應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)概述(完整版)
【正文】 1） 系統(tǒng)邏輯框架 邏輯框架 主要完成 服務(wù)的組織化 。 應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)是為各類 用戶主體 提供服務(wù)的 ，包括 駕駛員 、 行人 、 醫(yī)療救助機(jī)構(gòu) 、 搶險(xiǎn)救援單位 、 應(yīng)急車輛 、 指揮決策者 等 。 應(yīng)急管理 的 法律基礎(chǔ) 較為薄弱 ， 特別是對(duì)于分屬不同主管部門的城市道路和公共交通 ， 進(jìn)一步加大了應(yīng)急交通指揮的難度 。 1）美國(guó) 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 國(guó)外研究現(xiàn)狀 1991年 美國(guó)運(yùn)輸部對(duì)包括 ADVANCE、 NAVIGATOR、FASTTRAC、 TRANSGUIDE在內(nèi)的 9個(gè) 突發(fā)交通事件管理 與交通流引導(dǎo)系統(tǒng) 進(jìn)行了 實(shí)地測(cè)試 與 對(duì)比分析 。 因此 ， 世界各國(guó)都積極開展應(yīng)急救援理論與技術(shù)的研究 ， 建立了包括道路交通應(yīng)急指揮功能在內(nèi)的突發(fā)公共事件應(yīng)急系統(tǒng) 。 發(fā)達(dá)國(guó)家的統(tǒng)計(jì)表明 ， 合理的交通組織可以達(dá)到快速疏散交通的目的 ， 有效的應(yīng)急系統(tǒng)可將損失降低到無(wú)應(yīng)急系統(tǒng)的 6%。 測(cè)試表明 ： ① 交通事故的檢測(cè) 、 確認(rèn)和反應(yīng)時(shí)間總體上 降低了 20%； ② 采用的交通信號(hào) 、 可變信息板 、 車載信息裝置等 分流手段 ， 有助于 緩解 事件地點(diǎn)的 交通壓力 ， 加快恢復(fù)正常交通狀態(tài)； ③ 相關(guān)地區(qū)的政府部門 、救援部門 、 交通管理與控制部門以及公共交通部門之間的 信息共享 ， 可以 提高 突發(fā)事件的 救援效率 。 曾經(jīng)設(shè)立的相關(guān)項(xiàng)目 ， 主要側(cè)重 單個(gè)技術(shù) 的突破 ，缺乏相關(guān)技術(shù)的集成 ， 難以滿足 應(yīng)急交通需求 。 不同的用戶 對(duì)應(yīng)急交通保障系統(tǒng)的 需求不一樣 ， 如駕駛員 、 行人的需求主要在于 路線的引導(dǎo) ；而交通管理部門重點(diǎn)需要獲得相應(yīng)的 交通管制方案 。 主要完成以下兩方面的工作： ? 確定 功能性 （ functionality） ：即確定系統(tǒng)所應(yīng)具有的功能 ， 規(guī)定其功能處理的信息與流動(dòng)方向； ? 確定 構(gòu)成要素 （ what） ：即確定系統(tǒng)具有哪些功能模塊 。 應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)體系架構(gòu) 系統(tǒng)各層級(jí)間的 高效協(xié)調(diào) 能夠?qū)崿F(xiàn) 評(píng)估 道路交通設(shè)施的 破壞狀況 ， 分析 事件對(duì)交通運(yùn)輸體系的 影響 ， 尋找 可以 替代 的交通服務(wù)來(lái) 緩解 事件的 運(yùn)力不足 ， 協(xié)助清理和修復(fù)交通設(shè)施 ， 達(dá)到統(tǒng)一高效指導(dǎo)救災(zāi)物資的調(diào)撥配置與運(yùn)輸供應(yīng)的目的 。 突發(fā)事件 對(duì)路網(wǎng)的 沖擊 具有明顯的 層次性 特征 ， 以事件發(fā)生地點(diǎn)為 中心 ， 路網(wǎng)受 損害程度 與應(yīng)急 交通組織難度 隨距離 漸次降低 。 在突發(fā)事件條件下 ， 這種不完整性 、 不確定性表現(xiàn)得更加明顯 。 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 7） 路網(wǎng)可靠性運(yùn)行態(tài)勢(shì)邏輯推理 在經(jīng)過(guò)一系列的 數(shù)據(jù)預(yù)處理 、 屬性 及 屬性值的約簡(jiǎn)后 ， 使得 知識(shí)表達(dá)方式 與 決策規(guī)則 實(shí)現(xiàn)了對(duì)應(yīng) 。 車道損毀對(duì)比分析圖 模型驗(yàn)證 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 ② 常態(tài)下路段交通飽和度處于 （ 177。 車道損毀對(duì)比分析圖 模型驗(yàn)證 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 ③ 常態(tài)下路段交通飽和度處于 （ 177。 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 模型驗(yàn)證 如上圖，截取某城市南北高架上的某路段進(jìn)行模擬驗(yàn)證，該路段全長(zhǎng) ，單向四車道雙向八車道，中途橫跨 3個(gè)主干道 ， 4個(gè)次干道 。 支持向量機(jī) （ Support Vector Machine， 簡(jiǎn)稱 SVM）是近幾年發(fā)展起來(lái)的新型的 通用知識(shí)發(fā)現(xiàn) 方法 ， 能較好地解決 小樣本學(xué)習(xí) 問(wèn)題 ， 同時(shí)具有很好的 泛化能力 。 智能運(yùn)輸系統(tǒng)概論 基于路網(wǎng)可靠性態(tài)勢(shì)估計(jì)下交通管制區(qū)域劃分方法 1） 基于 Rough集理論的事件區(qū)域分析方法研究 突發(fā)事件條件下城市道路交通網(wǎng)絡(luò) 可靠性 及其可靠度的度量標(biāo)準(zhǔn) 并不是嚴(yán)格精確的 、 確定的 ， 需要 采用不確定推理 對(duì)其進(jìn)行處理 。 （ 2） GIS地圖處理模塊 主要 顯示 事件 發(fā)生地點(diǎn) 與 影響范圍 、 區(qū)域路網(wǎng) 實(shí)時(shí)交通狀態(tài) 、 應(yīng)急資源分布狀況 、 應(yīng)急 疏散與救援路徑 等 。 以信息 采集 、 信息 處理 、 功能實(shí)現(xiàn) 、 信息 發(fā)布 為主線 ， 確定重大事件條件下應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)功能及 信息流程 ； 以 協(xié)調(diào)高效 為原則 ， 設(shè)計(jì)重大事件條件下應(yīng)急指揮調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架 ， 通過(guò)結(jié)構(gòu)框架 （ 數(shù)據(jù)層 、 通信層 、功能層 、 服務(wù)層 、 應(yīng)用層 ） 明確系統(tǒng)的 工作流程 。 道路管理部門 提供路網(wǎng)質(zhì)量評(píng)估與態(tài)勢(shì)估計(jì)，突發(fā)事件發(fā)生前、發(fā)生中、 發(fā)生后路網(wǎng)維護(hù)方案等 交通管理部門 提供當(dāng)前交通管理與控制方案以及交通流狀態(tài) 交通運(yùn)營(yíng)部門 提供應(yīng)急車輛資源布置及運(yùn)營(yíng)路線 交通信息服務(wù)商 提供出行前、出行中交通信息服務(wù)，出行前出行規(guī)劃，在途 路徑引導(dǎo)，停車誘導(dǎo)等 政府部門 提供應(yīng)急資源的輔助決策、應(yīng)急救援方案規(guī)劃以及對(duì)系統(tǒng)進(jìn) 行維護(hù)等
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