淺析大數據技術在交通領域的應用

趙啟林

合理利用大數據等先進技術，通過規劃路線等手段來緩解甚至解決交通問題，是未來一大熱門研究方向，可以使人們出行更加方便安全，交通資源分配更加合理。

1 大數據概念與特征

1.1 大數據的概念

大數據的概念，最早在2008 年有完整定義，是在《自然》雜志?？厦嫣岢龅摹ｋS后大數據（big data）越來越多的被人們提及與應用，由于其數據量巨大，所以特指需要用新模式去處理、且在短時間內無法用傳統數據庫軟件搜集、管理和分析的數據集合[1]。

1.2 大數據的特點

大數據主要具備4 個特點：大量、多樣、高速、價值，一般被稱為4V[2]。

1）（Volume）數據量大：大量的特點也正是其名稱上“大”的體現。我們可以知道，最初的信息存儲單位不過只是小小的MB，隨著信息技術的發展，人們產生的信息量不斷增大，現在已有PB，EB 級別的存儲量。

2）（Variety)數據多樣化：現在網絡平臺極其發達，各個平臺每分每秒都有新的數據產生，因此迫切需要強大的數據處理系統來分析，也正因為每時每刻各個平臺都在產生新的數據，每個用戶喜好的東西各不相同，才構成了大數據的多樣性。平臺會利用大數據來分析出用戶的關注點，來推薦給他們相關內容，又借此豐富了大數據的應用領域。

3）（Value）價值：價值是大數據的核心特點，有價值的數據才是有用的，這一特點顯得尤為重要。每一天，各個平臺都在產生數據，但這其中確有大量的無效數據和垃圾數據，因此，篩選出有價值的數據非常重要。

4）（Velocity）信息處理速度快：數據的大量、多樣又產生了高速的特點。大數據產生極其迅速，因此分析和處理數據的速度也要加快，這樣才能更快、更高效地給用戶帶來更多有豐富的信息。

2 我國交通領域的現狀和問題

我國道路交通十分發達，運輸能力強悍，比如北京每天平均就有30 萬人坐汽車離開；城市交通路線復雜，道路縱橫交錯，大城市居民出行只能依靠導航；機動車保有量迅速增加，而道路建設增長速度不相匹配，部分城市限號出行也難控制車輛過多；居民上下班出行距離普遍比較長，大多數時間浪費在上下班的路上，造成局部地段或高峰時段的車輛嚴重堵塞；公共交通發展不完善，路線無法覆蓋所有重要地區且數量不多，人們更愿意私家車出行；交通基礎建設相對落后，部分城市甚至沒有公交車專用道。

主要的問題是交通管理科學技術落后，管理資源分配不均，部分重要地區沒有交警，而部分較為偏僻的地區警力充足；管理方法不科學，大數據沒有充分應用在交通領域，人民安全意識和遵規守法意識薄弱，行人和車輛亂闖紅燈，但得不到相應的懲罰，導致此類行為屢禁不止；紅綠燈時間不平衡，無法隨車流量和人流量變化；外賣車、出租車、網約車為了趕時間而在道路中穿行；部分道路狹窄根本不符合基本標準，部分道路質量不過關，存在安全問題等。

3 大數據在交通領域的應用

3.1 大數據解決交通領域的技術原理

大數據技術應用在智能交通領域，其主要使用范圍包括輸入交通數據、數據分析處理與儲存、查詢數據、檢查信息和可視化等，各部分功能分別為：

輸入交通數據分為動態和靜態數據。動態數據指在交通運行管理過程中所產生的數據，如汽車的行駛路線、實時定位信息等，這些數據需借力北斗衛星系統或GPS 系統[3]來完成定位；靜態數據指汽車和公路環境信息等長期不發生改變的應用數據，借力于各類器件來檢測，如攝像頭、測速器等。

數據分析處理是指中心機房的數據庫提取實施交通數據，并按照一定的策略將提取的數據轉化成標準化的數據格式。

數據儲存是將數據儲存于云計算中的云服務器中。

查詢數據主要是檢查信息和可視化搜集的數據并完成整合，然后在北斗地圖和GPS 地圖上通過不同顏色和圖層呈現出來，以此來實時表示各個路段的交通通行情況，便于用戶查詢、分析和預測道路情況[4]。

3.2 大數據在交通引導中的應用

交通引導是處理實時交通信息變化的過程，主要利用各種手段整合交通信息，對交通支撐情況進行分析評價，利用預測定制模型對未來時段的交通情況進行精準預測。然后交通部門通過微信平臺、App 小程序、在線交通廣播和電臺等形式發布預測的信息，之后再不斷的通過變化的信息對引導結果進行調整、修改、發布。

而出行居民得到相關信息后，可以得知即將出行路段或前方路段的擁堵程度和是否有車禍、交通管制等情況，從而選擇更加合適的路線。

同時政府也可以通過得到的車流量和人流量數據來進行分析，區分繁華地區、交通出行擁堵地區、紅綠燈不平衡地區、車禍高發地區、道路問題地區，進而積極修建道路、公交站臺地鐵站臺；并且可以在擁堵高發時期進行交通管制；在事故高發區設置警示語牌；合理重新分配紅綠燈時間；對道路問題地區進行維護[5]。從而提高整體交通效率。

3.3 大數據在交通運輸中的優化應用

在大數據技術的支持下，交通運輸行業能夠對運行道路的情況、天氣、外部環境等進行有效預測，同時能夠分析司乘人員的身體狀態以及汽車行駛軌跡，進而評估汽車行駛的安全性，使交通系統能夠發揮出更大的作用。比如提前預知交通擁堵的問題，就可以制定規避出行方案使運輸車輛行駛更加安全、便捷。

大數據還可以參與整合、分析和挖掘各種物流數據，完善物流信息配送分析系統，使物料配送規劃和配送路徑得到不斷地優化，從而提高運輸效率和配送精準度。此外還可以根據不同用戶的特點，進行不同種類方式的運輸。

3.4 大數據在交通管理上的應用

大數據技術為城市交通高效運轉提供了重要保障，給城市管理中的各種問題的診斷與結局方案進行各種測試提供了可能。根據當前交通發展形勢，日常出行量越來越大是必不可免的，但政府通過大數據提供的車流量分析實際情況，警方通過大數據技術定點對亂闖紅燈違法超車等行為給予懲罰，可以大大減少此類行為；同時借助交通大數據分析，還可以快速獲得城市擁堵點信、交通事故點、違法高發點，違章占道點等實時道路信息，為交警管理提供有效支撐，從而改變原有的量化工作，提供效率大數據還可以進行交通路網規劃，借助大數據分析、評估交通路網承載力，為公交線路和站臺選址進行合理規劃，實現地鐵站與公交車無縫換乘，如成都高鐵站與公交站、地鐵站、汽車站接駁，這樣旅客不用出站便可換乘，提高出行效率。

3.5 大數據在城市交通相關服務中的應用

隨著社會經濟的持續快速發展，人們對交通便捷性的要求也在不斷提高，部分居民日常出行會選擇更加自主、方便的網絡平臺，比如共享單車，滴滴打車等。這些為城市交通相關信息數據的收集與整理提供了良好的支撐，然后通過大數據技術對這些數據信息進行分析，可以分區域著重擺放共享單車、增加網約車數量，相應減少其他交通資源的投入，進而為更多出行者提供個性化的交通出行信息資源服務，增加出行方式選擇[6]。

4 總結與展望

通過分析大數據在交通領域的應用，可以知道大數據能幫助居民出行的路線規劃，使出行方便快捷安全；提高交通運輸效率，降低運輸成本；幫助政府合理分配紅綠燈時間、道路建設、車站安排、公共交通路線規劃；警方減少人為工作量、提高辦事效率、減少交通事故，維護社會穩定。

大數據在交通領域起到重要作用，隨著5G 技術、云計算、車聯網、人工智能的發展，交通領域大數據資源的精準度和準確度也會提高，大數據技術在交通領域的應用前景更加廣泛，也更加科學。相信未來我國交通領域會向更加科學、穩定的方向發展，從而極大的促進社會發展和經濟進步。