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公交大数据作用

发布时间:2023-03-17 16:23:58

Ⅰ 交通大数据分析会对智慧交通产生那些影响

随着这些年我国城市化发展的加速,城市交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生。众所周知,智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此,及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代,在“十二五”规划中,我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标,例如,感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用,成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用,提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平,实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且,大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统,交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用,目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平,实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且,大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据,来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等,且数据增长速度越来越快,这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率,确保项目交付的及时监控。

2.数据认知

大多数传统系统,故障维修系统,实时监控系统,物资物料统计系统中,已有简单的分析统计图表,但数据格式比较单一,灵活性差,交互性低,管理者难以对数据有很好的认知。

3、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用,能迅速从底层数据中提取关键数据,以数据驱动运营方向,对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台,比如永洪科技,一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统,打破信息孤岛,实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标,建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标,将分析结果推送至展现层。

3、展现层:以丰富美观的图表展现方式,灵活多变的交互方式,将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面:

1、基于交通数据分析平台,决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长,基于明细数据,任意业务的计算及展现,可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析,以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化,提高工作效率 。

Ⅱ 大数据在智慧交通中起了哪些作用

大数据用于智能交通的积极意义
第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系,通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合,构建公共交通信息集成利用模式,发挥整体**通功能,这样才能发现新价值,带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来,可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查,能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三,大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力,另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。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。
第四,大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。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。
第五,提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。
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。大数据技术具有较高预测能力,可降低误报和漏报的概率,随时针对交通的动态性给予实时监控。因此,在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时,大数据亦可帮助用户预先了解。
第六,提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况,而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面,驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态,行为、身体与精神状态是否正常。同时,联合路边探测器检查车辆运行轨迹,大数据技术快速整合各个传感器数据,构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性,从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面,大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型,为应急决策指挥提供辅助,提高应急救援能力,减少人员伤亡和财产损失。
第七,提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。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,大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时,分析历史数据,大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。

Ⅲ 大数据的应用场景有哪些

可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
车辆监控,车辆调度,通过流量分析,进行公交线路调整,通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间,制定缓解交通拥堵方案,通过一卡通全国联网,实施一卡走天下,记录用户所有行为轨迹。
大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题材的影视作品,以及预测比赛结果。
通过用户关注的歌曲、视频等信息做精准推送,包括使用手机过程中被推送到眼前的广告都是精准投放的结果,每个用户看到的广告可能都是不同的。

Ⅳ 大数据对交通行业有什么作用

第一,为用户提供服务内容越来越精准。有赖于基于大数据的交通路网动态分析,为用户提供了出行的实时方案选择。

第二,交通通行效率越来越高。这也有赖于各种各样的互联网感知器,对复杂天气、事故、各种突发事件的实时分析,使得交通管理部门掌握了更多的交通状况,及时做出反应。

第三,现场人工执法越来越少。有赖于基于大数据的行为分析,交通执法的事情都变成一个事后的非现场的执法。

第四,交通服务自动化程度越来越高。移动支付和各种自动化设备的应用,自助服务和无感服务普遍应用。

第五,交通主管部门的决策越来越科学。政府对重大政策的制定和推出越来越依赖于对交通行为的分析,最典型的就是广州限外地牌照这件事情,专业机构通过数据分析发现广州道路拥堵的症结。

Ⅳ 大数据,数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多,这里面要注意两点,一个是大数据本身的技术处理平台,一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容,如下:
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景,传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到,对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据,包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言,每天的流量数据都会相当大,单一分析一天的数据可能没有相关的价值,而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化,可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整,换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到,但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作,而现在则是完全可以落地操作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面,大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候,这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性,如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说,当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化,很多人可能会搬离到更远的地方去居住,自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容,实际上往往探索因果仍然很重要,就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单,但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要,发现相关性的过程往往是从果寻因的过程,否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说,现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息,而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制,一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线,而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂,而且面对大量的实时数据采集,根据模型进行实时分分析和计算,给出有价值的结果,这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网,分布式计算,基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市,智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪,随着智慧城市的建设,城市里面到处都是摄像头采集数据,当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息,实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集,采集数据的实时分析和比对,给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度,要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源,需要更长的计算周期,要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据,异构数据,速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到,基于人当然同样也可以做到,希望这类应用能够逐步的出现,至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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Ⅵ 举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用

政府合理利用大数据,引导决策的将是基于实证的事实,政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想,如商鞅提出,“强国知十三数……欲强国,不知国十三数,地虽利,民虽众,国愈弱至削”。大数据时代,循“数”治国将更加有效。小数据时代,政府做决策更多依凭经验和局部数据,难免头痛医头、脚痛医脚。比如,交通堵塞就多修路。大数据时代,政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了,利用大数据分析,可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵,或在这一地段附近多修路,或提前预警引导居民合理安排出行,实现对交通流的最佳配置和控制,改善交通。
对于商家来说,大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事,是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现,顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品,竟然是啤酒。跟踪调查后发现,有不少年轻爸爸会在买尿布时,顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后,搭配促销啤酒、尿布,销量大幅增加。大数据时代,每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为,如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车,都会生成数据并被记录下来,我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息,都会被商家从中挖掘出来,以分析商机。
大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲,以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响,很难发现整体的关联。现在由于技术的发展,可以分析很多,如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合,就能够把个人完整地描述出来,从而实现精准医疗的目的。
大数据时代,审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性,不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度,可以交叉验证。例如,某地的工业产值虚报了一倍,但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常,很容易被系统识别出来。发现异常后,相关部门再进行复核,就能更有针对性地防止、打击数据造假。
数据是一种资源,但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生,你用多了,别人就用少了,因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的,共享的前提下,更能够制造双赢。从另一个角度来说,数据如果不被融合、联系在一起,也不能称之为大数据。

Ⅶ 什么是交通大数据

跟交通信息有关的所有数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个数据链,这样的就是交通大数据。

Ⅷ 如何实现公交系统大数据的获取与分析

实现公交系统大数据的获取可通过公交卡,扫码等方式,但是公交上车的人员不确版定都会使用单一权的支付方式,有的还是现金支付的,因此获取的数据却有一定的差异性。如今根据客流系统设备结合车载DVR来实现对客流的有效统计,通过DVR对接的系统报表实现对客流数据的科学性分析。

Ⅸ 公交智慧大数据是不是乱收费

公交智慧大数据是不是乱收费
公交智慧大数据是不是乱收费

不是,公交智慧大数据是一缺局项智慧城市建设的重要组成部分,它可以帮助公交公司更好地管伏瞎让理和优化运营,提高服务水平,改善乘客出行体验,为乘客提供更加便捷、安全、舒适的出行神芦服务,不会乱收费。

Ⅹ 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面,今两年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。
我们生活中也很多啊,我们平时点的外卖,点过一次,或者多次,就会出现在点单的最上面,这都是大数据分析出来的数据。
我们平时搜索过什么,广告推送都会崩出来,特别是淘宝和京东,直接广告就出现弹框,吸引你去购买,打开这些app,你会发现最近搜的东西推送的不光多,类似的一些也会推送。
公安领域的大数据应用,可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理;实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理,满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力,提升警务资源利用和服务价值,为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用,可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理;支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理,发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用,可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理;满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性,更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用,可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理;从而全面加强园区创新、服务和管理能力,促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用,能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、入侵,把握网络安全事件发展趋势,全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域,航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

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