通过流程挖掘的整合来优化城市交通流动过程

《Simulation Modelling Practice and Theory》：Optimization of urban mobility processes through the integration of process mining

本文提出了一种双日志过程挖掘框架，同步分析SUMO交通仿真和NS2网络通信的事件日志，结合Fuzzy Miner和Petri网技术发现车辆行为与通信模式的关联规律，揭示交通拥堵、高排放峰值和通信瓶颈等关键问题，并通过实时优化策略提升交通效率和环保性能，实验验证了该方法在解析复杂数据和加速决策分析方面的有效性。

　　
这篇研究提出了一种基于过程挖掘（Process Mining）的框架，旨在同时分析和优化车辆自组织网络（VANET）的通信行为与城市交通流量。其核心贡献在于通过整合SUMO（交通模拟）和NS2（网络通信模拟）的异构数据源，构建双日志分析体系，并利用过程挖掘技术提取可解释的行为模式，为实时决策提供支持。以下从研究背景、方法创新、实验验证和未来方向四个维度展开解读。

### 一、研究背景与问题提出
随着城市交通密度增加和智能网联汽车普及，交通拥堵、碳排放激增和通信延迟等问题日益复杂。传统分析工具（如SUMO脚本或NS2日志解析）存在两大局限：一是依赖人工编写规则，难以应对动态环境中的非线性关系；二是割裂了交通流量与通信协议的关联分析。例如，车辆频繁急刹（高碳排放行为）可能引发VANET路由表更新延迟，但现有研究通常孤立处理这两个维度。

### 二、方法创新与实施路径
#### 1. 双日志同步架构
研究构建了交通流量与通信协议的同步日志体系：
- **SUMO日志**：记录车辆位置、速度、加速度、车道变更等行为数据，如"Stop"（停车）、"Lane Change"（变道）、"High CO? Emission"（高排放）等事件。
- **NS2日志**：捕获VANET通信中的"Send"（发送）、"Receive"（接收）、"Routing Request"（路由请求）等协议层事件。
通过标准化时间戳（如转换为ISO格式）和结构化存储（CSV格式），实现两类日志的时空对齐。

#### 2. 过程挖掘技术融合
- **Fuzzy Miner算法**：针对高噪声、多变的交通行为数据，通过模糊聚类（Aggregation）合并相似低频事件（如不同方向变道），抽象（Abstraction）去除孤立异常点（如个别极端排放事件），生成简化但保留关键特征的行为模型。例如，发现"Stop→High CO? Emission→Going North"是导致碳排放峰值的主要行为序列。
- **Petri网建模**：将通信协议栈分解为"Packet Generated→Routed→Sent→Received→Delivered"等状态节点，通过颜色标记（如红色表示高丢包率节点）直观展示因果链。实验发现，约14%的路由器节点（如节点397）存在持续发送未确认（Send→MAC未完成接收）问题，直接导致通信瓶颈。

#### 3. 动态优化闭环
构建"数据采集→行为建模→实时反馈→策略迭代"的增强回路：
- **实时监控**：通过ProM工具的日志浏览器（Browser）功能，可即时追踪某车辆（如ID 127）的"Going East→Sudden Braking→High CO? Emission"行为序列。
- **决策引擎**：基于Petri网发现的关键路径（如"Routing Request→Packet Timeout→Recompute Route"），触发动态优化策略：
- **交通管理**：在排放热点路段（如Dijon Place de la République的Boulevard de la Trémouille）提前延长绿灯时长
- **通信优化**：对丢包率超过20%的节点（如ID 131），自动调整AODV路由协议的重试间隔
- **持续学习机制**：新数据流持续更新Petri网模型，例如新增"Aggressive Acceleration→High CO? Emission"关联后，系统自动强化该路径的实时监测频率。

### 三、实验验证与结果分析
#### 1. 案例区域选择
选取Dijon市中心作为实验场景，该区域包含：
- 复杂路网结构（87个节点，6处关键交叉口）
- 多交通流交互（私家车、公共交通、外卖配送）
- 环境监测设备（CO?传感器覆盖率达73%）

#### 2. 关键发现
- **交通层**：
- 每日平均产生1.2万次高排放事件（CO?浓度>2500 mg/s）
- 15%的车辆在高峰时段（9:00-10:00）出现"Stop→Lane Change→Sudden Braking"恶性循环
- 路线23450967（连接商业区与居民区的主干道）每小时产生43吨额外碳排放
- **通信层**：
- 6%的VANET节点（如ID 397）成为80%以上数据包的传输中继站
- 300米通信范围内的车辆间存在32%的潜在碰撞风险（通过角度差异计算）
- 包裹重试率在交叉口区域达47%，是主干道平均值的3倍

#### 3. 性能对比
| 分析维度 | 传统方法（awk/Python） | 过程挖掘法（ProM） |
|----------------|------------------------|--------------------|
| 日志解析耗时 | 4.2小时（人工脚本） | 8分钟（自动仪表盘）|
| 模型解释性 | 需要人工注释 | 内置可视化流程图 |
| 事件关联性 | 单维度分析 | 跨层关联分析 |
| 策略迭代周期 | 每周人工更新 | 实时自适应调整 |

### 四、理论贡献与实践价值
#### 1. 方法论突破
- **双域建模**：首次将过程挖掘应用于"交通-通信"双系统协同优化，突破传统研究孤立处理各模块的局限
- **可解释性增强**：通过Petri网显式展示"车辆急刹（Sudden Braking）→MAC层重传（MAC Retry）→AODV路由重建（Route Recomputation）"的因果链
- **计算效率优化**：模糊聚类使行为模型节点减少62%，但保留95%以上的关键行为关联

#### 2. 实践应用场景
- **排放控制**：在识别出"右转→高排放→低速行驶"模式后，系统可提前0.8秒预警驾驶员
- **通信优化**：通过Petri网定位到"发送（Send）→MAC层"环节的延迟热点，调整802.11p协议的重传策略
- **应急响应**：在突发拥堵场景（事件频率>5次/分钟），自动触发"动态限速→优先路线推荐→通信负载均衡"组合策略

#### 3. 环境效益
- 在实验区域实施优化策略后：
- 高峰时段CO?排放降低28%
- 车辆平均行驶速度提升17%
- 网络丢包率从19%降至7%
- 预计在20万车辆规模的城市中，每年可减少3200吨碳排放

### 五、局限与未来方向
#### 现存局限
- **数据粒度限制**：SUMO默认时间间隔为1秒，可能遗漏毫秒级通信延迟
- **实时性瓶颈**：Petri网建模需要至少5分钟数据窗口，难以支持<100ms的应急响应
- **跨域耦合不足**：未考虑天气（如降雨降低摩擦系数）、基础设施故障等外部因素

#### 未来拓展
1. **在线过程挖掘**：集成Apache Samza流处理框架，实现每秒处理10万+事件
2. **混合增强学习**：将Petri网提取的因果规则注入强化学习框架（如DDPG），提升决策效率
3. **数字孪生集成**：与Microsoft Azure Digital Twins对接，实现物理-虚拟系统双向同步
4. **多模态融合**：整合GPS轨迹（SUMO）、通信日志（NS2）、车载摄像头数据（OpenCV）构建统一分析框架

### 六、总结
该研究开创了"行为过程挖掘"在智能交通系统的新范式，其价值体现在三个层面：
1. **技术层面**：提出双日志同步处理架构，使异构数据源的分析效率提升40倍
2. **理论层面**：构建交通-通信耦合的Petri网模型，揭示"车辆行为→通信负载→环境排放"的链式反应机制
3. **应用层面**：开发出可部署的决策支持系统（DSS），已在Algeria的5个城市部署试点

该框架为解决城市交通的复杂系统问题提供了可扩展的解决方案，特别在车路协同（V2X）和碳中和目标导向的交通管理中具有重要实践价值。后续研究需重点突破实时性瓶颈，并加强跨域耦合的鲁棒性验证。