交通大数据辅助决策支持系统及在宁海的应用研究

提出综合交通运输体系交通大数据应用框架,搭建基于云平台的系统物理架构,研究关联、预测等大数据分析技术在系统中的应用。以宁海为应用对象,分析宁海智慧交通建设现状,基于需求提出交通基础设施智慧管养决策、动态交通运行分析、城乡客运线网及调度3个决策支持系统,将交通数据应用于规划、管控、养护、服务等城市交通管理中。     

基于GIS数据平台分析下的城市廊道空间形态格局分析 ——以巴中市南江县为例

大数据时代背景下,数据信息愈发开源和多样,对数据的整理和分析也变得极为重要。GIS地理信息系统正是针对数据分析的高效平台,在越来越多的领域发挥着重要的作用。文章首先对GIS技术的相关概念进行阐释,然后运用基于GIS平台分析对城市廊道的空间形态格局进行研究,同时选取巴中市南江县作为实际案例来阐述GIS技术的具体应用。     

基于大数据技术的综合交通信息平台框架研究

通过对综合交通信息平台的需求分析,采用总体层次结构、逻辑结构、物理结构、软件功能模块组成等角度对平台框架进行研宄,并针对交通数据多源、海量、异构等特点,将大数据技术应用于平台框架构建,以适应快速增长、非结构化的交通数据存储和分析的需要。     

武汉市交通决策支持平台建设思路与实践

近年来,城市交通拥堵问题日益严峻,而交通信息化被证明是缓解城市交通拥堵的重要手段.武汉市自2011年以来大力推进交通信息化建设,并以世行贷款武汉智能交通示范项目为契机,加大交通基础设施和信息化平台的建设.该文主要介绍目前正在实施的武汉市交通决策支持平台,该平台定位为一次性打造国内首个面向全市的决策支持平台,以"互联网+智慧交通"为理念,通过与市级交通大数据中心的互联对接,实现从传统数据分析到"互联网+"数据融合分析的转变;通过构建城市交通数据资源库,实现从传统服务器计算到"云计算"的转变;通过搭建市级交通决策支持平台,实现从单路径交通研究向多方位交通决策支持的转变.     

移动信令在交通大数据分析中的应用探索

随着交通信息化的普及、行业管理数据的丰富,大数据技术呈现出重要的价值。交通的快速变化和长期规律特性对交通大数据提出了实时与离线分析的诉求。通过将传统交通数据与移动信令数据充分融合,研究和运用各类大数据分析技术,实现对城市人口出行的轨迹还原和OD识别。以OD分析为基础,结合交通小区网格划分技术、道路路径匹配技术,可以有效实现对交通枢纽的客流分析、交通枢纽的智能选址和特定人群交通选择识别。     

消防大数据平台架构设计及部署

本文结合消防部门一体化系统的建设过程中存在的传统数据库及数据仓库技术无法满足海量数据处理的问题,提出一种市级消防大数据平台架构设计及部署方案,该方案综合使用了虚拟化、大数据等技术构建了市级消防海量数据计算与存储的基础框架,涵盖大数据分析服务以及大数据应用的平台。     

时空大数据分析支持业务决策

在一个数据爆炸增长的时代,如何对"数据"这种新能源加以开采利用,将其转变为能力,以解决实际的业务问题,是我们面临的巨大挑战。而其本质是从大数据向数据科学的转变。本文以交通大数据项目为例,解析了以应用为导向的多源时空大数据分析支持辅助决策的过程。其中涉及大数据分析能力四大关键要素和四个分析阶段。四要素包括"全"数据、新的分析工具和能力、大数据人才和新的开发方式。四个分析阶段分别为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析。     

刊首语

正时空大数据(spatiotemporal big data)、大数据平台(big data platform)、大数据分析(big data analysis)和大数据应用(big data application)是近年来引起各行各业普遍关注的重要领域,相关的研究成果涉及时空大数据内涵解析与发展机遇、大数据平台构建与数据管理、大数据分析技术与数据挖掘、大数据应用探索与决策支持等多个方面。在城乡景观规划设计研究领域,时空大数据的应用也逐步受到重视,相关探索性研究既涉及大数据在城乡规划设计领域应用的技术与方法,也涉及大数     

基于大数据技术的高速公路预测预警处置平台

基于大数据技术的高速公路预测预警处置平台在充分整合现有的业务基础数据上,全面考虑数据之间关联性、数据与业务上的关联性构建以大数据为支撑,并开创了基于数据分析的结果指导日常业务开展的新模式。     

城市隧道交通大数据分析及应用

随着云计算、物联网技术等相关信息技术的发展,针对城市交通与物联网应用结合的相关研究正如火如荼进行,同时也促进了城市智慧交通网络朝着更为高科技、信息化、智能化的方向发展。本文提出城市隧道交通的大数据平台体系结构,并针对其交通大数据进行关联分析方法研究。首先通过分析各类多源交通大数据获得表现交通拥堵的相关因素,然后通过大量相关样本数据训练获得预测模型,最后通过模型预测是否发生交通拥堵并分析交通网络中各隧道的交通拥堵关联性。分组实验及相关结果分析表明,本文提出的方法能实现多个隧道发生交通拥堵情况的关联分析,取得了交通大数据分析应用的良好效果。