變著人們的出行行為，進(jìn)而影響著交通流的分布狀態(tài)，交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)內(nèi)容因而悄然而變。為了依托大數(shù)據(jù)提高交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)效果，深入解讀與剖析交通流大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、外延、來(lái)源與類型，使用文獻(xiàn)調(diào)研法，總結(jié)和歸納了交通流大數(shù)據(jù)的常用采集設(shè)備與方法以及數(shù)據(jù)分析與建模情況。本文根據(jù)交通流大數(shù)據(jù)和交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的內(nèi)在關(guān)系，以舉例形式說(shuō)明了交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)內(nèi)容和交通仿真實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)方案的設(shè)計(jì)流程;在此基礎(chǔ)上，提出了以“數(shù)據(jù)”為軸線的實(shí)踐檢驗(yàn)思路;最后，概括了新教學(xué)模式的特色與優(yōu)勢(shì)。順應(yīng)時(shí)代發(fā)展需要，基于大數(shù)據(jù)的交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式值得推廣與借鑒。

[關(guān)鍵詞]教學(xué)改革;課程改革;大數(shù)據(jù);交通流理論;交通仿真

[中圖分類號(hào)] G420 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2019）02-0029-03

交通流理論與仿真和交通仿真實(shí)驗(yàn)是交通工程專業(yè)的主干課程（文中“交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)”是指這兩門課程）。交通流理論與仿真講解交通流參數(shù)的基本概念、統(tǒng)計(jì)分布與關(guān)系模型以及描述交通流現(xiàn)象的理論、模型與方法，還講解交通流數(shù)據(jù)的獲取方法與采集設(shè)備以及模擬，再現(xiàn)交通流時(shí)空變化和運(yùn)行規(guī)律的仿真原理與手段。當(dāng)研究交通流參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布時(shí)，需要直接利用概率論的知識(shí);當(dāng)建立交通流參數(shù)的關(guān)系模型時(shí)，需要直接使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí);當(dāng)描述車輛的跟馳現(xiàn)象時(shí)，跟馳理論在構(gòu)建線性或非線性跟馳模型以及進(jìn)行穩(wěn)定性或穩(wěn)態(tài)流分析的過(guò)程中運(yùn)用微積分知識(shí)[1]。其他交通流理論分支（如動(dòng)態(tài)模型、交通波理論、二流理論等）也都需要以高等數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)為理論基礎(chǔ)[1]。交通仿真在模擬與再現(xiàn)交通流時(shí)空變化與運(yùn)行規(guī)律時(shí)既離不開(kāi)高等數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)，又離不開(kāi)計(jì)算機(jī)知識(shí)，特別是程序設(shè)計(jì)[2]。無(wú)論是研究交通流參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布與相關(guān)關(guān)系，還是探究各種交通現(xiàn)象背后的規(guī)律，還是進(jìn)行交通流變化與運(yùn)行狀況的模擬，都需要大量的數(shù)據(jù)[1]。再者，無(wú)論是建立模型，還是標(biāo)定模型參數(shù)，還是進(jìn)行模型驗(yàn)證或靈敏度分析，同樣離不開(kāi)大量的數(shù)據(jù)。交通仿真實(shí)驗(yàn)要求學(xué)生掌握交通仿真軟件的基本操作，能夠使用交通仿真軟件建立交通仿真模型，并對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而正確地解釋交通現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)交通規(guī)律，解決交通問(wèn)題。該課程的先修課為交通流理論與仿真，通過(guò)交通仿真軟件的應(yīng)用理解和運(yùn)用其基本原理、模型和方法，實(shí)現(xiàn)綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力培養(yǎng)目標(biāo)。在交通仿真模型建立、運(yùn)行和輸出各個(gè)階段，同樣涉及大量交通數(shù)據(jù)[2]。

一、課程內(nèi)容面臨大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

自2009年，“大數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱門詞匯，并被應(yīng)用到其他領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)意味著大量、高速、多樣和價(jià)值，不需要采用隨機(jī)分析方法而是直接采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理[3]。2005年，Google公司推出一款虛擬地球儀軟件，將衛(wèi)星照片、航空照相和GIS布置于一個(gè)地球的三維模型上，允許用戶使用客戶端軟件或網(wǎng)頁(yè)免費(fèi)瀏覽全球各地的高清衛(wèi)星圖片[4]。隨之，百度、騰訊、高德等互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)提供商也都相繼推出電腦版和手機(jī)版的電子地圖，為人們的出行提供導(dǎo)航服務(wù)。2007年，Google公司率先推出了街景地圖服務(wù)[5]。騰訊、百度等公司也隨后借助全景攝像頭提供諸多城市主要街道上的360度全景景觀。人們使用這些軟件能獲得關(guān)于路網(wǎng)形式、交通管制、出行信息等表征或影響交通流運(yùn)行狀況的數(shù)據(jù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、平板電腦、智能手機(jī)的發(fā)展與更新，越來(lái)越多的人幾乎每天都通過(guò)PC端、iPhone、Android、iPad和Web App等眾多終端平臺(tái)使用電子地圖來(lái)規(guī)劃自己的出行路徑與時(shí)間安排。他們?cè)讷@取大量的交通信息數(shù)據(jù)的同時(shí)也在不斷地制造新的交通信息數(shù)據(jù)。另一方面，伴隨著電子產(chǎn)品與工業(yè)裝備的更新與集成，數(shù)碼攝像機(jī)、數(shù)碼照相機(jī)、激光測(cè)距儀、雷達(dá)測(cè)速儀、智能手機(jī)測(cè)速儀、手持GPS、車載GPS、高清視頻卡口、高清電子警察、汽車尾氣分析儀、行車記錄儀等眾多設(shè)備投入應(yīng)用。這些設(shè)備能用來(lái)采集交通流的多方面數(shù)據(jù)，包括流量、速度、密度、占有率、排隊(duì)長(zhǎng)度等宏觀交通流參數(shù)，也包括駕駛員行車過(guò)程中的車速、加速度、目標(biāo)車道、換道操作、轉(zhuǎn)彎半徑等微觀交通流參數(shù)。當(dāng)這些設(shè)備被固定安裝于道路系統(tǒng)中，隨時(shí)間推移，每天將提供海量的交通流數(shù)據(jù)。

海量交通信息與交通流數(shù)據(jù)的提供改變著人們的出行行為與方式，也改變著交通管理者的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與決策，進(jìn)而影響著路網(wǎng)交通流的分布特性與規(guī)律，也必將深刻影響交通流理論與仿真和交通仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)內(nèi)容與方法。鑒于此，以大數(shù)據(jù)視閾研究交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)模式，將科研資源轉(zhuǎn)化為教學(xué)內(nèi)容，旨在提高交通工程專業(yè)本科生解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力。

二、交通流大數(shù)據(jù)解讀與剖析

（一）內(nèi)涵與外延

大數(shù)據(jù)是指海量的文本、圖像、音頻和視頻等數(shù)據(jù)資料。由于類型繁多、價(jià)值密度低、變化速度快，人們需要精密的技術(shù)手段對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行“提純”才能獲取真實(shí)的數(shù)據(jù)信息[3-5]。交通流大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵是指能夠直接反映交通流時(shí)變特性的數(shù)據(jù)，例如流量、速度、車頭時(shí)距等。這些數(shù)據(jù)通?？梢灾苯佑糜诮?shù)學(xué)模型、標(biāo)定待定參數(shù)、檢驗(yàn)或驗(yàn)證模型。交通流大數(shù)據(jù)的外延是指不能直接反映交通流時(shí)變特性，但與交通流運(yùn)行特性相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如位置、環(huán)境、天氣、交通管制等。這些數(shù)據(jù)通常不能直接用于建立數(shù)學(xué)模型、標(biāo)定模型參數(shù)、檢驗(yàn)或驗(yàn)證模型，但是這些數(shù)據(jù)往往提供與交通流運(yùn)行特性相關(guān)的背景數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與類型

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，交通流大數(shù)據(jù)來(lái)源豐富多樣，不同來(lái)源的數(shù)據(jù)具有不同的技術(shù)特點(diǎn)與環(huán)境依賴。圖1總結(jié)了目前比較流行的數(shù)據(jù)來(lái)源。從檢測(cè)手段來(lái)看，常用檢測(cè)方式有線圈檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)、微波檢測(cè)、視頻檢測(cè)和車載檢測(cè)等。前四種檢測(cè)方式通常將檢測(cè)設(shè)備安裝在路面上、路側(cè)或車道上方，最后一種檢測(cè)方式通常將檢測(cè)設(shè)備安裝在車輛內(nèi)部。這些檢測(cè)方式都能夠?qū)崟r(shí)提供大量的交通流數(shù)據(jù)，因檢測(cè)原理不同，其通信協(xié)議有差別，使得提供的數(shù)據(jù)格式也各異。因?yàn)樽詣?dòng)檢測(cè)和高精度的原因，這些檢測(cè)方式通常能夠提供全天候24小時(shí)不間斷的交通流數(shù)據(jù)。然而，受存儲(chǔ)容量限制，不同設(shè)備會(huì)間隔不同的時(shí)間對(duì)所存數(shù)據(jù)進(jìn)行清空。從數(shù)據(jù)提供途徑來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)提供商包括高德地圖、百度地圖、谷歌地圖等。它們依托數(shù)字地圖技術(shù)和地理信息系統(tǒng)，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)，主營(yíng)出行信息提供，整合各部門的各類數(shù)據(jù)，支持個(gè)人上傳與分享路況信息。當(dāng)大量用戶使用這些服務(wù)并參與互動(dòng)時(shí)，在不同空間范圍內(nèi)、不同時(shí)間間隔內(nèi)將產(chǎn)生實(shí)時(shí)的交通流數(shù)據(jù)，包括速度、行駛時(shí)間、行程時(shí)間、擁堵時(shí)間、消散時(shí)間等。如果考慮歷史信息，人們將能夠越來(lái)越準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)交通流運(yùn)行規(guī)律。反過(guò)來(lái)，這些信息的提供勢(shì)必影響出行者的路徑選擇行為，進(jìn)而影響交通流運(yùn)行規(guī)律。交通流大數(shù)據(jù)的類型包括文字、數(shù)字、日期、圖片、視頻等?，F(xiàn)代交通數(shù)據(jù)采集設(shè)備和信息提供系統(tǒng)大多具有集成性、綜合性，交通流大數(shù)據(jù)除單一類型外常表現(xiàn)為混合類型，例如文字+數(shù)字、文字+圖片等。

（三）采集設(shè)備與方法

圖2展示了交通流大數(shù)據(jù)的常用采集設(shè)備。其中，秒表和皮尺屬于人工調(diào)查中最簡(jiǎn)單、傳統(tǒng)的兩種調(diào)查儀器，前者用來(lái)測(cè)量時(shí)間參數(shù)，后者用來(lái)測(cè)量空間參數(shù)。數(shù)據(jù)采集設(shè)備包括線圈檢測(cè)器、雷達(dá)測(cè)速儀、微波檢測(cè)器、視頻檢測(cè)器和GPS導(dǎo)航儀，前四種一般由交通管理部門負(fù)責(zé)安裝在道路上的固定位置，最后一種一般由單位或個(gè)人安裝在機(jī)動(dòng)車輛內(nèi)部?？萍歼M(jìn)步使得許多通用電子設(shè)備進(jìn)入尋常百姓家，甚至人手一件。這些設(shè)備包括攝像機(jī)、照相機(jī)、平板電腦、智能手機(jī)、錄音筆、行車記錄儀和激光測(cè)距儀，前六種均可提供時(shí)間參數(shù)，最后一種可提供空間參數(shù)。在數(shù)據(jù)無(wú)處不在的時(shí)代，這些通用電子設(shè)備的持有者會(huì)有意識(shí)或無(wú)意識(shí)地成為交通流大數(shù)據(jù)采集的調(diào)查員，所持設(shè)備自然而然成為提供交通流大數(shù)據(jù)的采集設(shè)備。

交通流大數(shù)據(jù)往往因?yàn)閬?lái)源不同而具有不同的特點(diǎn)和格式。每種數(shù)據(jù)具有一定的復(fù)用與共享特性，例如，GPS導(dǎo)航儀可提供出行路徑規(guī)劃信息，相關(guān)數(shù)據(jù)可用于分析出行行為特性，也可用于分析交通流運(yùn)行特性。依據(jù)采集設(shè)備，采集方法可分為線圈、雷達(dá)、紅外、視頻、音頻、車載等。依據(jù)數(shù)據(jù)類型，采集方法可分為圖片、音頻、視頻等。一般來(lái)說(shuō)，針對(duì)某一具體任務(wù)或目標(biāo)，在考慮設(shè)備可得性以及數(shù)據(jù)處理復(fù)雜性的前提下，需要科學(xué)設(shè)計(jì)交通流大數(shù)據(jù)的具體采集方法。從上述數(shù)據(jù)來(lái)源和采集設(shè)備的特點(diǎn)分析來(lái)看，多種來(lái)源或設(shè)備可能提供同類數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)以“數(shù)據(jù)簇”為單元設(shè)計(jì)交通流大數(shù)據(jù)的具體采集方案。

（四）分析與建模

大數(shù)據(jù)需要專門技術(shù)進(jìn)行“提純”才能獲取真實(shí)信息。交通流大數(shù)據(jù)同樣需要專門技術(shù)進(jìn)行精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)學(xué)建模，才能真實(shí)地揭示交通流運(yùn)行規(guī)律，準(zhǔn)確地解釋交通流現(xiàn)象及其原因。就某種交通流現(xiàn)象，傳統(tǒng)上只需使用微積分或數(shù)理統(tǒng)計(jì)的某一知識(shí)點(diǎn)就能定性解釋或定量描述。然而，網(wǎng)絡(luò)交通流現(xiàn)象非常復(fù)雜，出行者路徑選擇行為會(huì)影響交通流時(shí)空分布，出行信息提供或交通流誘導(dǎo)也會(huì)影響交通流時(shí)空分布。網(wǎng)絡(luò)交通流時(shí)空分布是眾多出行者個(gè)人習(xí)慣以及隨機(jī)選擇在多種交通管理、控制、引導(dǎo)系統(tǒng)干預(yù)下的一種綜合表現(xiàn)。對(duì)于交通流大數(shù)據(jù)，有必要立足高等數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、運(yùn)籌學(xué)等基礎(chǔ)理論，借助C語(yǔ)言、MATLAB等程序設(shè)計(jì)方法，采用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒子群等智能算法，編制交通流大數(shù)據(jù)分析程序，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析與挖掘，進(jìn)而依據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性建立數(shù)學(xué)模型。

三、基于大數(shù)據(jù)的課程教學(xué)方案

（一）教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)

基于核心知識(shí)點(diǎn)體系，將交通流大數(shù)據(jù)的來(lái)源、采集、處理與分析進(jìn)行有機(jī)融合，科學(xué)設(shè)計(jì)交通流理論與仿真的教學(xué)內(nèi)容。以交通流數(shù)據(jù)為核心，在每一個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)，首先向?qū)W生講清楚其中涉及哪些數(shù)據(jù)，然后說(shuō)明這些數(shù)據(jù)可能來(lái)源于哪些設(shè)備、可能通過(guò)哪些方法來(lái)獲得，再次講明白這些數(shù)據(jù)能夠得到哪些交通流參數(shù)，最后闡明由這些參數(shù)可以建立哪些交通流模型、解釋哪些交通流現(xiàn)象、解決哪些交通問(wèn)題[6]。

（二）實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

依據(jù)核心知識(shí)點(diǎn)體系，有機(jī)融合交通流大數(shù)據(jù)的來(lái)源、采集、處理與分析，科學(xué)設(shè)計(jì)交通仿真實(shí)驗(yàn)的指導(dǎo)方案。該方案分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、模型參數(shù)、仿真模型和評(píng)價(jià)輸出四個(gè)階段，每個(gè)階段涉及若干子項(xiàng)內(nèi)容，每項(xiàng)內(nèi)容又涉及大量數(shù)據(jù)。以干線道路交通流仿真過(guò)程為例，實(shí)驗(yàn)方案共分為六個(gè)步驟：第一，利用百度地圖獲取目標(biāo)對(duì)象的衛(wèi)星地圖，使用測(cè)距工具得到必要的幾何數(shù)據(jù)，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。第二，利用百度街景獲取目標(biāo)對(duì)象的實(shí)景照片，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，得到道路渠化與交通管制的屬性數(shù)據(jù)。第三，利用交通仿真軟件建立基礎(chǔ)路網(wǎng)，輸入靜態(tài)數(shù)據(jù)。第四，在完成所有參數(shù)配置后，運(yùn)行交通仿真模型，觀察交通流運(yùn)行狀況，獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。第五，導(dǎo)出交通仿真結(jié)果，獲得交通流運(yùn)行狀況的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。第六，對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲得所需的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，并以圖表形式進(jìn)行結(jié)果展示。

（三）實(shí)踐檢驗(yàn)

按照上述教學(xué)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)思路，考慮知識(shí)點(diǎn)邏輯關(guān)系和學(xué)生學(xué)習(xí)心理，將交通流大數(shù)據(jù)的概念、數(shù)據(jù)、模型與方法等進(jìn)行有機(jī)融合，制作形成課堂教學(xué)和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)的多媒體課件，以“數(shù)據(jù)”為軸線進(jìn)行交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的理論和實(shí)踐教學(xué)。在教學(xué)過(guò)程中，以交通工程專業(yè)本科生為對(duì)象載體，運(yùn)用所設(shè)計(jì)的教學(xué)方案和多媒體課件，通過(guò)交通流數(shù)據(jù)的采集、處理與加工使學(xué)生直觀認(rèn)識(shí)交通現(xiàn)象，深刻理解理論模型與方法，靈活應(yīng)用已學(xué)知識(shí)，快速獲取新知識(shí)，進(jìn)而具備掌握交通流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法、構(gòu)建新交通流模型的能力，從而增強(qiáng)提出、分析和解決問(wèn)題的能力。同時(shí)，還要依據(jù)教學(xué)效果的反饋情況，對(duì)教學(xué)內(nèi)容和方法進(jìn)行改進(jìn)和完善，不斷深化大數(shù)據(jù)視閾的教學(xué)理念與模式。

四、結(jié)語(yǔ)

為提高交通流理論與仿真實(shí)驗(yàn)的教學(xué)質(zhì)量，基于大數(shù)據(jù)背景提出教學(xué)改革思路。首先，分析專業(yè)課程交通流理論與仿真和交通仿真實(shí)驗(yàn)與通識(shí)課程高等數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)的關(guān)系，從教學(xué)角度剖析大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)交通流理論與仿真和交通仿真實(shí)驗(yàn)的深刻影響。然后，解讀交通流大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、外延、來(lái)源與類型，和總結(jié)歸納了交通流大數(shù)據(jù)的常用采集設(shè)備與方法以及數(shù)據(jù)分析與建模情況。最后，依據(jù)核心知識(shí)點(diǎn)體系，以“數(shù)據(jù)”為軸線設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)方案，并提出教學(xué)實(shí)踐檢驗(yàn)思路。在大數(shù)據(jù)背景下，基于資源最優(yōu)配置理念，以科研為引領(lǐng)，促進(jìn)教學(xué)相長(zhǎng)，將科研成果向教學(xué)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化，勢(shì)必有助于培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力以及創(chuàng)新思維與意識(shí)。

[ 參 考 文 獻(xiàn) ]

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[責(zé)任編輯：鐘 嵐]