馬黨生
摘 要:在當今大數據時代的發展背景下,以數據為驅動的現代化智慧交通系統建設得到了快速發展。通過大數據挖掘技術,實現交通數據信息資源的融合應用、有助于城市綜合交通運輸體系的智能化發展、緩解城市交通擁堵與交通安全等問題,越來越受到了人們的高度重視。因此,為更好地推進城市交通系統的現代化和智慧化發展,文章就智慧交通系統中應用到的大數據挖掘技術進行研究,分析了當前交通領域中大數據挖掘技術應用現狀,并研究了大數據精準挖掘技術在交通運行特征分析、交通運行管控和交通安全管理等方面的深化應用。
關鍵詞:大數據時代;智慧交通系統;數據挖掘技術;應用研究
在城市交通問題日益凸顯的時代背景下,智慧交通系統依托云計算、大數據、物聯網及人工智能等多種信息技術,驅動城市交通管理信息化、智能化水平的提升,有效緩解了城市交通運行管控中的一些問題。但是,城市交通系統存在內部結構較為復雜、參與對象組成多元、不確定因素較多等特點,必須對交通系統中的數據進行多源匯聚融合、深度挖掘分析,才能建立相對較為完整的模型體系,用于解決依據經驗進行交通管理與控制,難以進行精細化、精準化與智能化管理的問題,推動智慧交通系統現代化發展進程。
1? ? 數據挖掘技術在交通管理中的應用現狀
數據挖掘是一種從生活中的海量數據里“挖掘”出潛在的、前所未有知識的技術[1]。經過約20年時間的發展,數據挖掘技術的研究和應用取得了顯著的成績,通過將統計學、模式識別、云計算、機器學習、人工智能、數據可視化、數據庫技術和專家系統等多個范疇的理論和技術融合在一起,逐步形成了一套涵蓋分類、聚類、模式挖掘和規則提取等的基本理論體系。目前,數據挖掘技術主要應用于城市交通管理中的交通變化趨勢預測、交通擁堵分析、交通分布模式分析以及道路交通安全分析幾個主要方面。
1.1? 交通擁堵分析
城市交通管理部門采集了海量的路網交通數據,針對大規模的交通數據,需要設計更高效的數據挖掘算法,對交通擁堵事件進行主動研判、分析,實現交通擁堵主動式的預警和報警,保障交通擁堵早發現、快處置。
1.2? 交通分布模式分析
基于采集的車流與客流數據,采用有效的模型自動計算道路網上交通流的空間分布模式,根據交通流的空間分布特性,合理劃分路網交通區域,為進行有效的區域協調管控提供決策依據。
1.3? 道路交通安全分析
基于道路交通違法數據、交通事故數據等數據,對道路交通交叉口、路段的空間安全特性進行挖掘分析,支撐交通事故黑點分析和專項治理,為構建安全有序的道路交通環境提供保障。
2? ? 大數據挖掘技術在智慧交通系統建設的深化應用
隨著大數據、云計算、機器學習、模式識別、人工智能、數據可視化等新一代信息處理技術的發展,為海量交通數據資源在智慧交通系統中的深度融合應用提供了有力保障,有效促進了智慧交通系統的“智力”升級。
2.1? 交通數據質量檢驗,保障數據有效利用
針對互聯感知系統采集的交通數據,根據交通工程原理和數據特性,建立數據質量檢驗規則體系,通過數據碰撞挖掘技術,實現多源交通信息的交叉校驗,并進行數據補償和校正,保障交通數據信息的準確性、完整性與有效性。同時,對互聯感知系統設施的運行狀況進行主動報警,為交通管理提供可靠、有效的數據和系統運行維護保障。
2.2? 交通健康智能診斷,實現交通問題精準識別
依托交通地理信息數據、道路渠化、路網交通組織、勤務網格等數據,融合物聯感知設備、移動互聯網、手機定位等數據資源,研究數據挖掘技術與交通管理的深度結合,構建交通健康問題智能診斷評價系統,實現對道路設施、道路渠化、交通組織與信號控制等方面問題的自動診斷,輔助交通問題原因分析和專項治理。
2.3? 交通模式精準識別,實現交通信號智能優化控制
基于交叉口渠化信息、檢測設施、信號控制方案等數據信息,采用數據挖掘模式識別技術,對交叉口、路段和區域交通運行特征進行關聯與模式識別分析,實現路網單點交叉口、協調干線與協調區域的自動劃分,并進一步實現交通信號方案的評估與優化,為路網交通運行提供最優的信號控制方案,提升路網通行效率。
2.4? 人、車、環境關聯分析,描繪城市交通安全畫像
基于交通違法數據、交通事故數據、保險理賠數據、互聯網車輛運行報警數據等數據融合,通過機器學習人工智能分析技術,提取出人、車、環境三大交通要素的安全特征,通過多元指標綜合評價、主動預測交通要素的安全風險,為交警源頭管理、隱患排查、巡邏執法等安全治理業務工作提供依據,促進城市道路交通安全、長效預防機制的建立與完善。
2.5? 交通數據情報導向,推動“情指勤督”一體化建設
以區域一體化為指導,集成交通基礎信息,整合多維交通信息情報,借助可視化手段,實現全網動、靜態資源的綜合監控,應急預案快速響應啟動,同時,提供針對性科學處置措施及智能化督查管理手段,依托可視指揮調度模式,構建“情指勤督”一體化管理體系。
2.6? 手機位置大數據分析,服務于交通規劃、建設與管理
在智能手機全面普及的背景下,深度挖掘手機位置大數據信息,獲取城市人口遷徙規律、用戶的出行規律、職住特征、職住平衡分、人口熱力、剖析職住分析特征,探討通勤出行與交通擁堵的關系對城市人口進行動態監測,掌握人群畫像及逗留時長,分析人口區域流動的規律與土地利用的關系,特定典型區域客流特征及骨架路網進行檢測,系統地反映城市交通運行現狀,輔助城市交通設施建設和交通運行管理進行科學決策。
3? ? 結語
智慧交通系統是城市交通現代化和智能化發展的產物,加強數據驅動的智慧交通系統建設,同時,應用大數據挖掘技術來驅動其高效運行,搭建“數據”與“技術”雙輪驅動的智慧交通系統,才能保障智慧交通系統建設真正發揮實效。智慧交通系統建設也應該是與時俱進的,未來也將隨著新興信息技術的發展進行不斷的更新與升級,以更好地服務于城市交通系統發展,推動城市綜合交通運輸系統的不斷完善。
[參考文獻]
[1]劉銘,呂丹.大數據時代下數據挖掘技術的應用[J].科技導報,2018(9):73-83.