数据——机构：美国交通数据局及其表现评估

1992年，美国联邦政府依据“多模式的地面交通效率法案”（The Intermodal Surface Transportation Efficiency Act，ISTEA）成立了交通数据局（The Bureau of Transportation Statistics。BTS）。根据法律规定，BTS负责管理全美交通方面的数据收集、分析和报告，确保最有效的使用有关交通信息资源。     

交通数据资源共享

第14届世界智能交通大会将于2007年10月在北京举行,这是中国向世界展示在ITS领域技术发展、应用和创新的最佳时机.     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

基于完善交通信息收集的UAV路径规划

针对部分路段不能获取完整交通信息的问题,提出使用无人机对未布设固定型交通信息检测器路段进行交通巡视,完善交通信息。通过时空网络建立了一个总飞行时间最短、最大单机飞行时间最短的多目标模型,确定最佳的无人机数量和交通信息收集路径。新模型不仅利用时空网络技术细致刻画了无人机在巡视过程中的飞行轨迹,而且加入了对未布设固定型交通检测器路段的巡视次数以及巡视时间间隔约束问题,使巡视路径更加合理。情景分析表明,使用两架无人机进行巡视时,总飞行时间最短为37min,在23min 内完成巡视任务;随着最大单机飞行时间权重的增大,无人机的总飞行时间增加9.76%,最大单机飞行时间减少8.70%。算例分析表明,所建模型和方法能够解决大规模路网的多无人机调度问题,能够根据实际需求得到满意的巡视路径。     

珠海市交通基础数据平台建设实践

为提升交通规划信息化水平、满足国土空间“一张图”管控和对交通承载力的要求,珠海市应用交通模型技术与多源数据,建立了面向国土空间规划应用的交通基础数据平台。自2017年开始,珠海市分别开展了侧重于基础数据数字化、规范化的平台一期以及侧重于交通模型与城市用地规划深度融合的平台二期建设。平台形成面向应用的交通“一张图”,为后续综合交通规划、国土空间规划等提供交通设施底图;开发针对用地调整的中观地块承载测试等模块辅助规划决策,有效支撑用地修改、城市更新等常规业务审批工作。平台较好地支撑了综合交通体系规划、城市轨道交通线网规划等多项重大规划的需求量化分析与方案测试。     

探讨大数据发展与智能交通的关系

目前,随着大数据的快速发展和在各个领域中的应用越来越广泛,交通大数据的研究非常活跃,研究的程度也越来越深入,数据技术正在为交通运行管理提供便利,对于促进交通运行的整体效率以及安全性都有着非常重要的意义。主要论述了大数据与智能交通之间的联系,并论述了当前这两者发展的状况。其次简要分析两者之间的关系,最后探讨大数据时代智能交通发展存在的问题和发展趋势。     

动态交通数据故障识别与修复方法

为提高交通模型输入信息的可靠性,通过对交通传感器采集到的动态交通数据的故障进行识别,并根据不同的故障种类采取补充、还原或修正等方法对数据进行修复。分析结果表明,动态交通数据的故障识别与修复方法是可行的,尤其是对数据的补充处理,可以很好地解决因为数据丢失而给后续处理带来的困难。     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复

针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和离群距离检测对故障数据进行有效识别。采用差分进化算法优化长短期记忆神经网络的隐含层神经元个数和初始学习率,并引入自适应控制策略改进传统DE算法中的变异因子、交叉因子,建立了基于改进差分进化算法优化长短期记忆神经网络的修复模型,并与固定阈值结合交通流机理、LSTM神经网络模型及DE-LSTM修复模型进行对比。实例验证结果表明：与固定阈值结合交通流机理法相比,离群距离检测算法识别率更为高效,改进的DE-LSTM模型具有良好的计算效率及修复性能。     

上海市交通规划大数据平台建设与应用

在城市数字化转型背景下,交通规划大数据平台建设与应用能够实现规划业务的数据赋能。介绍上海市交通规划大数据平台的技术框架和主要功能,并从数据应用、维护管理、安全协同等方面详细阐述了平台的设计特点。平台依托上海市交通规划模型相关技术,以规划业务人员为应用对象,汇集了多维度、多渠道数据,提供常用专题图和公开共享的数据资源,支持各种数据资源的叠加分析应用和个性化制图功能。最后,以案例形式展示平台在规划工作中的典型应用。平台在保障数据安全的前提下,可实现数据资源的高度共享和有效利用,有效支撑规划业务人员的日常工作,也为相关业务人员的交流提供媒介。     

简述道路情况数据收集与调查的重要性

较详细的叙述了路况数据的收集与调查的工作程序、工具、规定及操作方法,阐述了其重要性。     

交通执法困境的大数据突破

为进一步规范道路运输市场,减少不公平市场竞争,提高行业服务水平,对如何有效打击非法营运问题进行探讨。通过分析贵阳、深圳和广州基于大数据交通运输综合执法平台的应用案例,总结相关经验。结果表明:大数据分析平台可以有效提高执法效率,交通执法部门应深化顶层设计、推进硬件建设、提升软件性能、促进数据共享。     

绿色交通理念与生态公路设计

针对绿色交通与生态公路的基本理念,从公路总体设计入手,分别对不同环节的生态公路设计方法进行深入分析,以此为实现预期的设计目标提供可靠依据。     

高速公路网交通信息基础数据元语义建模

针对国家标准《交通信息基础数据元》（JT/T 697）中存在的数据元语义缺失问题,以高速公路网静态设施相关数据元为例,通过交通信息基础数据元的蕴涵语义及其特征,按照搭建语义描述框架、提取数据元语义、数据元语义注解的步骤,对高速公路网交通信息基础数据元进行了语义建模,从而实现了对现有数据元标准的语义化扩展。通过实例应用表明,引入语义的数据元可以很好地表达复杂交通信息,在我国交通运输行业的信息化建设中具有很好的应用价值。     

大数据在交通信息化中的应用研究

大数据在当今社会发挥重要作用,并在各个地方的智慧交通建设中逐步应用。它是一场智能、创新的技术变革。“数据交通”已是大势所趋。为了探索大数据技术在昆山市交通信息化中的进一步应用,先从交通大数据的来源及使用特点入手,然后采用大数据技术研究了昆山市市民出行和行业监管方面的实际成效,最后就如何提高交通大数据的应用价值,实现各部门数据资源的协同共享,业务系统的互联互通,并为建立一个更加健全合理的智能交通系统提出了建议。