道路出行大數據

1. 交通出行大數據到底要分析什麼

相數科技表示，交通出行大數據信息包含如：結合城市地理信息數據、車輛信息、停放監測、地理圍欄等各類與交通相關的數據信息，經數據挖掘和深度分析，可以為城市規劃及管理提供科學、有價值的數據參考。

2. 大數據在交通領域的應用

大數據在交通領域的應用可以改善城市交通擁堵情況、提高道路通行能力、降低交通事故發生率等，具體應用如下：

1. 交通流量預測：通過分析歷史車流量數據和實時車輛位置等信息，可以預測未來的交通流量，進而實現交通信號燈控制優化或者路況導航提示。

總之，大數據在交通領域的應用為城市交通運輸管理提供了更加准確、高效和科學的手段，從而有效解決了城市交通問題。

3. 大數據理論如何指導交通數據分析

隨著城市交通的普及和進步，地面公交路線的設計對於城市公共交通發展有著重要意義，線路的合理性顯得更加重要。那麼核慎，如何能夠利用城市交通產生的大數據，來評價交通體系的健康程度，從而優化服務，給用戶帶來更佳便捷的出行體驗，是我們大數據從業者需要努力的方向。

地面公交路線的設計對於城市公共交通發展有著重要意義，線路的合理性顯得更加重要。本文針對公交線路的合理性分析及相關問題進行研究，關於公交線路的合理性評價關鍵在於評價指標的選擇和具體相關數據的調查和收集，公交非高峰期、上下班高峰期、周末高峰期乘車人數數據綜合分。從而對公交服務進行合理評價。

首先，我們需要利用租氏耐數據，建立交通的綜合評價體系，讓我們能夠有效的評價，並且發掘問題所在，這樣才能夠有目標的進行改善。那麼，城市公交評價體系有哪些維度的數據指標，我們一起來看一下：

公交資源利用率

乘客口碑分析

公交運營成本

人均乘車時間

乘客平均出行時耗

非高峰期車輛滿載率

站點覆蓋率

有了這些評分指標，我們就可以對一個城市的公交體系進行健康分析，一旦總體得分下降，勢必與其中部分指標息息相關，我們的決策者，可以根據情況調整管理方向，及時的改善公交服務。

便捷性評估維度

站點覆蓋率：指公交線路全部停靠站點總數N個的覆蓋面積與服務區域面積F值比，用於表示公交站點在公交服務區域內平均分布狀況和反映居民接近公交站點的程度。顯然，區域內站點覆蓋率越高，便捷性就越好;

乘客平均出行時耗：指居民在交通行為中人均需要耗費的時間，反映了公交系統對居民生活的實際影響情況。當然乘客平均出行時耗越小，就說明公交線網對於居民而言便捷性越高。

高效性評估維度

車輛滿載率：指運營車輛全天載運乘客的平均滿載程度，反映了公交資源弊春的利用程度。很顯然，車輛的滿載率越高，公交系統的高效性體現越充分;

道路飽和度：飽和度越好，公交線路對道路資源的利用率越高。

公交效益評估維度

運營成本主要考慮公交車輛行駛的耗油量以及路線車型的大小，耗油量反映出公交車行駛路線的長短，從而反映公交線路的日常運營成本;

線路的非直線系數是指公交線路的實際長度與空間直線距離之比，非直線系數越小，

如何計算這些指標，我們需要統一一下：

非一線城市，交通建設良好情況下

非高峰期乘客平均出行時耗為t1=20.3分鍾;

上下班高峰期乘客平均出行時耗為t2=21.0分鍾;

周末高峰期乘客平均出行時耗為t3=30.5分鍾。

直線系數為=公交線路的路線長為／起始站的空間幾何距離

國家建議的公交標准如下：

乘客平均出行時耗應在20至60分鍾之間;

非直線系數應在1.0至1.4之間

站點覆蓋率應在0.25至0.5之間

車輛滿載率應在0.25至0.5之間

車輛乘車人數規定在60人以內

根據數據結合計算公式，我們對照國家標准，就可以評估一個城市的公交服務到底是優，良，中，差四種評價中的哪一個了。

一旦出現了差評，那麼我們管理者也可以根據指標判斷是那方面出現了問題，及時的參與管控，提高服務質量。

4. 如何運用交通大數據智慧出行

2015年兩會上，「大數據（big data）」一詞首次寫入政府工作報告。在交通領域，大數據一直被視作緩解交通壓力的技術利器。應用大數據有助於了解城市交通擁堵問題中人的出行規律和原因，實現交通和生活的和諧，提高城市的宜居性，為政府精準管理提供基於數據證據的綜合決策。

隨著手機網路、全球定位系統（global positioning system，GPS）/北斗車載導航、車聯網、交通物聯網的發展，交通要素的人、車、路等的信息都能夠實時採集，城市交通大數據來源日益豐富。在日益成熟的物聯網和雲計算平台技術支持下，通過城市交通大數據的採集、傳輸、存儲、挖掘和分析等，有望實現城市交通一體化，即在一個平台上實現交通行政監管、交通企業運營、交通市民服務的集成和優化。