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作者：熊勵薛珊單位：上海大學(xué)管理學(xué)院

上海市作為國家云計算服務(wù)創(chuàng)新試點城市之一，“十二五”期間將在五大領(lǐng)域推進(jìn)云計算的示范應(yīng)用，其中包括以云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息服務(wù)系統(tǒng)來支撐上海建設(shè)“智慧城市”的交通管理。面對傳統(tǒng)交通信息來源有限、可靠性差、滯后等缺陷，急需借助于云計算環(huán)境來研究多源交通信息的融合機理，催生多源交通信息服務(wù)模式的改變。本文著力構(gòu)建多源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型，篩選年鑒數(shù)據(jù)為樣本，通過SPSS軟件仿真，最終驗證此模型的可行性。

模型構(gòu)建

1、處理流程云計算環(huán)境下智能交通系統(tǒng)中多源信息渠道得到的原始數(shù)據(jù)具有典型無組織性。本文構(gòu)建多源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型，處理流程如圖1所示。多源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型全流程均在云計算環(huán)境下進(jìn)行，實時信息至歷史信息的傳遞過程體現(xiàn)本模型處理過程的動態(tài)性。此模型中自適應(yīng)性體現(xiàn)在：（1）通過Newton多元參數(shù)優(yōu)化法實現(xiàn)樣本降維處理；（2）通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程得到云智能交通系統(tǒng)信息服務(wù)最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即確定前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層邏輯結(jié)構(gòu)，通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程得到最優(yōu)層間權(quán)重和最優(yōu)迭代參數(shù)，從而得到最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；（3）通過有限混合分布擬合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向輸出數(shù)據(jù)，得到更具靈活性的全局分布。2、多元參數(shù)優(yōu)化多元參數(shù)優(yōu)化目的旨在尋找維元參數(shù)向量的標(biāo)量評分函數(shù)的最小值。在多源信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)服務(wù)模型中，實驗樣本維數(shù)通常比較大，而多維空間中局部最小值現(xiàn)象突出，如果在多源數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中找到局部最小值，則能剔除非最小值空間，從而有效將樣本數(shù)據(jù)降維。多元參數(shù)優(yōu)化運用迭代的思想，直至找到局部最小值。局部迭代一般過程為：其中，是第步迭代時的估計參數(shù)，是下一步迭代移動方向的維向量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反饋思想運用的是最陡峭下降算法，最陡峭下降的梯度不一定指向最小值，理論上經(jīng)過有限次迭代可以找到對應(yīng)的，但并不是優(yōu)選迭代法。Newton方法定義局部迭代過程為：其中，是在點處二階導(dǎo)數(shù)矩陣的逆矩陣（），為函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，為矩陣中元素，幫助判定并剔除迭代過程中非指向局部最小值的點。3、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、若干隱藏層和輸出層。訓(xùn)練樣本反饋入輸入層，輸入層與隱藏層、隱藏層與輸出層之間加權(quán)全連接，和分別為其權(quán)重，如圖2所示。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)取決于隱藏層個數(shù)，若隱藏層個數(shù)為3，則有4層輸出單元，則此多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，則多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，需要權(quán)重參數(shù)參與數(shù)越多，自適應(yīng)系統(tǒng)訓(xùn)練能力也就越強。確定最優(yōu)系統(tǒng)的隱藏層個數(shù)沒有確定的規(guī)則可以遵循，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)結(jié)構(gòu)的確定與網(wǎng)絡(luò)層間最優(yōu)參數(shù)的確定一樣，都是重復(fù)訓(xùn)練過程，訓(xùn)練結(jié)果直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。估計的準(zhǔn)確性為本模型重要精度指標(biāo)。4、有限混合分布一般地，多源數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)為異質(zhì)數(shù)據(jù)集，代表數(shù)據(jù)來自不同的小組，而非單一同質(zhì)組。通常，異質(zhì)數(shù)據(jù)可能反映不同內(nèi)在現(xiàn)象，簡單處理異質(zhì)數(shù)據(jù)將人為導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息沉沒。引入權(quán)重處理有限源數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)異質(zhì)性，使得混合分布模型比單一擬合分布模型在分析和預(yù)測上更具靈活性和靈敏性。假設(shè)全局分布為：其中，為隨機變量的值，為隨機變量在分量上的分布函數(shù)，是分量上的參數(shù)向量，為分布函數(shù)的權(quán)重，全局混合度有限，為。

仿真與結(jié)果

1、樣本選擇本次仿真樣本來源于2003年至2011年的《上海年鑒》以及2001年至2011年的《上海統(tǒng)計年鑒》，抽取2000年至2010年間4組大類8組小類共32個屬性（如圖3）驗證本文中多源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型的可行性。樣本數(shù)據(jù)從旅客出行行為出發(fā)，對不同交通出行模式和支付方式數(shù)據(jù)依次進(jìn)行預(yù)處理、優(yōu)化處理、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、混合分布擬合。2、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果本次仿真在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前，運用SPSS軟件對維度為11×32維數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，首先通過區(qū)間估算方法處理統(tǒng)計過程中的缺省數(shù)據(jù)，其次統(tǒng)一所有數(shù)據(jù)量綱，最后Newton法優(yōu)化為11×19維。優(yōu)化結(jié)果顯示，{{旅客發(fā)送量,公路},{{“市民信箱”累計注冊用戶“,付費通”業(yè)務(wù)平臺交易量“,付費通”業(yè)務(wù)平臺交易額,交通卡銷售額,銀行卡交易額},{個人信用報告累計出具數(shù)量}},{{軌道運營車輛,軌道行駛里程,軌道客運總量},{高架道路長度}},{{公交線路長度,公交線路條數(shù),公交客運總量},{出租運營車輛數(shù),出租載客車次量,出租運營里程},{輪渡乘客人數(shù)}}}被保留進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)程。本次仿真取100%樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，運用SPSSClementine軟件進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，對隱藏層數(shù)為1、2、3三種情況分別做訓(xùn)練，結(jié)果如表1所示。結(jié)果顯示，本次樣本訓(xùn)練得到2個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為本次最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，估計的準(zhǔn)確性可達(dá)90.188%。同時證明Newton法預(yù)優(yōu)化原始數(shù)據(jù)一方面縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間，另一方面控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高估計準(zhǔn)確性?？梢哉J(rèn)為，本多源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型基本可行。3、混合分布擬合結(jié)果本次仿真運用SPSS軟件擬合混合分布。擬合結(jié)果如圖4所示。X軸為時間軸，Y軸為數(shù)量軸，X軸下方19個屬性代號，代表混合分布由19個簡單分布混合擬合得到。綜上證明，源信息云智能交通系統(tǒng)自適應(yīng)服務(wù)模型具有可行性。

總結(jié)與應(yīng)用

云計算實際上是信息服務(wù)的社會化、集約化和專業(yè)化，正逐漸成為一種新興的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式，導(dǎo)致多源信息資源的融合機制與管理方法發(fā)生變化，這種變化為信息服務(wù)模式創(chuàng)新和服務(wù)功能整合提供強大動力。因此，通過對來自不同信息源進(jìn)行有效整合，讓各類信息資源之間形成融合、集成與互補，準(zhǔn)確和方便地為用戶提供信息需求，是未來信息服務(wù)的發(fā)展趨勢。本模型以云智能交通系統(tǒng)中各行為要素為研究對象，以服務(wù)內(nèi)容為輸出對象，行為人為服務(wù)對象，在改善上海市交通管理、減少交通擁堵與污染上具有重要現(xiàn)實意義，具有實際應(yīng)用價值。