智慧交通中的大数据应用

艾云

在新时代背景下，大数据为交通运输问题提供了全新的解决思路与途径。将大数据应用到智慧交通领域，不但能有效调整与改善智慧交通服务现状、科学解决交通路况堵塞等问题，还能进一步推动我国智能化交通实现可持续发展目标。对此，从大数据概述着手，通过论述智慧交通中的大数据应用，研究智慧交通中的新型大数据应用模式，旨在为智能化交通服务的有序运行提供可靠理论依据。

在我国社会经济水平不断提升的背景下，社会公众愈发重视城市中的交通运输问题，但传统交通运输管理模式已无法满足新时代交通运行需求，在某种程度上加重了交通路况堵塞等现象的严重程度。因此，各区域的交通管理部门应积极从宏观与微观2个角度，深入研究与分析改善交通运行环境的有效策略，通过互联网与大数据技术的有机融合，实时监督与检测交通流量运行情况与出行需求，则可以有效解决交通运输堵塞等问题。

大数据

大数据不但具有数据的基本特性，还有普通数据尚不具备的应用优势，具体包括规模性、多元性、高效性以及价值性等特点。其中大数据最显著的特性为其具有庞大的数据规模，同时在信息技术快速发展与普及的背景下，大数据信息的来源更趋于多元化，大数据还需对普通数据进行高效处理与整合，并且是实时、即刻地处理相关数据信息。最重要的是，大数据还能对海量数据信息进行分析、处理以及整合，以此在满足数据分布规律的基础上筛选出最具价值性的数据信息。基于此，将大数据的基本特性进行综合概述，其概念可总体概括为以下三个方面：第一，具有海量、庞大规模的数据库；第二，可高效、快速处理大规模数据的平台；第三，在平台对数据的处理过程中可归纳与总结出具有客观规律性的数据信息。

智慧交通中的大数据应用

交通管控中的应用

实际上大数据最显著的优点在于其能够总结出具有价值的客观规律的能力，这一优点使大数据在社会各行业领域中均有着良好的应用前景，特别是在交通管控领域中也占据着至关重要的地位。在交通管控实际应用过程中，需针对特定的交通问题进行科学有效的分析，并借助大数据的采集与处理功能构建相应的仿真模型，通过仿真模型的运行深入探究仿真结果。在此过程中，最重要的环节在于大数据对仿真数据的采集与处理，其作为仿真模型构建的先决条件，可直接影响着整个仿真输出结果的真实性和可靠性。实际上数据样本量的规模越庞大，其覆盖范围越广，构建出的仿真模型也就越精准。例如，在构建道路交叉口的仿真模型时，需综合采集不同方向的交通流信息、不同时段的车流通行信息、信号灯运作信息、车道数总计信息、车道长度、交通渠化信息以及各相邻道路之间的连结信息等。利用大数据高效处理以上数据信息，可构建出较为完善的交叉口仿真模型，依托于现有交叉口模型的等级，深入探索与研究其中隐含的各种问题。以此根据仿真模型分析结果实施科学有效的优化措施，进一步提高交叉口车流通行的等级，真正意义上为交通控制信号的有序运行提供基本保障，从而充分发挥出大数据应用原有的实效性价值。因此，相比于传统数据处理方式，大数据处理信息的性能更为高效、有序。对于公路系统交通仿真、城市道路交通仿真、车流量通行安全仿真、基于ITS的交通系统仿真而言，其在处理相关数据信息时，势必依赖于大数据独有的功能属性支持。

交通规划中的应用

在现代城市化发展进程不断加快的背景下，交通规划逐渐在交通控制系统中起到了决定性作用，其可以直接影响整个城市中期发展阶段布局的合理性，而良好的交通规划则可以拉动城市经济增长并推动社会可持续发展。将大数据有效应用到交通规划领域，科学处理交通规划中涉及到的数据信息，则能为交通规划提供更全面、系统的理论参考依据和数据基础，在此基础上准确推断交通规划区域的车流量运行情况，还能对交通规划中包含的经济、运输、交通量等要素进行更科学有效的预测与分析，并以此制定出切合社会发展规律和实际交通需求的交通规划方案。

在交通规划领域中，通常需要将大数据应用到各个不同层面，譬如对未来城市交通规划中涉及的数据信息进行处理。在此过程中，相关工作人员需灵活运用仪器设备搜集与整合近几年甚至近十年内的交通数据信息，并依托于计算机数据模拟推断相关数据信息，以此得到具有针对性的交通规划结果，并将其作为仿真模型构建的理论依据，同时适当加大验证参数，有效检验交通规划结果的准确性，最后结合实际交通运行情况与相关政策法规，有针对性地制定未来几年内的城市交通规划方案。

交通信息采集与发布中的应用

以往采集交通道路信息时，只能通过卫星定位或人为的方式获取交通行驶记录，这种信息获取方式不但具有一定的局限性，还无法从根本上保障数据信息的准确性。在实际处理过程中，也仅能对采集到的数据信息进行简单操作，如对机动车的路况堵塞问题进行分析时，其得出的数据处理结果通常不具有准确性。在新时代互联网技术快速发展的形势下，可依托于物联网等技术手段对信息运行情况进行有效采集，并通过大规模数据处理的分析结果，发掘具有普遍性和适应性的客观规律，进而为整个交通运行系统奠定科学的数据基础，真正为行业受众群体提供良好的智能化管理服务。在大数据与交通行业的智能化发展过程中，相关工作人员通常需要对其进行大量调查与研究。首先，研究人员需有效规划数据采集方式，并将采集到的数据信息作为后续分析工作的理论基础，以此为相关工作的顺利开展奠定良好基础。其次，在交通信息采集与发布过程中，还需依赖于车主终端与平台的交换信息，掌握车辆属性、交通运行路况以及车主个人信息等。与此同时，利用智能手机数据信息的采集功能，还能有效推断当前车辆的整体运行状况，进而判断整个道路的通行情况，得出更准确的路网交通信息。通过直观可视化的方式，还能帮助驾驶员从手机地图中获取所需行驶信息。一旦数据量积累到某个程度，相关工作人员还可以通过模型算法预测未来道路的运行情况，促使驾驶员提前掌握可能产生拥堵的路况信息。

智慧交通中的新型大数据应用模式

随着交通运输行业的可持续发展，大数据在整个行业领域中的应用需求与日俱增，具体可包括以下几个方面：第一，帮助出行者合理规划出行路线与出行方案，并对各个路段的交通信息进行科学合理的预测；第二，交通管理部门在交通建设规划过程中，可通过大数据的实时监测与管理功能对道路信息进行有效整合；第三，为物流与交通运输行业用户提供具有价值性的规律信息，帮助其制定科学合理的运行方案；第四，推动交通服务趋于专业化与差异化，充分满足社会公众的个性化需求；第五，将大数据与交通采集设备进行有机结合，有效实现智能化数据采集目标；第六、拓展车联网、物联网等无人驾驶模式下的大数据应用范围。

对于社会公众的出行情况进行规划时，可从公交出行与共享出行两方面着手，依托于大数据的实时监控功能，可以制定出具有针对性的路线规划方案，从源头上避免事故、路况堵塞等问题的发生。与此同时，共享出行作为目前广受社会公众喜爱的出行方式，在年轻受众群体中具有良好的应用前景，而大数据则可以在共享出行领域的应用方面创造良好的条件，以此通过科学规划共享交通工具的位置与时间方式实现有序派单目标，为社会公众提供良好的出行服务。

在交通部门的路线规划方面，可从2个方向着手对大数据的应用进行完善：第一，对道路进行实时监督与管控；第二，对交通道路与基础设施的建设规划进行有效调整。基于车与车之间的距离、车辆行驶速度等影响因素，科学预测道路的堵塞情况，可以有效把控交通运行流量。

在交通运输信息服务领域，大数据同样具有良好的应用优势。依托于车联网系统的服务功能，可以建构出较为完善的物流数据系统，帮助相关交通部门合理规划物流信息。可针对北京、上海等交通堵塞现象较为严重的区域，及时为物流从业者提供信息，规划合理的行车路线，解交通堵塞压力。

将大数据应用到交通运输行业的目的在于科学预测交通需求、优化交通运行环境，构建出高效、快捷的交通网络平台系统，有效缓解交通拥堵等现象，为社会公众的交通出行奠定良好的安全基础。在大数据实际应用过程中，具体可从交通管控、交通规划以及交通信息采集与发布等方面着手，在充分考虑社会公众与基础设施建设需求的基础上，有效调整交通运输的差異化结构，促使大数据充分发挥其在智慧交通方面的实效性价值。