大數據理論指導交通數據分析的方法

大數據理論指導交通數據分析的方法

智慧城市智慧交通的大力建設下，海量多源異構的交通數據能提供的信息內容更加豐富，如何利用大數據的理論來(lái)指導交通數據分析?或者說(shuō)有什么比較好的將兩者結合的落腳點(diǎn)?

近期成立的深圳市綜合交通運行指揮中心囊括深圳全市24個(gè)交通信息化系統和海量的交通基礎數據，上述問(wèn)題應該也是其重點(diǎn)的研究方向。

拋磚引玉：

分析案例1：結合公交車(chē)GPS數據、乘客刷卡信息等數據，能夠獲取每輛公交車(chē)每個(gè)站點(diǎn)停車(chē)時(shí)間、上下車(chē)乘客數量、乘客精細時(shí)空軌跡等，再此基礎上應該可以做“公交車(chē)線(xiàn)路、站點(diǎn)、發(fā)車(chē)頻次優(yōu)化”、“典型居住區和就業(yè)地的通勤出行分析”等分析。

分析案例2：結合RFID、GPS等數據，能夠獲取車(chē)輛精細化時(shí)空軌跡信息，能夠對行車(chē)輛行駛軌跡、路段行程時(shí)間可靠性、OD分布(起點(diǎn)-終點(diǎn))等進(jìn)行數據分析，應該能替代部分傳統交通規劃和交通需求分析的內容，理論上應該更加實(shí)時(shí)可靠。

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