淺談城市交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用

王晴

摘要：隨著數(shù)據(jù)種類的日益豐富化和數(shù)據(jù)量級(jí)的迅猛擴(kuò)大化，傳統(tǒng)的信息化分析手段已經(jīng)無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新環(huán)境，交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)迫在眉睫。本文結(jié)的精細(xì)化和定量化要求，基于車牌識(shí)別數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析算法，實(shí)現(xiàn)智能化數(shù)據(jù)處理挖掘和機(jī)動(dòng)車出行指標(biāo)可視化展示，構(gòu)建了交通運(yùn)行分析系統(tǒng)平臺(tái)，同時(shí)借助具體的項(xiàng)目案例，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)分析平臺(tái)的應(yīng)用，為"存量規(guī)劃"時(shí)代的到來打下了牢固的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：城市交通大數(shù)據(jù);運(yùn)行分析平臺(tái);大數(shù)據(jù)AI算法;建設(shè)與應(yīng)用

1 研究背景

近年來，在“增量規(guī)劃向存量規(guī)劃轉(zhuǎn)變”的大背景下，政府部門對(duì)于規(guī)劃的精細(xì)化、定量化管理提出了更高的要求，大數(shù)據(jù)在規(guī)劃中的應(yīng)用也日益普及。但是隨著所掌握數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量級(jí)的日益豐富化和迅猛擴(kuò)大化，傳統(tǒng)的信息化分析手段已經(jīng)無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新環(huán)境，交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)迫在眉睫。

如何通過交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)的建設(shè)，更有效地提升數(shù)據(jù)分析能力，將交通數(shù)據(jù)應(yīng)用最大化，助力規(guī)劃價(jià)值的提升，推進(jìn)以交通大數(shù)據(jù)為核心的規(guī)劃應(yīng)用能力是論文的主要研究方向。

2 建設(shè)目標(biāo)

2.1? 構(gòu)建目標(biāo)

（1）總體目標(biāo)。論文面向嘉興市道路交通運(yùn)行管理需求，基于大數(shù)據(jù)分析算法，構(gòu)建嘉興市交通大數(shù)據(jù)運(yùn)行分析應(yīng)用平臺(tái)，基于卡口等多元大數(shù)據(jù)，挖掘機(jī)動(dòng)車出行需求規(guī)律，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)變化趨勢(shì)，支撐擁堵治理、交通組織管理等研究，推進(jìn)道路交通治理能力現(xiàn)代化建設(shè)。

（2）具體目標(biāo)。交通運(yùn)行分析系統(tǒng)平臺(tái)建設(shè)以智能化數(shù)據(jù)處理挖掘和機(jī)動(dòng)車出行指標(biāo)可視化展示為具體目標(biāo)。

①智能化數(shù)據(jù)處理挖掘。以車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用為基礎(chǔ)，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的接入、匯集、清洗、分析與交通特征提取。

②機(jī)動(dòng)車出行指標(biāo)可視化展示。運(yùn)用WebGIS空間信息可視化技術(shù)，生動(dòng)靈活地展示各種交通指標(biāo)數(shù)據(jù)分析成果。

2.2? 系統(tǒng)架構(gòu)。交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)分成三層，自下而上分別是數(shù)據(jù)層、算法層和分析層。

3關(guān)鍵技術(shù)

平臺(tái)旨在通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合可視化技術(shù)，從多個(gè)角度反應(yīng)機(jī)動(dòng)車出行特征及城市交通運(yùn)行狀況情況，提供用戶全面、完整的城市交通運(yùn)行情況分析信息。

交通運(yùn)行分析系統(tǒng)平臺(tái)包含建設(shè)卡口數(shù)據(jù)庫建設(shè)、形成多維指標(biāo)體系、搭建大數(shù)據(jù)AI算法、開發(fā)可視化分析平臺(tái)4項(xiàng)內(nèi)容。

3.1? 多維指標(biāo)體系。交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)由4類共11項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成，形成了多維度指標(biāo)體系。

3.2? 大數(shù)據(jù)AI算法。核心算法主要包括信息清洗和信息提取兩個(gè)部分。信息清洗主要是對(duì)原始車牌識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行漂移數(shù)據(jù)的刪除，缺失數(shù)據(jù)的增補(bǔ)，重復(fù)數(shù)據(jù)的刪除等。信息提取是本次數(shù)據(jù)處理分析的重中之重，主要包括提取清洗后的軌跡數(shù)據(jù)表，確定交通出行的OD以及出行路徑的提取三個(gè)部分。其中，大數(shù)據(jù)算法提取車輛軌跡信息，從而分析區(qū)域、道路、區(qū)間的路徑集分布，對(duì)路徑相關(guān)指標(biāo)分析有很大意義。

3.3? 可視化分析平臺(tái)建設(shè)。平臺(tái)采用圖層動(dòng)態(tài)渲染技術(shù)，有效提高地圖展示響應(yīng)速度，提升平臺(tái)體驗(yàn)度。

平臺(tái)支持多時(shí)空維度分析，有效提高平臺(tái)分析能力，滿足各類項(xiàng)目的研究范圍差異化需求。

4平臺(tái)應(yīng)用

4.1? 車輛出行OD分布。通過大數(shù)據(jù)算法對(duì)車輛出行OD信息進(jìn)行提取，反映車輛出行OD分布信息。平臺(tái)可以應(yīng)用于分析街道、社區(qū)、卡口間的出行OD分布，分析途經(jīng)某條道路車輛的OD分布情況。

4.2? 車輛出行路徑。通過大數(shù)據(jù)算法對(duì)車輛時(shí)空出行路徑信息進(jìn)行提取，反映城市車輛出行路徑分布情況。同時(shí)建立軌跡模型結(jié)合大數(shù)據(jù)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，反映車輛大概率選擇的出行路徑。平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)判斷任意兩卡口點(diǎn)間車輛選擇出行路徑的概率分布，也可以分析途經(jīng)某條道路車輛的出行路徑分布情況，以此判斷某條道路的交通擁堵情況。

4.3? 道路交通流量及車速。通過空間匹配技術(shù)將車輛出行路徑與道路網(wǎng)進(jìn)行匹配分析，反映道路流量、道路車速及擁堵指數(shù)、交叉口流量等道路交通運(yùn)行情況。平臺(tái)可以提供道路交通運(yùn)行信息。例如：途經(jīng)某條道路車輛的平均出行時(shí)間及里程信息、全天24小時(shí)道路/交叉口流量變化信息、城市道路擁堵情況分析等。

4.4? 應(yīng)用項(xiàng)目。平臺(tái)開發(fā)后，我們將其成果應(yīng)用到《2019年度嘉興市交通流量大數(shù)據(jù)分析報(bào)告項(xiàng)目》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）中，收效甚好。

根據(jù)本平臺(tái)運(yùn)行結(jié)果，結(jié)合嘉興市宏觀交通模型等其他分析工具，報(bào)告得出了2019年度嘉興市交通運(yùn)行情況，包括工作日高峰路網(wǎng)流量圖、各級(jí)交叉口流量分布圖、交通擁堵指數(shù)等。

5 結(jié)語

基于“存量規(guī)劃”時(shí)代的到來，論文通過處理、分析、挖掘海量車牌識(shí)別數(shù)據(jù)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通大數(shù)據(jù)的處理分析，并通過可視化展示手段，構(gòu)建了交通大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)。平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用可以幫助我們準(zhǔn)確掌握城市的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)與發(fā)展態(tài)勢(shì)，同時(shí)為城市規(guī)劃和治理提供了有效的技術(shù)手段。

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（作者單位：嘉興市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司）