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智能交通建設需要交通大數據處理模型
發布時間：2016-12-15 分類：交通百科
智慧交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應用平臺及分析預測及優化管理的應用。其中物理感知層主要是對交通狀況和交通數據的感知采集;軟件應用平臺是將各感知終端的信息進行整合、轉換處理，以支撐分析預警與優化管理的應用系統建設，分析預測及優化管理應用主要包括交通規劃、交通監控、智能誘導、智能停車等應用系統。智能交通成為改善城市交通的關鍵所在。為此，及時、準確獲取交通數據并構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提。智能交通大數據處理模型的積極意義：
智能交通建設需要交通大數據處理模型
一、大數據的智能性能較好的配置交通資源，通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。
二、大數據具有信息集成優勢和組合效率，大數據有助于建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的“數據倉庫”加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值。
三、交通大數據的虛擬性，有利于其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。
四、大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平，在對各個部門的數據進行準確提煉和構建合適的交通預測模型后，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。
五、提高交通運行效率，大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助于解決這種困境。
六、大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。
七、大數據技術的實時性和可預測性則有助于提高交通安全系統的數據處理能力，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況。
八、大數據智慧交通模型不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息通訊技術的發展，交通運輸從數據貧乏的困境轉向數據豐富的環境，大數據技術在智能交通應用領域扮演越來越重要的角色。
