车辆违章记录查询
当前位置: 主页 > 交通违章查询 >

大数据在交通拥堵评价中的应用

日期:2019-05-06 09:21  浏览: 次  作者:admin  来源:车辆违章记录查询
  近日,高德地图、中国旅游协会、中国气象局中国天气网联合全国90多家交通管理部门发布了《2019五一出行预测报告》,基于高德地图旅游大数据、交通大数据、位置大数据综合分析得出,旨在为公众出行、出游提供科学的参考建议。《报告》预计,五一期间全国高速出程高峰时段是5月1日9时-12时,其中,峰值将出现在10-11时。小长假最后一天5月4日14时-20时为返程高峰,峰值出现在16时-17时,返程整体交通压力高于出程。
 
  交通大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据,并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个有价值的数据链,从而知道城市交通信息化建设,为公安交通实战应用服务,为市民出行服务。
 
  交通拥堵评价主要内容包括拥堵总体现状、拥堵的影响范围、拥堵的时空分布特征、重点拥堵路段解析、典型道路和交叉口拥堵特征分析、公共交通网络运行状态等。其中,交通拥堵状况的判定、拥堵的影响范围、拥堵路段和交叉口解析等是交通诱导系统的基础,而交通拥堵的时空分布特征为交通拥堵收费提供了依据。
 
  交通拥堵评价自身需要海量的实时交通数据,且要求评价结果具有时效性,普通的数据采集技术和计算机网络技术远远不能达到要求。当前国内外交通拥堵评价指标可以分为基于公路通行能力手册(HCM)的指标、基于排队论的指标和基于出行时间的指标三类。其中,出行时间是表现交通系统性能直观的指标,也是很多城市交通拥堵评价的重要指标之一。
 
  传统的拥堵评价技术,在特征指标构建中,有很多数据来自经过简单处理的交通监测数据,如道路平均行程速度、道路平均行程延误、道路平均停车次数、交叉口平均等待时间和常规公共交通准点率等。大数据为交通拥堵评价提供了支撑,确保交通拥堵评价相关数据的采集、传输、处理、分析、存储等流程在高速中进行,进而服务于城市智慧交通系统。
 
本文地址:大数据在交通拥堵评价中的应用 http://www.e-abic.com/a/jiaotongweizhangchaxun/20190506/353.html
所有文章均由车辆违章记录查询原创或网络收集,仅供学习参考之用,如有错误、侵权之处请及时联系我们修改、删除,若有转载,请注明出处!谢谢!