物聯網下的智慧交通大數據挖掘系統研究

賈強

摘 要：在社會經濟高速發展的同時，人們對于交通出行的要求，也在不斷提高。為了加快現代化城市的建設步伐，滿足人們的出行需求，就需要運用現代化信息技術，來構建智慧交通大數據挖掘系統。在物聯網技術、大數據技術、人工智能技術、5G、互聯網信息技術的輔助下，能夠對交通情況實現準確、全面處理與分析，然后展開調控工作，有效提高交通出行效率。

關鍵詞：物聯網;智慧交通;大數據;挖掘系統

中圖分類號：U495 文獻標識碼：A

0 引言

隨著新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起，新一代信息技術與各行業技術的融合進程不斷加快，融合領域不斷擴展，融合程度不斷加深，不僅使得各行業的信息化水平得到極大提升，其強大的滲透力、帶動力和技術創新力還對傳統行業的發展形態、發展理念、發展模式和運營模式產生了重大影響。信息資源與技術日益成為至關重要的生產要素和生產力，生產關系也在不斷變革，尤其以物聯網、大數據、云計算、人工智能、北斗、5G等為代表的新一代智能技術的產生與發展，正推動人類社會在農業時代、工業時代、信息時代后向智慧時代邁進，“智慧化”浪潮蓬勃興起，方興未艾，智慧城市、智慧交通等層出不窮。在此環境下，作為“新基建”重點建設領域之一、城市交通大動脈的城市公共交通，將新一代智慧技術引入公交、地鐵，構建運營新模式，打造更加安全可靠、便捷舒適、經濟高效、綠色節能的公共交通系統已成為發展共識，智慧交通大數據挖掘系統應運而生。

1 我國交通系統存在的問題

城市公共交通是城市發展的產物，也是城市發展和現代化的重要支撐。城市公共交通與城市發展始終相輔相成。因此就要高度重視城市的公共交通系統建設，才能為人們的生活以及城市發展，帶來很大的便利。然而現階段，我國的城市公共交通系統，還存在著一些問題，阻礙了城市公共交通的進一步高質量發展。

具體表現在：第一，在早高峰與晚高峰階段，城市公交客流量大。無法滿足乘客的實際出行需求，乘客出行體驗差。這主要是因為城市公交卡，不具備乘客信息、乘車記錄的識別功能，因此無法準確、全面得知客流量信息，然后制定科學合理的車輛運行組織方案。第二，地鐵超大規模線網中有海量客流，“安檢”能力與客流量之間的矛盾日益尖銳;同時存在乘客出行信息獲取意識不強，獲取不及時、不全面，運營信息發布不到位，出行服務信息推送不精準;乘客的個性化、定制化服務手段缺乏以及生活增值服務相對較少等問題，導致乘客排隊時間長、出行體驗差，服務品質難以提升。第三，城市公交網絡缺乏與城市軌道交通線路的協調以及銜接，造成二者的不良競爭及多模式出行全過程效率低下。公交線網布局結構不合理，高峰時段存在公交線路運行空車化現象，地鐵運行乘客擁擠情況，造成了城市公共交通系統運行效率低，居民乘坐公共交通出行意愿降低。居民出行更多采用小汽車出行方式，進一步導致交通擁堵、環境污染情況。因此迫切需要通過智慧交通大數據挖掘系統的建設，提高公共交通吸引力，提升公共交通服務質量，提升公共交通分擔量，滿足新時期人們對公共交通服務更高的需求，從而為緩解城市擁堵、降低汽車尾氣減排做貢獻。

2 物聯網下的智慧交通大數據挖掘應用

2.1 實現公共交通運營智慧化

提高公共交通吸引力，提升公共交通分擔率，其核心是實現公共交通運營智慧化，提升公共交通服務質量，吸引居民出行采用公共交通出行模式，降低以小汽車為主體的出行模式在居民出行中的占比，從而為緩解交通擁堵、減少汽車尾氣排放減排做貢獻。第一，通過大數據技術實現多源數據融合。公眾出行數據包括公交、地鐵的刷卡數據，以及出租車、網約車的軌跡數據，以及高德、百度獲取的小汽車出行數據，交警監控獲取的小汽車軌跡數據，通信運營商提供的手機信令數據，共享單車數據。通過大數據技術，將這些數據融合在一起，構成整個城市公眾出行需求的全貌，進而掌握城市居民通勤規律。第二，通過數據智能技術，挖掘公眾出行規律。把城市分成多個交通小區，在同一個交通小區內把多源出行數據進行聚合，為客流特征挖掘提供基礎。如通過客流OD智能推導算法，根據公交車單次刷卡數據、利用機器學習算法自動推斷乘客的下車地點，分析客流分布，然后進行合理的線網布局和運力調配，從而消除交通供給的錯配和缺口，為乘客提供便捷、快速、舒適、安全的出行體驗。第三，通過互聯網技術和互聯網運營模式，獲取乘客出行信息，及時發布出行消息，持續提升公共交通運營水平，給乘客帶來更好的出行體驗。

2.2 實現交通秩序智能化

在社會經濟高速發展的背景下，智能化、一體化、自動化，已經成為各個行業與領域發展的必然趨勢。因此城市智慧交通大數據挖掘系統，也要通過物聯網技術與大數據技術的應用，實現智能化與自動化，來解放傳統的勞動生產力，提高資源的利用效率，滿足各種交通狀況的需求。其具體表現在：第一，物聯網下的大數據挖掘系統，可以將交通運輸狀況的詳細數據信息，快速傳遞到智慧交通大數據挖掘系統中。并且對于擁堵嚴重的時間段與地區，能夠展開深入的處理分析，然后提出切實可行的解決策略，進而實現交通秩序的智能化，有效降低了交通擁堵的概率，還可以提高交通管理的質量[2]。比如某一時間段，容易出現交通擁堵，智慧交通大數據挖掘系統就會根據大數據挖掘系統提供的方案策略，將數據信息傳遞給交通警察、顯示在交通顯示屏上、通過廣播提供給司機，來展開實時調度。第二，城市交通擁堵現象，已經成為阻礙城市高速發展的主要問題之一。因此就要充分利用物聯網下的大數據挖掘系統，來解決交通擁堵現象，節約更多的成本資源。在該系統下，還能夠對交通擁堵嚴重地區的實際情況，展開深入分析與方案制定。比如路線的重新規劃、擁堵路面的智能檢測、運輸流量能力分析等，然后及時傳遞給廣大司機，進行運行路線的重新調整，避免交通擁堵。這樣就可以節約更多的人力調控資源，讓交通運行秩序更加智能化，提高了人們的生活質量。

2.3 實現交通運行安全化

隨著車輛數量的不斷增多，交通安全問題，也逐漸引起了人們的高度重視。再加上近幾年來，我國交通傷亡人數在直線攀升，已經造成了巨大的經濟損失。因此更需要通過智慧交通大數據挖掘系統的搭建，來充分發揮物聯網技術與大數據技術的價值，實現數據挖掘與處理，保障我國交通運行的安全與平穩，加快我國社會經濟的發展步伐。其具體表現在：第一，互聯網下的大數據挖掘系統，可以對交通狀況、車輛運行信息等，進行全面分析與處理。比如容易發生交通事故的區域，車輛行駛時間較長等，都可以實時獲取數據，并且提醒駕駛員，能夠有效避免交通事故的發生概率[3]。第二，如果發生了交通事故，大數據挖掘系統，可以準確獲取交通事故的位置、人數等，并且發出應急救援信號，來縮短應急救援的時間，最大限度的避免了人員財產損失。可見，在智慧交通大數據挖掘系統下，通過物聯網與大數據技術的應用，就可以實現交通運行的安全與平穩，為社會經濟的高速發展，帶來更多的支持與保障。

3 結語

綜上所述，本文針對我國城市公共交通系統存在的問題，以及物聯網下的智慧交通大數據系統挖掘應用，展開了詳細深入的分析，希望為后續的智慧交通大數據挖掘系統建設，提供相應的參考與依據。那么在今后的發展中，就要實現物聯網技術與大數據技術、人工智能技術的高效靈活運用，來保障城市公共交通運營的智慧化、交通秩序的智能化、交通運行的安全化，來加快城市的發展步伐。

參考文獻：

[1]張紅蕾，袁平亮.物聯網下的智慧交通大數據挖掘系統分析[J].中國新通信，2020，22（05）：53-54.

[2]張永鵬，甘慶華.物聯網下的智慧交通大數據挖掘系統探析[J].數字技術與應用，2018，36（04）：191-192.

[3]李妍.物聯網下的智慧交通大數據挖掘系統探析[J].數碼世界，2019，18（03）：5.