简述大数据在智能交通的应用与发展.pdf

简述大数据在智能交通的应用与发展 大数据的应用范围非常广泛，是信息技术、网络技术以及云计算等先进科学技术发展和计算方法变革的产物，在很多行业领域中广泛应用并发挥着重要的作用。云时代的到来进一步推动了大数据技术的发展，现今在交通管理方面也将大数据加以应用。世界各国陆续开始对交通运输管理数据采用数字化的方式进行收集、存储和利用，智能交通系统的建立和应用对缓解交通压力，解决交通管理中存在的问题发挥十分重要的作用。1、大数据概述 随着世界各国对“大数据”关注度的提高，大数据的应用范围不断扩大，其所蕴含的内容价值也得到进一步的开发和利用。随着互联网技术的普及和发展，信息时代的发展进步导致了信息量的极速扩大，海量的多样的信息使我们逐渐的步入了“大数据”的时代。大数据是各种数据集的集合体，大而且复杂，是 IT 产业一次颠覆性的技术变革。大数据信息量之大，种类之多，采用已有的普通的数据库管理工作很难对其进行有效的分析处理。要在大数据中快速获得有价值的信息并对其进行有效的分析处理，就需要应用到大数据技术。大数据的特点主要表现在：第一，数据体积大。一般来说大型的数据集多位TB 级，而大数据的数据集普遍为 PB 级，甚至达到 EB 级。第二，数据处理速度快。大数据与传统的数据采用不同的挖掘技术，而且数据处理不需要消耗仓储，因此在数据的处理速度上非常快。第三，数据种类多。大数据中的数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，数据呈多种类型增加了大数据的复杂性。第四，数据具有实时性。虽然大数据中的数据量非常大，即便如此当用户将数据需求提交上来后，大数据即可自动对相关的有价值的信息进行提取。在智能交通中，数据的类型以交通管理系统数据、服务数据、传感器数据和应用数据为主，拥有多种数据类型，而且数据体积大，数据的分析和处理具有一定的难度。2、大数据技术与智能交通的契合 社会经济飞速发展，人们的生活水平提高，机动车的数量呈现出逐年大幅度增长的趋势。车辆的增多和各地间交流的日益频繁，为交通带来了巨大的压力，交通管理工作难度增加，交通堵塞问题严重。传统的交通管理模式已经无法满足现代交通需求，智能化交通的系统的发展，加上大数据技术的应用，促进了交通管理模式的变革。2.1 跨越行政区域的限制 我国幅员辽阔，政府为了对国家加强统治和管理，将我国分为多个不同的行政区域实行区域化管理制度。行政区域的划分下的各个行政区域在国家的统一领导下拥有区域自治的权利，这也使得各地政府为了促进本区域的经济发展，努力注意经济效益的最大化，但是在各个区域连接的边界处在交通基础设施建设方面没能做到充分的重视，对于区域交界处的交通线路上的建设投入不高。大数据在交通管理中的应用，打破了区域限制，实现了区域管理的跨越化，各区域遵循信息共享的原则，对跨区域管理的问题在自己的行政区域下就能有效的管理。2.2 信息集成优势和组合效率 我国大多数城市的交通运输管理主体是呈分散性的。交通管理相关部门多，且各自都建立起属于自己部门的信息化系统。但是这些数据信息的应用是呈单一化的，垂直于各自的业务范围之内。这样一来，关联业务系统在沟通和交流互动方面就有所欠缺，造成了交通管理各司其职，互不干涉，管理分散的现象。大数据促进了综合性交通信息体系的建立，讲不同领域不同范围内的数据库集中起来形成一个大型的数据库，实现了信息集成，综合加以利用。这样一来，交通管理的整体性能得以提升，使各个领域的数据库中的存储的数据得到充分的利用，各部门之间协作性加强，有效的提升了交通管理的质量。2.3 配置交通资源 传统人工规划和管理交通的模式，在交通动态化管理方面存在严重的弊端。大数据技术的应用，对交通管理部门的决策和解决方案的制定提供了有力的数据支撑。不仅有效减少了交通管理部门在人力和物力方面的投入，同时使交通资源得到充分合理的利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。2.4 有效提高交通预测水平 以往对于交通拥堵状况的改善通常是采取加宽道路、增加里程等方法来提高交通运营的能力。但是这样的解决办法受多方面因素的影响，如土地资源的制约、基础设施建设规划方案前景预测等等，而且人力、物力、财力的投入都很大。大数据技术的应用，在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。3、大数据在智能交通中的重要作用和发展前景 3.1 有效的提高交通运营能力 大数据技术在智能交通中的应用，有效的提高的道路交通的通行能力，使道路交通基础设施的效能得到最大的发挥，对交通需求能够科学有效的分析和调控。交通基础设施的建设涉及工程量大，投入多，受多方面因素的限制。大数据具有的大体积特点能够有效的解决这一问题。比如，大数据技术的应用，可对交通拥堵地段通过传感器通知机动车驾驶员，并提供有效的解决方案，大大接受了形成的时间和经济成本。大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。3.2 有效的提高交通安全水平 大数据的实时性和可预测性有利于交通安全系统在对数据信息分析处理方面能力的提升。大数据技术能够都驾驶员的状态进行自动检测，当驾驶员的驾驶处于疲劳状态时，车载装置可对驾车者的身体状态是否正常进行检测。同时车载装置还可与路边探测器进行信息交互，对车辆运行的轨迹的检测。大数据技术能都对各个传感器传递的数据信息进行快速的整合处理，建立起安全模型对车辆行驶的安全型进行综合的分析，有效的降低交通事故的发生。3.3 有效的进行环境监测 大数据技术通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，分析交通对环境的影响。数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。参考文献 1庄仕昂，李世杰.浅谈无线网络技术在智能交通系统中的应用J.科学之友，2011（12）.2韩耀强.大数据：智慧城市的发展引擎J.科技创新，2012（03）.