[發明專利]一種基于云計算的TMIS車流測定方法及系統

有效

• 申請號: 201410154973.0
• 申請日: 2014-04-17
• 公開（公告）號: CN103902838B
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發明（設計）人: 鮑俠;杜振軍
• 申請（專利權）人: 北京泰樂德信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G08G1/01
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 余長江

1.一種基于云計算的TMIS車流測定方法，其步驟包括：

1)基于云平臺搭建分布式存儲資源池，通過TMIS的數據采集接口采集與車流推算相關的監測數據，并存儲到分布式存儲資源池中；通過將采集的監測數據存儲于HBase中實現大量小文件的實時存儲，并通過編寫腳本定期將HBase中的數據壓縮存儲到HDFS中；為了后續分布式存儲的需要，將不同的監測數據進行分類，分別存儲在不同監測HBase服務器上，便于并行處理；

2)通過并行處理架構對采集到的監測數據進行預處理，包括對靜態數據進行預處理和對動態數據進行預處理；

3)在并行處理架構下編寫車流推算算法，利用預處理后的靜態數據計算出長期車流推算的結果；設有m個列車L，其中L為L1,L2……Lm，被標識駛向車站S，列車的行駛速度為V，其中V為V1，V2……Vm，列車當前與車站S之間的距離標識為D，其中D為D1，D2……Dm，列車本身的車流量標記為Qi，則進行車流推算的計算公式如下:

a)車流的到達時間為：Tdi＝Di/Vi+Tli，其中Tdi為列車Li到達時間,Tli為列車Li在車站中的作業時間；

b)在[T1,T2]時間范圍內的到達S站的車流量為：

其中Ti∈[T1,T2]；

c)在[T1,T2]時間范圍內S站在某個方向上出站列車流量為：

其中Tic∈[T1,T2]；

其中Tic為到達S站的列車的出站時間；

4)在分布式環境下對預處理后的靜態數據和動態數據進行計算，推算出每個站點對應的實時車流推算的結果；針對某一站點進行計算時，從HBase中獲取時間戳在一定范圍的監測數據，計算在某一時間段內所有列車的運行情況，通過匹配車站所在的位置區段與所有車輛的位置信息推算出該車站的車流情況；得出的車流推算結果直接保存在HDFS上，通過編寫腳本將數據存儲到關系數據庫集群中；在某一時間戳之前的監測數據，不再需要進行計算處理，這部分數據通過壓縮處理，將Hbase中的數據轉換為一個單獨的大文件，存儲在HDFS中；

5)通過云平臺對外提供車流推算結果的查詢服務，包括長期車流推算和實時車流推算的接口。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟1)所述的分布式存儲資源池包括HDFS分布式文件系統、HBase列式數據庫和關系數據庫集群；所述云平臺基于虛擬化集群搭建，通過在物理集群中搭建虛擬資源池屏蔽底層硬件的差異，然后在統一的環境里搭建云平臺。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2)所述預處理包括對格式化、半格式化、非格式化數據進行轉換，以便于云平臺對數據進行存儲和處理；所述靜態數據包括基礎數據、運輸數據和計劃數據，其中基礎數據包括線路、車站、站線設備數據；運輸數據包括機車、貨車、貨物、運輸要求數據，計劃數據包括年度計劃、技術計劃、月度計劃、日班計劃、調度計劃、裝卸計劃數據；所述動態數據包括對各個站段、分界口、在途列車的實時統計數據。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟3)所述并行處理架構基于MapReduce實現，通過編寫MapReduce程序實現集群的并行計算，所述MapReduce利用分布式內存實現。