CN103778587B - 基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,该方法包括以下步骤:1)获取车联网开环跨域网络中的实体概念数据、相关性质数据和行为特征数据;2)采用基于时间‑空间约束序列模式的挖掘方法对上述数据进行挖掘,并得到它们间的关联关系;3)利用本体建模和网络微积分理论使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。与现有技术相比,本发明具有适用于车联网大规模开环跨域的复杂形态特点、有效解决大规模开环跨域***互联互通问题等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种车联网中的模型构造方法,尤其是涉及一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法。
背景技术
目前,中国已成为世界上最大的汽车生产和销售大国,汽车成为人们生活的重要组成部分。然而,汽车使用率的增加导致现有道路无法负荷如此大的车流量,是造成交通阻塞的主要原因。车联网最大的价值在于处理信息、收集并共享信息,从而全面感知城市道路交通运行现状,科学利用和分配路网时空资源,有效解决交通拥堵问题。据预测,车联网的应用可以使交通拥堵减少约60%,使短途运输效率提高将近70%,使现有道路网的能力提高2-3倍。此外,汽车已经成为用户家庭、办公室外的第三个重要空间,通过互联网解决了“家庭网”、“办公网”后,汽车网络就成了重要的关注对象,除了方便、及时地传输交通信息外,还可以获得视听多媒体服务等。交通拥堵和多媒体共享等问题和需求催生并推动了车联网的发展,要实现未来汽车相关服务的愿景,需要具有更高的信息共享能力,急需信息化技术支持建立城市虚拟信息基础设施。
到目前为止,国内外关于车联网的研究都只处于起步阶段,大多数车联网应用仅停留在一个小尺度的闭环***中进行,并取得一定的成效,例如,在智能公交定位管理和信号优先、智能停车场管理、车辆类型及流量采集、路桥电子不停车收费及车辆速度计算分析等。然而距离实现车与车、车与路之间互联互通还相差甚远,制约车联网发展的最大原因是目前车联网严重缺乏理论基础,从而造成现有的车联网应用大多局限于局部环境下的简单应用,从整体上来说缺乏一套规范化的、***的、科学的理论模型。车联网的科学研究和设计开发通常基于传统的、适用于小尺度闭环***中的理论和方法。这些理论难以有效解决大规模开环跨域***的互联互通问题,不能支持动态自组织***的弹性可伸缩,也不能指导大规模开环跨域***性能指标的可测性。而解决车联网大规模开环跨域***的上述问题恰恰是目前车联网发展所迫切需要的。针对车联网的核心科学问题,开展车联网网络进程演化理论模型的研究,形成规范有效的理论和方法体系,这对未来车联网的发展有着重要的理论指导意义。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种适用于车联网大规模开环跨域的复杂形态特点、有效解决大规模开环跨域***互联互通问题的基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,该方法包括以下步骤:
1)获取车联网开环跨域网络中的实体概念数据、相关性质数据和行为特征数据;
2)采用基于时间-空间约束序列模式的挖掘方法对上述数据进行挖掘,并得到它们间的关联关系;
3)利用本体建模和网络微积分理论使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。
所述的本体由隐马尔可夫模型采用形式化方法表示。
所述的利用网络微积分理论具体为:利用网络微积分中的服务曲线β描述车联网开环跨域网络中各网元的服务特性,并采用网络微积分总模块进行描述,通过卷积运算使得多个网元进行串联,从而使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。
所述的网络微积分总模块由一系列网络微积分元素构成。
所述的网络微积分元素包括丢包、可用带宽和时变时延。
与现有技术相比,本发明针对车联网通达性中的互联互通问题,提出了支撑车联网运行机制的网络进程理论模型的构造方法。本发明所构造的理论模型突破现有小尺度闭环***的研究思路,针对车联网大规模开环跨域的复杂形态特点,采用基于时间-空间约束的序列模式挖掘、本体及网络微积分等理论,有效解决了大规模开环跨域***的互联互通问题。
附图说明
图1为本发明实施例中网络微积分中的服务曲线解析示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,该方法包括以下步骤:
1)获取车联网开环跨域网络中的实体概念数据、相关性质数据和行为特征数据;
2)采用基于时间-空间约束序列模式的挖掘方法对上述数据进行挖掘,并得到它们间的关联关系;
3)利用本体建模和网络微积分理论使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。
所述的本体由隐马尔可夫模型采用形式化方法表示。所述的利用网络微积分理论具体为:利用网络微积分中的服务曲线β描述车联网开环跨域网络中各网元的服务特性,并采用网络微积分总模块进行描述,通过卷积运算使得多个网元进行串联,从而使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。所述的网络微积分总模块由一系列网络微积分元素构成,丢包L、可用带宽r和时变时延τ等均为网络微积分元素,网络微积分总模块的服务曲线等于每个串联的网络微积分元素的服务曲线的卷积。
如图1所示为网络微积分中的服务曲线解析示意图,当输入流I(t)通过一个网元A时,在A的输入端的I(t)累积函数为R,经过A后,在输出端的O(t)累积函数为R*,此时A对输入流提供了一个服务曲线β,R、R*和β之间的关系为:
在网络***中,当输入流依次通过网元1和网元2时,其对应的服务曲线分别为β1(t)和β2(t),则网元1和网元2串联后提供的总服务曲线称之为串联服务曲线,记为β(t),且满足:
在车联网网络进程演化理论模型设计过程中,通过卷积运算使得多个网元进行串联,从而使网络***逐渐演化成一个可互联互通的网络理论模型。
Claims (5)
1.一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)获取车联网开环跨域网络中的实体概念数据、相关性质数据和行为特征数据;
2)采用基于时间-空间约束序列模式的挖掘方法对上述数据进行挖掘,并得到它们间的关联关系;
3)利用本体建模和网络微积分理论使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,其特征在于,所述的本体由隐马尔可夫模型采用形式化方法表示。
3.根据权利要求1所述的一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,其特征在于,所述的利用网络微积分理论具体为:利用网络微积分中的服务曲线β描述车联网开环跨域网络中各网元的服务特性,并采用网络微积分总模块进行描述,通过卷积运算使得多个网元进行串联,从而使车联网开环跨域网络演化成一个可互联互通的网络理论模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,其特征在于,所述的网络微积分总模块由一系列网络微积分元素构成。
5.根据权利要求4所述的一种基于车联网大规模网络的进程演化理论模型的构造方法,其特征在于,所述的网络微积分元素包括丢包、可用带宽和时变时延。
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
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CN102426802A (zh) * | 2011-08-30 | 2012-04-25 | 浙江工业大学 | 一种基于车联网环境下公交车在公交站点安全预警方法 |
Non-Patent Citations (1)
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