大数据交通研究的知识图谱与研判——基于CNKI(2012-2017)的量化分析

交通运输作为一国发展的重要组成部分之一,承担着国家经济发展和民族融合的功能,其现代化水平直接影响国家进步的程度。以近5年CNKI数据库收录的499篇大数据交通研究的核心期刊学术论文为样本,利用CiteSpace V进行分析,绘制2012-2017年国内大数据交通研究的知识图谱,全景式再现我国大数据交通的时空动态发展历程、直观展示研究文献的机构分布、研究学者、研究热点状况,并探测其发展趋势,为我国大数据交通理论与实践研究的进一步推进提供基础性的知识支撑。总结和梳理国内大数据交通的研究热点和总体研究趋势,以破解交通拥挤、事故救援、环境污染、能源短缺等交通运输领域的"老难题",回应国家为适应新时期"供需关系"的精细化管理就显得尤为重要。

大数据交通市场监管:研究进展与技术创新

交通市场监管是交通强国战略下政府交通主管部门的新课题。我国交通市场监管已经突破传统交通市场监管界定和构成维度,交通运输主管部门所掌握的交通交通服务产品这种公共资源的配置角色应当由市场去担当,关键在于实现全能政府向有限政府的转变、管制型政府向服务型政府的转变,创新监管机制以适应时代发展所需。利用大数据对交通市场实施精准化监管是未来方向,大数据为交通市场监管机制创新提供了大量数据和案例,监测交通市场运行状态,重点解决新业态背景下出现的网约车市场监管机制创新。

基于交通大数据的成都市中心城区驾驶等时圈划分及特征分析

为提升交通出行分析中心城区交通可达性的表达精度与可视化水平,实践交通出行类大数据在国土空间规划编制及城市体检评估过程中的应用,文章以成都市作为研究对象,通过Python获取腾讯地图开放平台工作日及休息日14:00和18:00时段的实时驾驶通行信息,分别生成4个时段的中心城区等时圈范围。通过本次研究可以看出:以成都市人民政府为出发点的60min等时圈几乎可以覆盖中心城区全部范围,60min~90min等时圈则可覆盖成都市市域近半区域;成都市中心城区向南方向的交通条件最好,中心城区以南大部分区域都位于60min等时圈内,北向交通则稍弱;从4个不同时段的等时圈划分结果来看,成都市中心城区在工作日的14:00(平峰)时段交通可达性最好,其次为休息日的18:00时段,工作日的18:00(晚高峰)时段交通可达性最低。

智慧交通管理系统面临的数据安全挑战与防护策略探讨

智慧交通管理系统利用先进技术手段优化了交通运行,但随之而来的是海量数据的采集、传输与共享所带来的诸多安全隐患。文章重点分析智慧交通面临的数据安全挑战,包括交通流量数据采集中的隐私保护难题、车辆定位数据传输过程的篡改风险以及交通事件数据共享中的数据泄露隐患。针对这些挑战,提出了建立行人与车辆数据脱敏机制、构建数据加密传输通道、制定分级授权共享规范等防护策略,以期为智慧交通数据安全保障提供参考。

双一流新工科背景下交通类通识课程“大数据与智能交通”的多实验教学设计

为响应创新驱动发展、“交通强国”等一系列国家战略号召,实现新工科、双一流教学改革目标,交通运输领域亟须培养一批实践与创新兼优、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才,交通运输专业传统课程体系亟待调整。以新型交通类通识课程“大数据与智能交通”为例,以提升交通运输专业学生实践能力、创新能力、计算机能力等素质为目标,对课程提出新要求,为培养交通运输行业需要的高素质复合型新工科人才建立坚实基础。将传统交通运输工程与大数据技术有机结合,开展多实验教学,每组实验均采用实际案例,并使用多源数据,包括列车旅行时间估计的时空数据、轨道扣件状态分类的二维图像数据以及地铁内噪声的一维音频数据等,有效提高学生创新实践能力。

基于大数据挖掘技术的交通信号控制改革与实战

交通信号控制是道路交叉口最普遍的交通管理形式,科学合理的交通信号控制能够有效改善城市交通运行秩序,提升交通运行效率与服务水平。近年来,江西省南昌市公安局交通管理局聚焦城市交通拥堵突出问题,以数据研判、数据治理、数据验证为手段,精致建设、精细管理,高起点站位、高站位谋划、高速度推进全市信号优化提升工作。本文介绍了南昌交管局根据南昌市路网结构、交通特性、空间范围等划分交通场景,构建了城市道路交通场景库,并依托多源交通大数据,从机制、模式、方法三方面进行交通信号控制改革,深度挖掘南昌市交通流量、路口拥堵等特征规律,针对不同交通问题制定“长绿波控制”“区域协调”等多种交通信号控制策略,围绕单个道路交叉口、干线、特殊时期预案保障等,实现高效信号配时管理,有效提升了南昌市道路通行效率,供参考。

面向精准预测的交通大数据处理方法与技术探究——以惠州市为例

交通大数据的质量对于精准交通流量预测和智能交通系统的效能提升至关重要。以惠州市为例,利用Python语言对1个月的运营车辆数据进行处理,采用基于位置和速度阈值的方法过滤错误值,利用均值修复法修复异常值,基于时间间隔分割轨迹,并采用隐马尔可夫模型进行路网匹配,以获取用于预测的数据成果并进行可视化分析,选定特定路段和时间段进行测试。结果显示,交通大数据处理方法在实际应用中展现精准预测的潜力和较高的实用性。

基于ECharts的多元交通大数据可视化平台研究

本文研究并开发了一种基于ECharts的多元交通大数据可视化平台,旨在解决传统交通中多元数据处理和可视化方面的问题。该平台采用了当前流行的前后端分离架构,前端利用Vue.js和ECharts的强大功能,实现动态、可交互的数据图表展示,而后端则依托若依框架,确保数据处理的稳定性和可靠性。平台不仅提升了数据处理的直观性与交互性,还提高了交通监控和决策的效率,并展示出平台在多元数据可视化、GPS轨迹数据可视化以及交通运行态势预测等方面的应用,为交通管理提供了强有力的工具。

数据赋能 技术引领——闭环迭代下交通管理新举措

针对警务数字化转型过程中技术革新带来的新挑战、新机遇,提出了数据赋能下的闭环迭代交通管理新举措。从交通数据入手,以打破数据壁垒、统一格式、跨部门协作等形式高效、充分挖掘数据,为构建交通数据化、交通智能化提供支撑,为交通仿真模拟化提供前提支持。围绕交通管理系统中的管理、控制和监测三个方面现存问题展开,提出新技术在各问题解决过程中应用的可能性,形成闭环应用方案。

试论交通大数据在智能高速公路中的应用

智能高速公路的建设,离不开交通大数据的支持作用,借助于大数据能够实现交通信息的共享和调配,有利于更好地掌握高速公路交通状况,为交通管理及运营提供可靠的决策支持。文章以此为出发点,首先就交通大数据的深刻内涵进行了简要介绍;然后阐述了交通大数据的特征,并就交通大数据的关键技术进行剖析;接着分析了交通大数据在智能高速公路中的具体应用,最后提出交通大数据的应用办法,旨在为智能高速公路的建设提供一定的参考。

交通大数据在智慧高速公路中的应用

随着社会的不断发展和科技的日新月异,交通运输系统也在不断迎来新的挑战与机遇。尤其是智慧交通作为现代交通系统的一部分,致力于提高道路的安全性、效率性和环境友好性。基于此,本论文将探讨交通大数据在智慧高速公路中的应用,以期能够提高交通运输系统的整体性能,并为未来的道路交通提供更为智能、便捷、安全的服务。

面向道路交通安全的跨学科研究性学习——以“北京市道路交通事故数据挖掘与分析”为例

融合地理、计算机和数学等多学科知识,深入探究交通领域的数据可视化、聚类分析和时序预测等技术.强化学生的数学建模素养,着重培养学生的实践能力和创新思维,以适应人工智能的高速发展.

智慧高速公路交通大数据应用解析

随着社会经济的发展和科技的进步,交通拥堵成为制约城市发展和人民生活的重要问题。作为解决交通拥堵和提升交通效率的重要手段,智慧交通引起了人们的广泛关注。其中,智慧高速公路交通大数据应用是智慧交通的重要组成部分,为高速公路管理和用户出行提供了更加精准和高效的解决方案。文章旨在分析智慧高速公路交通大数据应用的背景、关键技术,以及对交通管理和用户体验的影响,从而深入挖掘其在现代交通系统中的作用。

融合多源大数据的区域综合交通需求分析与对策

随着城市间联系愈加密切,区域交通需求与日俱增。然而,区域交通出行需求与城市内部出行需求差异显著,现有城市交通调查技术与建模理论难以应用于区域层级,制约了区域交通发展规划与建设。同时,手机信令等多源交通大数据具备刻画交通特征的能力。鉴于此,首先系统分析了区域交通发展现状与既有调查技术手段,并剖析了现阶段区域交通研究面临的主要挑战,包括调查方法局限、调查内容不清晰,模型理论滞后等。然后,提出构建区域交通大数据库、研究融合手机信令数据等多源大数据的区域出行特征提取方法、探索构建区域交通模型并给出模型的基础框架等区域交通发展对策。最后,以成德眉资都市圈为例,利用手机信令数据识别成都市成华区与简阳市雁江区间通勤与非通勤情况下不同出行方式的客流。研究结果表明,目前区域交通客流以非通勤出行客流为主,小汽车仍是区域交通最主要的出行方式,研究揭示了区域交通发展特征和态势。

交通大数据背景下的公交问题诊断与优化综述

为深化对交通大数据背景下公交问题诊断与优化的理解,推动城市公共交通系统良性发展,围绕出行需求估计、出发时间与出行路径选择、出行时间估算及公交系统优化4类核心问题进行了综述研究。采用系统性文献综述法,对近年来的公交问题诊断与优化研究进行了全面回顾和分析,以总结既有研究的主要贡献和存在的缺陷,并探讨了未来研究的可能方向。文献梳理结果显示,以往研究存在过度关注居民个体出行行为刻画、忽视公共交通与其他出行方式的联系、未能充分考虑潜在客流需求、忽视公交线网设计与时刻表制定之间相互影响4个主要问题。从研究趋势来看,未来公交系统的分析与优化将更加关注多源数据融合和人工智能技术。这些技术将深化对公交乘客和小汽车用户出行规律的分析、解析小汽车用户向公交系统转移的作用机理,并推动公交系统协同优化模型的开发,以推进城市交通系统向更高效、环保和可持续的方向发展。

城市轨道交通系统的层次化功能结构解析——以上海为例

解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了功能站组的概念,并形成了一套“站域功能分类—站组范围划定—站群结构识别”的方法体系。以上海市轨道交通系统为例,针对单个站域,构建表征站域土地利用功能的连续客流时间序列,并依据时间序列特征分类得到站域功能类型;将多个具有相似的出行模式和土地利用功能的相邻站域划定为功能站组;以功能站组为基本单元,采用社区发现算法,对功能站组间的客流交互网络进行分析以识别站群。研究结果表明,城市轨道交通系统的“站域—站组—站群”层次化功能结构解析方法综合了场所空间和流空间视角,有助于认识特大城市轨道交通系统的功能结构特征,并为轨道交通系统的发展提供多层次的空间优化建议。

基于大数据技术的LNG加注站智能选址方案设计

为实现“双碳”目标,国家大力推动交通清洁能源的使用,因此合理布局和建设LNG加注站就非常重要。基于交通车辆卫星定位数据的算法技术,运用机器学习模型和大数据架构等先进技术,实现对LNG加注站的智能识别,并对路段流量和LNG重卡加注行为进行智能统计分析,搭建站点价值分析模型,进行LNG加注站的规划布局和建站选址。根据对交通大数据的分析,确定了全国6000余个LNG加注站的位置分布和其中的高价值站点,借助地图进行标注并打造加注站数据系统,大幅度提高了LNG加注站选址的科学性及效率。

交通大数据的应用现状与未来发展方向

基于交通大数据的全生命周期流程,从数据采集、数据处理与数据应用角度分析交通大数据的应用模式,说明数据从采集到应用整个过程的数据工作以及所需要构建的数据体系。该文以交通态势分析系统为例,说明大数据在交通领域的具体应用方式,具体包括所采用的大数据技术组件在系统中发挥的作用以及系统利用交通大数据所实现的功能应用。之后阐明推动交通大数据领域发展的参与方格局,分析交通大数据的未来发展方向与重点工作,应当完善交通大数据标准体系,加强交通大数据全生命周期管理。指出应强化数据采集,完善数据管理体系并深化数据应用,并结合实例说明应完善和推广现有应用、发展和强化关键应用、促进和试点创新应用。

基于深圳通刷卡数据的轨道交通客流与站点特征分析

为探究轨道交通客流与站点特征,基于Hadoop平台对深圳通刷卡数据进行清洗与筛选,然后从站点收入、进出站客流等不同维度进行特征分析,最后采用聚类算法进行站点聚类以挖掘刷卡数据的潜存信息。结果表明,深圳轨道交通网络客流分布不均衡,少数站点占据多数客流;地铁站点可分为居住区车站、居住办公组团车站、一般车站、交通枢纽区车站以及商业区车站5类,站点聚类结果可为周边土地利用、车站发展规划等提供参考。

基于公交数据融合的城市人群移动模式识别——以重庆市中心城区为例

揭示城市人群移动模式对理解人群移动行为、优化城市空间结构和解决交通问题具有重要意义。针对传统问卷方式存在数据量少、准确性差、实时性不足等问题,该文融合公交刷卡、公交GPS、公交线路和轨道交通刷卡数据,提出一种数据驱动的城市人群移动模式识别方法。首先,对多源公交数据进行匹配融合,提取公交、地铁联运的城市人群移动OD,再进行稳定居住地和稳定工作地识别,最后以稳定职住地匹配判别出行语义,识别居民通勤、购物、聚餐等社会活动出行模式。利用重庆市中心城区连续1周的公交数据进行验证,实验结果显示:①重庆市中心城区人群出行主要集中在工作日,且出行人数随出行频率的增加而降低;②79.34%的人群出行呈现“两点一线”移动模式,呈现三点、四点和多点移动模式的人群出行占比分别为13.03%、5.99%和1.64%。该文方法可以更全面精细地识别城市人群移动模式,有助于城市管理者、规划者了解城市人群移动方向,优化城市资源配置。