基于大数据技术的智能交通管理模式探析

首先介绍了基于大数据技术的智能交通所具有的优势,然后分析了智能交通管理模式发挥作用的方式,具体从各类设备的控制功能、日志记录功能、系统管理功能等方面体现,并简要探讨了基于大数据技术的智能交通管理方式,以提高交通管理的智能化水平.     

中小城市道路交通管理方法的探讨

本文根据吕梁市城区道路的交通调查数据，分析了中小城市的道路交通特征，找出了中小城市在交通管理方面存在的问题，并对这些问题的成因进行了具体的分析，最后有针对性地提出了中小城市的交通管理办法，希望能给国内相关城市提供借鉴。     

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CRISP-DM的交通大数据分析方法及实践——以重庆市手机信令数据和RFID数据为例

随着交通大数据研究及应用日益广泛,其中存在的问题也越来越明显。很多分析结论存在概念模糊、数据质量不确定、分析方法不清晰等问题,导致分析结果经不起推敲,也缺乏可比性。究其主要原因是未能形成科学的大数据分析方法和统一的分析标准。提出基于CRISP-DM的交通大数据分析方法,包括目标要求、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证、工程化应用(部署)6个阶段。结合重庆市交通大数据平台建设实践,以手机信令数据和车辆RFID数据为例,详细阐述数据理解、数据建模和模型验证三个重要步骤的具体做法,探索如何实现交通大数据分析的标准化、指标化和透明化。     

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。     

交通语言在交通管理中的应用

引入交通语言的概念,研究交通语言对交通系统运行指标的影响模式,指出不合理的交通语言容易产生交通问题。针对交通管理对交通语言的需求提出面向交通管理和信息服务的交通语言设置方式。最后,阐述基于交通语言的有效交通管理措施有：通过交通导向分离不同需求的交通流;分层次设置交通语言;信息量集中处采用分散设置的方式提高信息发布效率。研究结果可作为交通管理方案制定和实施的参考。     

城市大型建筑项目交通影响分析

交通影响分析技术可以综合解决城市发展过程中一些不可避免的有关用地与交通的相互矛盾问题。介绍了交通影响分析技术在国内外的发展历程,以及交通影响分析的具体操作步骤,并通过实例进行了分析,对建设项目产生和吸引的交通量进行计算。对项目建成后的交通影响进行了评价,提出了相应的改善措施,对我国城市中大型建筑项目开展交通影响分析工作具有一定的借鉴意义。     

小城镇道路交通安全管理规划研究

通过分析我国小城城镇特点及其交通安全面临的问题,并结合交通安全规划的理论,提出小城镇道路交通安全规划的具体原则和内容,具有一定的理论和实际意义。     

加强军交运输信息资源管理的思考

军交运输信息资源管理是军队信息资源管理和信息化建设的重要组成部分,做好信息资源管理工作,对提高信息化建设的整体效益、发挥信息资源作用,具有关键性的作用。从军交运输信息资源管理的主要内容入手,深入研究军交运输信息资源管理的特点,从而提出军交运输信息资源管理的方法,为军交运输信息资源管理工作提供决策支持。     

未来城市交通及其对未来城市发展影响

物联网、大数据、人工智能快速推进交通的智能化发展. 新技术、新理念快速改变着人民的出行行为、交通模式和交通形态. 交通技术的发展对交通方式、效率、安全性及供需关系产生着重要影响. 本次论坛以“未来城市交通及其对未来城市发展影响”为主题,介绍了未来交通科技及发展,说明了大数据和云计算等对提高交通规划与管理水平与搭建城市交通智能治理平台的巨大支持作用,探讨了未来运输服务高品质需求的内涵,提出了提升运输服务品质的主要方向,介绍了基于社会学与人因工程学道路安全研究方法及其进展.     

基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别

结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNodeRank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导.     

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针对道路交通安全的现况，分析了利用地理信息系统(GIS)建立道路安全管理 系统的必要性和可行性.本研究提出了一个基于GIS的道路安全管理系统.该系统由 人机交互系统、数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统组成.该系统的实现，将是GIS在该领域应用和迅速提高道路交通安全管理现代化水平的一个新探索.     

考虑诱导一致性的交通流协同管理模型研究

交通信号控制与路径诱导在时间、空间两个方面共同影响着交通流模式的演变,诱导信息生成与信号控制策略间有强烈的耦合关系,研究两者间的关联关系并使之协同能够提高路网使用效率,改善交通流运行状况.文中从工程应用的角度出发,强调诱导信息的生成必须满足诱导一致性.在此基础上,提出了运行交通流诱导系统的逻辑流程,建立了考虑诱导一致性的VM S诱导系统与线控系统协同模型.     

大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述

大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战.从交通大数据的基本概念、交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面,阐述了交通大数据给智能交通系统带来的变革.为了深入理解交通大数据的内涵,分析交通大数据的产生背景,提出了交通大数据的“6V”特征,总结了智能交通系统中大数据的基本类型.面对交通大数据带来的数据安全、网络通信、计算效率和数据存储等诸多问题,提出了应对策略和思路.对数据驱动的建模方法进行了分析,说明了混合模型的意义.最后,讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架.     

公路交通安全系统化管理模式研究

随着社会的发展和人民生活水平的提高,道路交通安全问题已越来越受到人们的重视.作为道路交通重要组成部分,我国公路交通安全管理系统尚未有效地建立.在分析道路交通安全影响因素的基础上,结合我国目前公路交通安全管理现状,从系统的观点出发,提出了领导决策层、管理层和技术支撑层、实施层的三层公路交通安全管理体系,并对公路交通安全管理系统的实施进行了探讨.