大数据下的智能交通系统浅析+大数据在智能交通系统中的应用分析.docx

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1、大数据下的智能交通系统浅析摘要：随着社会经济的发展，现如今我国的交通运输量大大增加，这也使得我国的交通数据大量增加。这些大量的交通数据也对交通方面信息的处理和分析造成了极大的压力，然而现如今大数据下的智能交通系统可以从海量信息中提取出许多重要的信息，同时在平台对诸多信息进行有效处理等多种优势。基于此，本文主要分析了大数据下的智能交通系统的主要作用。关键词：大数据;智能交通;数据监测现如今中国最大的交通问题便是交通拥堵，如何解决交通拥堵问题也是目前最需解决的重中之重。目前随着中国智能专业的发展以及信息技术的不断应用，智能交通系统也在这些作用下进入人们生活中。智能交通系统在海量中可以在海量的数据中

2、进行细致的分析和挑选，从而得到最有效的信息，从而做出有效的处理，这对现如今我国解决交通堵塞问题做出了巨大的贡献。一、大数据的特征（一）大数据的实用性。相比较于大数据来说，原有的对交通信息的管理只能做到从大量的信息中进行简略的查找，分析和处理，这在现如今的海量交通数据下已经不能继续维持交通的稳定，然而大数据可以使得在对这些信息的查找处理时的速度大大提升，几乎是秒速。同时如果使用大数据的技术对城市的交通进行监控，一旦发生异常情况可以迅速的解决以及定位，这极大得提高了交通管理的效率。（二）大数据的分布式。在之前的数据处理方式主要采用单表处理的方式，这在一定程度上限制了交通管理，使得对数据的分析和处理

3、不够彻底，导致数据模糊等。然而大数据可以使用分布式并行的方法对那些较混乱的块表进行处理，使得数据能够串并关联，这样的处理方法能够有效对交通的问题做出处理，同时可以对多个用户的要求进行处理。而且如果一旦遇到突发情况，它可以对整个数据进行分析，对事件的处理进行很大程度上的帮助，从而能够使问题得到有效的解决。、（三）大数据的高效性。大数据具有很强的高效性，它可以在众多信息中对它们所具有的某种联系进行充分的发掘和分析，从而为道路交通做出精准而又高效的报告，这可以大幅度提高我国的交通运输能力。而且现如今有关专家通过对发达国家的相关实践进行分析来看，大数据可以明显的改善交通拥堵问题，提高交通运输的效率。（

4、四）大数据的预测性。大数据有着特别强大的预测性特点，它可以降低交通报警装置的错误率和漏传率，与此同时通过使用预测的模型能够实现交通运行的情况与监控的路况情况的共享，从而能够实现动态监控的愿望。在出行时，乘车用户也可以通过对大数据的预测进行分析，从而选择出最适合自己的，交通状况良好的路段。二、大数据在智能交通中的应用（一）提高智能交通感知能力。大数据智能交通系统的实际应用在很大程度上应用了物联网这一技术，通过使用物联网的感知层的软件可以很大程度的提升智能交通的感知能力，这在实际生活中的交通管理中可以获得更加精准的数据，同时也可以使得智能交通感知系统更加稳定和完善。（二）实现信息共享，完善管理方法

5、。在之前原有的交通管理采用的是单方向管理方法，然而大数据的使用使得现如今的管理可以跨区域进行，也就是可以信息共享。大数据本身是由众多信息所构成的，然而所需用户可以凭借自身的需求将所需的信息引入到自己的交通系统中，从而使得信息的使用更加的完善有效，这也使得交通的通信率大量提升。大数据的使用使得对道路交通的资源分配更加的有效，同时也能够为整个交通的资源分配提供凭借。（三）建立智能交通服矜系统。通过构建智能交通服务系统，可以使得出行用户在出门前对各个路段的交通情况以及道路的交通拥堵状态有一个清晰的认识，从而得出最适合自身的道路出行路线，这样自然可以大力方便出行的用户，同时有效地控制交通的运行情况。三

6、、完善智能系统的措施（一）建立健全交通数据监测系统。现如今随着大数据的发展，智能交通系统自然需要大量的信息数据来支持，所以有关的搜集信息的装置自然也需要更加快速的发展，然而目前我国大部分的城市有关的硬件装置都有待发展，对于交通的车辆的情报获取技术还需要提高，所以要加大对交通监控系统建设的资金投入，建全相关的检测系统，为大数据的发展做一个有力的铺垫。（二）建立准确的交通系统模型。交通系统作为一个十分庞大的系统，一定要把它的原理、信息和知识等统一起来细化，这样才能使它越来越精确。现如今大数据的应用为建立交通系统模型做了一个有力的铺垫，同时也只有健全了交通系统模型我国的交通智能系统才能发展的更远。（

7、三）加速发展智能交通产业。随着交通信息量越来越大，交通管理方面的压力也越来越大，所以我们必须大力发展智能交通系统，对其进行创新，通过与其他科研机构联手或者借鉴国外的实施经验，在我国建立起一个全新的智能交通系统的体系，提升我国智能交通系统的水平。现如4国的交通信息量不断增加，交通管理的压力也越来越大，加快智能交通系统的发展可以在很大程度上对我国的交通管理系统进行优化，也有利于我国智能交通产业的发展。参考文献山张可，齐彤岩，刘冬梅，王春燕，等.中国智能交通系统（ITS）体系框架研究进展UL交通运输系统工程与信息，2005,5（05）：6-11.2李哲，大数据时代：智能交通发展的机遇和挑战J.经济研

8、究导刊，2014（33）：227-228引李建国，智能交通发展中的大数据分析J.硅谷，2014（06）：1,3大数据在智能交通系统中的应用分析摘要智能交通系统中数据是十分关键的构成部分，交通数据的收集、处理与公布方式对于智能交通系统有着重大的影响。在大数据时代下，将大数据应用到智能交通系统中能够给其带来重大的便捷与优势。大数据能够在数据整合与信息收集、信息处理与存储以及信息公布方面起到重要的作用。交通大数据具有数据巨大、处理速度快、高值、可视化等特点，因此如何高效地利用大数据来实现智能交通管理是大数据在智能交通系统中应用的重点。关键词智能交通；大数据技术；交通大数据智能交通组织优化是一种能够将

9、智能交通信号控制、智能交通路网规划设计、智能交通诱导贯通的综合路网管控方案。通过大数据平台分析和挖掘智能交通违法数据、智能交通参数数据、地理信息数据、基础设施数据等基础数据，把握路网运行状况、路网服务水平以及路网运行特征，构建智能交通信息采集系统和辅助决策支持系统。1智能交通系统与大数据技术1.1 智能交通子系统间的数据融合ITS是一种运输系统且其综合性较强，它包含了车辆、道路、使用者这三种最大的子系统，并以实现这些子系统的运行效率为主要目的。因此，对于这三者而言，智能交通系统的实现就需要各个子系统更加智能化，例如对车辆系统可以配置智能的车载设备，道路系统设置智能的交通信息控制中心，并且能集中

10、发布交通信息给相关的使用者。只有各个子系统间的信息被充分整合，智能交通系统才能够实现它的功能，而各子系统要想融合信息，就需要构建一个共享信息的平台，通过这个平台使各个子系统可以分享信息资源。因为有了这个平台，城市交通系统更加规范，各系统之间的信息性质、组织结构、传送方式等更有规律性、更加高效1.2 基于信息采集技术的大数据应用ITS中最关键的要素就是数据，这些数据来源很广，其中较为重要的参数有平均车速、实时车流量、平均车道占有率等。只有采集并分析大量的交通数据信息，智能交通系统才能够更好地进行管理预测。传统的数据采集方式主要是运用光学检测器和摄像机等设备，但所取得数据都是静态的，而在大数据技术

11、下，不仅数据的采集量越来越大，而且可以获得实时动态的数据信息，未来传统的数据监测会被视频监控、GPS以及移动数据等逐渐替代，交通系统越来越向智能化的方向发展。由于运用大数据技术，智慧交通可以细化为不同的数据系统集合，并且能够反映数据的实时变化,例如，我们可以将车载导航系统与交通信号控制系统结合,以便使车与车之间形成联系，如果将GPS系统、导航系统、天气系统等相结合,就能使人与车之间产生连接，再通过数据技术采集实时的数据信息，分析其中的行为信息并总结预测，方便交通的管理与服务。2大数据在智能交通系统中的应用要点2.1 大数据技术优化公共交通服务公共交通指城市范围内定线运营的公共汽车及轨道交通、渡

12、轮、索道等交通方式，这些交通工具都是按时间点发车，资源配置不合理就导致了等车时间长，乘坐拥挤、挤不上车等一系列问题。大数据技术可以实现资源的合理配置，通过站点实时客流量检测，合理分配公共资源，提高资源利用效率。此外。乘客可以通过手机App,实时查询公交车的行驶状况、车内客流情况供乘客参考，及时更改乘坐计划，避免出现盲目等车的状况。公共交通是缓解交通拥堵的一种有效手段，完善公共交通服务质量，让市民真真切切地体会到公共交通带来的便利，是市民出行首选公共交通出行的先决条件2。2.2 大数据技术优化交通运输安全随着国民经济的持续增长，交通需求越来越大，交通事故数居高不下，道路交通安全成为全社会普遍关注

13、的问题。减少道路交通事故的发生,提高道路交通、安全水平，已经成为人们的迫切要求。道路交通系统中，因驾驶员的素质、车辆的安全性能、环境、道路及气候等因素的不良变化，导致这种因素组合恶化，如果这种恶化因素持续发生，就可能导致交通事故的发生。大数据的实时性及可预测性保证了交通系统对事故的主动预警，以便提前预测事故发生的可能性。例如，通过GPS定位技术采集车辆行驶轨迹，判断车辆是否正常行驶，若出现非正常行驶及时通知交警部门对车辆进行管制；通过道路环境及设施监测系统，实时采集道路环境及道路设施信息，经过云计算分析处理大数据后及时通过交通广播发布或者通过手机短信将信息推送给在附近行驶的车量；通过大数据技术

14、及时分析恶劣天气环境下道路状况，减少雨天、大雾、雪天连环撞车发生的概率。2.3 大数据平台下的智能交通仿真智能交通仿真关键点是建立仿真模型，其次是仿真的结果是否符合实际情况。结合城市智能交通大数据，可以为智能交通仿真提供精确的模型数据，如车辆出行0D、节点描述、路段描述、车道描述、智能交通控制方案、事件反应、车辆路线选择、车辆转向选择等。大数据平台提供多样化的数据量，能够为智能交通仿真提供支持，同时也可以根据历史数据信息反向验证智能交通仿真结果3o2.4 大数据平台下的路口组织优化智能交通组织优化设计时需要收集必要的资料和数据，包括交叉智能交通量数据、交叉口现状图、交叉口事故数据、交叉智能交通

15、控制和智能交通管理现状。基于大数据的数据分析和梳理，能够提供大量的数据样本，可以输出的数据包括空间维度和时间维度：空间维度主要包括交叉口、路段、道路等级、行政区划等;时间维度主要包括小时、天、周、月、季度、年、工作日、双休日、节假日等。智能交通系统的建设与运行给交通领域的发展带来了便捷与高效，提升了交通管理水平。而将大数据应用在智能交通系统中则更加凸显了其技术优势，妥善地解决了信息量不足与信息孤岛的问题。大数据与智能交通系统的结合创造了低成本、智能化、便捷安全的智能交通系统，对民众出行、交通管理有着重大的意义。参考文献UJ涂新莉，刘波，林伟伟.大数据研究综述.计算机应用研究，2014,31(6)：1613-1616.12陆化普，李瑞敏.城市智能交通系统的发展现状与趋势J.工程研究：跨学科视野中的工程，2014,6(1)：6-19.引吴志周，杨晓光，高佳发.ATIS数据融合模型的研究J.智能交通与计算机，2015,23(2)：7-11.