本發(fā)明涉及計算機、互聯(lián)網(wǎng)、通信、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘和決策在高速公路管理領(lǐng)域的應(yīng)用，具體涉及一種面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的決策支持系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

2008年，江蘇在全國率先實現(xiàn)了高速公路聯(lián)網(wǎng)暢通，加快了江蘇省現(xiàn)代綜合交通運輸體系的形成，支持了長三角地區(qū)經(jīng)濟社會快速發(fā)展需求，充分體現(xiàn)了高速公路建設(shè)的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性和服務(wù)性。為進一步深入貫徹落實“科技強交”戰(zhàn)略，推進“四個交通”發(fā)展，自2012年以來，江蘇省高速公路的聯(lián)網(wǎng)運營與服務(wù)智能化建設(shè)取得顯著成果。手機信令、衛(wèi)星定位、視頻全程監(jiān)控、氣象監(jiān)測等交通運行和環(huán)境狀態(tài)采集系統(tǒng)的建設(shè)，為聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)提供了優(yōu)越的交通狀態(tài)感知條件；聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、調(diào)度平臺、公眾信息發(fā)布平臺的上線運行優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程，極大提高了聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)的效率性、有效性和經(jīng)濟性。江蘇省高速公路運營與服務(wù)智能化從前期規(guī)劃、頂層設(shè)計到建設(shè)實施，采用的核心技術(shù)、設(shè)計理念和初步建設(shè)成果均走在全國先列，已具有較大的推廣示范價值。因此，在已有顯著成果基礎(chǔ)上，江蘇省高速公路信息化的深化建設(shè)將有利于進一步提高聯(lián)網(wǎng)運行和服務(wù)水平，全面實現(xiàn)高速公路的安全、效率和綠色目標(biāo)，以踐行“使交通真正成為發(fā)展的先行官”理念。

但目前的信息化建設(shè)成果仍未能有效支持以下問題的解決：

服務(wù)提升問題。高速公路的優(yōu)質(zhì)服務(wù)不只體現(xiàn)在收費效率上，更體現(xiàn)在使用者完整行程中獲得的良好服務(wù)體驗，因此在聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)過程中，需要實現(xiàn)及時多樣的公眾信息發(fā)布、效率的突發(fā)事件處理、滿足多樣化需求的服務(wù)區(qū)服務(wù)等。有必要在現(xiàn)有先進感知系統(tǒng)和路網(wǎng)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)上，進一步挖掘高速公路交通流量流向、服務(wù)區(qū)停留規(guī)律，確認(rèn)影響安全和效率的風(fēng)險來源等。

各類設(shè)施資源配置問題。安全設(shè)施、交通檢測設(shè)施、信息發(fā)布設(shè)施等資源的 布局和數(shù)量配置應(yīng)遵循滿足運營和服務(wù)需求又不造成浪費的經(jīng)濟、綠色原則，這需要綜合考慮各種影響因素進行決策。

區(qū)域聯(lián)動調(diào)度問題。隨著經(jīng)濟發(fā)展和車流量的增長，區(qū)域聯(lián)動調(diào)度問題將越來越頻繁，甚至?xí)婕暗匠鞘械缆返膮f(xié)調(diào)控制或其他運輸方式。由于聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)具有網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應(yīng)，調(diào)度決策非常重要，但因涉及多個機構(gòu)和多種資源，調(diào)度決策又極其復(fù)雜。

路橋公司運營和服務(wù)水平監(jiān)測和評價問題。高速公路網(wǎng)的運營具有網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效益，但江蘇高速是一路(橋)一公司管理模式，為提高聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)水平，需要提高每個路橋公司的運營和服務(wù)水平。一方面路橋公司運營和服務(wù)水平的評價指標(biāo)尚未建立，另一方面為了解各路橋公司的“營運效率如何”、“通行能力是否能保證”、“交通服務(wù)水平如何”、“事件發(fā)現(xiàn)和處理效率如何”等問題，簡單的、周期性的、由下而上收集的統(tǒng)計分析報表難以從路網(wǎng)角度實時掌握運營和服務(wù)的動態(tài)變化狀態(tài)。面對日益復(fù)雜的高速公路聯(lián)網(wǎng)運營和服務(wù)需求，目前現(xiàn)有系統(tǒng)不能滿足路網(wǎng)角度的管理和決策要求。

因此在目前的高速公路信息化基礎(chǔ)上，建設(shè)高速公路運營與服務(wù)智能決策支持系統(tǒng)，有利于以上非結(jié)構(gòu)化問題和半結(jié)構(gòu)化問題的解決，為各類提高運營和服務(wù)水平的行動決策提供定性和定量的建議，有助于聯(lián)網(wǎng)運營與服務(wù)的安全、高效、綠色目標(biāo)的實現(xiàn)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種為各類提高運營和服務(wù)水平的行動決策提供定性和定量的建議，輔助實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)運營與服務(wù)的安全、高效、綠色目標(biāo)的面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的基于數(shù)據(jù)中心支持的決策支持系統(tǒng)。

技術(shù)方案：本發(fā)明提供一種面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的決策支持系統(tǒng)，包括硬件平臺和軟件系統(tǒng)，所述硬件平臺包括依次利用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備連接的數(shù)據(jù)接入端、數(shù)據(jù)交互處理平臺和用戶終端，所述數(shù)據(jù)接入端是通過通信手段使得決策系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的接入，所述數(shù)據(jù)交互處理平臺包括應(yīng)用服務(wù)器總體平臺，所述應(yīng)用服務(wù)器總體平臺包括四個子服務(wù)器分別為OLAP服務(wù)器、知識庫服務(wù)器、方法庫服務(wù)器以及模型庫服務(wù)器，所述用戶終端包括會商端和客戶端，所述軟件系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接入模塊、聯(lián)機分析處理模塊、狀態(tài)預(yù)警模塊、挖掘分析模塊、輔助決策模塊和技術(shù)支持模塊，所述聯(lián)機分析處理模塊運行在數(shù)據(jù)交互處理平臺上并且連接著數(shù)據(jù)接入模塊，所述聯(lián)機分析處理模塊還連接著狀態(tài)預(yù)警模塊、挖掘分析模塊和輔助決策模塊，所述狀態(tài)預(yù)警模塊、挖掘分析模塊和輔助決策模塊依次相互連接，所述狀態(tài)預(yù)警模塊、挖掘分析模塊和輔助決策模塊均連接著技術(shù)支持模塊。

所述數(shù)據(jù)接入端通過多方式的通信手段，在既定的通信協(xié)議約束下，使決策系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)接入端一方面通過對網(wǎng)絡(luò)通訊的檢測、優(yōu)化，保證數(shù)據(jù)通信暢通度；另一方面保障數(shù)據(jù)接入速度及其穩(wěn)定性。

所述OLAP服務(wù)器主要實現(xiàn)兩方面任務(wù)，一方面是對數(shù)據(jù)中心中數(shù)據(jù)進行多維度的查詢，另一方面將查詢到的結(jié)果存儲于OLAP服務(wù)器的數(shù)據(jù)存儲器中，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等提供數(shù)據(jù)支持；所述知識庫服務(wù)器存儲著績效指標(biāo)、運營與服務(wù)目標(biāo)、經(jīng)驗等；所述方法庫服務(wù)器中涵蓋有大量的求解方法如決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、覆蓋正例排斥反例方法、粗集方法、概念樹方法、遺傳算法、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計分析方法、模糊論方法、可視化技術(shù)等；所述模型庫服務(wù)器主要目的是為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供相關(guān)的交通模型，如交通流模型、交通網(wǎng)絡(luò)分析模型、交通評價模型等。

所述用戶終端包括至少一臺用戶電腦，通過用戶終端，決策者可以輸入相應(yīng)的決策參數(shù)、決策偏好等信息，而相應(yīng)的決策終端會將決策者的需求信息提交至服務(wù)器端進行查詢、分析等處理，之后將決策信息傳送回用戶終端，通過用戶電腦以可視化界面展示給決策者，輔助其決策方案的制定。

所述聯(lián)機分析處理模塊是運行在數(shù)據(jù)交互處理平臺上的查詢分析工具，可以實現(xiàn)對已有數(shù)據(jù)中心中的數(shù)據(jù)進行如交通流量查詢、氣象查詢、設(shè)施查詢、通行能力查詢、事件查詢等功能，在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行進一步的分析，轉(zhuǎn)換為決策輔助相關(guān)信息，比較典型的應(yīng)用是對多維數(shù)據(jù)的切片和切塊、鉆取、選裝等，便于使用者從不同角度提取有關(guān)數(shù)據(jù)。

所述狀態(tài)預(yù)警模塊是在聯(lián)機分析處理模塊的基礎(chǔ)上進一步的對數(shù)據(jù)分析，通過調(diào)用方法數(shù)據(jù)庫與知識數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對交通狀態(tài)的監(jiān)控預(yù)警，它是從交通安全、交通效率以及節(jié)能減排方面對交通狀態(tài)進行預(yù)警判斷，可以提供如高速公路ETC車道流量占比、交通運行實時信息可查詢率、每萬車死亡率、公路應(yīng)急響應(yīng)啟動時間、單位周轉(zhuǎn)量能源消耗下降、單位周轉(zhuǎn)量碳排放下降、交通運輸窗口有責(zé)投訴率等方面的預(yù)警信息，達到對高速公路網(wǎng)的一站式管理信息，直觀監(jiān)測運營與服務(wù)的相關(guān)情況，對監(jiān)測到的異常關(guān)鍵指標(biāo)進行預(yù)警。

所述挖掘分析模塊與狀態(tài)預(yù)警模塊類似是基于聯(lián)機分析處理模塊對數(shù)據(jù)的初步分析處理上的，通過對方法數(shù)據(jù)庫的調(diào)用，從大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息，以此實現(xiàn)對高速公路中潛在問題的預(yù)判，挖掘出如事故黑點、事件處理效率影響因素、服務(wù)水平影響因素、行程時間預(yù)測等的信息，為決策方案的制定奠定基礎(chǔ)。

所述輔助決策模塊是對狀態(tài)預(yù)警模塊以及挖掘分析模塊的綜合，包括有信息 資源整合、定性決策推理、模型分析計算、決策融合分析、方案庫查詢、歷史方案比對、決策方案輸出、方案研討以及決策方案實施評價，當(dāng)在狀態(tài)預(yù)警模塊或挖掘分析模塊發(fā)現(xiàn)了潛在的問題，需要采取方案措施來應(yīng)對時，輔助決策模塊將狀態(tài)預(yù)警與挖掘分析輸出的信息資源進行整合，進而結(jié)合模型庫中已有模型對存在問題進行建模分析，并利用方法庫中的統(tǒng)計方法、優(yōu)化方法等方法予以求解，通過方案庫查詢以及歷史決策方案的比對后，生成可選決策方案提供給決策者，其中，可以提供的輔助決策有安全設(shè)施決策、交通監(jiān)測設(shè)施決策、信息發(fā)布設(shè)施決策、區(qū)域聯(lián)動調(diào)度決策、主動安全控制決策等，輔助決策模塊主要的功能的是提供可選決策方案，當(dāng)有多個決策方案或?qū)Q策方案有較大的爭議的時候，輔助決策模塊可以將方案輸出到用戶終端的會商端，以開展研究討論，另外，在決策方案得以確定并予以實施后，可以根據(jù)實施的效果對方案進行評價，根據(jù)評價結(jié)果將決策方案分類存儲，形成歷史決策庫，以便后續(xù)事件的調(diào)用與比對。

進一步地，所述數(shù)據(jù)接入端包括遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心和本地數(shù)據(jù)中心，所述遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心通過網(wǎng)絡(luò)傳輸，實現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心的接入，所述本地數(shù)據(jù)中心可將本地的數(shù)據(jù)中心直接接入系統(tǒng)中。

進一步地，所述會商端包括有會商電腦、投影儀和大屏幕顯示器，主要為方案的會商提供服務(wù)；所述客戶端包括有若干臺個人電腦，利用電腦獲取決策支持，對事件進行決策分析。

進一步地，所述技術(shù)支持模塊包含有方法庫、交通模型庫、案例庫和方案庫，一方面用以支撐現(xiàn)有決策系統(tǒng)的運行，另一方面用以更新現(xiàn)有決策庫，以便后續(xù)的調(diào)用與比對。

一種面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的決策支持系統(tǒng)的使用方法，具體包括以下步驟：

1)啟動決策支持系統(tǒng)，進行初始化和基本參數(shù)設(shè)置；

2)通過數(shù)據(jù)接入模塊使系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)中心；

3)輸入決策相關(guān)指標(biāo)，以進行后續(xù)的分析；

4)根據(jù)輸入的決策指標(biāo)，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用聯(lián)機分析處理模塊對數(shù)據(jù)庫進行交叉查詢，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的分析，將提取到的不同來源的數(shù)據(jù)進行融合，提升信息的準(zhǔn)確度；

5)在對數(shù)據(jù)進行了選擇和融合之后，調(diào)用技術(shù)支持模塊中的交通模型庫與方法庫，對數(shù)據(jù)進行初步處理，并保存結(jié)果；

6)根據(jù)輸入的決策指標(biāo)，采用知識檢索、案例推理的方式智能解析出相關(guān)事件的決策任務(wù)，從而建立決策任務(wù)；

7)確定決策任務(wù)之后，對決策任務(wù)進行分解，通過狀態(tài)預(yù)警模塊與挖掘分析模塊兩個方面對數(shù)據(jù)進行深度的分析處理，對于狀態(tài)預(yù)警模塊是結(jié)合方法庫的計算算法以及模型庫的交通模型，從交通安全、交通效率、節(jié)能減排三個方面進行狀態(tài)預(yù)警分析，挖掘分析模塊通過調(diào)用交通模型庫和方法庫對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行挖掘分析，找出高速公路中的潛在交通問題；

8)對步驟7)中所得到的狀態(tài)預(yù)警和挖掘分析的結(jié)果進行判斷，若沒有達到預(yù)警條件，即各項指標(biāo)均處于正常水平，且挖掘分析結(jié)果也沒有發(fā)現(xiàn)潛在問題，意味著不需要進行進一步的應(yīng)對決策分析，此時便可結(jié)束流程，展示出當(dāng)前結(jié)果；若指標(biāo)達到了預(yù)警的限值，或是挖掘分析發(fā)現(xiàn)了潛在的問題，則會執(zhí)行調(diào)用輔助決策模塊；

9)輔助決策模塊首先會把狀態(tài)預(yù)警和挖掘分析的結(jié)果進行信息整合，獲取事件的詳細(xì)情況，然后選取合適的參數(shù)和目標(biāo)函數(shù)，生成具體的決策目標(biāo)，調(diào)用計算和推理進行決策，根據(jù)決策目標(biāo)選擇合適的決策過程，決策過程使用智能分析的方法進行，結(jié)合方法庫、交通模型庫、案例庫和方案庫進行決策；

10)根據(jù)決策目標(biāo)，生成決策初選方案，對決策方案進行評價，根據(jù)評價結(jié)果判讀方案是否可行；

11)若方案不可行，則修改決策參數(shù)，重新調(diào)用計算推理步驟進行決策，直至滿足目標(biāo)要求；若方案可行，則將初選方案定義為建議方案，進行下一步流程；

12)若有多個決策方案存有較大的爭議，則進一步判斷是否需要會商研討決策方案，如果需要進行方案研討，則組織布置會商環(huán)境，準(zhǔn)備會商的終端和軟件環(huán)境，終端包括有會商電腦、投影儀和大屏幕顯示屏幕，在會商環(huán)境下組織專家對建議方案進行研討，在此基礎(chǔ)上形成決策實施方案，通過終端將方案輸出；若不需要對建議方案進行研討，則直接輸出方案；

13)根據(jù)決策實施方案生成具體的操作指令，通用戶終端電腦下發(fā)給各級部門，組織人力和物力實施方案，確定方案實施效果的評價指標(biāo)，利用網(wǎng)絡(luò)實施和終端搜集各項評價指標(biāo)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，生成評價指標(biāo)矩陣，并對矩陣采用模糊聚類、層次分析的方法對實施效果進行評價；

14)根據(jù)方案實施效果的評價結(jié)果，判讀是否將方案保存為案例庫中；若否，則流程結(jié)束；若是，則表明方案取得了較好的實施效果，可以保存為案例以供后續(xù)查閱，則整合決策方案的相關(guān)數(shù)據(jù)，儲存在案例庫中后結(jié)束流程。

進一步地，所述步驟8)中狀態(tài)預(yù)警的指標(biāo)包括高速公路ETC車道流量占比、交通運行實時信息可查詢率、每萬車死亡率、公路應(yīng)急響應(yīng)啟動時間、單位周轉(zhuǎn)量能源消耗下降、單位周轉(zhuǎn)量碳排放下降、交通運輸窗口有責(zé)投訴率。

進一步地，所述步驟10)中決策方案從交通安全、效率、污染排放三個方面進行評價。

有益效果：本發(fā)明可以對高速公路網(wǎng)絡(luò)運營時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行智能解析，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和知識的支持下，經(jīng)由各個模塊的協(xié)作，對數(shù)據(jù)進行多維度的挖掘分析，發(fā)現(xiàn)問題并提出解決策略，在目前的高速公路信息化基礎(chǔ)上，建設(shè)了高速公路運營與服務(wù)智能決策支持系統(tǒng)，能夠為各類提高運營和服務(wù)水平的行動決策提供定性和定量的建議，解決了現(xiàn)有技術(shù)中高速公路信息化建設(shè)成果存在的服務(wù)提升問題、各類設(shè)施資源配置問題和區(qū)域聯(lián)動調(diào)度問題等非結(jié)構(gòu)化問題和半結(jié)構(gòu)化問題，有助于聯(lián)網(wǎng)運營與服務(wù)的安全、高效、綠色目標(biāo)的實現(xiàn)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的硬件平臺的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明的使用方法流程示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施例，進一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實施例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對本發(fā)明的各種等價形式的修改均落于本申請所附權(quán)利要求所限定的范圍。

實施例1：

如圖1和圖2所示，本發(fā)明提供一種面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的決策支持系統(tǒng)，包括硬件平臺1和軟件系統(tǒng)2，所述硬件平臺1包括依次利用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備連接的數(shù)據(jù)接入端11、數(shù)據(jù)交互處理平臺12和用戶終端13，所述數(shù)據(jù)接入端11是通過通信手段使得決策系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的接入，所述數(shù)據(jù)交互處理平臺12包括應(yīng)用服務(wù)器總體平臺，所述應(yīng)用服務(wù)器總體平臺包括四個子服務(wù)器分別為OLAP服務(wù)器121、知識庫服務(wù)器122、方法庫服務(wù)器123以及模型庫服務(wù)器124，所述用戶終端13包括會商端131和客戶端132，所述會商端131包括有會商電腦、投影儀和大屏幕顯示器，所述客戶端132包括有1臺個人電腦，所述數(shù)據(jù)接入端11包括遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心111和本地數(shù)據(jù)中心112。

所述軟件系統(tǒng)2包括數(shù)據(jù)接入模塊21、聯(lián)機分析處理模塊26、狀態(tài)預(yù)警模塊22、挖掘分析模塊23、輔助決策模塊24和技術(shù)支持模塊25，所述聯(lián)機分析處理模塊26運行在數(shù)據(jù)交互處理平臺12上并且連接著數(shù)據(jù)接入模塊21，所述聯(lián)機分析處理模塊26還連接著狀態(tài)預(yù)警模塊22、挖掘分析模塊23和輔助決策模塊24，所述狀態(tài)預(yù)警模塊22、挖掘分析模塊23和輔助決策模塊24依次相互連接，所述狀態(tài)預(yù)警模塊22、挖掘分析模塊23和輔助決策模塊24均連接著技 術(shù)支持模塊25，所述技術(shù)支持模塊25包含有方法庫、交通模型庫、案例庫和方案庫，所述數(shù)據(jù)接入模塊21用以實現(xiàn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接入，并保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量，包括速度、穩(wěn)定性方面；聯(lián)機分析處理模塊26、狀態(tài)預(yù)警模塊22、挖掘分析模塊23、輔助決策模塊24和技術(shù)支持模塊25分別運行在應(yīng)用服務(wù)器總體平臺下的子服務(wù)器中，用以對數(shù)據(jù)信息進行分析處理以及方案知識庫的存儲管理。

實施例2：

如圖1～圖3所示，一種面向高速公路網(wǎng)絡(luò)運營的決策支持系統(tǒng)的使用方法，具體包括以下步驟：

1)啟動決策支持系統(tǒng)，進行初始化和基本參數(shù)設(shè)置；

2)通過數(shù)據(jù)接入模塊21使系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)中心；

3)輸入決策相關(guān)指標(biāo)，以進行后續(xù)的分析；

4)根據(jù)輸入的決策指標(biāo)，調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用聯(lián)機分析處理模塊26對數(shù)據(jù)庫進行交叉查詢，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的分析，將提取到的不同來源的數(shù)據(jù)進行融合，提升信息的準(zhǔn)確度；

5)在對數(shù)據(jù)進行了選擇和融合之后，調(diào)用技術(shù)支持模塊25中的交通模型庫與方法庫，對數(shù)據(jù)進行初步處理，并保存結(jié)果；

6)根據(jù)輸入的決策指標(biāo)，采用知識檢索、案例推理的方式智能解析出相關(guān)事件的決策任務(wù)，從而建立決策任務(wù)；

7)確定決策任務(wù)之后，對決策任務(wù)進行分解，通過狀態(tài)預(yù)警模塊22與挖掘分析模塊23兩個方面對數(shù)據(jù)進行深度的分析處理，對于狀態(tài)預(yù)警模塊22是結(jié)合方法庫的計算算法以及模型庫的交通模型，從交通安全、交通效率、節(jié)能減排三個方面進行狀態(tài)預(yù)警分析，挖掘分析模塊23通過調(diào)用交通模型庫和方法庫對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行挖掘分析，找出高速公路中的潛在交通問題；

8)對步驟7)中所得到的狀態(tài)預(yù)警和挖掘分析的結(jié)果進行判斷，狀態(tài)預(yù)警的指標(biāo)包括高速公路ETC車道流量占比、交通運行實時信息可查詢率、每萬車死亡率、公路應(yīng)急響應(yīng)啟動時間、單位周轉(zhuǎn)量能源消耗下降、單位周轉(zhuǎn)量碳排放下降、交通運輸窗口有責(zé)投訴率，若沒有達到預(yù)警條件，即各項指標(biāo)均處于正常水平，且挖掘分析結(jié)果也沒有發(fā)現(xiàn)潛在問題，意味著不需要進行進一步的應(yīng)對決策分析，此時便可結(jié)束流程，展示出當(dāng)前結(jié)果；若指標(biāo)達到了預(yù)警的限值，或是挖掘分析發(fā)現(xiàn)了潛在的問題，則會執(zhí)行調(diào)用輔助決策模塊24；

9)輔助決策模塊24首先會把狀態(tài)預(yù)警和挖掘分析的結(jié)果進行信息整合，獲取事件的詳細(xì)情況，然后選取合適的參數(shù)和目標(biāo)函數(shù)，生成具體的決策目標(biāo)，調(diào)用計算和推理進行決策，根據(jù)決策目標(biāo)選擇合適的決策過程，決策過程使用智能 分析的方法進行，結(jié)合方法庫、交通模型庫、案例庫和方案庫進行決策；

10)根據(jù)決策目標(biāo)，生成決策初選方案，對決策方案進行評價，決策方案從交通安全、效率、污染排放三個方面進行評價，根據(jù)評價結(jié)果判讀方案是否可行；

11)若方案不可行，則修改決策參數(shù)，重新調(diào)用計算推理步驟進行決策，直至滿足目標(biāo)要求；若方案可行，則將初選方案定義為建議方案，進行下一步流程；

12)若有多個決策方案存有較大的爭議，則進一步判斷是否需要會商研討決策方案，如果需要進行方案研討，則組織布置會商環(huán)境，準(zhǔn)備會商的終端和軟件環(huán)境，用戶終端13的會商端131包括有會商電腦、投影儀和大屏幕顯示器，在會商環(huán)境下組織專家對建議方案進行研討，在此基礎(chǔ)上形成決策實施方案，通過用戶終端13將方案輸出；若不需要對建議方案進行研討，則直接輸出方案；

13)根據(jù)決策實施方案生成具體的操作指令，利用用戶終端13的電腦下發(fā)給各級部門，組織人力和物力實施方案，確定方案實施效果的評價指標(biāo)，利用網(wǎng)絡(luò)實施和終端搜集各項評價指標(biāo)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，生成評價指標(biāo)矩陣，并對矩陣采用模糊聚類、層次分析的方法對實施效果進行評價；

14)根據(jù)方案實施效果的評價結(jié)果，判讀是否將方案保存為案例庫中；若否，則流程結(jié)束；若是，則表明方案取得了較好的實施效果，可以保存為案例以供后續(xù)查閱，則整合決策方案的相關(guān)數(shù)據(jù)，儲存在技術(shù)支持模塊25的案例庫中后結(jié)束流程。