大數據在交通規劃方面的應用與發展

劉耀鴻

摘 要：隨著“大數據”技術的到來，大數據的分析與應用已滲透在各行各業。為探究大數據在交通規劃方面的研究應用情況，本文分析闡述了大數據與交通規劃、大數據與出租車規劃和大數據與停車規劃三個方面的應用。最后指出大數據在交通方面的發展面臨的問題，并給出相應的發展對策，為今后的學習研究奠定基礎。

關鍵詞：大數據;交通規劃;發展趨勢

中圖分類號：U113 文獻標識碼：A

隨著互聯網的到來，各種信息之間的傳輸和交流變得更加迅速，促進了“大數據時代”的來臨。特別是在“互聯網+”的響應下，使得各行各業產生了海量數據，這些數據蘊含的價值有待研究者進一步的挖掘。大數據被廣泛應用在金融、通信、制造業等，在交通中的應用近年來才開始熱門起來，目前國內外研究主要針對大數據在公共交通和智能交通兩方面應用。

在公共交通方面，Achille等[1]認為當前的交通客流模型還不足以捕捉到新的公共交通系統特征，大數據和物聯網注定要徹底改變公共交通使之能夠適應出行者的出行需求。大數據在公共交通發展下的探討方面。羅琛峰等[2]分析了大數據在公共交通中交通誘導、交通運輸安全和交通服務優化中的應用，最后給出了大數據在公共交通應用中的建議。在智能交通方面，周輝宇[3]使用了時間序列規則挖掘算法建立交通擁堵傳導規律模型，并基于傳導規則預測未來交通流狀況。一些學者關注于智能交通大數據平臺的架構與設計。盧彪等[4]在智能交通組織優化和大數據平臺數據處理方面進行分析，對智能交通系統平臺進行了架構設計。

綜述以上文獻可以發現，目前大數據在公共交通和智能交通兩個領域的應用有了一定的研究基礎，研究者側重于從數據中建模，探究發展的規律，還有部分學者探究交通大數據平臺的架構設計。然而，大數據的出現不僅帶來了新的數據分析處理技術，還帶來了新的交通數據采集技術和新的交通規劃管理方法，給交通發展迎來了更多的契機。本文的目的便在于從現有研究的基礎上，探究大數據在交通規劃方面的應用，并指出大數據在交通規劃方面的發展趨勢。

1 大數據在交通規劃方面的應用

1.1 大數據與交通規劃

隨著我國經濟的持續快速發展，城鎮化、工業化進程加快，人民生活水平得到很大的提高。與此同時，人們的出行需求促進了機動車數量的迅速增加，城市的基礎設施特別是城市交通設施與城市化的發展矛盾日益顯現。靜態的交通基礎設施的增長速度遠不及交通需求的增長速度，由此帶來了交通擁堵、公共交通日益萎縮和“停車難”等問題。為解決交通問題，除了傳統的規劃方法外，還需要大數據技術的支撐。

交通規劃是以交通為研究對象，根據以往歷史條件，結合實地人口規模、經濟發展情況、土地利用等，對未來的交通需求發展進行預測分析，確定未來交通發展規模布局，制定有效的規劃方案，以實現城市生活的便捷美好。

1.2 大數據與出租車規劃

目前，出租車車載設備可記錄車輛行駛速度、經緯度、時間、車牌等有效信息，其中經緯度數據記錄了乘客上下車的位置信息，出租車上的計價器可以計算得乘客的出行費用，這些數據每隔一段時間后傳到控制中心。通過對出租車數據的挖掘，可以分析出租車的出行空間分布、出行次數、出行距離等特征，還可結合城市土地規劃分析乘客的出行行為特征，為后面的出租車合理規劃布置，價格設定提供有效的技術基礎。

1.3 大數據與停車規劃

傳統的停車場數據采集主要是停車設施、停車泊位數等靜態交通信息，而在大數據時代，可采用移動設備、筆記本電腦等移動設備采集停車場位置、車輛位置和視頻圖像等信息，這些信息數據可進行跨區域、跨領域綜合運用。利用城市車輛出行數據和停車場數據，可對附近空余車位進行監控，對進行停放的車輛進行實時定位。將大數據處理技術整合相關軟硬件設備可封裝成一個智能停車系統，面向用戶，可通過手機終端APP實時查看停車位信息，提前預約車位，提供停車場路徑導航，還可利用微信或支付寶進行支付費用。智能停車場系統除利用大數據技術外，還要求有較高的通信檢測設備，以提高整個系統的運行效率。

2 大數據在城市交通的發展趨勢

2.1 交通大數據應用中面臨的問題

盡管大數據在交通方面有了一定的研究應用，但仍存在著一些問題與挑戰。

（1）行業標準不統一。由于各個地區的經濟發展不平衡，在進行各種交通項目研究時，各個地區行業之間的研究是相互獨立的，這種不統一的同時還造成了數據采集的難度。

（2）交通系統基礎設施不夠完善。交通系統整體比較復雜，對軟硬件的要求高。

（3）數據源質量難以確保。主要是指獲取的數據真實度與可信度，目前的系統發展存在著不足，系統設備在長時間的運行性能得不到保證。

（4）信息安全問題。數據開放的同時用戶信息易被非法用戶竊取、篡改，在對數據使用過程中的非法用戶和合法用戶難以做到區分。

2.2 交通大數據應用的發展對策

針對面臨的問題，總結了大數據在交通方面的發展對策。

（1）整合交通大數據平臺資源。大數據之所以區別于傳統的數據，不光因為其數據量大，而且來源廣，單純靠交通部門提供的數據是不夠的，需要要求擁有海量數據的相關機構以積極的態度參與到大數據的建設中來，從而實現跨部門、跨行業的數據資源平臺共享。

（2）完善交通系統基礎設施。基礎設施作為交通系統的物理層結構基礎，對其建設要求高，及時對系統中的基礎設施進行檢查維護更新，確保系統能繼續安全運行。

（3）嚴格控制數量的真實度。在特殊路段，對數據采集的精度要求較高，這就需要進一步拓寬設備功能;在數據存儲時，可采用專門的數據庫或專門的數據存儲設備。

（4）加強對大數據安全性保障管理。可采取相關法律手段加強對數據平臺服務的審查力度，對涉及公共安全、國家利益等信息，應重點保護，對相關管理職員進行數據安全培訓。

3 結語

大數據技術的到來并不是完全否認傳統的交通規劃方法，而是為交通規劃提供一個新的分析工具，為交通規劃注入新的發展力量。同時，由于大數據發展的局限性，有部分特殊群體的數據并不能獲得，這些群體是否對研究還有影響，是值得我們去研究思考的問題。我們應繼續保持謹慎嚴謹的科學態度，全面分析問題，為今后的交通發展做貢獻。

參考文獻：

[1]Fonzone A，Schmocker J-D，Viti F.New services，new travelers，old models？ Directions to pioneer public transport models in the era of big data[J].Journal of Intelligent Transportation Systems：Technology，Planning，and Operations，2016，20（04）：311-315.

[2]羅琛峰，郭淑娟.大數據在公共交通方面的應用[J].山西建筑，2017，43（23）：35-36.

[3]周輝宇.基于大數據規則挖掘的交通擁堵治理研究[J].統計與信息論壇，2017，32（05）：96-101.

[4]盧彪，李悅，張萬禮.基于大數據技術的智能交通數據分析平臺系統的研究與設計[J].湖北科技學院學報，2016，36（05）：6-9.