交通大數據od估計技術

❶ 智慧交通是什麼專業太原哪裡能學

主要課程
智慧交通專業主要學習交通工程學、計算機技術基礎、人工智慧基礎、交通通信網、交通管理與控制、自動控制原理、交通感測技術、智能交通系統設計與集成.
培養目標
智慧交通專業培養德、智、體、美、勞全面發展，具有良好的工程技術，較好地掌握智慧交通領域的基礎理論、專門知識和基本技能，富有創新精神、創業意識和實踐能力，擁有國際化視野，具備道路交通大數據、道路交通智慧信控、軌道交通咐伍智慧運營與控制等方面的專業知識及能力的復合型、應用型人才.
培養要求
智慧念大交通專業要求學生掌握工程科學基礎理論、工程項目管理知識，受到智慧交通方面的基本訓練，能較熟練地閱讀本專業的外文資料，具有綜合分析和解決實際問題的基本能力.
就衡高或業方向
智慧交通專業學生畢業後可在智慧交通領域高科技單位、交通類設計院、交通規劃單位、交通局、公交公司、軌道公司、以及公安交通管理等部門，從事與道路交通和軌道交通有關的大數據、智慧信控和智慧運營等方面的技術工作。太原能學習的地方，有山西新華，可以去看看

❷ 浙江預測擁堵准確率超90%，如何實現的

能預測准確的首要原因是數據來源的極大豐富，現在的技術水平為實時處理海量數據提供了可能。有了海量數據和處理能力，檢測和預測不是特別有技術含量的事情，我感覺只要演算法考慮到了足夠多的影響因素，簡單演算法和復雜演算法的准確率差距不是那麼大。另外看準確率這個評價指標，不得不說，數據會說謊，這一個指標不能證明其准。這也是中外各國行業內的一個公認的游戲。有人提到了大數定律，很多所謂的預測准確率都是在用這個，不然還有兩個重要指標一並列出來，就是誤報率和漏報率，分別表示沒堵你說堵，和堵了說不堵。很多時候都沒有這兩個指標。

❸ 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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❹ 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。