大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述_陆化普_百度概要
大数据分析技术在智能交通系统中的应用
大数据分析技术在智能交通系统中的应用智能交通系统是指利用先进的信息技术和通信技术对交通运输系统进行全面监测、控制和管理的系统。
随着科技的不断进步，大数据分析技术在智能交通系统中的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据分析技术在智能交通系统中的应用，并分析其带来的益处。
首先，大数据分析技术在智能交通系统中的应用可以提高交通的效率。
通过对大量的交通数据进行分析，系统可以实时监测交通状况，及时发现交通拥堵、事故等问题，并采取相应的措施进行调度。
例如，当交通拥堵时，系统可以通过调整信号灯的时间间隔，优化交通流量，从而减少拥堵情况。
此外，大数据分析技术还可以预测交通状况，根据历史数据和实时数据进行分析，提前预警交通拥堵、事故等情况，使交通管理部门能够更好地做出应对措施，提高交通的运行效率。
其次，大数据分析技术在智能交通系统中的应用可以提高交通的安全性。
通过对大量的交通数据进行分析，系统可以发现交通事故的潜在风险，并采取相应的措施进行预防。
例如，通过分析交通事故的发生地点、时间、天气等因素，系统可以找出交通事故的规律性，并在高风险地区加强交通巡逻，提醒驾驶员注意交通安全。
此外，大数据分析技术还可以对交通事故进行快速定责。
通过对交通事故的数据进行分析，系统可以迅速找出事故责任方，提高交通事故的处理效率。
再次，大数据分析技术在智能交通系统中的应用可以提供更好的出行体验。
通过对大量的交通数据进行分析，系统可以为用户提供更准确的路线推荐和交通出行建议。
例如，系统可以根据用户的出行需求、实时交通状况和历史数据，为用户提供最佳的路线选择，避开交通拥堵和事故路段，提高出行效率。
此外，大数据分析技术还可以为用户提供个性化的出行服务。
通过分析用户的出行偏好、历史数据和实时数据，系统可以为用户推荐适合他们的交通工具、出行时间和出行方式，提供更好的出行体验。
最后，大数据分析技术在智能交通系统中的应用还可以提供更精确的交通统计数据。
通过对大量的交通数据进行分析，系统可以得到更准确的交通统计数据，包括交通流量、交通速度、交通密度等。
大数据在智能交通系统中的应用研究
大数据在智能交通系统中的应用研究一、引言随着科技的发展，大数据技术的应用领域越来越广泛。
其中，智能交通系统作为现代城市交通管理的重要手段，大数据技术的应用为其带来了巨大的变革。
本文旨在探讨大数据在智能交通系统中的应用研究，以期为城市交通管理提供新的思路和方法。
二、大数据技术概述大数据是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
其核心技术包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
在智能交通系统中，大数据技术可以通过对海量交通数据的处理和分析，为交通管理部门提供更加科学、准确的数据支持，提高交通管理效率。
三、大数据在智能交通系统中的应用1.交通流量监测与预测大数据技术可以对道路交通流量进行实时监测和预测，为交通管理部门提供更加准确的数据支持。
通过对历史交通数据的分析，可以预测未来交通流量的变化趋势，提前制定相应的管理措施，提高交通管理效率。
2.交通安全预警与防范大数据技术可以通过对交通事故数据的分析，发现事故多发路段和事故原因，提前进行预警和防范。
同时，通过对驾驶员行为的监测和分析，可以发现驾驶员的异常行为，及时进行提醒和纠正，提高交通安全水平。
3.公共交通优化与调度大数据技术可以通过对公共交通客流数据的分析，优化公交线路和班次，提高公共交通运行效率。
同时，通过对公交车运行数据的监测和分析，可以实时调整公交车调度方案，提高公交车运行效率。
4.停车位预约与共享大数据技术可以通过对停车场数据的分析，实时监测停车场空余车位情况，为驾驶员提供预约和共享停车位的服务。
这可以有效缓解城市停车难的问题，提高停车资源的使用效率。
四、大数据在智能交通系统中的优势与挑战1.优势大数据技术的应用可以提高智能交通系统的数据处理能力，提供更加准确、科学的数据支持。
同时，大数据技术可以对各类交通数据进行整合和分析，实现数据资源的共享和协同。
这有助于提高交通管理效率，推动城市交通的可持续发展。
2.挑战然而，大数据技术在智能交通系统中的应用也面临着一些挑战。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会各个领域的重要应用工具之一。
在智能交通系统中，大数据的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
大数据技术在智能交通系统中的应用，不仅可以提高交通运行效率，还可以提升交通安全性和便捷性。
本文将重点探讨大数据在智能交通系统中的应用，并分析其对交通管理和出行体验带来的积极影响。
1. 实时交通监测和分析在智能交通系统中，大数据技术可以实时监测道路交通流量、车辆速度、道路拥堵状况等信息。
通过大数据的分析处理，交通管理部门可以及时了解交通状况，调整交通信号灯、改变路口道路流向，从而缓解交通拥堵，提高交通运行效率。
大数据还可以分析车辆在路上的行驶轨迹，为交通管理部门提供数据支持，以便对交通流量进行合理调配。
2. 智能导航和路径规划大数据技术可以通过对车辆行驶轨迹、道路状况和交通流量等数据的分析，为用户提供更加智能的导航和路径规划服务。
车载智能导航系统可以根据实时的路况信息，为司机提供最优的行驶路径，并实时调整导航路线，避开拥堵路段，提高出行效率。
通过大数据的支持，智能导航系统还可以提供更加准确的到达时间预测，帮助司机更好地规划行程。
3. 交通安全管理大数据技术可以分析交通事故发生的规律和原因，帮助交通管理部门进行交通安全管理。
通过对交通违法行为和事故数据的分析，可帮助交通管理部门发现交通安全隐患，并采取相应的措施加以改善。
大数据还可以支持交通管理部门在重点路段和时间段加强交通巡逻和监控，提高交通安全管理的效果。
4. 公共交通优化大数据技术可以对公共交通系统进行优化管理。
通过对公交线路和车辆运行数据的分析，可以提高公交线路的运行效率，减少乘客候车时间，提升公交车辆的运行速度和准点率。
大数据还可以帮助公交公司更好地了解乘客的出行需求，为乘客提供更加方便快捷的公共交通服务。
二、大数据在智能交通系统中的积极影响1. 提高交通运行效率大数据技术可以帮助交通管理部门更加及时、准确地了解道路交通状况，从而做出更加科学的交通管理决策。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用随着科技的发展和城市化进程的加快，交通问题成为了城市发展中的一个重要挑战。
大数据作为一种新兴技术，为智能交通系统的发展提供了新的可能性。
本文将讨论大数据在智能交通系统中的应用，包括交通流量监控、智能交通信号灯控制、交通事故预测和智能交通规划等方面。
首先，大数据在智能交通系统中的重要应用之一是交通流量监控。
通过收集和分析车辆定位数据、交通摄像头数据和车流量数据等信息，可以实时了解道路上的交通情况，并根据这些信息进行交通管理和优化。
例如，交通管理部门可以利用大数据来监测交通拥堵点和瓶颈，及时调整交通信号灯的控制，从而缓解交通堵塞。
此外，大数据还可以为交通用户提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，提高出行效率。
其次，大数据在智能交通系统中的另一个应用是智能交通信号灯控制。
通过收集和分析交通流量数据以及交通信号灯的状态数据，可以根据实时的交通情况来调整交通信号灯的控制策略。
例如，在高峰时段，大数据可以帮助交通管理部门判断哪些路口的交通流量较大，从而优化交通信号灯的配时，提高交通流量的通行能力。
此外，大数据还可以结合交通历史数据，实现交通信号灯的自适应控制，根据交通流量的变化自动调整交通信号灯的控制策略。
第三，大数据还可以在智能交通系统中应用于交通事故预测。
通过收集和分析交通事故数据，可以发现交通事故发生的规律和潜在因素，并基于这些数据来预测交通事故的发生概率和可能的影响范围。
例如，通过分析交通事故的发生地点、发生时间和天气等因素，可以预测在某个特定的路段和时间段可能发生交通事故的概率。
这样，交通管理部门可以采取相应的措施，加强对可能发生交通事故的路段和时间段的监控和巡逻，从而减少交通事故的发生。
最后，大数据在智能交通系统中还可以应用于智能交通规划。
通过收集和分析交通数据、城市规划数据以及人口分布数据等信息，可以帮助交通管理部门进行城市交通规划和交通网络的优化。
例如，通过分析人口密集区域的交通需求和交通瓶颈，可以提出相应的交通规划方案，改善交通状况。
大数据在城市智慧交通系统中的应用分析
大数据在城市智慧交通系统中的应用分析随着科技和信息技术的快速发展，大数据在各个领域的应用也日益增多。
在城市智慧交通系统中，大数据的应用分析变得越来越重要。
本文将对大数据在城市智慧交通系统中的应用进行分析。
城市智慧交通系统是一种利用先进的信息技术和通信技术来提高城市交通效率和便利性的系统。
这个系统依赖于大量的数据收集和处理，包括交通流量、车辆信息、道路状态等。
大数据的应用分析为城市智慧交通系统提供了巨大的潜力和机会。
首先，大数据的应用分析可以帮助城市智慧交通系统实现智能化管理。
通过收集和分析大量的交通数据，系统可以快速了解交通状况、预测交通拥堵，并根据情况做出相应的调度和优化方案。
这不仅可以提升交通效率，减少拥堵，还可以减少交通事故发生的可能性。
其次，大数据的应用分析可以实现出行规划和路径优化。
根据用户的出行需求和实时交通情况，系统可以分析出最佳的行车路径和交通工具选择，提供给用户最合适的出行方案。
这样可以减少用户在交通选择上的不确定性，提高出行效率和便利性。
另外，大数据的应用分析也可以帮助城市智慧交通系统进行交通安全管理。
通过分析交通事故数据和交通违法行为数据，系统可以快速识别高风险区域，并采取相应的措施进行安全管理和预警。
这有助于减少交通事故的发生和人员伤亡的情况发生。
此外，大数据的应用分析还可以为城市智慧交通系统提供精确的交通统计和预测。
通过对历史数据和实时数据的分析，系统可以获得有效的交通统计信息，包括交通流量、交通量峰值、交通速度等。
这有助于城市交通规划、道路建设和交通资源配置的决策。
然而，大数据应用分析在城市智慧交通系统中也面临一些挑战和难点。
首先，数据的收集和处理需要高效的信息技术和通信基础设施。
对于大规模的城市交通系统来说，处理庞大的数据量是一个巨大的挑战。
其次，隐私和安全问题也是需要考虑的重要因素。
大数据的应用需要收集和处理个人用户的信息，保护用户隐私是至关重要的。
最后，大数据应用分析需要高水平的数据分析和算法技术支持。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析随着城市人口的不断增加和交通需求的不断增长，城市交通拥堵问题日益严重，如何提升城市交通的智能化水平成为了一个重要的课题。
大数据技术在城市智能交通发展中起到了重要的作用，其应用分析如下：1. 实时交通管理：通过大数据技术，可以对城市中的交通情况进行实时监控和分析。
利用各种传感器和摄像头等设备获取的数据，可以精确地监测交通拥堵情况、道路状况、车辆流量等，并通过算法对这些数据进行分析和预测。
这样，交通管理部门可以根据这些数据进行实时的交通信号控制，通过调节红绿灯时间、限制车辆进入等方式来缓解交通拥堵，提高交通效率。
2. 智能导航系统：大数据技术可以用于城市智能交通导航系统中，通过收集分析大量历史交通数据，包括车辆流量、交通拥堵情况、道路状况等，可以在导航系统中提供实时的交通信息。
这样，在出行前可以通过导航系统选择最佳路线，避免拥堵，节省时间和燃料。
智能导航系统还可以根据乘客的个人喜好和需求，为其提供个性化的出行方案。
3. 智能停车管理：城市停车问题是一个普遍存在的难题，大数据技术可以用于智能停车管理系统中，通过收集和分析各个停车场的实时数据，包括停车位的使用情况、停车费用等，可以提供实时的停车位导航和停车场信息，帮助司机快速找到合适的停车位。
通过大数据分析，可以预测停车场的停车需求，提前调配停车资源，提高停车位利用率，缓解停车难问题。
4. 交通安全预警：利用大数据技术，在城市交通管理中可以实时监测交通事故和交通违法行为。
通过分析各种数据，包括交通摄像头的视频数据、车辆的行驶轨迹数据等，可以提前发现潜在的交通安全隐患，并及时预警。
交通管理部门可以根据这些预警信息采取相应的安全措施，如增加交通警力、设置警示标志等，提高城市交通的安全性。
5. 交通规划优化：大数据技术可以用于交通规划的优化和决策。
通过分析各种交通数据，包括车辆出行数据、交通拥堵数据、交通需求数据等，可以了解不同时间段和不同地区的交通状况，为城市交通规划和建设提供科学依据。
大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展
大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代交通领域的重要组成部分。
而大数据分析技术则在智能交通系统中发挥着重要的作用。
本文将从以下几个方面来探讨大数据分析技术在智能交通系统中的应用与发展。
一、实时交通数据分析智能交通系统通过各种传感器和设备获取大量的交通数据，如车辆信息、路况信息等。
大数据分析技术可以对这些数据进行实时分析和处理，从而可以实时监测道路拥堵情况、预测交通事故发生概率等。
通过将分析结果和实时交通数据结合，系统可以自动调整交通信号灯的配时，从而优化道路交通流量，减少拥堵情况的发生。
二、交通数据挖掘与预测大数据分析技术可以挖掘交通数据中的潜在规律和特征，以此为基础进行交通预测。
通过对历史交通数据的分析和建模，可以预测未来某一特定时间段内的道路拥堵情况、公交车到站时间等。
这些预测结果可以为交通管理者提供决策支持，从而更有效地安排交通资源，提高城市交通运行效率。
三、智能交通信号控制传统的交通信号控制是根据固定的时间间隔来调整信号灯的配时。
而大数据分析技术可以根据实时交通数据的变化情况来动态调整信号灯的配时，以适应不同时间段的交通流量变化。
通过智能化的信号控制，可以减少交通拥堵情况，提高道路通行能力。
四、交通违法行为检测基于大数据分析技术，智能交通系统可以对交通违法行为进行自动检测和记录。
例如，通过分析车辆的行驶轨迹和速度等信息，可以检测出超速行驶、闯红灯等违法行为。
这不仅大大降低了交通违法行为的发生率，还减轻了交警的工作压力。
五、智能导航与路径规划大数据分析技术可以根据历史交通数据和实时交通状况，为驾驶员提供智能导航和路径规划服务。
通过分析交通数据，可以找到最佳的出行路径和避开拥堵路段，同时还可以根据用户的偏好和需求，为其提供个性化的出行推荐。
六、智能交通系统的发展趋势随着大数据分析技术的不断进步，智能交通系统也将在未来取得更大的进展。
首先，将更多的数据源纳入智能交通系统中，如天气数据、道路施工信息等，以全面了解交通形势并提供更精准的服务。
大数据技术在智能交通系统中的应用
大数据技术在智能交通系统中的应用智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是利用先进的信息与通信技术，对交通运输系统进行全面感知、实时监测、智能分析和全方位控制的一种创新性交通管理系统。
随着大数据技术的发展，智能交通系统的应用愈发广泛，为我们的出行提供了更加安全、高效和便利的交通环境。
本文将探讨大数据技术在智能交通系统中的具体应用。
一、交通流分析与优化大数据技术的应用使得智能交通系统能够高效地分析和优化交通流。
通过收集和整合交通行为数据，如车辆轨迹、GPS数据以及路况信息等，智能交通系统能够实时分析交通拥堵状况、车辆流量以及交通事故等情况，并进行智能调度和优化。
比如，系统可以利用交通流量数据预测交通拥堵的发生，并通过实时导航系统将车辆引导到最佳行驶路径，从而减少拥堵现象和出行时间。
二、交通安全监控与预警大数据技术的应用也使得智能交通系统能够实现更加全面和精准的交通安全监控与预警。
通过与摄像头、传感器等设备的连接，智能交通系统可以实时获取道路上的交通违法行为、事故发生等情况，并进行实时监控和处理。
此外，系统还可以通过分析大数据来识别和预测潜在的交通安全隐患，并及时发出预警信息，提醒驾驶员和交通管理部门采取相应的措施，从而有效减少交通事故的发生。
三、智能公交调度与优化大数据技术的应用在智能交通系统中还可以提升公交运输的效率和质量。
通过实时采集和分析乘客上下车数据、公交车实时位置以及交通拥堵情况等信息，智能交通系统可以智能调度公交车的发车间隔和线路等，提升公交运输的准点率和运输能力。
此外，系统还可以根据乘客出行需求和流量进行智能优化，合理安排公交线路和站点布局，提升公共交通的服务质量和乘客满意度。
四、智能停车管理与指导大数据技术的应用也在智能交通系统中提供了更加智能化的停车管理与指导服务。
通过与停车场设备和城市交通管理系统的连接，智能交通系统可以实时获取停车场的车位信息、停车费用以及交通拥堵情况等，并通过移动应用或导航系统向驾驶员提供最佳的停车指导和推荐。
大数据分析在城市智能交通领域中的应用
大数据分析在城市智能交通领域中的应用在现代交通运输领域中，大数据分析技术展现出极大的价值。
应用大数据分析可以更好地了解交通流量情况，预测未来的交通状况，为城市交通管理部门提供更好的决策支持。
城市智能交通领域是大数据分析应用的重心之一，因为在这个领域中，涉及的交通信息非常多，且这些信息来源广泛，包括车辆、公交、地铁、行人等众多方面。
因此，大数据分析在城市智能交通中的应用非常值得探讨。
一、数据的收集和整合大数据分析的基础是庞大的数据资源。
城市智能交通的数据来源一方面来自城市交通管理部门的实时交通信息数据库，另一方面则是来自各种交通工具和人员。
例如，现在的很多交通工具已经配备了各种传感器，可以随时随地收集交通信息，比如行驶速度、车辆位置、车道使用情况等。
同时，现代的城市公交系统也拥有庞大的交通信息资源。
通过大规模的数据库收集和整合、各种传感器的数据上传、自动化的车载系统，以及城市公交公司的资料记录，就可以每时每刻地掌握大量的交通信息。
二、大数据分析的应用通过数据的收集和整合，城市交通数据因而变得更加完整和全面。
大数据分析可以应用于众多方面，以实现更高效的城市交通管理。
如下是大数据分析在城市智能交通领域中的典型应用。
1. 交通流量控制通过采集的实时交通信息，可以分析道路交通流量，在拥堵时进行交通限流。
一些具有智能交通管理系统的城市使用了这一方案，已经能够快速响应道路机动交通拥堵的问题。
预测交通状况并进行交通流量控制的技术有助于减少道路交通拥堵和排队时间，提高城市交通运输的效率。
2. 事故预测和控制大数据分析也可以用来分析特定区域内交通事故的可能性，在需要采取预防措施时能够及早做出预测。
一些城市的交通支持中心已经开始利用大数据技术来分析城市公路路段交通事故的发生率和交通事故的影响范围，从而更好地指导采取必要的控制措施，如事故救援和相关交通引导。
3. 公交系统的发展和优化大数据分析可以为公交系统的管制和规划提供足够的信息，以支持更好的公交规划和优化。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析随着城市人口的不断增加和交通需求的日益增加，城市交通问题也日益突出。
为了提高城市的交通效率和减少交通拥堵，大数据技术被广泛应用于城市智能交通发展中。
大数据技术能够帮助城市交通规划部门对城市交通状况进行准确的监测与分析。
通过各类传感器的部署和数据采集，可以实时获取交通流量、路况、交通事故等数据，进而分析城市交通的瓶颈和问题所在，针对性地制定交通规划和交通流调度方案。
大数据技术能够提供实时的交通信息服务。
通过大数据平台和智能交通系统的结合，可以实时监测交通流量，并将数据通过互联网共享平台提供给用户。
用户可以通过手机APP或导航系统获取实时的路况信息、道路拥堵情况等，从而选择最佳的出行路线，有效避开拥堵区域，提高出行效率。
大数据技术还能够实现智能交通信号的优化。
传统的交通信号控制方式往往是基于固定的时序，无法适应实际交通流量的变化。
而通过大数据技术，可以根据实时的交通数据对交通信号进行动态优化，使得信号灯的时序能够更加智能化和灵活，从而实现交通拥堵的缓解和交通效率的提升。
大数据技术还能够为城市交通管理部门提供更好的决策支持。
通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，可以发现城市交通的瓶颈和隐患，也可以发现一些交通违法的行为。
城市交通管理部门可以根据这些数据制定更加科学有效的交通管理策略，加强交通执法力度，从而提升城市交通的安全性和便捷性。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用具有重要的意义。
通过实时监测和分析交通数据，提供实时的交通信息服务，优化交通信号，以及提供决策支持，都可以有效地解决城市交通问题，提高城市的交通效率和交通安全性。
大数据技术在智能交通系统中的应用
大数据技术在智能交通系统中的应用智能交通系统是指借助现代信息技术与通信技术，对道路交通进行实时监测、分析和优化的一种交通管理系统。
随着大数据技术的快速发展，其在智能交通系统中的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据技术在智能交通系统中的具体应用。
一、交通流量预测大数据技术可以利用历史交通数据、天气数据、节假日数据等多种数据来源，通过分析挖掘交通系统的规律和趋势，实现交通流量的精准预测。
通过预测交通流量，交通管理部门可以根据需要采取相应的交通控制措施，如调整信号灯配时、引导交通等，提高道路通行效率，减少交通堵塞。
二、交通事故分析与预防利用大数据技术，可以整合交通摄像头、交通事故数据、交通违法数据等多源数据，进行综合分析，了解交通事故发生的原因和规律。
通过挖掘交通事故数据中的潜在关联性，可以进行交通事故的风险预警和预防。
交通管理部门可以根据预测结果采取相应的安全措施，例如加强交通执法、设置交通警示牌等，以减少交通事故的发生。
三、交通路况指导与优化大数据技术可以利用智能交通系统中的传感器数据、GPS定位数据等实时数据，对当前的交通状况进行快速准确的监测和分析。
通过实时分析交通数据，可以及时发现道路拥堵、交通事故等异常情况，并向驾驶员提供路况指导和优化建议，帮助驾驶员选择最佳路线，从而减少通行时间和道路拥堵。
四、城市交通规划与建设在城市交通规划与建设过程中，大数据技术可以利用历史交通数据、人口数据、土地利用数据等多种数据，进行城市交通的综合评估和预测。
通过分析挖掘城市交通数据，可以发现交通瓶颈、交通需求等问题，为城市交通规划部门提供决策支持和优化建议，帮助城市合理规划交通网络，提高交通系统的效率和便捷性。
五、出行服务与智能导航借助大数据技术，智能交通系统可以通过分析用户出行数据、交通状况数据等，为用户提供个性化的出行服务和智能导航。
用户可以通过手机APP或导航设备获取实时交通信息，包括交通拥堵情况、最佳路径选择等，方便用户出行，缓解交通压力。
大数据和人工智能技术在城市智慧交通中的应用
大数据和人工智能技术在城市智慧交通中的应用随着人口的不断增加和城市化的加速，城市交通逐渐成为了城市管理中不可忽视的一部分。
然而，城市交通也成为了城市管理中最让人头疼和难以解决的问题之一。
如何让城市交通更加便捷、高效、安全、环保和智能化，成为了城市管理者面临的一个重要课题。
而大数据和人工智能技术的广泛应用，则为城市智慧交通的建设提供了有力的支持和帮助。
一、大数据技术在城市智慧交通中的应用大数据技术是城市智慧交通中的重要组成部分。
大数据技术可以对城市交通数据进行海量、全面、高效、智能的处理和分析，为城市交通管理决策提供科学依据和参考。
例如，在城市网格化管理中，通过建立公交、出租车、私家车、行人等移动对象的轨迹数据库，可以实现实时的交通流监测和预测，准确把握城市交通动态，提高交通运输的效率和安全性。
同时，还可以利用大数据技术来分析路段、路口、交通枢纽的瓶颈，优化城市道路和公共交通的线路规划，推动城市公共交通系统的智慧化和优化。
随着手机普及率的不断提高，移动端数据也成为了大数据应用的一个重要方向。
可以通过手机应用、微博平台等途径对城市居民的出行状况进行实时监测和分析。
例如，利用手机GPS、访问微博等途径，可以获取出行者的出行目的、出行起点、出行时间、出行方式等信息，为城市交通智能决策提供精准的数据基础。
二、人工智能技术在城市智慧交通中的应用人工智能技术是城市智慧交通中的另一个重要组成部分。
人工智能技术可以模拟人类思维的过程，实现对城市交通数据的智能分析和决策。
例如，在交通信号灯优化控制中，可以利用人工智能技术，对交通信号灯进行动态调节和优化。
通过对车辆的实时流量、速度等信息进行分析，可以预测未来短时间内交通信号灯需要调控的方向和时机，并实现自适应控制。
这种方式既能保证城市交通的高效性，还能降低交通拥堵，提高交通安全。
在智能车辆领域中，人工智能技术的应用也日趋广泛。
例如，L3和L4级别的自动驾驶技术，可以使汽车在特定道路上（如高速公路、城市环路）实现自主驾驶，并利用车载传感器、摄像头等设备对车辆周围的情况进行实时分析和判断。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是利用现代信息技术、通信技术和传感技术等手段来提高交通运输效率、安全和舒适度的一种综合系统。
近年来，随着大数据技术的快速发展，大数据在智能交通系统中的应用越来越广泛，为交通管理、安全预警和出行体验等方面带来了巨大的改变和优化。
本文将从智能交通系统的定义、大数据的特点和应用案例等方面探讨大数据在智能交通系统中的应用。
一、智能交通系统的定义智能交通系统是一种基于现代交通管理理论和信息技术的先进交通管理系统。
它通过高效的通信网络和多种传感器设备，将交通设施、车辆和驾驶员等信息进行实时监控、数据采集和信息传输，从而提供全面的交通信息，实现交通管理和交通服务的智能化。
二、大数据的特点大数据是指数据量大、处理速度快、多样性和价值密度高的数据集合。
大数据具有以下特点：1.巨大的数据量：智能交通系统涉及到庞大的交通数据，包括车辆、道路、人员等众多信息的采集和分析。
这些数据量庞大，往往需要海量的存储和处理能力。
2.多样性的数据类型：智能交通系统中的数据具有不同的类型，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有一定格式和规范的数据，如车辆行驶速度、车辆位置等。
非结构化数据是指没有明确结构的数据，如交通摄像头拍摄到的视频和图像等。
3.快速的数据处理速度：智能交通系统对数据的处理速度要求较高，需要实时地对交通数据进行采集、传输和分析，以便及时做出响应和决策。
4.数据的价值密度高：交通数据中蕴含着丰富的信息和价值。
通过大数据分析技术，可以挖掘交通数据中的潜在规律和关联，从而提供精准的交通管理和决策支持。
三、大数据在智能交通系统中的应用案例1.交通管理与调度优化：通过对大数据的实时监测和分析，可以实现对交通流量、拥堵状况和交通事故的快速预警和处理。
交通管理部门可以根据大数据分析的结果，合理安排道路资源，疏导交通，减少拥堵，提高道路通行能力。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用近年来，随着大数据技术的发展和智能交通系统的普及，大数据在智能交通系统中的应用越来越受到重视。
大数据技术能够为智能交通系统提供丰富的数据支持，从而实现交通管理、车辆控制、智能安全检测等功能，为城市交通运输提供更加高效、安全、便捷的服务。
本文将就大数据在智能交通系统中的应用进行探讨，以期为相关领域的研究和实践提供一些借鉴和启发。
一、数据采集与分析在智能交通系统中，大数据的首要作用就是数据采集与分析。
通过各种传感器、监控摄像头和其他数据采集设备，可以实时获取交通运输系统中各种数据，如车流量、行车速度、交通事故状况等。
这些数据来源广泛、实时性强，对于实现智能交通系统的各种功能及服务至关重要。
大数据技术能够对这些海量数据进行高效的采集、存储、处理和分析，从而为交通管理、规划和决策提供科学依据。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以进行交通流量预测、拥堵状况识别、交通事故预警等，帮助交通管理部门有效地优化道路交通组织，提高道路通行效率。
二、交通运输管理大数据技术在智能交通系统中还能够为交通管理部门提供决策支持和科学管理手段。
通过对交通运输数据的分析，能够发现交通瓶颈、优化道路规划，提高交通运输系统的整体效率。
大数据还可以帮助交通管理部门实现智能信号控制、智能红绿灯调整等功能，从而优化车辆通行的时间和路程，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
三、车辆控制利用大数据技术，在智能交通系统中还可以实现对车辆的智能控制。
通过对车辆的位置、行驶状态等数据的分析，可以实现智能导航、路线规划、动态道路导引等功能，帮助车辆避开拥堵路段，选择最短、最快的行驶路线，提高行驶效率。
大数据还可以实现对车辆的智能监控和管理，从而保障车辆运行的安全和稳定。
四、智能安全检测大数据技术还可以在智能交通系统中实现智能安全检测功能。
通过对监控摄像头、道路传感器等设备所采集的数据进行高效分析，可以实现对交通事故、违章行为、交通拥堵等情况的实时监测和预测，及时发现交通安全隐患，保障交通行车的安全与畅通。
大数据技术在交通体系智能化中的应用
大数据技术在交通体系智能化中的应用现代城市交通体系智能化涉及到大量的信息流、数据流的处理和分析，而这时候大数据技术就成为了不可或缺的工具。
大数据技术基于互联网和信息处理技术，利用高性能计算和存储系统，可对海量的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律性和价值，为智能交通体系的设计、优化和运营提供支撑。
下面将从几个方面总结大数据技术在智能交通体系中的应用。
一、城市交通智能决策城市交通行业的人流、车流和物流等信息不断涌现，但是这些海量数据又难以直接分析利用，大数据技术的出现使这些数据能够无障碍的被存储和高效的分析，成为智能决策重要的数据源。
大数据技术可以将交通数据进行分析、处理、挖掘、预测，从而提供决策层所需的数据支撑。
例如，通过利用交通监控视频，地铁、公交等公共交通GPS数据、微博、微信等社交网络数据、舆情数据等，可以进行车辆、行人、物流对象的行为分析和预测，进而改善城市交通拥堵、提升城市交通流畅度和安全性等方面。
二、实时交通状况监控以往城市交通状况监控大多是手动摄像或传统摄像，难以实现有效的监控和管理。
而借助现代技术进行交通状况监控，可以准确的掌握交通状况，从而更好的指导交通运行。
大数据技术可以收集分析全城公共交通提供的数据，如公交、地铁、出租车、共享单车等，对城市交通实时状况进行监控，并根据实时状况对城市交通进行分析和评估，从而及时指导交通运行，优化交通流。
三、交通拥堵状况预测现代城市交通拥堵问题严重，为了更好的解决这个问题，需要在交通系统中加入智能化技术，如将大数据技术应用于交通拥堵状况预测。
通过监控各种交通运输资源位置、交通事件、交通指数、交通时空行驶轨迹，对交通拥堵情况进行智能预测。
通过分析社交媒体反馈的实时交通状况数据，对未来的拥堵情况进行预测和预警，从而及时采取交通疏导措施。
四、城市交通基础设施智能管理城市道路、地下管线、交通信号灯、公路收费站等交通基础设施是交通运行的重要组成部分，大数据技术可将这些设施进行智能管理。
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析
大数据技术在城市智能交通发展中的应用分析【摘要】随着城市化进程的加快，城市交通拥堵、安全隐患等问题愈发突出，而大数据技术的出现为城市智能交通的发展提供了新的解决方案。
本文在引言部分介绍了大数据技术在城市智能交通中的意义，随后在正文部分分析了大数据技术在交通监控、拥堵识别、智能交通管理、出行规划和公共交通优化等方面的应用，并探讨了其对城市智能交通发展的重要性。
结论部分对大数据技术在城市智能交通发展中的重要性进行了总结，并展望了未来发展趋势。
通过本文的分析，可以更深入了解大数据技术对城市智能交通发展的促进作用，为城市交通管理和规划提供新的思路和方法。
【关键词】大数据技术, 城市智能交通, 应用分析, 交通监控, 交通拥堵识别, 智能交通管理, 出行规划, 公共交通优化, 发展趋势1. 引言1.1 背景介绍随着城市化进程的不断加速，城市交通问题逐渐凸显。
交通拥堵、交通事故、公共交通不便等问题成为制约城市发展的重要因素。
传统的交通管理方式已经无法有效应对城市交通的挑战，引入大数据技术成为改善城市交通状况的重要途径。
大数据技术的快速发展为城市交通管理提供了新的思路和解决方案。
通过收集、整合和分析海量的交通数据，可以实时监控交通状况、识别交通拥堵点、优化公共交通线路，并有效规划出行路线，为城市居民出行提供更加便利的服务。
大数据技术在城市交通中的应用不仅提高了交通效率，减少了交通事故，还有助于减少交通拥堵，优化公共交通资源配置，提高城市居民生活质量。
大数据技术在城市智能交通发展中具有重要的意义，将成为未来城市交通管理的重要趋势。
1.2 大数据技术的意义大数据技术在城市智能交通发展中扮演着至关重要的角色。
随着城市人口的不断增长和交通工具的多样化，传统的交通管理方式已经无法满足日益增长的需求。
而大数据技术的出现为城市交通管理带来了全新的可能性和机遇。
大数据技术可以帮助城市实现交通监控的精细化和智能化。
通过对海量数据的采集和分析，可以实时监测道路交通情况，及时发现交通事故和拥堵情况，从而及时采取措施进行疏导和管理。
大数据在智能交通系统中的应用
大数据在智能交通系统中的应用1. 引言1.1 背景介绍在当今社会，随着科技的不断发展和城市化进程的加快，交通拥堵、交通事故、交通安全等问题成为了人们日常生活中的一大困扰。
为了解决这些问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统是利用先进的信息和通信技术，通过对交通数据的采集、处理和分析，实现交通管理、预测、优化、安全和环保等多方面的智能化应用。
大数据作为智能交通系统的重要支撑技术，正逐渐发挥着越来越重要的作用。
大数据技术可以通过对海量的交通数据进行实时分析和挖掘，帮助交通管理部门更加准确地了解交通状况，及时调整交通信号灯，优化路线规划，提高交通效率。
大数据技术还可以应用于交通事故的预测和监测，提升交通安全水平；通过智能监控和调度，实现交通环保的目标，减少尾气排放和交通对环境的影响。
大数据在智能交通系统中的应用正逐渐得到广泛关注和应用，为改善城市交通状况提供了新的思路和解决方案。
【字数：248】1.2 问题阐述智能交通系统在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用。
随着城市人口和车辆数量的不断增加，传统的交通管理方式已经难以应对日益复杂的交通情况。
交通拥堵、交通事故、交通污染等问题日益突出，给城市交通带来了巨大的挑战。
在传统的交通管理中，往往依靠人工经验和简单的统计数据来进行决策。
这种方法往往无法充分利用各种数据来源，无法进行精准的预测和优化，导致交通管理效果不佳。
如何更好地利用大数据技术来解决交通管理中的问题，成为了当前亟待解决的重要问题。
随着大数据技术的不断发展和智能交通系统的逐步成熟，大数据在智能交通系统中的应用已经成为一种趋势。
通过收集、分析和挖掘各种交通数据，可以更好地预测交通情况、优化交通流量、提高交通安全和环保水平。
如何有效地应用大数据技术解决智能交通系统中的问题，已经成为了当前交通管理领域的研究热点。
1.3 研究意义智能交通系统是当今社会发展的重要组成部分，而大数据作为信息时代的核心资源，已经在智能交通领域发挥着越来越重要的作用。
大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述 李瑞丰
大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述李瑞丰摘要：智能交通系统中数据是十分关键的构成部分，交通数据的收集、处理与公布方式对于智能交通系统有着重大的影响。
在大数据时代下，将大数据应用到智能交通系统中能够给其带来重大的便捷与优势。
大数据能够在数据整合与信息收集、信息处理与存储以及信息公布方面起到重要的作用。
交通大数据具有数据巨大、处理速度快、高价值、可视化等特点，因此如何高效地利用大数据来实现智能交通管理是大数据在智能交通系统中应用的重点。
关键词：智能交通；大数据技术；交通大数据引言智能交通系统中数据是十分关键的构成部分，交通数据的收集、处理与公布方式对于智能交通系统有着重大的影响。
在大数据时代下，将大数据应用到智能交通系统中能够给其带来重大的便捷与优势。
大数据能够在数据整合与信息收集、信息处理与存储以及信息公布方面起到重要的作用。
交通大数据具有数据巨大、处理速度快、高价值、可视化等特点，因此如何高效地利用大数据来实现智能交通管理是大数据在智能交通系统中应用的重点。
1大数据与交通大数据1.1大数据与交通大数据概述近几年来伴随着信息技术与互联网技术的成熟，大数据时代已经来临。
大数据，即为拥有海量数据，无法利用现有的数据管理技术、软件等方式来对其进行处理。
大数据主要拥有数据存储量大、数据类型众多、处理速度快等特点。
而交通大数据相对于传统的交通数据来说，其具有以下特点：第一，数据量巨大，拥有广泛的数据来源并且需要长期存储；第二，处理速度快，交通流的实效性很强，需要高度的数据处理速度；第三，模态多样化。
数据来源广泛，类型多样，呈现多元化模态；第四，高价值。
数据拥有时间、空间等多元化特点，拥有丰富的价值；第四，可视化。
交通运行情况等状态需要实现可视化。
1.2大数据在智能交通系统中的应用优势大数据应用在智能交通系统中的优势主要表现在以下几个方面：第一，能够显著提升交通运行效率。
大数据所拥有的实时性的特点，能够让闲置的数据被充分利用起来，通过智能化技术来对交通动态进行实时监控与预测，从而显著提升交通运行效率。
大数据技术在城市智能交通系统中的应用与分析
大数据技术在城市智能交通系统中的应用与分析摘要：现阶段，我国信息技术发展迅速，在这样的背景下，大数据理念逐渐在社会各领域得到广泛应用，使工作效率和质量得到显著的提升。
基于此，本文就大数据在交通方面的应用进行研究，首先就大数据在交通应用方面的数据治理、数据开放和数据挖掘特点进行分析，然后阐述大数据理念下交通运输管理体现出的突破行政区域限制、促进信息高效整合、提升预测管理水平等优势，最后探究其具体应用。
关键词：大数据；智能交通；应用1大数据技术概述在大数据迅速发展的背景下，大数据是指将人们生活中的大量信息资料收集起来建立的资料库。
大数据时代的到来打破了常规的方式，以其超大的信息数据资源为各个领域提供方便，传统的操作技术将难以驾驭，需要用新的技术去激发其的价值。
当下的大数据技术具有以下四个特点：①及时性，其可以及时地对超多的数据信息进行处理分析，以便于人们处理问题。
②高效性，大数据技术可以以最快的速度找到解决方法，对人们的工作十分有利。
③具有预测性，通过对大量的数据进行分析，可以提前预测事物的发展趋势，可以预先明确交通拥堵状况，人们可以利用大数据有效地避开拥堵。
④分布性，该技术可以进行分布处理，有效地提高人们的工作效率，从而改善现实中的数据处理现状。
2大数据技术重要性社会科学技术的不断发展，带动了计算机信息技术和互联网技术的应用，在计算机和互联网有机结合应用之后，产生了大量的数据信息，大数据概念也随之出现。
大数据处于一种抽象的名词，跟传统的数据不同，大数据依存于互联网信息技术，同时规模大、类型多、价值较高。
作为一门新兴的技术，大数据技术的出现为社会不同领域的发展提供了新的发展方向。
例如说可以利用社会中产生的大数据来分析民生，进行舆情监控等工作，能够提升政府部门工作质量，加强政府部门跟人民群众的沟通和交流。
3大数据在交通应用方面的特点3.1数据治理现阶段，我国已经全面步入信息化社会，大数据技术在社会生活的各个领域得到了广泛应用。
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第 15卷第 5期 2015年 10月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyV ol.15No.5 October 2015文章编号:1009-6744(2015 05-0045-08中图分类号:U491.1文献标志码:A 大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述陆化普 *, 孙智源, 屈闻聪(清华大学交通研究所, 北京 100084摘要:大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战 . 从交通大数据的基本概念、交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面, 阐述了交通大数据给智能交通系统带来的变革 . 为了深入理解交通大数据的内涵, 分析交通大数据的产生背景, 提出了交通大数据的“ 6V ” 特征, 总结了智能交通系统中大数据的基本类型 . 面对交通大数据带来的数据安全、网络通信、计算效率和数据存储等诸多问题, 提出了应对策略和思路 . 对数据驱动的建模方法进行了分析, 说明了混合模型的意义 . 最后, 讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架 .关键词:智能交通; 交通大数据; 数据驱动; 智能交通系统Big Data and Its Applications in Urban Intelligent Transportation SystemLUHua-pu , SUNZhi-yuan , QU Wen-cong(Institute of Transportation Engineering , Tsinghua University , Beijing 100084, ChinaAbstract:Big data brings both opportunities and challenges to technological development and application innovation of urban intelligent transportation system. Significant changes of ITS, which brought by traffic big data, are shown in three aspects:the concept of traffic big data, problems brought by traffic big data, and big-data-driven based mathematic modeling methods. This paper is intended to deeply understand big data, the background and category of traffic big data are sketched, the “ 6V ” characteristics of traffic big data are proposed, the basic types of traffic big data in ITS are summarized. Strategies and ideas are presented based on the problems of traffic big data, namely, data security, network communication, computational efficiency, and data storage. This paper also analyzes the method of data driven model, and describes the significance of hybrid model. Finally, system framework of ITS based on traffic big data is proposed.Key words:intelligent transportation; traffic big data; data driven; intelligent transportation system1引言随着信息技术、通信技术、计算机技术等的快速发展, 数字城市 (Digital City 与智慧城市 (SmartCtiy 接踵而来 .1998年 1月, 美国前副总统戈尔发表了题为“数字地球——新世纪人类星球之认识 (The Digital Earth:Understanding our planet in the收稿日期:2015-02-04修回日期:2015-08-30录用日期:2015-09-09基金项目:“ 十二五” 国家科技支撑计划 (2014BAG01B04-03 ; 国家自然科学基金 (51408023 ; 清华大学苏州汽车研究院 (吴江返校经费课题 (2015WJ-B-02 .作者简介:陆化普 (1957- , 男, 辽宁铁岭人, 教授 . *通信作者:luhp@DOI:10.16097/ki.1009-6744.2015.05.007交通运输系统工程与信息 2015年 10月21st Century ” 的演说 , 数字地球的概念由此产生 [1].2008年 11月, 时任IBM 董事长兼 CEO 的彭明盛发布了题为“智慧地球:下一代领导人议程 (A Smarter Planet:The Next Leadership Agenda ” 的主题报告, 正式提出了“智慧地球” (Smart Planet 的概念 [2]. 数字城市和智慧城市都是美国的舶来品, 二者都是信息化背景下现代城市发展的高级形态 . 当前, 英国提出了“数字英国(Digital Britain ” 计划 [3], 韩国提出了“ U-Kor ea ” 战略和“ U-City ” 综合计划 [4], 我国于 2013年前后开展智慧城市试点示范工作 [5]. 数字城市与智慧城市的建设促进了移动互联网、物联网、云计算等技术的发展, 并直接推动了大数据 (Big data 时代的来临 .2008年, Nature 出版了“ Big Data ” 专刊 [6]; 2011年 , Science 出版了“ Dealing with Data ” 专刊 [7].2012年, 美国政府正式发布了“大数据研究和发展倡议” [8]; 我国于 2011年发布了“物联网‘十二五’ 发展规划” , 并陆续发布了一系列的发展规划与白皮书 .在交通领域, 传统的数据采集向电子化设备与高级应用转变, 助力交通大数据的形成与发展 . 从传统的感应线圈和微波雷达等固定检测、基于浮动车的移动检测, 向北斗卫星导航系统 [9]、智能手机 [10]等新型检测手段, 以及集约的交通传感器布局 [11]和稳定的多源数据融合 [12]方向发展 . 交通大数据为“感知现在、预测未来、面向服务” [13]提供了最基本的数据支撑, 是解决城市交通问题的最基本条件, 是制定宏观城市交通发展战略和建设规划, 进行微观道路交通管理与控制的重要保障 .数据是智能交通系统的基础, 交通数据采集手段和处理方法的深度革新将引领智能交通系统的变革 . 在大数据背景下, 对交通大数据进行深度分析, 明确交通大数据的基本概念, 了解交通大数据带来的问题, 理解大数据驱动的数学建模方法, 探讨在智能交通系统中的应用具有非常重要的意义 .2交通大数据的基本概念2.1交通大数据的特征交通大数据与传统交通数据的不同主要体现在特征中 . 当前对大数据特征的描述主要有:3V [14]、 4V [15]和 5V [16]等 . 结合交通大数据的基本类型, 认为交通大数据具有 6V 特征, 具体如表 1所示 .表 1交通大数据的特征Table 1Characteristics of traffic bigdata2.2智能交通系统中的大数据根据数据来源分布, 智能交通系统中的大数据划分如表 2所示 .(1 交通流数据 (固定检测器 .传统固定检测器获取的交通流数据为智能交通系统的传统应用提供了基础数据支撑 . 以北京为例, 基于微波雷达、超声波、感应线圈、视频监控等检测器, 北京市公安局公安交通管理局建立了交通信息采集、处理、发布系统, 北京市道路交通流预测预报系统 [17]等 .表 2智能交通系统中的大数据 Table 2Big data inITS46第 15卷第 5期大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述(2交通流数据 (移动检测器 .通过固定检测器与移动检测器的数据融合 [18], 获取更加准确的交通流数据 . 以北京为例, 北京市公安局公安交通管理局开展了“北京市道路交通流综合分析与数据质量评价体系研究” 的项目, 对固定检测器、移动检测器等获取的多源数据进行研究, 优化交通数据质量 [19].(3位置数据 (移动检测 .先进的移动通信技术拓展了交通移动检测的应用范围, 由传统的交通流数据获取推广到位置数据的获取, 使得基于位置的服务成为可能 . 基于公交智能卡的数据, 实现出行者出行行为的分析, 为公交基础设施建设和运营服务管理提供支持 [20]. 基于出租车车载终端的数据, 研究出行距离、出行时间和道路偏好对驾驶员路径选择的影响, 进而实现路径的预测 [21]. 应用智能手机, 可实现出行轨迹、出行方式、出行范围、出行总量等的获取 [22, 23]. 此外, 车联网的出现大大提高了城市交通信息综合获取的水平, 丰富了交通数据来源和发布途径 [24, 25]. 海量位置数据的处理和分析, 为交通出行行为分析 [26], 公交系统优化 [27], 车辆优先控制 [28]等提供了支撑 .(4非结构化视频数据非结构化视频数据一方面可用于宏观态势监控, 以广西柳州为例, 建设高空高清视频监控系统, 掌控多交叉口或较大区域的交通宏观态势 . 一方面, 通过视频处理模块, 提供交通流特征参数及其他参数, 以卡口系统、电子警察系统等为例, 还可应用于车辆类型识别 [29]、交通状态识别 [30]等 .(5多源的互联网、政务网数据互联网、政务网为智能交通系统提供了广泛的数据来源与发布途径 . 以社交网络为代表的互联网可为智能交通系统提供交通事件的视频等数据 . 另外, 互联网也可成为交警非现场执法、公交系统优化等的重要数据来源 . 政务网为城市决策者和管理者提供了安全稳定的信息交互平台 . 通过政务网, 可为智能交通系统接入城市路网结构、气象变化、特大活动、突发事件、应急救援等数据 .3交通大数据带来的问题3.1数据安全问题交通大数据具有“ Value ” 特征, 蕴含了众多的信息, 有些信息涉及国家安全, 例如, 公安网传输的数据; 有些信息涉及个人隐私, 例如, 卡口系统检测的车辆轨迹数据 . 在交通大数据采集、传输、存储、处理、应用等过程中, 数据安全问题非常重要 . 智能交通系统依托智能交通专网进行系统内部的数据传输, 以及与外网之间的数据交互时, 必须符合规范和标准, 保证网络安全 [31]. 另外, 在数据处理过程中, 需要遵循隐私保护机制, 应用隐私保护方法 [32].交通大数据具有“ Veracity ” 特征, 去伪存真是数据安全的另一重要问题 . 大量的冗余数据和错误数据不仅占据大量的存储空间, 浪费存储资源, 还会大大降低数据分析的有效性和稳定性 [33]. 进行异常数据识别, 缺失数据补充, 错误数据修正, 冗余数据消除具有非常重要的意义 .3.2网络通信问题交通大数据具有“ V olume ” 、“ Velocity ” 、“ Visualization ” 特征, 要求网络通信要满足大容量数据的快速、稳定传输, 特别是高清视频图像数据 . 交通大数据的“ Variety ” 特征决定网络通信方式的多样化 . 目前, 城市建立智能交通系统多采用自建专网、租用城市公网相结合的模式, 具备有线通信与无线通信并存且互通特征 . 智能交通系统常用的网络通信技术包括:有线电缆、光纤通信网络、无线传感网络、移动通信系统、卫星定位系统等 . 3.3计算效率问题交通大数据具有“ Velocity” 特征, 要求智能交通系统具备较高的计算效率, 例如, 交通数据预处理, 交通状态识别, 短时交通流预测, 实时交通流控制, 动态交通诱导, 实时公交调度等均具有时效性要求 . 云计算技术的发展带来了新的解决方案, 智能交通云的概念由此提出 [34]. 基于云计算技术, 使得计算机硬件和软件得到有效利用, 提高智能交通系统的计算效率 .3.4数据存储问题交通大数据具有“ V olume ” 特征, 特别是长时间序列的非结构化数据积累, 给数据存储带来了47交通运输系统工程与信息 2015年 10月巨大的压力 . 存储技术的发展远赶不上数据增长的速度, 大量存储服务器的购买提高了智能交通系统的建设成本, 并占用了数据中心的建筑面积 . 当前智能交通系统均采取缩短数据保存时限, 降低数据存储质量的方式来减少存储成本, 影响了大数据的价值 . 云存储技术的发展带来了新的解决方案, 基于云存储与智能压缩算法可以初步解决大数据的存储问题 .4大数据驱动的数学建模方法2000年, 美国自然科学基金会 (NSF 首次提出了动态数据驱动应用系统(Dynamic Data Driven Application Systems 的概念 [35]. 数据驱动模型与机理模型、知识模型同属常用的数学建模方法 . 机理模型从本质上反映客观规律, 但是, 建模过程繁琐, 参数标定难度较大; 知识模型以经验总结为基础, 模型简单易于实现, 但是, 模型精度较低, 研究对象的复杂性具有局限性; 数据驱动模型从数据出发, 是一个自下而上的建模过程, 无需了解机理, 精度较高, 但是, 模型的可解释性较低, 模型推广性能较弱 . 对于复杂系统, 特别是在某些情况下, 机理模型不可行或难度较大, 知识模型的精度较低, 数据驱动模型的意义凸显 . 常用的数据驱动方法如表 3所示 .表 3传统数据驱动方法Table 3Traditional big data drivenmethod大数据概念的提出, 推动了大数据驱动思想的产生, 促进了机理模型、知识模型和数据驱动模型的混合使用 . 在大数据的背景下, 机理模型、知识模型和数据驱动模型存在相互渗透、优势互补的关系, 3种模型构成的混合模型具有较好的应用前景 . 依据知识和数据, 简化机理模型, 并将数据驱动模型结合在一起, 完成模型标定, 互为补充 . 机理和知识可以优化数据, 减少噪声, 确定合适的训练样本, 提高模型鲁棒性 . 以基于时间序列、空间数据和历史数据的短时交通流预测为例, 知识模型用于初步确定与研究对象路段相关的数据集合, 确定合适的训练样本; 机理模型用于标定基于组合模型的短时交通流预测方法; 数据驱动模型用于发现组合模型误差与交通状态的模式匹配关系, 实验表明混合模型具有较高的精度 . 5大数据驱动的智能交通系统交通大数据给智能交通系统带来了变革, 主要体现在基本概念、面临问题和建模方法等 3个方面 . 面向上述变革, 研究大数据驱动的智能交通系统具有重要的意义, 体系框架如图 1所示 .(1感知对象 .大数据驱动的智能交通系统具有海量的监控对象 . 智能交通系统的感知对象从人、车、路、环境四个方面展开, 包括:个体出行、营运车辆、交通管理和静态系统等 .(2全面感知 .大数据驱动的智能交通系统具有多样的检测手段和丰富的数据来源 . 针对城市交通数据源的分布情况和智能交通系统的数据需求, 以固定检测和移动检测构成的传统交通信息采集系统为依48第 15卷第 5期大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述托, 拓展交通数据源的类型和数量, 增加新型交通数据采集的使用, 实现城市交通及相关系统的全面感知 . 全面感知体现在多样的数据格式和数据类型上. 图 1智能交通系统的体系框架 Fig. 1System framework of ITS4950 交通运输系统工程与信息 2015 年 10 月（3）网络通信. 大数据驱动的智能交通系统具有快速的网络通信. 针对交通大数据的实时传输要求，建立有线通信、长距离和短距离无线通信构成的互联互通信道，实现数据源、智能交通系统、服务对象的数据交互. 智能交通专网作为数据交互的中心，与互联网、政务网、公安网等连接，网络接口具备合乎规范的网闸，以保障网络通信的安全运行. （4）中心平台. 大数据驱动的智能交通系统具有高效的数据处理、存储、共享与应用.中心平台承担了智能交通系统的数据挖掘、数据存储、数据共享等功能.数据挖掘以信息论、控制论、系统论为基础，应用交通流理论、交通网络分析、交通工程学等交通基础理论，或建立数据模型描述机理，或应用模式匹配推断结论.构建智能交通云的体系架构，以云计算、云存储、云共享等新兴技术解决数据处理速度、数据存储空间、数据共享效率的问题. （5）综合服务. 大数据驱动的智能交通系统具备优质的综合服务. 综合服务是智能交通系统的主要目的，包括基础应用和高级应用. 基础应用体现了“感知现在和预测未来” 特征，实现多源数据的集成管理，从个体车辆、路段和交通网络等方面进行交通状态的视频监控和量化分析，并对交通态势进行短期和长时间序列的分析和研判. 高级应用体现了“面向服务” 特征，基于基础应用分析，实施交通控制与诱导，指导特勤任务、稽查布控等警务工作，并为应急救援等城市综合管理提供决策支撑，通过共享发布优化综合服务质量. （6）服务对象. 大数据驱动的智能交通系统具备广泛的服务对象. 根据智能交通系统的需求分析，服务对象主要包括：政府决策者、交通管理者、企业运营者、科研工作者、个体出行者等. 能交通系统中的应用进行分析，旨在为大数据驱动的智能交通系统立项、建设和运营提供建议. 以下几个问题可能实未来的研究热点：（1）硬件设计方面. 大数据背景下，需研究多源、海量数据的有效采集、稳定传输、快速处理和合理存储方法，特别是交通数据采集设备的研发问题.数据是智能交通系统基础，大数据为智能交通系统提供了广泛的数据来源，然而，智能交通系统的部分功能，以交通控制为例，需要准确的、定制化的交通基础数据. 在此背景下，交通数据采集设备的研发显得尤为重要. （2）软件开发方面. 软件是智能交通系统得以广泛应用的首要工具，是智能交通系统距离用户最近的一部分，特别是在大数据的背景下，用户可以通过个人电脑、手机、显示屏等终端设备获取信息，软件开发的意义重大. 在丰富数据的基础上，从日益增长的交通管理和服务需求出发，兼顾城市发展和交通运行特征，进行软件的功能设计和操作优化，以提高交通管理和服务的智能化水平. （3）交通建模方面. 交通属于典型的开放复杂巨系统，在交通建模研究中，机理、知识、数据的系统化应用具有特殊的意义. 大数据为交通模型的建立、标定奠定了基础，倒逼交通模型的自我完善，特别是混合交通流特性的研究、交通出行行为规律的发现、动态交通流时空特征的提取等基础问题. 此外，以大数据为基础，交通控制的集成化、智能化、多模式化，交通诱导的群体覆盖、个性支撑等逐渐成为可能. 参考文献： [1] [2] [3] Gore A. 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