天津高速公路大數據可視化平臺探索

周曉亮 李峰 李冠軍

摘要：大數據和可視化是各個領域的熱門話題，天津高速公路大數據可視化平臺，從車流量大數據的態勢預測角度對高速公路車流量可視化管理進行了初步的分析和探索，對于交通運輸行業可視化平臺的建設具有一定參考價值。

Abstract： Big data and visualization are hot topics in various fields. The Tianjin Expressway Big Data Visualization Platform has carried out preliminary analysis and exploration of the visualized management of expressway traffic flow from the perspective of traffic flow big data situation prediction， which has certain reference value for the construction of the visualization platform of the transportation industry.

關鍵詞：大數據;可視化;態勢分析

Key words： big data;visualization;situation analysis

中圖分類號：U495? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）31-0192-02

1? 大數據概述

當今時代已經進入信息社會，人們衣食住行處處都離不開數據，購物會產生消費數據、物流數據，出行會產生交通數據，用電會涉及供電數據，用水會涉及供水數據，天氣會涉及氣象數據等等，各行各業無時無刻都在產生數據，而且這些不斷積累的數據，存在于經濟社會的方方面面，從不同角度描述著經濟社會的各種活動和規律。

在高速公路行業，高速公路三大系統“收費系統”、“監控系統”、“通信系統”多年來積累了大量的數據，隨著智慧高速技術的深入應用，更多的智能交通應用不斷上線，高速公路行業產生了更多的新的數據。《日本2020年國土交通白皮書》明確將智能卡全國互通、“出行即服務”（MaaS）、ETC2.0、先進型安全車輛（ASV）、小汽車出行誘導與自動駕駛等智慧交通技術作為日本在未來很長一段時間內交通行業應用的重點。隨著“十四五”規劃編制的推進，新的五年規劃中，我國智慧高速應用的重點也會轉向物聯網、云計算、區塊鏈、自動駕駛、車路協同、大數據等新技術領域。這些新技術多年來在各領域的應用試點工作一直在進行中，隨著區塊鏈、自動駕駛、車路協同等新技術在高速公路行業內逐步投入應用，逐步走向成熟，可以預見會有更多的全新的智慧交通數據，將不斷填補到大數據的基礎數據倉庫中來。

2? 大數據價值與意義

大數據是一種數據分析和處理技術，通過大數據技術，人們試圖通過對某個領域或方向的全部多樣性數據進行總體分析和處理，找到產生數據的事物之間的相關性和依賴關系，從而發現和確定其中內部規律和必然性，從而預測事物的發展方向。

大數據通過大量的統計了解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準營銷、征信分析、消費分析等等，簡而言之，大數據技術是發現問題本質的技術，大數據著眼于人們在日常生活中，經意或不經意間遺留的各種數據痕跡，進行分析和整理，最終通過各方面的多種數據的印證，而最終確定一個準確的結論，這個結論甚至有時候就連當事人最親密的人也未必能夠意識到。關于大數據的一個經典的故事，就是在國外突然一天有人上門推銷兒童尿不濕，說這家女兒懷孕了，該家主人一頭霧水，但經過確認確有其事，這樣的數據分析技術怎么能不讓人汗顏。

現階段正處于信息社會的初級階段，也是原始數據積累階段，這些原始數據如何有效的加以利用，是信息社會中后期需要解決的問題，也是現階段各方一直以來研究和探索的課題，從某種意義來說這也是大數據技術存在的價值和意義。

3? 大數據應用現狀

高速公路作為國家重要的交通基礎設施，在促進國民經濟發展、現代化物流體系構建、區域間合作以及公眾便利出行等方面產生了巨大的影響。天津市高速公路業務信息系統經過多年的運行，沉淀了海量的視頻、圖片、圖表、文字等交通相關數據，且這些數據具有量大、高維、異構、動態、實時等特點，形成了名副其實的高速公路交通大數據。然而，這些海量數據大多分散在多個異構的業務系統中，未被充分融合并加以利用，“孤島效應”明顯。交通運輸部印發的《交通運輸信息化“十三五”發展規劃》提出要促進大數據的發展和應用，在推動交通運輸公共數據資源開發共享的基礎上，開展交通運輸數據開發共享能力提升工程，建設綜合交通服務大數據平臺，探索跨行業數據融合和協同創新機制，共同利用交通大數據提升協同管理和公共服務能力，開展出行信息服務交通誘導等增值服務。國內在高速公路的大數據方面也開展了很多試點應用，這些應用大多集中在高速公路收費稽查、應急救援、態勢分析、公眾服務等方面。

該系統以大數據分析為手段從高速公路運行狀態態勢分析層面，對高速公路的運行狀態推演和可視化研究方面進行了探索。系統地從高速公路現有數據資源的融合、分析和高速公路運行狀態實時感知、趨勢預測角度，為路網運行管理、協調指揮調度、公眾服務以及數據共享等提供高效、直觀的數據支撐，對全面提升天津市高速公路管理水平和出行服務信息化、智能化服務水平具有重要意義。

4? 應用架構和體系

系統基于天津高速公路路網運行管理業務海量數據，通過研究構建天津高速公路大數據分析處理平臺，建立交通狀態分析預測模型，結合模擬仿真和數據可視化技術，實現高速公路行業海量業務數據融合、分析、狀態推演和價值挖掘，并進行交互式綜合展示，實現高速公路運行情況的實時分析、感知和趨勢研判，為路網運行管理、協調指揮調度、公眾服務以及數據共享等提供高效、直觀的數據支撐。系統應用框架包含如下幾部分：

4.1 構建交通數據融合方法體系

利用聯網收費數據、路況數據、互聯網企業數據等多源數據，分析各類數據的參數字段、數據特征，提煉各類數據在交通運行狀態表達上的優缺點。結合高速公路網，分析各類數據在空間、時間上的分布態勢，針對路網運行狀態態勢研判目標和特定區域、特定時間段、特定流向，確定具體的可融合的數據源。依據數據特征，應用統計分析、模糊研判、深度學習等方法，分別進行特征級和決策級的多源數據融合，構建公路交通數據融合方法體系，為交通運行狀態評估、交通運行態勢研判，路網事件條件下的交通運行態勢推演等提供基礎數據支撐。（圖1）

4.2 開發高速公路運行狀態分析預測系統

根據表征高速公路路網運行狀態的融合數據，提出基于短時交通流預測理論的交通狀態分析預測模型，采用歷史平均法、卡爾曼濾波法和近鄰非參數回歸方法進行交通狀態分析預測。以高速公路交通狀態分析預測模型為基礎，根據歷史數據所描述的路網運行狀態的衍化趨勢，結合常態模式下歷史數據變化軌跡，通過仿真技術推演高速公路非常態模式下的運行態勢。（圖2）

4.3 研發高速公路數據可視化平臺

利用地理信息技術、虛擬化技術、WEB技術、可視化技術等技術方法，實現路網運行狀態的實時數據及變化趨勢的可視化展示與專題圖表的定制化制作輸出。直觀反映高速公路路網運行狀態的變化，實現對高速公路運行狀況實時變化的感知、把握和掌控。（圖3）

5? 總結

天津高速公路大數據可視化平臺，從高速公路車流量可視化管理、車流量大數據態勢預測的角度進行了初步的分析和探索，系統直觀、簡潔，實用性強。系統的建設對于改善高速公路服務水平提升社會形象，推進“可視、可測、可控、可服務”的高速公路監測體系的建立，以及發布出行誘導信息從而對進一步緩解交通擁堵、提升通行能力、降低物流成本、提高運輸效率起到了積極作用。同時對于滿足廣大人民群眾關心的路網高效運行、突發事件及時處置，實現優質出行的迫切需求具有重要意義。

參考文獻：

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