大数据技术在智能交通管理中的运用

在交通管理中,海量的数据为智能化的交通管理提供了决策支持。文章就大数据与智能交通的情况进行了概述,分析了大数据时代智能交通的发展趋势以及大数据技术在智能交通管理中的应用特性与优势意义,并在确保数据安全性、技术多样性、结果优质性的基础上对大数据技术在智能交通管理中的运用进行了探索。     

城市道路交通运行特征三维可视化分析

为直观地探究多源、海量、异构交通数值型信息所隐含的交通规律,对交通数据进行可视化分析,从流量、速度、交通状态三方面分析了交通运行可视化的研究现状,总结了存在的问题与不足,提出了一种基于时间、空间、交通属性的三维可视图谱库的分析大数据背景下交通规律的思路;结合交通可视化面临的挑战和研究趋势,开发了交通可视化分析平台,为掌握不同典型情境下交通运行时空演变规律提供技术手段。     

大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望

结构健康监测（SHM）技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用，但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中，首先总结大数据的概念和构成要素；然后分析SHM数据的工业大数据属性，梳理桥梁SHM大数据的研究方向；随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状，在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景；最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明：SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点；大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用，但其并非SHM大数据研究的重点；SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求，以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合；深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法；有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知；异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。     

基于大数据分析的汽车燃油经济性能优化

大数据分析技术不仅可以帮助汽车制造商和研发团队收集和分析海量车辆数据,还可以通过数据挖掘和智能计算发现潜在的性能优化空间。探讨大数据分析在汽车燃油经济性优化中的作用及应用,通过研究数据采集和分析、预测和优化、实时监控和调整、用户反馈和改进等方面的内容,为汽车行业的相关研究和实践提供技术参考。     

基于GPS的实时交通信息采集方法的研究

对基于GPS的实时交通信息采集方法开展研究,分别提出了利用GPS返回的经纬度数据和速度数据的两种路段平均速度估计算法。前者通过高斯投影,将WGS-84坐标系的GPS经纬度数据转换为平面直角坐标系的数据,从而计算平均速度。后者从GPS单点测速机理的研究入手,通过速度定积分计算距离得到平均速度。通过现场试验对算法和技术流程进行了验证,并利用实测数据对比了两种算法的计算结果,表明基于GPS的实时交通信息采集技术在实践中是可行和有效的。     

新疆公路网交通调查系统及多源数据预处理研究

对新疆普通国省干线公路和高速公路沿线两处典型交通调查站点及收费系统进行研究,提出交通调查站点布设、施工及管理养护中需注意的问题,对比不同交通检测技术所采集数据的参数类型及优缺点;阐述多源交通数据预处理方法并进行实例分析,提出数据预处理解决措施;分析交通调查数据在新疆公路网运行分析中的作用。     

交通检测多特征量数据融合研究

来自多种检测源的交通车辆特征数据既有重复的,也有互补的。采用阈值法和自适应加权法建立数据融合模型,可将多种交通检测设备的特征数据进行预处理并最终融合为一条车辆数据。试验表明:融合后的车辆数据更加准确、全面,能够有效向交通管理养护等部门提供决策依据。     

大数据技术在智能交通领域的应用

随着国内城市的飞速发展,每年有1800万人从农村迁往城市,伴随着人口向城市集中,城市交通需求总量急剧增长。与此同时,我国汽车化水平逐年提高,城市交通的压力与日俱增,给人们的日常出行带来了许多不便,以大数据为基础的智能交通能够有效提高交通信息获取的及时性、准确性,其多元化地构建交通数据网络为建设智能交通提供了前提条件,大数据技术的应用也成为改善城市交通环境问题的关键所在。本文从交通现状出发,阐述了大数据技术与智能交通的关系,分析了大数据技术的优势,并以宁沪高速为例,展示了大数据为交通带来的改变,同时对大数据在智能交通领域的应用前景进行了展望。     

基于XML的多维数据模型在交通信息平台中的应用

章以管理线圈检测器获得的数据为例，研究了如何通过建立多维数据模型应用数据仓库技术管理海量交通数据。在此基础上．通过多维数据模型和XML档间的相互映射，实现在不同ITS信息平台中的信息交换和集成。     

智能交通与大数据融合的优缺点分析

在大数据时代的今天,交通大数据促进了智能交通稳定快速发展,但在促进其发展的同时,也面临着诸多方面的问题。众所周知,唯有对海量交通数据管理与使用好,才能够切实解决好我国交通拥堵问题,并真正降低我国各地区交通事故发生率。基于此,本文分析了智能交通与大数据融合的优势与不足,希望能够对相关行业带来一定借鉴作用。