大數據在智能交通出行中的應用

王曄，張蓓

（1.蘇州大學軌道交通學院，江蘇 蘇州 215000；2.蘇州大學計算機科學與技術學院，江蘇 蘇州 215000）

0 引言

智能交通是當前交通行業發展的大勢所趨，要想使智能交通發揮出應有的作用，大數據的應用有重要價值，因此有必要對智能交通中大數據的應用進行深入分析和研究。

1 基于大數據的數學模型構建

除數據驅動模型以外，機理與知識模型均屬于常用數學模型構建方法，其中，機理模型能從根本上反映出事物遵循的客觀規律，但其建模過程較為繁瑣，在參數標定方面有很大困難；知識模型將之前總結的經驗作為基礎，整體模型比較簡單，實現難度低，但其精度較差，研究的對象有很高的局限性及復雜性；而對于數據驅動模型，將數據作為出發點，按照從下到上的順序進行建模，基本不需要了解事物機理，有很高的精度，但模型在可解釋性方面相對較差，導致模型缺乏推廣性能。針對這種復雜系統，尤其是在特定條件下，以上提出的機理模型無法實現，而知識模型精度無法達到要求，所以應采用數據驅動模型，現階段常見數據驅動方式包括以下幾種：

1.1 線性回歸

其主要特征為不需要建立復雜模型，借助統計方法明確自變量和因變量保持的關系，比如以多元線性回歸為基礎的交通安全分析。

1.2 人工神經網絡

其主要特征為借助計算機技術對人腦思維及組織結構進行模擬，不需要根據之前積累的知識和經驗，以輸入與輸出之間的關系為依據建立模型，比如以RBF 神經網絡為基礎的短時交通流預測模型。……