大数据时代的交通工程.pdf

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1、工程技术技术论坛2015年4月·273·大数据时代的交通工程胡隽(广东罗阳高速公路有限公司，广东阳江529600)摘要：大数据时代促进了人类对于交通网络的进一步研究，并推动了交通网络化的进程，造就了现代交通需求预测的新途径。在此对人类出行与交通网络进行分析和研究，对未来我国交通工程的发展和大数据理论在交通工程中的应用做出了展望。关键词：大数据时代；交通工程；分析与研究中图分类号：TU98文献标识码：A文章编号：1671．5586(2015)10．0273一O11构建人类出行预测模型的方法和问题成功构建手机数据预测模式，我们能够通过手机数据掌握即时1．1构建人类出行预测模型的方法交通流量情况，

2、对于车辆在某个路段的行驶时间进行有效估算。交通工程作为交叉学科，其研究涉及多种学科的内容，例根据国外先进研究成果，研究人员能够结合手机定位技术、如运筹学、数学、物理学和心理学等。随着近些年交通工程理地图匹配技术和其他相关技术形成交通信息估算法，使智能交论的完善与技术的发展，逐渐呈现出与更多学科交叉联系的特通成为未来交通工程的主要发生趋势中。点。智能交通系统的出现便有赖于信息通讯和传感控制技术的2．3构建道路使用网络成熟发展，以及计算机技术的进步。随着计算机的计算和存储结合手机数据预测模型、车辆定位系统，实现交通流的预能力的飞速发展，采集和归纳数据不再困难，大大降低了存储测在将来不是一件难事。

3、利用手机数据预测系统，我们首先可和计算的成本，为大数据时代的出现创造了最有利的条件。如以找到用户的位置，再通过定位匹配系统预测用户所在地区的今，在大数据时代的背景下，复杂的网络科学为我们提供了更车源情况。换句话说，我们可以在交通网络和车源区域之间建多的探索方法和理论基础，各种大数据的挖掘也加快了研究人立一条网络通道，构建道路使用网络，使其不但能够有效预测员对于人类出行特性的研究，使得构建人类出行预测模型成了主干道路的交通流，还能正确定位车辆来源，甚至对用户所在可能。这种模型是在对人类出行特性的研究基础上构建而成的，区域的交通流在某个时间段的变化进行预测。因为目前我国私研究人员需要通过研究和总

4、结人类出行特性，构建多种形式的家车数量的增加，许多小区的私家车一旦在某个时间段例如上预测模型，不断总结经验，获得更宝贵的研究资料。下班期间频繁进出，会直接影响到附近区域的车流量。通过构1．2构建人类出行预测模型所要面临的问题和挑战建道路使用网络能够分析出哪些小区对于交通拥堵的贡献较针对大规模人群的出行特性构建预测模型，需要大量的实大，哪些小区属于少量交通小区。而要实现这一目标，需要强证数据作为基础，这种模型对于研究交通生成和分布阶段具有大的手机定位系统支持，又因为手机数据便于采集和获取，使很重要的潜在作用。但就目前人类出行特性领域的研究成果来得这项技术能够成为将来优化交通系统的有效工具，不但

5、可以看，尽管已经在控制和预测疫情传播方面取得了较好成果，得做出有效预测，还能解决拥堵情况。从宏观上来看，构建道路到了广泛应用，却缺乏将其应用在交通预测领域的经验。对于使用网络能够从根本上找到交通拥堵的“根源”，确定超量交如何将人类出行特性构建的预测模型融合到交通流分配和交通通小区，进行疏通管制。这个方法也可推广到地铁网络中，帮网络研究领域中去，尚且缺少交叉研究的实证数据和研究成果。助缓解地铁交通压力。大部分的交通工程研究仍然采用传统方法，对于大数据的使用2．4多元化的信息挖掘技术较少，这似乎是因为两方面的学者在技术手段和研究背景上具随着大数据挖掘技术在交通工程领域的运用，交通管理不有很大差异

6、。断向更好的方向发展，多元化的信息挖掘成为了这个领域的重2大数据在交通工程领域的应用要研究方法，受到了多方重视。因为不同特性的信息和数据所2．1获取0D流的新方法具有的研究价值不同，存在功能差异，所以研究人员需要具体大数据是一项极其复杂的网络科学，它为人类动力学奠定数据具体分析，采用它们研究不同的课题。例如使用浮动车数了发展的基础，网络科学与人类动力学势必能够为研究交通工据对路段车速进行估算和预测，却无法用以估计OD矩阵；手程创造新的建模途径。事实上，目前我国的交通工程研究领域机数据因为其记录频率较低不适用于估计路段车速，却能有效中已经运用了大数据理论及其挖掘技术，尤其在预测交通需求估算车源

7、。在进行数据挖掘时，应当根据研究的目的采用不同上取得了一定的成果。传统OD调查法对于人力、物力的消耗的数据，充分合理地对数据进行分析和研究，巧妙地利用大数量极大，为了解决这个难题，使用大数据挖掘技术及时获取各据获得各类交通信息，促进交通工程研究的快速发展。种信息资源，构建新方法获取OD流是当前的研究趋势。3结束语2．2构建手机数据预测模型如何利用大数据挖掘技术和网络技术研究人类出行特性，研究人员在道路交通计数