大数据在交通优化上的运用-精品文档.docx

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1、大数据在交通优化上的运用摘要：近些年来，随着车辆的不断增加，交通负荷也急剧增长，使得我国交通状况越来越差。怎样利用大数据技术来缓解当前的交通压力已经成为建设“智慧城市的重要研讨课题。为此，本文通过对交通优化中存在的问题进行明确与分析，利用模型构建及相关算法来深化讨论大数据在交通优化上的应用，希望能为交通压力进一缓解提供参考。关键词：大数据；交通拥堵；迭代方程；交通优化科学技术的不断发展使人们的生活水平有了极大的提高，越来越多的私家车进入了人们的日常生活，这也使交通负荷大大增加，交通状况也越来越差。大数据的出现为我国交通压力的缓解提供了全新的思路，通过利用每个车上的GPS对车辆进行实时监控来收集

2、相关数据，能够知道车辆在不同“时刻经过不同路段所用的时间，并能对每个路段的车辆数量进行监控，当某一路段中的车辆超过设定值时，大数据便会进行下一途径的规划，并找出用时最短的途径，以此指导车辆进行驾驶，进而有效避免了车辆在驾驶经过中遭遇交通拥堵现象，实现了交通的优化。由此可见，将大数据应用于交通优化当中具有特别重要的意义。为此，本文便对大数据在交通优化上的详细应用进行深化的讨论。1交通优化中存在的问题及分析在交通优化中主要存在两个问题，其一是交通拥堵问题，其二是交通途径规划问题。在车辆行驶经过中，由于车辆数量的大幅增加致使车道中的车流特别密集，而这就势必会使车辆行驶速度缓慢。此外，工作日的出现会使

3、车辆大大增加，十分是上下班时期，车辆的增加再加上车道的狭窄，必然会引发部分车道的交通拥堵。一旦发生交通拥堵，就需要对交通进行优化，而途径的规划就显得特别重要了。在途径规划时，怎样知道哪种行驶途径的车流较少，哪种行驶途径的用时时间最短等也成为困扰驾驶员的一大问题。2大数据在交通优化上的应用2.1研究思路本文的研究思路是对情景进行假设，并规划出情景中的所有途径，并对车辆的出发地到目的地所有途径所用时间分别进行计算，通过时间迭代算法来对从出发地至目的地各个途径所用时间进行计算，以此给出合理建议。在多种途径选择中，便要利用大数据，收集车辆在不同时刻不同途径到达目的地所需时间，其中汽车的出发时间为已知条

4、件，通过大数据来对汽车从出发地向前走一个路段或向右走一个路段收集的平均用时可知，与走该路段时的时刻进行相加，利用求得的时刻再来计算车辆在经过下一路段时的用时，并采用屡次迭代将各个途径的用时计算出来，以此得出用时最少的途径。需要注意的是，由于大数据是通过GPS来进行交通监测的，假如有很多车辆都是走一样的途径，这时所计算出的途径就不是最佳途径，应通过GPS的实时监控功能对最佳途径的车辆数量进行监控，当发现车辆数量超过规定值时，应自行切换下一途径的规划。2.2前期准备设定交通状况以一周作为一个周期，并将该周期划分为工作日与节假日，应利用大数据对至少3个周期的数据进行收集与处理，来获得车辆在不同时刻通

5、过不同路段的用时，并利用收集的数据拟合回归方程xT)(来计算。设定各个途径中所经过路段的车辆超过N辆时，该途径不符合最佳途径。假设各个途径中有不同的路段，任意路段在一分钟内有Q辆车参加该路段，第一辆车与最后一辆车通过路口的时间差是W，显然Q越大W就越大，假设当该路段的Q超过15时，该路段为拥堵路段。假设某辆车从出发点P至目的地M，则要先对P至M规划多种途径，然后利用搜集的数据进行时间迭代计算，为了方便描绘与计算，本文假设一条街上的所有路段等长且在同一时刻通过某一路段的用时一样。2.3算法流程本文采用迭代算法将各个路段车辆的经过时间进行迭代，以此计算出某辆车从出发点P至目的地M的所有规划途径的所

6、用时间，在该算法中充分考虑了路段的拥堵情况。2.4途径规划在途径规划中，需要对车辆在每个时刻通过相应途径所需要的时间进行计算，应分别计算车辆从出发地至目的地的全部规划途径。设定车辆在出行时时间为t,在A街上不同时刻每个路段对应的通过用时为xA)(,在B街上不同时刻每个路段对应的通过用时为xB)(,依此类推，在C、D、E、F街不同时刻每个路段通过用时关系为xC)(、xD)(、xE)(、xF)(，利用时间迭代法能够得出该车辆在不同规划途径中到达目的地的时刻。当然，假如每辆车都选用上述方案给出的最优途径必然还是会造成拥堵，这时便需要通过实时监控得知每条道路上的实际车数，当某一路段的车数超过N，且最优

7、方案会经过该路段，则排除掉该路段再分析最优路段假如汽车只需要通过这一个路段就能够到达目的地，则不进行此判定，过了一定缓冲时间后，在后面的车则能够继续行驶该路段。当某个路段在一分钟之内进入车数超过27辆时，则继续利用上述方法排除此路段进行分析判定，以此避免因导航而造成的拥堵现象，让每辆车都行驶最佳驾驶途径。若是造成了交通事故，要想对最短途径进行判定，则需要对不同的道路进行不同的分析。3应用效果及评价3.1应用效果通过以上方法来利用时间对交通状况进行衡量，能够使各个途径的所用时间能够直观地显示出来，进而为驾驶员对途径的选择愈加直观，进而避过拥堵路段。采用大数据来进行真实测量，并根据时间迭加算法，能

8、够为当地的交通情况进行愈加全面的展示，进而使这种算法更具针对性与真实性。采用时间迭加算法来对用时最短途径进行规划，能够有效缓解交通压力，这相当于交通分流处理。利用时间的不断迭代，能够为途径的规划提供可行性极高的计算方案。该方法对情景的假设较为简单，这也使这种算法所收集到的数据与实际情况会产生较大差异，但是假如车辆的目的地较远时，根据极大似然法，则途径规划所采集的平均时间迭代结果基本与实际所用时间相符合，因而该方案具有极高的真实性与可行性。3.2应用评价该方法对于实际突发情况的应对能力相对较弱，但该方法的总体思想具备良好的可行性，假如要进一步提高该方法的规划效果，能够对情景进行愈加现实化，并对耗时与车辆数进行真实表达，最大限度地降低误差，并采取上述方法来对详细的绕路途径情况进行分析。该方法能够与大数据中的GPS相结合，并利用GPS来对某个路段的车辆数量进行检测，根据相关公式来对所用时间进行计算，进而获得用时最短的途径，将该方法中的思想用于交通优化当中，更能到达非常良好的效果。总而言之，利用大数据来对路段的交通状况进行检测，并规划出用时最短的途径来指导驾驶员避过拥堵路段，能够有效缓解交通压力，实现交通分流效果。由此可见，利用大数据工具，采用GPS来对交通进行优化具有极大的现实意义。