大数据思维缓解城市交通拥堵理论分析.docx

大数据思维缓解城市交通拥堵理论分析鲁晓燕[提要]城市交通拥挤已成为城市发展的瓶颈，为解决交通拥堵问题，必须根据城市交通发展现状，使用科学方法，结合中国城市建设和发展状况，依据大数据技术和方法，用大数据思维，在都市交通设计、都市交通信息服务和城市交通拥挤收费等方面综合管理，以缓解交通拥堵和管理城市交通问题。这是智能城市研究中的重要问题，也是交通规划领域的关键问题之一。关键词：大数据；城市交通；交通拥堵；缓解措施中图分类号：U49文献标识码：A收录日期：2017年5月10日一、城市交通现状城市交通是城市生活的主要命脉，是城市文明进步的标志，对城市经济的发展和人民生活水平的提高起着极其重要的作用。随着社会经济的快速发展，城市化的加快，人民生活水平的不断提高，城市交通需求的快速增长，中国已经进入了汽车时代。经过大规模数据统计分析：到2015年6月底，机动车保有量已达2.71亿辆，其中汽车达1.63亿辆，拥有20%以上的汽车的年增长率。全国机动车司机有3.10亿人，其中司机2.60亿人，全国有38个城市超过100万辆以上的汽车数量，包括北京、成都、深圳在内的城市已经超过200万辆，现在的北京市以其561万辆的汽车拥有数远远超过其他城市。城市交通空间资源有限、交通堵塞在大型和中型的城市已经成为了城市发展最大的问题，城市的混乱问题越来越严重，拥堵现状的不乐观，已成为常态化趋势。二、大数据原理笔者通过多年的大数据管理经验构建了新的智能运输系统架构，从三个方面分别解析了智慧交通与大数据的关系构建。从系统架构来讲，分为数据采集、数据仓库、数据应用服务和数据可视化四个层次，分别对应了智慧交通业务中的原始视频库，基础信息库与警情/案事件库，而从数据发展的维度，则对应了数据向知识递进的知识管理理论基础。（一）数据采集层：海量与多种类数据采集。智慧交通系统中的数据采集层，采集的非结构化的视频和图片数据，以及经过前置智能算法处理后输出的结构化过车信息数据。除此之外，还有大量的其他感知数据的接入，比如RFID射频数据、浮动车数据、GPS定位数据以及其他诸如单兵、浮点等设备采集到的数据。（二）数据仓库层：海量和多种类数据存储。所有来自于数据采集层的数据在数据仓库中进行存储。在这里根据数据类型的不同进行了不同的存储。结构化数据存储在数据库服务中，非结构化的原始视频和图片数据则存储在CDS云存储方案的存储介质中。（三）数据应用服务层：海量数据的快速计算。在大数据的思想下，我们不追求个体数据的精确性，而是在海量数据中挖掘出规律性本质。在这里，所有的基于结构化数据的检索与数据挖掘计算的服务得以实现。同时，为实现更多的智能化业务，在数据应用服务层，也提供基于流式数据处理的视频智能分析服务。（四）数据可视化：数据计算的可视化呈现。基于数据应用服务的计算结果，在数据可视化层进行呈现。例如，指挥中心的大屏显示，或者是基于电子地图的实时轨迹显示等。而贯穿整个系统架构的基础则是IP全交换技术。摆脱了传统流媒体转发的技术，IP全交换技术可以大幅提高数据在网络中交互的效率。三、城市交通拥堵呈现的显著特征通过大数据统计分析看出，城市交通拥堵呈现三个发展趋势：一是交通拥堵范围越来越大，拥堵程度不断严重；二是高峰时间客流量越来越大，行驶速度越来越慢，拥堵时间越来越长；三是中心城区拥堵最严重。另外，城市交通拥堵具有四个主要的典型特征：一是交通拥堵发展具有阶段性；二是交通拥堵呈现常态化；三是通勤时间具有潮汐性；四是交通出行呈现无序化。交通大数据分析显示，北京是中国最拥堵的城市，其次为杭州、广州、济南、大连、哈尔滨、深圳、上海、重庆、成都。四、基于移动大数据的城市交通拥堵对策研究城市交通拥堵问题的解决，是党中央委员会按照创新、协调、绿色、开放、共享的理念明确实施的。就要提高城市居住性，优化城市发展规模、空间布局，强化城市基础建设，改革和制定城市规划管理体制。为了改革城市管理系统，各部门责任的分工明确且合理化、城市管理水平提高就要求落实责任主体。通过移动通信来研究重要数据，与大数据结合，综合运用技术和经济管理的知識，在城市的综合交通拥堵治理上制定详细的对策，确立城市交通工具的结构，改善城市交通管理、大力发展公共交通，提供了综合的交通信息服务来更好地进行城市交通管理，缓解交通拥堵。（一）做好城市交通以及智能交通系统的优化设计。（1）根据移动数据分析，承认公共交通运输是最高效率的交通模式，为了发展地铁和高速运输系统、合理分配城市道路资源、改善交通环境、建立完善的交通信息系统，是改善城市交通运行状态的唯一方法，地铁和巴士的智能化管理、运行，这样才能提高信息服务管理的效率和水平；（2）智能道路交通系统设计和建设是改善道路合理设计和城市功能的适当配置的重要依据。科学有计划地加强公共设施的空间布局，如学校、医