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智能交通网络范文1
关键词：GPS系统 交通管理 智能公交 应用
随着我国国民经济的快速发展，城市建设规模日益扩大，城市交通问题日益凸显，已成为严重制约许多大中城市发展的重点问题之一。大力、优先发展公共交通，实现数字化、智能化城市交通管理，提高公共交通运营管理效率和社会服务水平，符合目前中国国情下的现代化大城市发展趋势。目前，国内大多数城市的公交车智能管理调度模式只单一采用了射频识别技术。这种技术的采用是由静态监管向动态监管，人工管理向自动管理的转变，是公共交通管理进步的表现，但是这种技术的还是存在不足之处，应用效果并不十分理想。
本文通过对GPS技术在交通管理及公交领域的应用进行分析，就该技术及现阶段城市公交运营情况，研究探讨提高公交智能化管理的粗浅认识。
GPS在智能交通系统中主要应用于车辆的定位和导航系统。GPS定位导航系统与电子地图、无线电通信网络及计算机车辆管理信息系统相结合，可以实现车辆跟踪和交通管理等许多功能，这些功能主要包括：
1. 车辆跟踪功能。利用GPS和电子地图可以实时显示出车辆的实际位置，并任意放大、缩小、还原、换图；可以随目标移动，使目标始终保持在屏幕上；还可实现多窗口、多车辆、多屏幕同时跟踪，利用该功能可对重要车辆和货物进行跟踪运输。
2. 提供出行路线的规划和导航功能。规划出行路线是汽车导航系统的一项重要辅助功能，一个是自动线路规划，这是由驾驶员确定起点和终点，由计算机软件按照要求自动设计最佳行驶路线，包括最快的路线、最简单的路线、通过高速公路路段次数最少的路线等。另一个是人工线路设计，这是由驾驶员根据自己的目的地设计起点、终点和途经点等，自动建立线路库。线路规划完毕后，显示器能够在电子地图上显示设计线路，并同时显示汽车运行路径和运行方法。
3. 信息查询功能。为用户提供主要物标，如旅游景点、宾馆、医院、学校等数据库，用户能够在电子地图上根据需要进行查询。查询资料可以文字、语言及图像的形式显示，并在电子地图上显示其位置。同时，监测中心可以利用监测控制台对区域内任意目标的所在位置进行查询，车辆信息将以数字形式在控制中心的电子地图上显示出来。
4.话务指挥功能。指挥中心可以监测区域内车辆的运行状况，对被监控车辆进行合理调度。指挥中心也可随时与被跟踪目标通话，实行管理。
5.紧急援助功能。通过GPS定位和监控管理系统可以对遇有险情或发生事故的车辆进行紧急援助。监控台的电子地图可显示求助信息和报警目标，规划出最优援助方案，并以报警声、光提醒值班人员进行应急处理。
二、GPS在智能公交车辆管理系统中的应用
智能公交车辆管理系统是运用车辆专用的GPS定位和与其一体化的通讯设备（车台）、无线通讯接受和转发设备、计算机软硬件及网络设备和GIS（地理信息系统）软件，实现对车辆实时监控的一体化系统，是充分利用GPS和GIS手段对车辆进行监控的重要和先进的技术手段。目前，这一系统被大中城市的公交管理机构广泛应用。
随着城市经济的快速发展，规模的逐步扩大，城市公共汽车的社会使用量急剧上升，各城市的公共交通车辆管理调配问题日益凸显，车辆晚点脱班，随意停靠等现象时有发生，市民对此意见很大。与此同时，在公交车内偷盗、抢劫等危害社会治安、影响社会稳定的各种现象逐年上升。智能车辆公交监控管理系统不但可以解决车辆的调配和管理问题，还可以为乘车的公民实施动态监控，提高自身乘车安全防护能力，协助公安部门提高打击犯罪活动、处理突发事件的快速反应能力， 增强了市民乘车的安全性和保障性。
GPS在车辆的智能公交管理系统中解决了较大的区域范围对该区域的车辆的位置、状态等动态信息进行即时监控的问题，便于及时处理车辆运营遇到的问题，提高有限资源的有效利用率，保障司机及乘客的人身安全。同时，它能够跨地域对机动性强、数量众多的移动目标实现有效监控、紧急救援和提供各种信息服务。特别是在紧急情况下，便于保存最原始的基础资料，为事后处理问题提供了有效帮助。基于GPS在智能公交中的重要作用而被广泛采用和推广。
三、GPS在交通网络和城市智能公交中应用发展前景的展望
GPS在交通网络应用中将为管理提供坚强的后盾。由于GPS具备强大的功能，在智能交通网络中越来越发挥着不可替代的作用，可以节省大量的人力、物力和财力，收到及时准确的效果。因此在今年的交通工作会议上，提出了建设智能交通的构想，这既是管理的需要，也是智能交通发展的目标和方向。随着GPS在交通网络中的应用，交通管理将出现一场科技大发展、大更新。
GPS在智能公交应用中将被广泛应用于交通流量统计。系统GPS在智能公交规划中的应用已经引起了专家的关注，但是随着GPS技术的成熟和GPS用户接受机普及，GPS在智能公交规划领域的应用正在酝酿着一场重大突破。智能公交监控系统可以实时监测每一辆车的任意时刻的位置及保存行驶轨迹。如果将来每辆车都必须配置GPS（这种强制性要求有助于交通管理部门对全市公共车辆进行监控管理），公交管理部门的管理系统将可以统计每小时、每一天或者每年的任意路段上的交通流量，而这些精确的流量数据将是交通管理和智能公交规划必需的基础。
GPS在智能公交应用中将被广泛应用于交通观测和数据分析。由于GPS系统可以全时、全天候、精密、适时、近乎连续的对交通流进行交通观测与统计，这个过程几乎是完全自动化，省却了大量人力，而其得出的连续精密的结果是智能公交规划极为重要的基础数据。GPS监控数据与GIS系统的结合，可以描述每小时每条道路上的交通量，以及每辆公共车辆车内载客人流量，如果能够取得连续若干天的流量数据，结合相应的预测模型，就可以预测隔日的任意小时的交通流量和负荷度，这种短期交通预测有助于交通管理部门在交通拥挤发生前及时采取措施。 如果能够获得连续数年的精确交通流量资料，配合城市的土地利用规划和城市经济发展，甚至可以做长期的流量预测。
结束语：GPS作为智能交通的一个重要标志，对交通管理水平的提升和城市工具的快速发展具有重要作用。因此，在现代管理工作管理中，应该充分应用GPS技术等先进的科学技术，对交通和车辆进行实时监控和管理，为交通的发展注入新的活力。
参考文献：
[1] 曾金明.GPS技术在现代物流运输管理中的应用[J].安徽电子信息职业技术学院学报，2008，7（3）：80-81.
[2] GPS在现代物流运输管理中的应用[J].科技广场，2009，（9）：243-244.
[3] 蒋代梅，刘洋，周小兵等.基于GPS/GIS的物流运输管理系统的实现技术[J].北京工业大学学报，2005，31（4）：443-448.
智能交通网络范文2
摘要：“智能超媒体网络教学系统”是使用快速自然语言处理系统、概念提取和排序、个性化信息归档、管理和标签管理等新一代网络和人工智能技术的教学系统。本文主要讨论在向大学本科学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”(工程实训和毕业设计平台)的基础上，创造一种全新的课程教学模式。该项目研究为西安交通大学城市学院第一轮科学研究课题，已取得阶段性研究成果并开始实际应用。
关键词：数字媒体；超媒体；网络；教学系统
中图分类号：G642
文献标识码：B
1项目目标
按照高等院校的学生实际学习状况以及日益严酷的就业市场前景，试图以计算机网络课程教学中已初步进行的一些课程教学模式的改革为基础，提出设立“智能超媒体网络教学系统”，加强学生实践能力和创新培养，以进行本科院校课程教学模式的改革和探索。
主要目标是在向学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”的基础上，创造一种全新的课程教学模式。
为解决日益严重的信息超载问题，使用全新的 “Web-based教学”在线教学模式和高级人工智能软件，向学生介绍和组织互联网上感兴趣的资料，让学生更快地找到想要的信息，并且从大量的数据中，发现对个人来说重要的信息。
项目以培养大学生创新能力和实践能力为重点，通过使用网络教学和辅助教学系统，增强自主学习的兴趣，学会工程化的设计方法。在实际工程设计练习的同时，也可使学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为就业创造良好的机会。
课程改革增加专门的工程设计的实训课程，将学生置入与实际工作环境类似的工程设计团队，以模拟招投标项目环境为背景，自主选择课题，进行职务角色分工，在教师指导下，参考预置的类约1000M实际项目资料以及人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统随时收集的最新资料，按标准化，规范化的实际工作流程，进行项目调研，用户系统分析，技术方案设计，最后形成可实际用于工程实施的完整技术解决方案，设备与工程预算，招投标文件，项目实施演示PPT文档等。
2解决的主要问题
需要解决的主要是大学生创新能力、实践能力和可持续发展能力的培养。
(1) 构造一种智能化、全球化的网络教学平台――“智能超媒体网络教学系统”。
(2) 使用上述系统，学生可以在学院内完成高水平的项目实训和毕业设计。
(3) 学生可了解和亲手实践了解国际最新的超媒体技术和产品知识。
(4) 学生可在建成的辅助教学系统平台上完成全部系统设计，为考取国际认可的工程师认证打下坚实基础，促进学生就业。
(5) 学生可完成完整的技术解决方案，招投标文件，在学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为学生就业创造良好的机会。
3项目研究在国内外同一领域的现状与趋势分析
3.1现状
在知识经济的新形势下，一种全新的教学模式“Web-based教学”已经在逐渐开始兴起并不断的发展壮大，然而目前国内的网络教学和辅助教学系统只是使用了Web-based教学的形式，仍然算不上真正意义上的网络教学，不能脱离传统的教学模式自建一个完善的教学系统，只能算是传统教育模式的一种补充。
基于这种情况，本课题组开始进行“超媒体网络教学”课程教学模式的改革探索。通过近一学期的前期实验，已经取得相应预期教学效果。
已参加实训的三个班级200多名同学共组成28个团队小组，分别模拟了28个公司，以西安交通大学城市学院北郊新校区为工程设计环境，参与了学院校园网，校园无线局域网，学院数据网络中心，校园网通信平台，行政楼网络集成，办公自动化系统，数字化图书馆管理系统，数字校园智能监控网络，内网安全解决方案，大学视讯系统等项目的计算机网络工程设计。
所有团队均按预定教学计划在规定时间内完成了项目立项报告、全套招标文件、全套投标文件(包括概要设计，草图，设备清单，信息点统计表，技术方案详细设计与技术方案图纸，设备报价清单，投标技术方案，投标评审会演示PPT等文档)，并最后参加模拟投标会议和方案优选汇报会。
3.2趋势
目前，国内外教育界已开始研究真正意义上的网络教学和辅助教学系统。主要趋向是向智能化、全球化的网络教学方向发展。
国外较早就有人研究具有智能性的计算机辅助教学系统。近年来，有人提出了智能超媒体教学系统的要领，就是将人工智能技术与超媒体的信息组织、管理方式结合在一起而形成的智能型信息处理技术。
在智能超媒体教学系统中，可以利用超媒体提供的友好界面来激发学生的学习兴趣和学习动机，同时还可以利用超媒体向学生提供图文声像并茂的解释信息；而超媒体模块则可利用知识推理技术实现教学内容和教学策略的适应性控制，对学生进行有针对性的指导。当前，智能超媒体教学系统的研制和开发已成为网络教学应用领域中的一个重要的前沿课题。
4项目研究的重点
4.1课程教学模式的创新和发展
对在实训中将学生作为模拟企业的员工，严格按企业化模式进行管理，通过课程实训，完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，以取得实践经验的教学模式进行重点研究，并尽可能开发出更新的课程教学模式。
4.2智能超媒体教学系统核心技术的理论研究
进行核心专利技术研究；算法研究及技术框架设计；软件总体规划及详细设计。
4.3智能超媒体教学系统软件开发和应用研究
进行验证及软件程序编码；进一步进行超媒体课程应用研究；同时考虑研究将系统平台应用于其它学科的教学模式改革。
5项目研究的创新点
(1) 在课程教学过程中结合实训和毕业设计，使用模拟公司工作岗位和招投标场景对学生进行工程化训练。
(2) 教学系统核心使用“主题聚类发现引擎”技术。按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。
(3) 在系统内部数据库提供1000M实际项目资料(包括招投标文件范本，工程实例，技术方案范本，设备产品，工程预算范本，PPT演示文档范本，日报-周报范本等分类数据库)以及相关人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统。网上搜索和用户PC机上的信息搜索集成一体。
(4) 向全球化的网络教学方向发展，使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户，主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。
6项目研究的方案设计
6.1研究思路和技术方法
在项目研究上采取的研究思路和技术方法是：
(1) 使用WEB数据库、中间件和网站设计工具等构造三层架构的网络应用系统。
(2) 使用先进的搜索引擎和信息获取技术取得大量实训和毕业设计所需要的基础资料。
(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技术进行个性化搜索及计算机辅助设计。
(4) 在网络化的基础上提供人工智能实训和毕业设计工具和个性化智能数据库查询。
6.2研究阶段
第1阶段：智能超媒体教学系统核心技术的理论研究；
第2阶段：软件总体规划及详细设计；程序编码；
第3阶段：课程教学模式的创新研究；教学系统验证试验；
第4阶段：智能超媒体教学系统应用研究。
6.3技术方法和路线
(1) 技术目标
研究开发个性化RSS主题聚类发现搜索引擎产品，进而形成一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎产品。
(2) 技术内容
主题聚类发现引擎是一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。
主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。大约可增加搜索查询速度几十到一百倍，并引导用户找到最适合自己的信息。
主题聚类发现引擎的技术核心可以按不同技术层面装入网站服务器，企业服务器，个人计算机形成以下不同用途的产品：
(1) 学校大型Web2.0环境网站RSS主题聚类发现搜索引擎
(2) 院系专用数据处理及信息挖掘优化搜索引擎
(3) 学生个人用户个性化专用信息挖掘优化搜索引擎。
(4) 设备价格比价搜索网络门户(可应用于计算机，电信，电子等不同领域)
6.4技术方法和路线
使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户。
部分技术方法摘要描述图示如下：
图1显示了本项目高级检索程序的实现。
图2显示文件组织系统的实现。
图3显示智能助理个体的实现和用知识库来发现和确认联想的例子。
智能检索挖掘系统运行于最终用户PC机上，包括Web server部分。系统采用类似B/S架构。利用IE插件开发技术，截取用户发送的Web请求信息，并由插件发送到Web server，由Web server实现相应的功能，最后通过分析提取处理相关信息，返回IE插件进行显示。Web server采用 + Apace进行开发。
7理论及实践意义
本项目的实施主要是为了进行“计算机网络”课程学科教育的教学改革研究与实践；其目的是全面推进素质教育，重点培养大学生创新能力、实践能力、创业能力、就业能力和可持续发展能力。
其主要意义是：
(1) 计算机网络课程是计算机专业，信息管理专业，电信专业的骨干专业课程，建设实训和毕业设计的智能超媒体辅助教学系统对促进教学和学科建设有重要意义。
(2) 实训和毕业设计辅助教学系统可在学生进行课程实训和毕业设计时提供人工智能设计工具和个性化智能数据库查询，以便学生完成高质量的毕业设计，同时通过课程实训完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，取得实践经验，为就业作好充分准备。
(3) 技术先进的实训和毕业设计智能超媒体辅助教学系统可提供学习现代计算机网络技术的良好平台，增进教师学识水平，同时促进了教学水平的提高。
8推广价值
(1) 项目中涉及的学科教学模式改革研究成果可在有相似应用需求的本科院校，高职高专推广应用。
(2) 智能超媒体教学系统软件可以在相似的计算机专业，电信，信息管理，电力，能源，机械制造以及各类工科专业推广应用。
(3) 教学系统核心使用的“主题聚类发现引擎”技术可以按不同技术层面装入网络服务器或个人计算机形成以下不同产品，如企业专用数据处理及信息挖掘优化系统，个人用户个性化专用信息挖掘优化软件。
参考文献：
智能交通网络范文3
关键词：交通堵塞；zigbee网络；智能交通灯
引言
目前道路交通系统上使用的交通灯均为固定值的减计数，固定时间间隔切换红、黄、绿灯。随着国家城镇化建设的推进，人们生活质量水平的提高，机动车已走进千家万户，而且数量呈上涨趋势。由此带来的直接问题便是交通堵塞，尤其是上下班高峰期和节假日进出城主要路口更为严重。文章就基于zigbee网络的智能交通灯系统如何减小高峰期十字路通堵塞问题展开研究。
1 zigbee简介
zigbee为基于IEEE802.15.4标准的个域网协议，是一种低速近距离传输的无线网络协议。根据这个协议的规定其特点为：近距离传输、低复杂度、自组织、功耗较低、数据传输速率较低、节点容量高、响应延时短、性价比较高。zigbee协议自下而上分别为物理层（PHY）、媒体访问控制层（MAC）、传输层（TL）、网络层（NWK）、应用层（APL）等。zigbee网络系统中有且只有一个协调器，负责各个节点16位地址分配（自动分配），理论上可分配65536个节点，节点容量大。根据星状形、网状形和树状形网络组网更是千变万化。目前市面上的zigbee模块都集成了MCU（如8051单片机），可适用于自动控制和远程控制领域。
2 系统硬件结构
此硬件系统主要分为数据采集，数据处理协调控制，数据控制应用三个部分。使用的芯片均为CC2530，其集成了一块增强型51单片机，可通过C语言对其直接编程。单个十字路口硬件系统的分布如图1所示。
2.1 数据采集
如图1所示，十字路口四条道路上分布的网络节点zigbee_count1至zigbee_count4为数据采集部分。利用红外线计数器实时检测道路上车辆的通过情况，并将数据传送至8051单片机，通过单片机对单位时间T内通过车辆进行计数，最后通过无线传输将单位时间T内车辆通行计数值数据data1发送至数据处理协调控制部分。
2.2 数据处理协调控制
如图1所示，zigbee_contrl为数据处理协调控制部分，也是整个网络中的协调器。其接收数据采集部分发送来的数据data1，通过8051单片机进行处理，并判断是否需要对交通灯的设置进行改变；若需要对交通灯设置进行改变，则将设置改变的数据data2通过无线传输发送至数据控制应用部分。
2.3 数据控制应用
如图1所示，十字路通灯上分布的网络节点zigbee_led1至zigbee_led4为数据控制应用部分。其接收数据处理协调控制部分发来的数据data2，通过8051单片机进行处理，并对交通灯上红、绿灯的点亮时间进行设置，从而改变道路上车辆通行情况。
3 系统组网方式
如图2所示，基于zigbee网络的智能交通灯系统采用的组网方式为星状形网络组网。其中zigbee_contrl为唯一一个协调器，zigbee_count1至zigbee_count4为4个数据采集节点，zigbee_led1至zigbee_led4为4个数据控制应用节点，共8个节点。并且每个节点都只是和协调器单向的数据传输，而不和其他节点进行通信。其中zigbee_count1至zigbee_count4只是单向的传输数据给zigbee_contrl，并不接收任何数据或向其它节点传输数据；zigbee_led1至zigbee_led4只是单向的接收zigbee_contrl传来的数据，并不接收其它节点传输的数据或对外传输任何数据。
4 系统软件设计
整个网络系统的任务主要有数据采集、数据传输、数据处理判断、控制应用等。其主要功能软件实现设计思想为将图1中道路A和道路B上采集的单位时间T内通过车辆的数量进行相加，得到单位时间T内AB方向上通行车辆的总数countAB；将道路C和道路D上采集的单位时间T内通过车辆的数量进行相加，得到单位时间T内CD方向上通行车辆的总数countCD。通过对countAB和countCD的倍数关系N进行判断，若0.5≤N≤1.5则不做操作；若N1.5则将AB道路方向上的红灯显示时间缩短，绿灯显示时间延长，同时将CD道路方向上的红灯显示时间延长，绿灯显示时间缩短。系统主要功能软件实现程序流程图如图3所示。
软件程序的应用可以实时做到车流量较大的道路绿灯显示时间长，红灯显示时间短；车流量较小的道路红灯显示时间长，绿灯显示时间短。有效减轻车流量高峰时期的交通压力，防止十字路口车辆长龙的出现。
智能交通网络范文4
去年底，《京津冀协同发展交通一体化规划》正式，提出到2020年，多节点、网格状的区域交通网络基本形成，城际铁路主骨架基本建成，公路网络完善通畅，港口群机场群整体服务、交通智能化、运营管理力争达到国际先进水平，基本建成安全可靠、便捷高效、经济适用、绿色环保的综合交通运输体系，形成京津石中心城区与新城、卫星城之间的“1小时通勤圈”，京津保唐 “1小时交通圈”，相邻城市间基本实现1.5小时通达。到2030年形成“安全、便捷、高效、绿色、经济”的一体化综合交通运输体系。
“绿色、智能、泛在”是交通发展的大方向
国家智能交通系统（ITS）工程技术研究中心主任、交通运输部公路科学研究院总工程师王笑京在接受本刊采访时表示：“京津冀协同发展的目的就是通过空间布局和经济布局的调整推动社会和经济的发展再上一个台阶，在带动京津冀广大地区经济发展的同时，解决北京等大城市的城市病。交通是人员和物资移动的基本条件，如果要想在京津冀地区实现城市群或者在部分地区实现同城化，那么就必须提供可靠的通勤交通；如果在京津冀地区要形成产业集群和产业链，可靠和经济的物流是基本条件。以上这些都需要交通一体化来保障。”他认为，交通未来的发展是建立在绿色、智能、泛在的基础上的，这是大方向；基于这一发展方向，低碳、安全和智能化是未来可持续交通的重要特征。
信息技术是京津冀交通一体化的重要保障
这里有三个方面要重点考虑：第一，能源结构和能源配送，这是交通的支撑条件，未来需要考虑新型能源及其配送体系；第二，是新能源载运工具和和智能化载运工具；第三，就是智能化的交通管理与服务系统。如果从这些方面考虑京津冀交通一体化的问题，就会发现信息技术和智能化技术在未来交通的各个方面都是十分重要的支撑条件。如果从微观层面考虑，京津冀的东部按照同城化或城市群的思路进行安排，那么就必须保证通勤交通的可靠性和便利性，这恰恰是信息技术和智能交通技术最能够发挥作用的地方，例如区域快速通勤系统运行、大型枢纽高效协同运行、基于移动互联网的多模式出行等等，这些都会应用到大家熟悉的物联网，云计算，大数据等技术。同时信息技术还是支撑基础设施高效和可靠运行重要工具，包括基础设施网络运行监管、区域交通协调运行与应急等，这些都是京津冀交通一体化的重要保障。
智能交通网络范文5
关键词:网络教学平台;教学模式;智能课程推荐;RSS
中图分类号:G642 文献标识码:A
1引言
网络教学平台作为网络教学的技术基础,在高等教育现代化建设中正发挥着越来越重要的作用。通过网络教学,创造数字化学习环境,能够促进教育观念、教学内容和方法的改革,提高教育教学的质量和效益,从而提高学习者在信息社会中生存和发展的能力。
高等教育中的网络教学作为课堂教学的一种新的辅助教学手段,充分利用了信息技术、多媒体技术、计算机技术的最新成果,使教学能够跨越时间、空间的限制,具有极大的灵活性和交互性,网络教学使教学资源的展示越来越灵活、形象、生动,是教师指导下学生自主学习的最有力手段,因此,越来越受到高校教师的青睐。但随着教学资源的不断丰富,网络教学应用的不断深入,对网络教学平台也提出了更高的要求。因此,如何构建一个通用、智能化的优质网络教学平台,是实现教育现代化与信息化迫切需要解决的问题。
本文研究和设计的“通用智能化网络教学平台”,提供通用的教学管理、课程管理等模块,强调以认知科学为理论基础,利用数据挖掘技术,针对不同用户提供不同的推荐课程和学习策略决策支持,提供更加个性化的服务,有效地提高教学质量和教学效率。
2系统架构
在技术上,通用智能化网络教学平台采用分层的逻辑设计,自上而下分为四层逻辑构件,即表示层、业务逻辑处理层、数据处理层和数据存储层。该结构符合MVC(模型-视图-控制)设计模式,核心思想是将数据存储、业务逻辑和界面显示分离,易于系统的扩展和维护。
系统架构中表示层对应视图角色,控制过程由业务逻辑处理层承担,数据处理层和数据存储层承担数据处理角色,图1展示了系统架构设计。
(1) 表示层
该层负责向不同用户,比如管理员、教师、学生、访客,提供灵活的用户接口和丰富的多媒体展示手段。通过Web方式实现,逻辑上表示层不直接与数据库关联,易于系统的扩展性、实施和维护。
(2) 业务逻辑处理层
业务逻辑构件完成对用户提交的业务处理请求的逻辑处理,并调用相关的数据,完成数据处理操作。对用户提交的查询、统计、下载请求分别调用相应的组件,根据数据处理层返回的查询结果进行显示。当然,它仍不与数据直接关联,这是很重要的分工。
(3) 数据处理层
在Web方式下,这一部分通常是处理具体数据的若干专用对象,它们提供大量的方法,灵活的实现,支撑上层的调用,可以直接操作数据库,因此,它仍使用通用的SQL语句,再由数据存储层的语句转换对象和数据库操作对象来实现最终的数据操作。
(4) 数据存储层
数据存储层即数据库,通常运行在独立的数据库服务器上。负责存储、检索大量的数据。数据存储层为系统提供了可靠的、永久性的数据库服务。此外,数据库的事务服务、备份恢复和高速的检索能力都是构造可靠、高效系统的保证
3系统主要功能
通用智能化网络教学平台提供了丰富的功能,能够帮助教师快速建立自己的教学平台,帮助学生方便获取相关的学习资源,该平台主要体现了以下的教学模式:
(1) 教师授课
每位授权的教师,可以开设自己的课程,在平台上完成相关的教学环节,可以上传教学课件以及其他教学资料、可以布置和批改作业、可以习题和自测题,等等。
(2) 学生学习
学生可以在自己登记的课程资源中进行学习,完成作业,查看作业批改情况,自主进行复习和自测,以检查对于课程掌握的程度。
(3) 统一资源管理
同一门课程的不同老师可以使用课程的公共资源,比如试题,也可以为课程的资源建设作出贡献。学生可以使用已选课程的公共资源。
(4) 讨论区
按课程进行分类,可以在线答疑、留言等。学生可以和老师讨论,也可以是学生之间讨论。
按照这种新的教学模式,整个平台的功能划分为如图2所示的六个部分,包括门户网站(新闻管理、信息检索和友情链接)、课程管理、教师管理、系统管理、讨论区和站内消息。各功能模块之间共享数据信息,但各自具备相对独立业务逻辑,便于为用户提供通用的服务,也方便开发和维护。
4智能课程推荐
智能课程推荐是数据挖掘技术在网络教学平台中的一种新的尝试,其目的是推荐更符合学习者感兴趣的课程,提高学习者的学习效率,缩短学习者自行搜索相关知识的时间和精力。传统的课程推荐会使用一些调查问卷的形式进行手工筛选和评比,但这种方式无法依赖每个人的知识,产生合适的推荐,并且工作量大,操作复杂。因此,目前的智能课程推荐更加倾向于使用一些人工智能、数据挖掘、协同过滤等方法,对已有的历史数据进行分析和处理,找出隐藏的知识,获取相关信息。
鉴于上述分析,我们的智能课程推荐采用数据挖掘领域中关联规则经典算法――Apriori算法思想,通过此机制向具有相似学习兴趣的学习者动态地、智能地推荐基于Web的网络课程,以此作为学习者在线选择网络课程的依据和参考,提供学习者以及管理人员的课程规划的决策支持。
4.1Apriori算法
关联规则是数据挖掘领域的一个重要的研究方向,主要应用于挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。其数学原理如下:
设I={i1,i2,..,im}是项集,其中ik(k=1,2,…,m)可以代表网络教学中的课程或教师,I代表同一个学习者所选的课程或教师集合。设任务相关的数据D是事务集,其中每个事务T是项集,使得 。设A是一个项集, 。关联规则是如下形式的逻辑蕴涵: , , ,且 。
关联规则具有如下两个重要的属性:
(1) 支持度:P(A∪B),即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。
(2) 置信度:P(B|A),即在出现项集A的事务集D中,项集B也同时出现的概率。
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。给定一个事务集D,挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则,也就是产生强规则的问题。
Apriori算法是经典的关联规则算法,由Agrawal等人于1993年研究挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题而提出的,核心是基于两阶段频集思想的递推算法。其中,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。
Apriori算法的基本思想就是首先找出所有满足最小支持度的频集,然后由频集产生满足最小支持度和最小可信度的强关联规则。其基本步骤是首先产生频繁1-项集L1,然后在L1中产生频繁2-项集L2,直到找不到满足条件的项集为止。
4.2Apriori算法在智能课程推荐的应用
智能课程推荐的一个前提就是认为身份或背景相似的学习者具有相似的兴趣,选择相似课程的学习者也具有相似的兴趣。因此,智能课程推荐采用Apriori算法挖掘,根据系统用户的历史选课记录,并结合每个用户的基本信息、知识能力,挖掘系统中课程和课程之间的关系,以及教师和课程之间的关系。
(1) 设置数据集和参数
项集I={i1,i2,..,im},其中ik(k=1,2,…,m)代表一门课程,每一个项集I代表系统中一个学生的选课记录。
任务集D,根据登录系统的学生的专业和年级的信息,筛选出基本信息相同的学生选课记录。
参数:默认支持度suppose = 1;表示该门课程至少被选择过1次;默认置信度confidence=1,代表项集至少存在一次。根据系统数据可以调节。
(2) 获取推荐课程
如果用户是客人,则在所有项集中, 用Apriori算法按照降序寻找频繁1-项集,即寻找同类学生选择的最多的那些课程即可;
如果登录的学生还未选课,则在任务集D中用Apriori算法按照降序寻找频繁1-项集,即寻找同类学生选择的最多的那些课程即可;
如果登录的学生已经选课,比如该学生已经选择了ABC三门课,则在任务集中先按降序寻找包含ABC三项的4-项集,则多出的一项即为推荐的课程;如果不存在这样的4-项集,则再按降序选择包含AB、AC、BC但不包含ABC的3-项集;依次类推,一直到1-项集。
如果以上三种情况,频繁1-项集都不存在,则自动转到专家推荐数据库获取推荐课程信息。
(3) 反馈机制
当用户退出系统时,会自动弹出满意度问卷,问卷使用五分量表方式,依序询问:非常同意、同意、普通、不同意、极不同意,管理员根据用户的反馈,及时调整系统各种参数,并在专家推荐数据库中更新推荐意见。
此外,按照类似方法,系统对于教师也进行了推荐,方便学习者对于不同教师教授的同一门课程的进一步选择,智能课程推荐的具体体现在系统首页,如图3所示。
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5基于RSS的Web 2.0技术的应用
通用智能化教学平台还采用了基于RSS订阅和推送服务的Web2.0技术,用来为用户提供更加个性化的服务,扩展平台的功能。
5.1RSS简介
RSS 是一种描述和同步网站内容的格式,是目前使用最广泛的XML应用。RSS的解释有多种,比如“Rich Site Summary”(丰富站点摘要),“RDF Site Summary”(RDF站点摘要),或“Really Simple Syndication”(真正简易聚合),这主要是由于该技术有不同的来源,实质上RSS 是基于XML 技术的互联网内容和集成技术,是一种描述新闻或其他Web内容的方式,通过“Feed(提要)”将信息从网站传递到Web用户面前的一种技术。
RSS通过一种“轻量级、多用途、可扩展的元数据描述及联合推广格式”,用于共享各种各样的信息,包括新闻、简讯、Web站点更新,等等。对内容提供者来说,RSS 技术提供了一个实时、高效、安全、低成本的信息渠道;对内容接收者来说,RSS 技术提供了一个崭新的阅读体验。
下面是一个标准的RSS信息体的XML格式,用于建立标准和开放的频道描述框架(Channel Description Framework)和内容收集机制(Content Gathering Mechanism):
< rss version = ″2. 0″> //遵从RSS2. 0规范
< channel >///收取信息的频道,网站提供
< title > 频道标题< / title >
< link > 频道链接< / link >… //频道参数
< item > //信息单元
< title > 标题< / title >
< link > 链接< / link >
< description > 摘要< /description >. . .
< / item > //信息单元实体
. . . //其他信息单元
< / channel >
< / rss >
5.2RSS在智能教学平台中的应用
在分布式网络教学中,需要将有用的学习信息和资源及时推送给学习者。信息提供者,采用RSS的方式可以整合学习信息和资源并为RSS Feed,信息订阅者,使用阅读器订阅该RSS Feed,学习信息或资源就能够及时呈现给用户。通常,由于RSS阅读器会通过设置较短的间隔时间自动去访问提供内容的服务器来追踪最新信息,所以RSS一般适用于经常变动、快速更新、时效性较强的信息和资源。
鉴于以上分析,通用智能化教学平台作为信息提供者,首先将网站的资源进行分类,区分为动态和静态,将动态信息进行。每当平台中有课程资源更新、教师更新、新闻通告更新时,根据RSS标准信息推送模块将资源中的用户需求信息结果记录的title、 identifier-url、description和date字段,自动形成RSS feed中Item描述的对应项,即< title >、< link >、< descrip tion>、< pubDate >[5];然后将生成的RSS文件部署到Web 服务器中,并将其网址(URL)加入到RSS 阅读器中,用户通过RSS 阅读器可以得到通用智能化教学平台推送的内容,当更新RSS文件,RSS Reader上所显示的内容将同步动态更新。
RSS技术在通用智能化教学平台中的应用,不仅改进了教育资源的信息传递、信息呈现方式,而且为学习者提供更加方便、快捷的获取信息的途径,时效性强、成本低,进一步推动了教学平台智能化的发展。
6总结
通用智能化网络教学平台是实施网络教学新模式的基础。该平台能够满足高等院校中大量并发用户的需求,满足高等教育的需要。
通用智能化网络教学平台开通以来,访问量不断上升,其丰富的教学资源、友好的页面、智能的课程推荐以及信息订阅等新技术的应用,都为学生提供了一个良好的学习环境。当然,通用智能化网络教学平台目前还存在一些缺陷,比如,对于订阅信息的用户还不能根据兴趣进行资源推送、对于学生学习兴趣及动力的激发手段方面也还需要进一步的研究与改进,以便更好地实施和推进高校网络教学的智能化改革。
参考文献:
[1] Gamma E, Helm R, Johnson R, et al. Design Patterns: Elements of Reusable Object-oriented Software[M]. New York: Addison Wesley,1994.
[2] 杨红颖,侯丽敏,王向阳. 智能化网络教学平台的研究与设计[J]. 现代远程教育研究,2007(3):61-64.
[3] 王志梅,杨帆. 基于相似学习者发现的资源推荐系统[J]. 浙江大学学报:工学版,2006,40(10):1688-1691.
[4]Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining Concept and Techniques[M]. 范明,孟小峰,译. 北京:机械工业出版社,2008.
[5] 胡晶晶,郑志蕴. 基于RSS的个性化信息服务研究[J]. 计算机应用与软件,2009,26(5):40-42.
Research on the Design of Generic and Intelligent Network Teaching Platform
XU Ya-jing, XU Hui-min
(School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Post & Telecom, Beijing 100876, China)
智能交通网络范文6
关键词：最短路径重构算法、最短路径树、交通分配
0引言
20世纪80年代初，我国开始了大规模的交通基础设施建设，但随着经济的发展、交通流量的剧增，交通拥堵现象频现，如何科学地利用智能交通科技手段，提升交通系统的管理水平和运行效率，是现今道路交通发展的重点。交通分配是智能交通的重要分析环节，最短路径问题是网络交通分配的热点，而交通建模则是其重要的应用领域。
本文首先介绍了Dijkstra算法，其次介绍了最短路径重构算法，最后分析最短路径重构算法在交通分配中的适用性，并与传统的Dijkstra算法在交通分配的应用中进行时间效率高低的比较。
1 最短路径问题的基本算法
1.1 基本概念
通常所说的最短路径问题是指在给定的网络中找出从源点r到终点s满足距离最短（的一条路径，这是最基本的问题类型，可称为单源单汇（one-to-one）问题，相应地给定G和r，若要找出r到其余所有节点的最短路径，可称为单源多汇（one-to-all）问题；若要找出r到部分节点的最短路径，可称为one-to-some问题；若要找出所有节点对之间的最短路径，称为多源多汇（all-to-all）问题。
1.2 经典最短路算法――Dijstra算法
Dijstra提出一个按最短路径长度递增的次序产生的最短路径的算法，即先求得只有1条边的最短路径，再求得由2条边组成的最短路径，由3条边组成的最短路径。该算法的基本思想是：设置两个顶点的集合S和T（S+T=Vn），集合S中存放已经找到的最短路径的顶点。初始状态时，集合S中只包含源点Vn，然后不断地从集合T中选取路径长度最短的顶点vj加入到集合S中，集合S每加入一个新的顶点vj，都要检测T中各顶点新的最短路径长度值为原来所保存的最短路径长度值与从源点vm 到顶点vj的最短路径长度值加上从vj到该顶点的路径长度值中的较小者。此过程不断重复，直到集合T的顶点全部加入到S中为止，此过程不断重复，直到集合T的顶点全部加入到S中为止。
2最短路径的重构算法
最短路径重构算法的基本思路是，采用一定得再优化技术，更新前一次得到的最短路径树，获得源点或弧长改编后的新的最短路径树，因而该算法在时间效率上将有很大的提升空间。在Gallo观察源点改变的最短路径树的属性的基础上，Gallo和Pallottino提出了新的最短路径重构算法，这个算法跟其他算法相比，在交通网络的应用中显得更加适用。
该算法在运算过程中一直保持着费用标签 ，费用标签等于减少费用。从新的源点s开始，每一步，算法通过加入新的节点和弧，扩展新的最短路径树T*，直至T*超出有向图G。准确地说，算法认为边界弧分割T*跟剩余的节点，若边界弧（u，v），u属于T*且v具有最小的费用标签，则把弧（u，v）加入到T*中，此外，若（u，v）加入T*中后，在Tr中以节点v为跟点的子树的所有节点因为其更新费用都为0，也就是说，这些节点的费用标签跟节点v的费用标签相同，则以在Tr中以节点v为根点的子树完全转移到T*中。通过重复执行以上的操作，可以使所有的节点转移到T*中，从而得出新的以s为源点的完整最短路径树。
3最短路径重构算法在交通分配中的应用
3.1 交通分配的基本概念
所谓交通分配就是将各种出行方式OD矩阵按照一定得规则符合实际地分配到交通网络中的各条道路上，求出各路段上的流量及先关的交通指标，从而为交通网络的设计、评价等提供依据。
交通分配可以归纳为问题形式：――已知：①交通网络的有向图表示形式；②路段特性函数；③）OD矩阵。求解：网络中个路段的交通量及阻抗值。一般的交通网络中，每一OD对之间有很多条路段，如何将OD量正确、合理地分配到这些路径上是交通问题的核心。
3.2 最短路径重构算法在交通分配中的适用性
关于交通建模中最短路径问题的研究应由寻求普遍适用的“最佳算法”转移到寻求面向问题的“特定算法”上，也就是抓住所要解决问题的特征，设计适合问题的特定数据结构，尽可能提高算法在实际问题上的运行效率。
在大型的交通网络中，需要解决一系列的最短路径问题，其数量是巨大的，在网络如仅加入一个点后就会产生（k+1）th与kth个最短路径问题的差别。而在交通建模中经常会有以下需要：多次甚至不断地搜索最短路径树，但相邻两次搜索的条件和要求差别不大，要么是源点改变而网络中所有弧的长度保持不变，要么是源点不变而网络中部分弧的长度发生了改变。如使用最短路径重构算法对大型网络而言通常更节省计算时间。
最短路径重构算法是采用一定的再优化技术，更新前一次得到的最短路径树，获得源点改变或者弧长改变中其中一种情况，或者两种情况结合后的最短路径树。在交通分配模型中，由于交通分配本身具有的多个OD点对需要被分配，并在交通分配方法中需要经常多次迭代计算得出新的路权值，显然在交通分配模型中，引用最短路径重构算法在提高时间效率上具有很大的潜力。
3.3 分析在交通分配模型中最短路径重构算法的优缺点
交通分配算法在本质上是网络加载过程的收敛序列，次网络加载中需要搜索基于不同源点的最短路径树，这就可以实施源点改变、弧长不变的最短路径重构算法；一次网络加载后，并非所有的路段阻抗都会发生变化，下一次加载就可以实施源点不变、部分弧长改变的最短路径重构算法；同时还可以对上述过程进行组合，探索源点和弧长均变的最短路径重构算法。
总的来说，最短路径重构算法在交通分配模型中具有一定得潜力，但其中也存在一些问题，包括设计适合问题的特定数据结构、算法效率的影响因素、与基本算法的关系等。需要更深入的研究才能更有的放矢地将其应用于交通分配算法中，最大限度地发挥最短路径重构算法的优势。
4结束语
交通分配问题和最短路径问题都是国内外备受关注的课题，在交通模型更趋复杂化和集成化的前提下，最短路径重构算法作为具有一定特通分配模型的“特定算法”显然具有很大的发展潜力，对其进行深入的研究不但具有极高的理论价值，同时也具有重要的现实意义。本文介绍了常用的变源点最短路径重构算法的基本概念与流程，并与Dijkstra算法进行流程的比较，但仅限于原理。日后可考虑通过实际算例，考证最短路径重构算法。
参考文献：
