条带状公路运营管理空间大数据降维组织及混合存储关键技术研究.docx

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随着交通运输的发展以及人们对生活品质的要求提高，公路运营管理被广泛用于提高公路运输服务质量、确保交通安全、提高公路利用效率等方面。而在公路运营管理中，条带状公路的运营管理更加复杂，需要进行大量的数据采集、分析和处理，才能有效掌握公路运输的情况和及时发现问题，因此，研究条带状公路运营管理空间大数据降维组织及混合存储关键技术具有重要意义。
一、现状分析
目前，我国公路规模庞大，路网密布，其中条带状公路是我国特有的公路形态之一，由于其宽度较窄、车流量大，因此在管理和维护上面临一定的困难。针对条带状公路的运营管理，需要掌握的数据很多，比如交通流量、车速、车辆类型、车辆行驶轨迹等，而这些数据的组织、存储及分析对于公路管理和维护非常重要。
现有的条带状公路运营管理中心采用大型数据采集设备进行数据采集，传输数据至数据中心，然后通过相关软件分析，处理和管理数据。该方式存在以下问题：
，对于条带状公路限制较多；
，不利于实时监测；
，不能有效减少数据存储和传输。
总之，现有的公路运营管理中心在数据组织、存储及分析方面存在许多局限性。
二、技术分析
(一)大数据降维组织技术
大数据降维组织技术主要是将原始的大型数据集转化为小型数据集，减少数据访问时间和获取所需信息的难度。目前，常用的大数据降维方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、随机投影等。PCA是目前最常用的降维方法，通过一种数学变换方法，将大量数据分解成不相关的因子，可以减少数据量并保留重要特征。
(二)混合存储技术
混合存储技术是将SSD和HDD两者的优势组合在一起，使其各自的优长得以发挥，同时降低成本和提高性能。 混合存储设备一般都是采用SSD缓存，将热数据和冷数据分别存储在快速读写的SSD和廉价的HDD上。这种存储方式是更加经济有效的存储方法。
(三)空间大数据存储技术
空间大数据存储技术是指一种优化分布式存储系统的方法，适合于存储以及查询空间表格数据库。目前仍使用较多的是关系型数据库和面向对象数据库，但是在对大数据查询时，可能会出现耗时和低效的情况，导致系统缓慢响应、死锁等问题。为了解决这种问题，需要采用新的存储技术，比如分布式关系数据库、分布式情感数据库等。
三、应用实践
在条带状公路运营管理中，应用大数据降维组织技术可有效降低数据处理和存储的难度。同时采用混合存储技术，将数据存储在成本较低的HDD和快速读写的SSD中，降低数据存储成本，提高数据读取速度。采用空间大数据存储技术，提高数据查询效率，大大减少运营管理中心响应时间。
在条带状公路运营管理中，如何合理应用这些技术呢？
1. 数据采集设备改进：将原有的大型数据采集设备替换成采用系统管控的中小型设备，使设备体积更小，成本更低。同时可以采用GPS、卫星定位和其他传感器技术，降低数据集成成本。
2. 数据管理和分析：将数据采集设备生成的原始数据传输至运营管理中心，经过大数据处理后，将所需数据集成到混合存储系统中。相关人员可以根据需要快速访问所需数据，并可以在数据中心进行数据管理和分析。
3. 故障检测方案改进：通过监测设备维护情况，根据数据预测出设备需要维护的时间，并为维护人员提供故障检测方案和预警。
四、结论
在条带状公路运营管理中，合理应用空间大数据降维组织及混合存储关键技术，可以显著提高公路管理和维护效率，提高公路的运输服务质量和交通安全水平。因此，建议在条带状公路运营管理中心应用这些技术，以实现优化公路管理的目的。