淺談城市交通大數據分析系統平臺的建設與應用

王晴

摘要：隨著數據種類的日益豐富化和數據量級的迅猛擴大化，傳統的信息化分析手段已經無法適應大數據時代的新環境，交通大數據分析系統平臺迫在眉睫。本文結的精細化和定量化要求，基于車牌識別數據，利用大數據分析算法，實現智能化數據處理挖掘和機動車出行指標可視化展示，構建了交通運行分析系統平臺，同時借助具體的項目案例，實現了系統分析平臺的應用，為"存量規劃"時代的到來打下了牢固的數據基礎。

關鍵詞：城市交通大數據;運行分析平臺;大數據AI算法;建設與應用

1 研究背景

近年來，在“增量規劃向存量規劃轉變”的大背景下，政府部門對于規劃的精細化、定量化管理提出了更高的要求，大數據在規劃中的應用也日益普及。但是隨著所掌握數據種類和數據量級的日益豐富化和迅猛擴大化，傳統的信息化分析手段已經無法適應大數據時代的新環境，交通大數據分析系統平臺迫在眉睫。

如何通過交通大數據分析系統平臺的建設，更有效地提升數據分析能力，將交通數據應用最大化，助力規劃價值的提升，推進以交通大數據為核心的規劃應用能力是論文的主要研究方向。

2 建設目標

2.1? 構建目標

（1）總體目標。論文面向嘉興市道路交通運行管理需求，基于大數據分析算法，構建嘉興市交通大數據運行分析應用平臺，基于卡口等多元大數據，挖掘機動車出行需求規律，動態預測變化趨勢，支撐擁堵治理、交通組織管理等研究，推進道路交通治理能力現代化建設。

（2）具體目標。交通運行分析系統平臺建設以智能化數據處理挖掘和機動車出行指標可視化展示為具體目標。

①智能化數據處理挖掘。以車牌識別數據的挖掘應用為基礎，使用大數據技術實現數據信息的接入、匯集、清洗、分析與交通特征提取。

②機動車出行指標可視化展示。運用WebGIS空間信息可視化技術，生動靈活地展示各種交通指標數據分析成果。

2.2? 系統架構。交通大數據分析系統平臺分成三層，自下而上分別是數據層、算法層和分析層。

3關鍵技術

平臺旨在通過大數據分析結合可視化技術，從多個角度反應機動車出行特征及城市交通運行狀況情況，提供用戶全面、完整的城市交通運行情況分析信息。

交通運行分析系統平臺包含建設卡口數據庫建設、形成多維指標體系、搭建大數據AI算法、開發可視化分析平臺4項內容。

3.1? 多維指標體系。交通大數據分析系統由4類共11項指標構成，形成了多維度指標體系。

3.2? 大數據AI算法。核心算法主要包括信息清洗和信息提取兩個部分。信息清洗主要是對原始車牌識別數據進行漂移數據的刪除，缺失數據的增補，重復數據的刪除等。信息提取是本次數據處理分析的重中之重，主要包括提取清洗后的軌跡數據表，確定交通出行的OD以及出行路徑的提取三個部分。其中，大數據算法提取車輛軌跡信息，從而分析區域、道路、區間的路徑集分布，對路徑相關指標分析有很大意義。

3.3? 可視化分析平臺建設。平臺采用圖層動態渲染技術，有效提高地圖展示響應速度，提升平臺體驗度。

平臺支持多時空維度分析，有效提高平臺分析能力，滿足各類項目的研究范圍差異化需求。

4平臺應用

4.1? 車輛出行OD分布。通過大數據算法對車輛出行OD信息進行提取，反映車輛出行OD分布信息。平臺可以應用于分析街道、社區、卡口間的出行OD分布，分析途經某條道路車輛的OD分布情況。

4.2? 車輛出行路徑。通過大數據算法對車輛時空出行路徑信息進行提取，反映城市車輛出行路徑分布情況。同時建立軌跡模型結合大數據算法對歷史數據進行分析，反映車輛大概率選擇的出行路徑。平臺能夠實現判斷任意兩卡口點間車輛選擇出行路徑的概率分布，也可以分析途經某條道路車輛的出行路徑分布情況，以此判斷某條道路的交通擁堵情況。

4.3? 道路交通流量及車速。通過空間匹配技術將車輛出行路徑與道路網進行匹配分析，反映道路流量、道路車速及擁堵指數、交叉口流量等道路交通運行情況。平臺可以提供道路交通運行信息。例如：途經某條道路車輛的平均出行時間及里程信息、全天24小時道路/交叉口流量變化信息、城市道路擁堵情況分析等。

4.4? 應用項目。平臺開發后，我們將其成果應用到《2019年度嘉興市交通流量大數據分析報告項目》（以下簡稱“報告”）中，收效甚好。

根據本平臺運行結果，結合嘉興市宏觀交通模型等其他分析工具，報告得出了2019年度嘉興市交通運行情況，包括工作日高峰路網流量圖、各級交叉口流量分布圖、交通擁堵指數等。

5 結語

基于“存量規劃”時代的到來，論文通過處理、分析、挖掘海量車牌識別數據規律，實現對交通大數據的處理分析，并通過可視化展示手段，構建了交通大數據分析系統平臺。平臺的建設與應用可以幫助我們準確掌握城市的實時交通狀態與發展態勢，同時為城市規劃和治理提供了有效的技術手段。

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（作者單位：嘉興市規劃設計研究院有限公司）