大數據背景下的智慧交通規劃建設

唐偉

（漣水縣交通工程質量監督站，江蘇 淮安 223001）

0 引言

在大數據背景下，智慧交通規劃建設已成為提高城市交通效率和服務質量的重要手段。運用大數據技術采集、存儲、清洗和分析交通數據，可以實現對交通狀況和出行需求的準確把握，進而提供多樣化的出行方案和實時路況信息，提高交通系統的整體運行效率和服務質量。

1 智慧交通規劃建設的理論基礎

1.1 智慧交通概述

智慧交通（Intelligent Transportation System，簡稱ITS）是指利用先進的信息、通信和計算機技術，對交通系統進行全面監測、控制和管理。智慧交通是信息時代交通運輸的重要發展方向，其核心目標是通過信息化手段提高交通系統的整體效率和質量。智慧交通以信息化技術為核心，通過全面感知、實時響應、多元化服務、數據驅動、信息共享等，實現交通運輸的高效、安全、便捷、環保運行[1]。

1.2 大數據技術及應用

大數據技術是指面對海量、多維、異構、復雜的數據，采用一系列的數據處理方法和技術手段，從中提取出有價值的信息和知識。在智慧交通規劃建設中，大數據技術可以用于交通流量預測、道路擁堵分析、公共交通優化、出行行為分析等方面。

1.3 大數據下智慧交通規劃建設的重要性

交通領域涉及的數據種類繁多，如車輛軌跡數據、人員出行數據、氣象數據、路況數據等。大數據技術可以通過各種傳感器設備、移動終端等手段獲取相關數據，并進行有效的存儲和管理。大數據在智慧交通規劃建設中的重要性主要體現在以下三個方面。

1.3.1 提高交通系統的效率和服務質量

通過大數據分析交通流量、車速等數據，可以及時發現道路擁堵等問題，并向交通參與者提供實時預警和建議，指導出行方案，能夠有效提高交通系統的整體效率和服務質量。

1.3.2 優化交通規劃和決策

大數據技術可以利用機器學習、深度學習等算法對交通數據進行分析和預測，為交通規劃和決策提供科學的依據和支持。例如，可以利用時間序列模型、回歸模型、神經網絡模型等方法對交通流量進行預測，從而了解未來某個時間段內的交通狀況。另外，可以利用聚類分析、關聯規則挖掘等方法對交通數據進行分析，從中發現交通熱點區域、交通擁堵原因等信息，為交通規劃和決策提供支持。

1.3.3 提升交通安全和環保水平

通過大數據分析交通事故數據、污染排放數據等，可以及時發現交通安全和環保問題，利用數據挖掘等方法分析交通事故規律和原因，從而采取相應的措施預防交通事故。同時，可以利用數據分析技術監測車輛的碳排放情況，為環保管理提供支持。基于大數據技術的智慧交通規劃如圖1 所示。

圖1 基于大數據技術的智慧交通規劃

2 大數據在智慧交通規劃中的應用

大數據技術在智慧交通規劃中的應用，可以幫助交通管理部門和交通參與者更好地了解交通狀況，優化出行方案，提高交通系統的整體通行效率。

2.1 交通流量預測

大數據技術可以通過各種傳感器設備、移動終端等手段獲取交通流量數據，利用機器學習、深度學習等算法進行分析和預測，為交通規劃和決策提供科學依據和支持。表1 所示為某路段交通流量數據統計情況。

表1 交通流量數據統計

以上交通流量數據，可以通過傳感器設備、移動終端等手段進行采集。通過大數據技術的分析和預測，可以得出交通高峰期和低谷期，為交通規劃和決策提供科學的依據和支持。通過表1 可以看出交通高峰期是在早上8 點和下午6 點左右，在這兩個時間段內需要采取更多的交通管理措施，以緩解擁堵狀況。

2.2 道路擁堵分析

通過表2 可知，早上8 點、下午6 點左右道路狀況較為擁堵，此時可以向司機提供繞行建議或者提醒公眾盡量避開這些時間段出行，以緩解交通壓力。

表2 某路段交通流量、車速、道路狀況統計分析表

2.3 路線推薦

大數據技術可以通過分析交通流量、車速等數據，為交通參與者推薦更加準確、高效的路線，使出行更加便捷、快速[2]。

2.4 公共交通優化

大數據技術可以通過分析公共交通乘客數據、停車場數據等信息，為優化公共交通線路和站點布局提供參考，進而提高公共交通系統的整體效率和服務質量。

2.5 出租車運營優化

一是出租車調度優化。通過分析出租車行駛軌跡、乘客需求等數據，可以制訂更加科學合理的出租車調度方案，提高租車利用率，同時減少用戶等待時間。

二是路線規劃優化。通過分析出租車行駛軌跡和交通流量等數據，可以制訂更加優化的路線方案，以縮短乘客的行程時間，并減少出租車在路上行駛的距離和時間。

三是服務質量優化。通過分析用戶的反饋和評價等數據，有助于針對性地改進出租車的服務模式，進而提供更便捷、高效的出租車服務，提高用戶滿意度。

四是車輛管理優化。通過分析出租車的行駛軌跡和維修記錄等數據，可以實現對出租車的高效管理和維護，提高車輛的使用壽命和可靠性，同時降低運營成本[3]。

2.6 停車場管理

大數據技術可以通過分析停車場數據、車流量等信息，優化停車場運營管理，提高停車場的利用率和服務質量。

一是停車場位置優化。通過分析車流量和停車需求等數據，可以確定停車場的最佳位置，以更好地滿足用戶出行需求，并減少交通擁堵。

二是停車場布局優化。通過分析停車場內部車位的使用情況和車流量等數據，可以優化停車場的布局和設計、制訂更加科學合理的停車場調度方案，以提高停車位的利用率和車輛進出效率，減少擁堵情況、節約排隊時間。

三是停車場服務優化。通過分析用戶的反饋和評價等數據，可以不斷改進停車場的服務質量，提供更加便捷、高效的停車服務，提高用戶滿意度。

3 智慧交通規劃建設案例

北京市交通委員會和百度合作，利用大數據技術對北京市交通擁堵情況進行分析和預測。通過分析北京市交通數據，包括交通流量、車速等指標，結合歷史數據和天氣等因素，預測未來某段時間內的道路擁堵情況，并提供實時路況信息和路線推薦服務。

上海市交通委員會和阿里云合作，利用大數據技術對上海市公共交通系統進行優化。通過分析上海市公共交通數據，包括公交車到站時間、換乘線路等指標，結合人流量等因素，優化公共交通線路和調整公交車班次，提高了公共交通服務質量和效率。

廣東省交通集團和中國移動合作，利用大數據技術對廣東省高速公路系統進行優化。通過分析廣東省高速公路數據，包括車輛軌跡、車速等指標，結合天氣等因素，優化高速公路收費站布局和調整車道數量，提高了高速公路通行效率和安全性[4]。

4 智慧交通規劃建設中存在的問題和對策

4.1 數據隱私和安全問題

智慧交通規劃建設需要大量的交通數據，但這些數據往往涉及個人隱私和商業機密，保證數據安全成為智慧交通規劃建設中的重要問題。對策是制訂相關法律法規和技術標準，加強數據保護和隱私保護措施，確保數據使用的合法性和安全性。

4.2 數據質量問題

智慧交通規劃建設所依賴的數據質量直接影響其效果和應用價值。然而，現實中交通數據的收集和質量存在一些問題，如數據不準確、數據缺失等。對策是建立完善的數據質量評估體系，采用數據清洗和糾錯技術，提高數據的可靠性。

4.3 跨部門協同問題

智慧交通規劃建設需要各個部門之間的協同配合和信息共享，但現實中不同部門之間的數據孤島和信息壁壘較為嚴重，協同工作存在一定的難度。對策是建立跨部門信息共享和協同機制，加強部門間的溝通和合作，實現信息互聯互通和資源共享。

4.4 技術應用和推廣問題

智慧交通規劃建設需要依托先進的技術手段，如大數據、人工智能等。然而，技術應用和推廣面臨一些問題，如技術成熟度不高、應用場景單一等。對策是加強技術研發和創新，拓展應用場景，提高技術應用和推廣的可持續性和穩定性。

5 結語

大數據技術能夠為交通規劃和決策提供科學的依據和支持，隨著大數據技術的不斷發展和應用水平提高，智慧交通規劃建設將會更加深入和廣泛。同時，智慧交通規劃建設還需要在多個方面進行深入探索和實踐，克服各種問題和挑戰，以實現交通系統的高效、安全、智能和可持續發展。相信在各方的共同努力下，智慧交通規劃建設會為城市交通管理帶來更多創新和進步，為民眾的出行提供更多便利和安全保障。