大數據技術在城市交通擁堵治理中的應用

高桃桃 劉建華

摘 ?要： 我國作為人口大國，城市交通問題一直處于比較緊迫的狀態，加之汽車產品的普及，導致城市交通擁堵情況愈發嚴重，嚴重影響了人們出行便利與社會運作效率，因此必須要對當前城市交通擁堵進行治理。但交通擁堵涉及范圍十分廣泛，其中存在的信息量龐大，同時各信息之間還有復雜的連接關系，這時人工幾乎不可能直接處理這些信息，治理工作的作用有限，這時大數據技術應運而出，利用該項技術能夠幫助我們去處理城市交通擁堵信息，簡化交通信息處理流程，并降低相關工作難度，說明通過該項技術能夠提高治理工作能效。對此本文將分析大數據技術在城市交通擁堵治理中的應用。

關鍵詞： 大數據技術;城市交通擁堵治理;交通質量

中圖分類號： TP3 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.08.042

本文著錄格式：高桃桃，劉建華. 大數據技術在城市交通擁堵治理中的應用[J]. 軟件，2020，41（08）：158-160

【Abstract】： As a populous country in China， urban traffic problems have always been in a relatively urgent state， coupled with the popularization of automobile products， resulting in more and more serious urban traffic congestion， which has seriously affected peoples travel convenience and social operation efficiency. Congestion is governed. However， the scope of traffic congestion is very wide. There is a huge amount of information in it. At the same time， there are complex connections between various information. At this time， it is almost impossible for humans to directly process this information， and the role of governance is limited. At this time， big data technology should be applied. Moreover， the use of this technology can help us deal with urban traffic congestion information， simplify the traffic information processing process， and reduce the difficulty of related work， indicating that this technology can improve the energy efficiency of governance. This article will analyze the application of big data technology in urban traffic congestion management.

【Key words】： Big data technology; Urban traffic congestion management; Traffic quality

0 ?引言

大數據技術的核心為“人工神經網絡模型”，該模型與人體神經系統類似，能夠根據信息分析信息特征、屬性，再將其與其他信息相互關聯，由此從本質上來了解整個信息事件，最后針對事件本質、結合本身目的，可以進行預測分析或進行決策思考。但大數據技術的運作速度遠超人工，說明它在處理相關信息時的效率表現遠超人類，可以幫助我們其處理海量信息，因此大數據技術在城市交通擁堵治理中，可以在一定程度上取代人工，使治理工作更加有效、準確，值得應用。

1 ?大數據在城市交通擁堵治理中的作用

根據現代城市交通擁堵治理系統可知，交通管制部門一般會采用道路監控設備、GPS定位技術、信號通信系統來了解城市交通情況，這樣可以第一時間發現是否出現了交通擁堵，并定位與擁堵路段。由此可見，在表面上現代城市交通擁堵治理體系已經比較完善，但在實際應用當中可知，當前治理體系至少存在兩個缺陷，即數據采集來源過多，導致數據分散分布，數據處理難度大;治理體系以來人工，大量數據在絕大部分時候依舊需要人力進行分析，并不能直觀得出治理方案[1]。這兩個缺陷直接導致城市交通擁堵治理工作實時性、效率性與準確性下滑，說明工作質量不佳。

但在大數據的GPS地理信息定位識別技術、圖像信息識別技術作用下，城市交通擁堵治理的兩個現存缺陷將被填補，同時其專家知識庫還能為擁堵治理帶來一些新的幫助，具體作用如下。圖1為大數據在城市交通擁堵中的系統框架。

（1）作用一

利用大數據技術能夠有效提高城市交通擁堵治理工作的實時性，可以作為傳統系統的上位機來接受所有監控設備采集到的交通信息，再將這些信息集成后進行數據化處理，形成交通曲線趨勢圖[2-3]。趨勢圖會實時更新，人工直接根據趨勢圖的表現既可知道當前交通情況，而如果出現擁堵，大數據GPS地理信息定位識別技術根據GPS定位數據與擁堵路段數據的關系，直接鎖定擁堵路段，計算出該路段的車流數量，人工根據這些數據可以直觀做出決策，說明治理實時性得到提升。

（2）作用二

通過大數據技術能夠有效提高城市交通擁堵治理工作的效率性與準確性。首先大數據技術對城市交通數據的處理遠超人工與傳統技術，這一點就已經提高了治理工作效率，同時大數據還具有智能邏輯，能夠根據數據信息特征識別擁堵情況，并對此進行定義，這時結合知識庫能夠直接進行治理，整個過程不需要人工插手，這也能提升工作效率[4]。其次在準確性上，大數據圖像信息識別技術對數據信息的分析是全面性的，如能夠根據道路監控采集得來的圖像分析得出道路上車的數量及每一輛車的車型、運動方向、運行速度等，這些數據在人工或傳統技術中是很難短時間獲取的，還容易出現漏洞，說明大數據技術能夠提升治理工作準確性。

（3）作用三

作用一、二說明大數據技術可以彌補傳統治理工作的缺陷，而作用三是大數據技術應用下的新表現，即降低交通擁堵概率。在工作職能角度上，城市交通擁堵治理除了要對已經出現擁堵情況的道路進行處理意外，還要從預防角度上進行治理，而這一點在以往工作中很難實現[5]。常規的交通管制手段面對擁堵問題已經很難起到作用，這時通過大數據的專家知識庫中的經驗能夠給大數據系統提供智能邏輯支撐，隨后根據數據采集、圖像采集數據，可是大數據系統對整個城市的交通數據進行趨勢分析，判斷車流可能會在哪一個路段交匯而出現擁堵，這時會對根據車輛方向發出廣播，引導車輛更變路線，避免擁堵發生。

2 ?大數據技術在城市交通擁堵治理中的應用重點與策略

2.1 ?應用重點

根據大數據技術的基本運作流程可知，要將大數據技術應用到城市交通擁堵治理中，就必須先做好數據采集與管理工作，這是大數據技術應用的兩個重點，下文將對兩個重點具體內容進行分析。

（1）數據采集工作

在城市交通擁堵治理中，依照大數據技術應用需求，數據采集工作應當盡可能完善，這是該項工作的重點要求。目前，完善的數據采集指標體系尚無定論，但有明確的采集方向，即要對交通擁堵的前、中、后三個時段進行數據采集：①在交通擁堵前，要利用相關設備采集到車流量變化節點、交通監控數據、信號燈控制數據等信息，其中車流量變化節點可以用于預測分析未來可能發生交通擁堵的時間、交通監控數據可以用來找出可能造成擁堵的原因、信號燈控制數據用戶反饋信號燈的交通控制方式，分析當前方式是否能防止未來可能發生的交通擁堵情況，如果能則說明擁堵大概率不會發生，否則就要對控制方式進行調整，直至控制方式能起到預防擁堵的作用位置[6];在交通擁堵中，要利用相關設備采集車輛駕駛人員行為、變道車輛總數與頻率、違反交通法規行為數據等，其中車輛駕駛人員行為代表了車輛當前的行駛狀態，用于確認車輛當前狀態是否違規或是否影響了擁堵治理、變道車輛總數與頻率主要代表了擁堵過程中的車輛分布情況與運動軌跡，可用于判斷擁堵持續時間、違反交通法規行為數據代表了所有車輛、人員的交通行為，可用于找出擁堵原因，便于針對性治理，在通過常規的交通管制疏通法進行調度既可[7]。③在交通擁堵后，考慮到擁堵帶來的遺留影響，需要采集擁堵重點路段的擁堵時長、擁堵整個過程中的車流總量等，兩者都代表了城市交通需求，如果兩者表現比較嚴重，且反復發生，就說明城市交通基礎設施不滿足交通需求，需要得到改善、擴建，由此實現治理。

（2）數據管理工作

在大數據技術應用當中，其雖然具有高效處理各類交通數據的能力，但在主動性上是不可能超出人工的，即假設在交通擁堵情況中，我們沒有對大數據技術進行設置，其技術系統的知識庫空空如也，這時就算采集到了詳實、全面的數據，技術系統也無法進行識別，因此在大數據應用之前，我們必須做好數據管理工作，對各項數據進行定義，再對技術系統進行設置，由此構建大數據運作邏輯，這時大數據技術的作用才能在擁堵治理中被充分發揮。此外值得注意的是，城市擁堵所產生的龐大數據會帶來數據儲存需求，如果數據無法儲存，則大數據技術就不能獲取數據，因此在數據管理工作中，建議采用云技術來構建一個滿足龐大數據儲存需求的數據儲存庫，再將大數據技術與該儲存庫連接，構建完善的系統框架來支撐大數據技術運作[8]。

2.2 ?應用策略

以預防擁堵、解決擁堵為目的，在城市交通擁堵治理工作中，大數據技術的應用策略可以分為三個步驟，分別為開放數據資源共享渠道、大數據監測系統建設、構建大數據交通引導信息發布平臺，下文將對各項策略的具體內容進行分析。圖2為城市交通擁堵治理中大數據技術的運作邏輯。

（1）開放數據資源共享渠道

根據普遍案例可知，多數城市交通擁堵所涉及的面積都非常廣泛，因此根據城市區域規劃，涉及面積范圍內的所有交通管理部門都要啟動，共同協作來預防、治理擁堵，但事實上傳統城市交通擁堵治理工作中，不同城區的交通管理部門或其他相關組織（如城建施工組織，其作為導致交通擁堵的主體，自然處于擁堵治理范圍內）之間的數據并沒有相互開放，導致在協同治理時因為數據信息不對稱、有缺損而出現預防不力、治理延時等問題發生，同時還可能爆發一些新的問題，說明在預防或治理城市交通擁堵時，各部門之間的數據應當處于開放共享狀態。這一條件下，利用大數據技術可以連通各交通管理部門及相關組織，將所有數據列入分析隊列中，從整體視角上逐步向內進行分析，找出問題根本成因、判斷情況發展趨勢，給予所有部門或組織一個準確的治理目標與路徑，這樣才能讓擁堵治理工作更快、更好的落實，保障城市交通通暢[9]。

（2）大數據監測系統建設

在預防城市交通擁堵的治理工作中，對交通情況進行監控是必須開展的一項工作，而傳統治理工作多采用監控設備來實現監控，加之人工來進行管理，導致監控效果不佳，大部分時候交通管理者都難以從采集數據中全面了解交通情況，因此預防治理策略表現不佳。針對這一問題，我們可以根據大數據邏輯來設計監控指標，依照指標來安置道路監控設備，后利用內存計算、大數據分析功能建設一個大數據監測系統，該系能對交通道路中的所有數據進行深度分析，獲取實時交通擁堵參數、路況動態規律等信息，并將這些信息數據化后集成，提高數據展示直觀性，最后借助大數據交通引導信息發布平臺，可以有效預防交通擁堵情況發生，說明監控水平提升[10]。

（3）構建大數據交通引導信息發布平臺

大數據交通引導信息發布平臺是大數據智能邏輯下形成的交通管制系統，具有智能識別、自動遠程管理的作用。該平臺主要與大數據監測系統相接，能夠通過監測系統來獲取交通信息，且對所有信息進行識別與短期預測，判斷當前交通情況是否可能出現擁堵、擁堵出現的概率是多少，如果可能出現擁堵、擁堵概率較大，該平臺會根據知識庫內的信息計算而出避免當前擁堵形成機理的策略，隨后借助車載信息系統、APP等對相關車輛進行播報，同時調整相關交通設施控制方式，引導車輛依照“不會發生擁堵的行進方式”來運作，由此起到預防擁堵的治理效果。

3 ?結語

綜上，隨著城市交通擁堵情況愈發嚴重，人們逐漸開始重視擁堵治理方法，這時傳統交通擁堵治理方法的缺陷就暴露出來。針對這些問題，本文以大數據技術為基礎，闡述了該項技術在城市擁堵治理中的作用、應用重點及策略，可見通過該項技術能夠有效提高治理質量、效率與便捷性等，證實該項技術具有較高的應用價值，值得采納。

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