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大数据下的智能化交通管理
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
吴登峰
摘 要大数据是基于海量的数据中所提出的，能够为使用者提供具有规律变化的数据内容，其在各个行业的发展中都有着重要的作用，尤其是在政府的公共治理中。交通拥堵问题是城市化发展下不可避免的问题之一，而应用大数据将有助于形成智能化的交通管理格局，从而缓解拥堵，提高交通运输的效率。为此，本文将基于大数据视角下的交通智能管理领域，探讨大数据在优化交通上的具体应用。
【关键词】大数据 智能交通 出行 安全
1 前言
工信部在年初发布了《大数据产业发展规划2016-2020年》，基于2016年的大数据产业格局，未来的大数据发展在2016年3100亿元的市场规模下，将以每年35%的速度实现规模化增长，因而大数据产业也将成为我国的基础性战略资源。十三五的开局年，国家大数据战略被无数次强调，明确提出要将大数据在各个领域中持续推进，尤其是助力产业转型升级和社会治理创新。
随着城市化的进程不断的发展，我国居民可支配收入提升，对于出行的需求也越来越大，汽车保有量大幅提升。截止到2017年6月，。如此庞大的人口和汽车数量，给交通服务带来了巨大的压力，而“拥堵”也成为了诸多大城市的常态。有数据表明，上海、深圳等地的拥堵情况最严重的时候延[-]，造成了极大的拥堵成本，降低了社会运转的效率。
2 大数据下的交通智能化管理应用
交通领域大数据分析和应用的场景相当多，物流和运输公司、公交一卡通、GPS定位、车联网、路网监控、电子地图导航等都可以为交通服务提供大量的数据资源，而创新性的利用这些数据资源，是实现交通服务质量提升的关键。实现智能交通，可以从以下途径展开。
基于大数据优化公交站点及路线
城市交通的发展中，对公交站点以及路线的规划主要是基于地区的人口分布情况做出的，而没有考虑到居民的实际出行需求也特点，这使得路线和站点选择上存在盲点，一些公交每天十分拥堵，另一些则几乎是长期保持空车状态，浪费了交通资源。实际上，公交服务部门手中有大量的出行数据，例如公交一卡通，其中有大量民众的出行数据，这些数据中包含了每个居民的出行时间、出行的路段，每天的往返数据等。公交车上的投币箱也可以进行统计，在每个站点的上车人数，不同时段下公交车的平均运行时间，载客人数都可以基于一定的算法进行数据挖掘，得到居民的出行特征。
因此，基于大数据下的站点和路线优化，交通部门可以基于这些民众数据，建立数据挖掘模型，建立优化方案，重新分配公交站点和设计公交路线，实现城市公共交通资源的最优化配置。
基于大数据治理交通拥堵
交通拥堵成为几乎每个大城市都会面临的常态，早晚高峰、节假日的出行也几乎让所有城市居民“添堵”，成为影响市民幸福指数、城区空气质量、经济发展环境的重要因素。大数据下，对车流量的动态监控，结合交通算法，将有助于缓解城市的擁堵现状。
智能交通信号灯控制
交通路口的信号灯是道路拥堵问题解决的关键，基于大数据下，根据每条道路的车流汇聚的海量数据，挖掘车流的时空特点，评估道路的拥堵，动态化的调整信号灯。建立基于物联网的干道交通信号绿波