大數據在軌道交通規劃中的應用

⑴ 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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⑵ 請分析大數據在公共交通可以為公眾提供哪些新智能服務

大數據放在交通領域能幹這些事：智能公交、輔助交通規劃決策、對駕駛員評估、預測群體出行行為
智能公交，這是交通部早已實現的事情，也是交通部最早利用大數據決策的成功案例之一。交通部根據GPS定位技術、3G通信技術、GIS地理信息系統技術等等結合對車輛的監控，實施的公交車智能調度策略，提高了公交車的利用率，同時也在不斷減輕城市道路的擁堵負擔。
用大數據輔助交通規劃輔助決策，就公交網路而言，傳統的方式需要在投入大量人力進行OD調查和數據收集。而目前的一卡通，則讓數據更為全面的展現在決策人員面前，流量數據全部可以精確掌握，同時再利用上車輛擁堵時間，擁堵路段的大數據分析後，公交車的線路調整，增加與減少換乘站的決策就會更加有依據。
預測群體出行行為，目前網路地圖已經做到了可以提前兩周預測某個城市的人數大概規模，而將這一成熟的預測演算法用於交通後，結合交通部的其他大數據，便可以預測出群體出行的態勢，對其可能出行的時間，出行路線，出行方式等等進行預測，從而為城市車輛調度提供決策幫助。

⑶ 交通大數據分析會對智慧交通產生那些影響

隨著這些年我國城市化發展的加速，城市交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生。眾所周知，智能交通成為改善城市交通的關鍵策略。因此，及時、准確獲取交通大數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

交通行業現狀

我國智能交通發展始於上世紀90年代，在「十二五」規劃中，我國交通部進一步明確未來智能交通運輸的發展目標，例如，感知識別、網路傳輸、智能處理和數據挖掘等。在改善結構調整和城際溝通的支撐、引領雙重作用，成為城市交通最重要的發展領城。包括大數據等現代先進技術的應用，提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

我國新型城鎮化將需要形成城市群內部城市之間、城市內部的軌道交通系統，交通運輸環境進一步改善。包括大數據等現代先進技術的應用，目的在於提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

目前遇到的問題

1、海量數據

軌道交通系統每時每刻都在產生大量數據，來自故障維修系統、實時監控系統、項目實施進度系統、物資物料統計系統等，且數據增長速度越來越快，這些數據的價值在哪?該如何利用提升地鐵運營效率，確保項目交付的及時監控。

2.數據認知

大多數傳統系統，故障維修系統，實時監控系統，物資物料統計系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一，靈活性差，交互性低，管理者難以對數據有很好的認知。

3、管理決策

大數據運營在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對軌道交通安全、高效運行和乘客服務方面的重要作用，能迅速從底層數據中提取關鍵數據，以數據驅動運營方向，對決策提供科學支撐。

現在很多地方的交通大數據系統都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大數據分析系統分為3個層次:

1、數據層以及建模層:整合交通行業各信息系統，打破信息孤島，實現數據共享。數據決策方面、銷售方面、運營方面關心的指標，建立不同分析主題集市。

2、業務層:梳理交通行業指標，將分析結果推送至展現層。

3、展現層：以豐富美觀的圖表展現方式，靈活多變的交互方式，將分析結果呈現給各角色管理人員。

基本上現在的大數據分析平台都可以做到以下幾個方面：

1、基於交通數據分析平台，決策層、管理層可能洞察軌交運行狀況。

2、應對軌交各系統數據量的迅速增長，基於明細數據，任意業務的計算及展現，可達到秒級響應。

3、運營和分析部門都能做部分自服務分析，以滿足實時探索分析需求。

4、能夠快速響應新的分析需求和變化，提高工作效率 。

⑷ 什麼是交通大數據

跟交通信息有關的所有數據整合到一起（比如車輛信息、地圖信息、人員信息、違規違章記錄信息等等），形成一個數據鏈，這樣的就是交通大數據。

⑸ 大數據和智慧交通有哪些應用的案例

智能交通成抄為改善城市交襲通的關鍵所在。為此，及時、准確獲取交通數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟體應用平台及分析預測及優化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知採集;軟體應用平台是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設;分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。

系統利用先進的視頻監控、智能識別和信息技術手段，增加可管理空間、時間和范圍，不斷提升管理廣度、深度和精細度。整個系統由信息綜合應用平台、信號控制系統、視頻監控系統、智能卡口系統、電子警察系統、信息採集系統、信息發布系統等組成。以達到四方面的目標：提高通行能力、減少交通事故、打擊違章事件、出行信息服務。
在各城市建設智慧交通的過程中，將產生越來越多的視頻監控、卡口電警、路況信息、管控信息、營運信息、GPS定位信息、RFID識別信息等數據，每天產生的數據量可以達到PB級別，並且呈現指數級增長。

⑹ 如何讓大數據落地轉化時空大數據專家們精彩分享

「如何讓新新大數據勢力落地，將成果轉化成項目，實現就地轉化？」

在日前舉行的「時空大數據2021年度大會」分論壇——時空大數據產業生態協同創新論壇上，河南大學人文與建築時空大數據融合研究中心執行主任王振凱提出了這一疑問，現場的專家們圍繞這一主題進行了深入探討與交流。

全球人文與時空大數據
讓建築工程可視化

王振凱介紹，通過時空大數據平台，衍生出時空大數據集合系統。該系統集合了建築信息、地球信息、交網信息、電網信息、水網信息、市政信息、人文信息等集合系統，最終得出全球人文、建築與地理環境時空數據基礎。

簡單來說，工程可以通過時空大數據來具象化，大到建築物本身，小到建築物內一根鋼管，都能清晰可見，甚至可以見到建築物內鋼管內部。精確的時空大數據讓工程成本管控、進度管控都有跡可循。

TOD與城市時空大數據融合
建軌道就是建設城市

軌道交通帶給人民快捷速度的同時，新的擁堵問題又出現了。地鐵「建的起，養不起」的問題如何破局？如何讓交通擁堵得到緩解，同時又能賦予交通線更多的經濟價值？TOD模式由此營運而生。

「TOD模式是以公共交通為導向的開發模式（transit-oriented development，TOD）。」中鐵上海設計院集團有限公司TOD中心主任郭琳解釋，就是在規劃居民區或者商業區時，使公共交通的使用最大化的一種非 汽車 化的規劃設計方式。該模式可以同步城鎮化進程，帶動城市經濟提升。

郭琳認為，建軌道就是建設城市，經營軌道就是經營城市。軌道交通建設中會出現技術、主體、利益、主體邊界不明確，這就要破解融合。TOD模式通過大數據為未來城市提供了無限可能。未來是TOD5.0時代，通過可視化鼓勵機制，為城市碳達峰做貢獻。

一葦數智·時空大數據平台

時空大數據構建交通底座

眾合 科技 對構建軌道交通的時空大數據底座進行了實踐，一葦數智·時空大數據平台應運而生。構建數字孿生、挖掘數據價值、實現萬物互聯、賦能業務創新，是一葦數智平台四個顯著的特點。現場，浙江眾合 科技 股份有限公司研發中心總經理王廈通過示例進行了深入淺出的講解。

數字孿生，即通過一張圖可以看到地上空間和地下空間，兩者結構關系一目瞭然。同時，數字空間里還能看到空間構架的物件、供應商信息等信息，無論產品質量監控還是施工進度都可以實時跟蹤。

一葦數智平台以數據驅動業務，在四維數據的海洋中為業務挖掘更深層次的價值。王廈介紹，平台可以接入到終端設備，數據介面對外開放給合作夥伴和應用程序開發人員。

「我們願意共享平台及其內部功能與數據，與用戶、合作夥伴建立起價值的連接，所謂的萬物互聯，一切可聯通。」王廈說。

利用智能引擎，平台可向每項業務提供AI能力和模型演算法，同時為行業應用提供便捷易用的開發模板和工具。數據快速迭代為有效創新提供了支持。「早高峰的地鐵內，你可以提前知道哪節車廂比較空，從容候車避免擁擠。」王廈用這一實例介紹了一葦數智平台在賦能業務創新上所能起到的作用。

大數據助力園區管理

天集產城集團有限公司產城項目總經理李書江分享了時空大數據在園區管理上的應用。他介紹，時空資料庫分共有與私有，私有資料庫體現了建築數據、資產管理、現場施工進度、物料管理、智能化運維。智慧運維端深入園區日常需求，進行智慧園區的運營管理，全面了解園區企業基本經營情況，為企業在銀行和金融機構貸款做增信（從抵押增信到數據增信）。

此外，通過可視化界面，時空大數據還可以幫助企業進行員工打卡、門禁管理、智能管控和設備管理。平台內還能導入政務服務和其他功能性服務，助力企業完成工商注冊、財稅服務、知識產權、社保服務、法律服務等各類事項。

高效協同的時空大數據生態鏈

「每天要從家的A點到工作地B點，有多條路可以走，早晨出發可以選擇路上有早餐店和咖啡館的路線，晚上下班可以換一條路線，看看哪裡有聚餐點、哪裡有商場。這些，大數據生態鏈都可以為你作出指引。」維正集團企知道產學研科研成果轉化有限公司總經理李志慧從城市信息、物質和 社會 空間，三者連接共生數據互補出發，生動解釋了時空大數據生態鏈。

她表示，時空大數據是具有時空屬性的數據，搭建大數據集合平台，從而產生更廣泛的應用場景，引入聯盟成員，便能為大眾生態搭建出一套高效協同、開放包容的運行規律。

科技 金融助力推動時空大數據

力合金融控股股份有限公司創新基金管理總經理申康認為， 科技 和金融的結合決定了產業未來的發展，是未來時空大數據發展的關鍵。

中小企業 科技 創新具有投入高、周期長、風險高特徵，短期難以依靠自我造血實現滾動發展。中小企業融資難的根本原因在於其天然的弱質性，但傳統金融機構很難為中小型新新大數據企業賦能。力合金融利用金融支持打通發展到創新的過程，打造時空大數據產業投資基金，通過差異化服務，滿足時空大數據產業不同階段企業的投資需求，做到差異化賦能。



來源| 科技 金融時報（記者 孫俠）

⑺ 舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用

政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。

⑻ 我國城市軌道交通發展的現狀問題與展望

1、 2021年前三季度新增線路21條，共計新增運營線路長度583.70公里

「十三五」期間，我國城市軌道交通新增運營里程超過4000公里，發展迅速，在滿足人民群眾交通出行、緩解城市交通擁堵、促進經濟社會發展方面發揮了重要作用。已成為改善城市居民生活品質、提升人民群眾獲得感幸福感的重要載體。

給根據城市軌道交通協會數據，2021年，我國城軌交通運營線路長度為7969.7公里，其中地鐵線路長度6280.8公里。截至2021年9月30日，我國城軌交通運行線路長度增長至8553.4公里。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國城市軌道交通行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》