大数据与智能交通

推荐会员: 点金大数据 所属分类: 点金原创 发布时间: 2015-12-16 20:26

11近年来,各国都在关注“大数据”,力图通过扩大其在国内的应用范围,进一步释放数据所蕴含的潜在价值。 随着城市的迅速发展,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故、交通紧急事件频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题。基于大数据分析的智能交通技术成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通大数据分析系统是建设智能交通的基础。在交通领域,海量的数据主要包括三种类型:采集数据(位置、图像、视频、温度、压力、速度、RFID、流量等信息);设备数据(日志、设备记录、MIBs等);应用服务数据(收费、违章、出行、天气、安全及其他信息)。正因为上述交通数据的类型繁多,而且体量巨大,所以采用大数据处理系统进行海量数据的采集、存储、加工、计算及分析显得更为迫切。交通大数据分析完成的是一种将交通各方面数据组织成为信息,从信息提炼特征,从特征挖掘中发现规律和有价值的信息,就规律形成决策支持并进行应用和追踪评估,反馈回大数据系统进行反复验证并优化的闭环信息处理过程。针对交通领域数据特征和大数据分析技术特点,面对海量的交通数据,如何从中根据用户需求提取有效数据并分析出有价值信息成为关键所在。交通大数据应用通过对大数据的分析处理,可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案,提升交通监控分析和预测水平,同时提高交通运行效率和安全水平,从而使得城市的交通发展与管理水平得到有效提高。

同时我们必须认识到,大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战,包括隐私控制,硬件设施的运维管理、采集数据不完备性、挖掘模型有效性等领域,都需要持续调整优化。这需要对大数据分析系统的持续维护、反复使用和验证,只有系统的充分利用才可以发现问题并有效解决海量数据处理最优化的问题、挖掘模型有效性问题、大数据管理思维变革等问题。为此做好交通大数据应用实施,保持其能够可持续发展,就必须要从项目顶层设计、系统架构、数据采集迁移整合、数据分布式存储以及挖掘建模、分析展示等多方面着手,反复论证,迭代递进,持续优化,才能建设成为一个实用的智能化、安全化、低成本、高效便捷的交通大数据应用体系。

来源:点金大数据    作者:杜圣东

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