大數據分析技術在智能交通的基礎應用

周劍

【摘 要】近年來，由于交通事業的發展步伐不斷加快，交通數據量也得以迅速增長，這就加大了數據分析與處理的難度，而將大數據分析技術應用到其中就可以起到很好的效果。鑒于此，文章首先對大數據分析技術進行了簡單的概述，分析了大數據分析技術在智能交通中應用的優勢，最后對大數據分析技術在智能交通中的應用展開了相應的探討。

【關鍵詞】大數據分析技術；智能交通；應用；優勢

隨著科學技術的發展進步，越來越多的高科技技術被廣泛的應用到了社會行業的各個方面，為社會的發展做出了重要的作用，為了更好的促進我國交通事業的發展，完善智能交通的建設，相關人員正在大力的把大數據分析技術廣泛的應用到交通建設之中，充分利用此技術的海量數據存儲、方便數據分析及終端分布等方面的優勢，使其為我國的智能交通建設發揮重大的作用。

一、大數據分析技術的概述

大數據是在云計算、物聯網技術的基礎上發展起來的一種新的技術。在交通領域中，大數據主要指的是各類交通運行監控、服務以及應用的數據，這些數據不但體積龐大，且種類非常多，這就給數據的分析和處理加大了難度，而將大數據分析技術應用到交通領域就可以很好地解決這一問題。大數據分析技術的特點主要有如下幾點：第一，數據的存儲體積比較大。現階段，大數據技術的存儲設備已經從過去的TB級別的技術發展成為PB級別的技術，而PB技術最為顯著的特點就是具有十分大的存儲空間，從而提高了自身可存儲的數據的體量；第二，能夠處理種類繁多的數據，確保分析結果的準確性。一般來說，交通領域中的數據種類非常多，如果采用傳統的方式來對這些數據進行處理，工作量非常大，且無法保證分析的可靠性。而用大數據分析技術對這些數據進行分析與整合，就可以分析出切實有效的數據；第三，數據的處理速度快。大數據技術將各個方面的數據進行搜集，通過后臺操作，可以實現一秒處理這樣的高效率運行，極大的提高的數據的處理速度，實現了現代管理的效率化運行。

二、大數據分析技術在智能交通中應用的優勢

（一）能夠有效的整合交通涉及的海量的數據資源

在過去，通過利用計算機技術可以實現對分散的系統與異構的數據進行處理與整合，從而讓不同系統中的交通信息能夠進行很好地組織與處理。而現在利用的大數據處理技術，又是云計算的發展，主要可以解決整合后的海量數據的存儲時效性的問題。

（二）可以有效的提高交通的運行效率

通過對大數據分析技術的運用，可以促進交通運營效率的有效提升，同時還能提高道路的網通能力與設施的運用效率，并能夠按照實際情況對交通需求進行調整。現階段，我國的交通壓力比較大，交通的運行效率也不高，通過將大數據分析技術應用于智能交通中，可以對交通的運行情況進行實時的監控，從而根據實際的要求進行交通的調整，大大的提高了交通的運行效率；同時大數據技術具有較高的預測能力，可以實現對交通動態的針對性的實時監控。

（三）能夠有效的提高交通的安全水平

對于大數據分析技術來說，其具有實時性與可預測性的特點，所以其可以與現有的路邊探測器與傳感器等設備相結合，實現對車輛軌跡的追蹤與數據的整合，進而對車輛行使的安全性能進行分析，使交通事故的發生率降低。同時在事故的應急處置方面，大數據的高速度處理特點可以快速的對信息進行反饋，使應急人員及時的對事故進行救援，從而切實的提高應急救援的能力，降低人員傷亡及財產的損失。

三、大數據分析技術在智能交通中的應用

（一）大數據實時處理技術

目前，大數據分析模式主要有兩種類型，分別為“離線處理”與“實時處理”。離線分析能夠分離業務數據與所要分析的數據樣本，從而只對分離后的數據樣本進行建模分析，這種分析模式的顯著優勢為能夠處理一些較為復雜的業務，但是缺點為沒有辦法第一時間掌握市場的發展規律；而實時分析的作用是能夠對業務數據進行即時地分析與處理，并可以隨時掌握業務的變化情況。大數據分析技術利用其快速、可預測性的特點，能把控交通流量，實時監控路面的動態性，減少交擁堵現象，提升交通管理效率。例如：出行前，駕駛者輸入目的地，大數據交通管理平臺會依據前方路況做出分析、判斷、確定路線，并通過智能手機告知駕駛者。

（二）大數據分析平臺

在智能交通系統中所使用的大數據分析平臺主要包含三個技術平臺，分別為基礎服務層、數據分析層以及終端發布層。為了進一步完善智能交通的大數據分析平臺技術，就要對這是三個層面進行認真的分析，加大對這三個技術平臺建設的力度，具體為：第一，基礎服務層。基礎服務層是數據分析層與終端發布層的基礎部分，它主要的作用是通過對現有云計算技術的應用，分析與整合所涉及到的一些數據，并能夠將異構的數據存儲起來，以確保數據的安全性與穩定性。要想加強這項技術，就首先要將基礎的保障工作做好，有效組織好不同系統中的交通設施、對象以及工具等信息，以便為日后的分析與反饋提供很好的數據支持；第二，數據分析層。數據分析層主要是服務層面存儲的數據與交通管理的數據需要，通過對數據分析功能與數據的挖掘技術的應用，對所存儲的信息進行處理、分析，從而產生切實有效的決策或者是判斷數據，實現對交通的管理。這一層面技術的保障工作就是我們必須要不斷地對交通管理的實際需求進行調查更新，從而使數據分析的依據更加的切實有效；第三，終端發布層。終端發布層主要是將數據分析層傳輸同的數據分析結果發布到云終端之上，我們可以根據不同的要求，提供不同的分析結果從而使服務對象能夠更加容易的使用和理解，準確的找到與需求相對應的功能入口。

四、結束語

總的來說，由于交通系統中所產生的數據量非常大，且種類繁多，為了更好地對這些數據進行處理，就需要在智能交通中應用大數據分析技術，大數據分析不但具有足夠的存儲空間，能夠快速分析與整合這些數據，而且還能夠保證分析結果的可靠性。所以，文章展開對大數據分析技術在智能交通中的應用研究十分必要。

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