基于大数据分析的智能交通灯系统
大数据交通意义和发展趋势
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 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数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。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。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
智能手机终端的数据采集及分析系统
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言 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。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从 海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据 应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数 据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大， 种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子”[1]。 随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市 亟待解决的问题。智能交通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 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理 模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中， 大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理[3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个 层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间 断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是 和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传 感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs 等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4]。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的 均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技 术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和 管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个 地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通 线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的 信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2]。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在 不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综 合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构 建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用 第1章绪论 1.1 论文的研究背景 随着我国经济的高速发展，百姓生活的步伐逐渐加速，人们生活水平的日益提高，交通拥堵现象及交通事故问题将愈加严峻。同时道路基础设施资源有限，而汽车的需求量却将随经济的发展继续增加，因此两者之间的矛盾将愈加尖锐，交通问题就愈加严重。而交通拥堵和交通事故将导致人员的伤亡，浪费人们大量的出行时间，致使车辆行驶速度降低，尾气排放加大，光污染、环境污染加剧，城市空气质量降低，不仅浪费了石油资源和人类的出行的等待时间，给人们的日常生活带来了不便，还降低了经济的增长速度；与此同时，还给人类带来了生离死别的伤害，危及了人类的健康，因而交通问题严重降低了人类的幸福指数。因此面对如此严峻的社会问题，急需我们及时去解决。因而各国相继对智能交通系统进行开发以便逐渐解决交通问题，并且建设力度逐渐加大。我国的智能交通相对于西方发达国家虽然发展较晚，近几年的发展也比较迅速，取得了些许相应的技术突破。然而还有很多危及人类幸福感的交通问题未曾解决，和发达国家之间现在依旧还有较大差距，形不很乐观。 交通是国民经济发展中发挥着关键性作用的产业，便捷的交通方式成为了国民经济快速发展的基础性条件。道路交通因其可以实现门到门直达交通、交通边际成本低、速度快等优越特点在城市间和城区间被广泛采用于交通客运和物流运输中，成为我国交通的主要方式之一。加快对交通基础设施的建设，将通信技术、计算机技术、电子通讯技术、大数据技术等先进技术广泛应用于交通系统中，提升道路基础设施建设水平，提高道路资源利用效率，降低交通危害对加快交通发展具有重要的意义。这是道路交通系统急需解决的重要问题。当前国际智能智能交通的发展方向中主要将物联网、云计算、大数据技术等广泛应用于智能交通热点领域的车路协同系统、车联网、公众出行便捷服务中，随着对先进技术研究的不断深入，可逐渐将大数据应用于智能交通中，通过大数据技术对大数据的加工、处理、分析研判，从而获取有价值的交通数据信息，通过将这些有价值的交通大数据信息应用到智能交通中从而满足各类交通主体对交通信息的需要，提高对交通基础设施资源的使用效率，减少环境污染及能源消耗，减轻甚至是解决交通危
污染源智能视频数据分析系统建设方案
重点污染源企业 智能视频监控分析系统 解 决 方 案 成都之维安科技股份有限公司 2016年3月
目录 第1章. 建设概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2建设目标 (3) 1.3主要建设内容 (3) 1.4建设技术标准 (4) 第2章. 总体设计 (4) 2.1设计原则 (4) 2.1.1先进性原则 (4) 2.1.2可扩展性原则 (5) 2.1.3安全性原则 (5) 2.1.4实用性原则 (5) 2.1.5稳定性原则 (5) 2.2系统架构 (6) 2.2.1网络架构 (6) 第3章. 现场端设计 (7) 3.1现场端—污染源企业监控点详细设计 (7) 3.1.1. 企业现场端建设拓扑图 (8) 3.1.2. 建设位置选点示意 (8) 3.1.3现场端—视频采集摄像机 (10) 3.1.4现场端—视频存储设备介绍 (12) 3.1.5现场端核心—环保智能视频检测器主要功能介绍 (13) 3.1.6视频数据存储设计 (16) 3.2企业现场端点位详细设计 (17) 3.2.1 CEMS 站房1 (17) 3.2.2 CEMS 站房2 (17) 第4章. 污染源企业安装部署环境要求 (19) 第5章. 设备清单及造价 (20)
第1章. 建设概述 1.1建设背景 为贯彻落实环保部印发的《环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法》（环发〔2015〕175号），进一步促进提升我区直征企业污染源在线监控设施运行管理水平，提高在线监测数据真实性、准确性和有效性，自治区环保厅决定组织全区37家直征电力企业于2016年上半年全面完成污染源智能视频监控系统建设工作，污染源智能视频监控系统是当前污染源在线监控设施的重要组成部分，可实现视频监控企业的废气排口污染物排放情况及在线监测设备的CEMS站房，将污染源排放实时在线监测数据与排放口视频监控实时图像数据叠加，并同步传输至相关环保部门及企业安环部门。 1.2建设目标 全区37家直征电力企业应于2016年6月30日前自筹资金完成污染源智能视频监控系统现场端及链路传输建设，将在线监测数据与排放口视频监控实时图像叠加数据传输至自治区污染物监控与信息中心，有利于及时发现污染源在线监控不正常运行及污染物超标排放情况，为控制和减轻污染、保障在线监测数据真实准确提供有力的技术支持。将目前对直征电力企业污染源现场的监控模式由传统的单一型、粗放型向综合型、智能化、集约型转变。 1.3主要建设内容 为有效提升监管力度，现针对大唐新疆呼图壁热电厂展开现场实时监测点位部署，建设主要建设内容为： 在企业废气排放口及CEMS站房安装高清摄像机、部署智能视频服务器及软件、安装视频存储器、配置光纤网络模块及视频监控数据传输链路。
大数据时代智能交通的数据技术
大数据时代智能交通的数据技术 大数据的来临对我们的日常生活产生了巨大影响，人们生活的方方面面都受到了大数据发展所带来的便利。随着经济水平的发展，我国汽车保有量正经历着飞速发展，人民的日常出行也不满足私家车出行，公交车、BRT、出租以及地铁都为人们出行提供了多样的选择性。在大数据的时代背景下，通过数据采集和分析，对当下城市交通系统进行合理改善，能够解决现有城市普遍存在的城市化所带来的问题。 标签：大数据时代数据技术城市交通 引言 随着经济水平的不断发展，人民生活水平的日益提高，人均拥有汽车的系数不断增高，汽车保有量急剧增加。在城市化的发展进程中，汽车的剧增超过了原有的交通承载力，城市道路超负荷运行，导致城市交通问题日益严峻。利用大数据带来的分析解决方法对城市交通进行改善，是本文主要围绕进行阐述的内容。 一、大数据的发展现状 在大数据的应用发展中，我国的大数据观念和产业均起步较晚。但在对情景分析中，我国的大数据产业在通信、金融领域市场突破百亿元大关。在高增长率的发展下，未来三年将突破150亿元。在社会各界对大数据的关注和推动发展下，大数据应用已经应用于各行各业，包括交通、医疗、生物技术、零售业、农业生产及个人服务等行业领域，在其中也发展出大数据的有关新服务和新技术。 根据我国对大数据产业发展规划，我国将着力打造大数据成为国民经济支柱产业，在各行业和社会服务中广泛推广应用，推动大数据产业在我国快速发展，健全有关大数据产业的体系，推动地方政府进行对大数据产业的法律法规制定和政策引导，主动引入大数据产业的企业进行行业引导。对有资质进行大数据产业创新发展的公司进行政策扶持，提高和带动地区大数据产业的发展，使大数据行业达到较高水平。 二、大数据的应用特点 1.大数据的含义 大数据就是巨量数据集合的意思，由于全世界范围大数据发展都处于开始阶段，目前大数据的涵盖范围广泛，还没有统一的定义。在2011年，由全球著名的公司在研究后提出大数据的概念，意为信息时代海量数据集合。在短短的几年中，大数据已经广泛存在应用在各个行业中，并成为行业发展不可或缺的重要组成部分，在大数据的应用中，人们能够在当中挖掘发现海量的相关数据进行分析研究，从而掌握行业的发展重点。伴随着互联网信息技术的不断发展，大数据作
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据智能分析软件
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
智能交通大数据综合服务平台设计方案
智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，由常规分析转向深度分析，如图1所示。
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
智能大数据分析
智能大数据分析，天网获客帮助企业精准把控用户需求 在瞬息万变的互联网+时代，用户的需求变得越来越难以琢磨，昔日企业在品牌营销和宣传中惯用的一点到多点，由企业对市场进行接连不断的信息输入和强化影响的单向信息传递方式早已跟不上时代的步伐，取而代之的是开始更多地关注品牌与目标受众的双向交互、满足用户个性化需求、提高用户体验，因事制宜，强化品牌的营销效果。 然而，单靠企业自身所拥有的资源和人力，很难在浩瀚的信息海洋中精确定位目标用户，把控用户个性化的需求。在极高的市场呼声下，率先于业内提出“智慧营销”理念的天网获客，凭借着其卓越的大数据分析能力，成功帮助20000 多企业客户抓住了目标用户的需求，被业界定义为最具革命性的营销服务公司。 据了解，天网获客可以实现对5亿网民、2万家网站、15种媒体形态的实时监控，并对重点信息进行智能识别与分级，动态把握网民关注话题，为企业全面采集调研数据。而其智能大数据分析平台还能通过频道特征下的用户聚合、关注行业KOL的粉丝分析、用户发布言论内容识别等方法，帮助企业快速发现精准用户。 与一般的大数据分析不同，为了帮助企业制定更高效的营销方案，天网获客在大数据应用研究方面更侧重如何通过对数据的深度分析，解读用户的触媒习惯、日常关注热点等，通过对互联网数据的抓取及分类，以这些数据作为素材依据，结合企业品牌或产品特征，快速生成创意传播内容。同时，通过
所发内容相似度的识别，与媒体板块特征及热度进行匹配，指导企业做媒体投放阵地的组合，实现传播内容与用户喜好的高度吻合，让传播更精准、更有效，而CPC投放成本也大大减少。 总的来说，天网获客的智能大数据分析系统简单、准确、可视、可执行，极大地改进了企业的传播策略。众多企业借助天网获客这样一个拥有大数据资源、完善营销生态网络的专业平台，实现了互联网+时代点到点网状信息的搭建，快速且准确地实现了企业营销目的和用户需求的双向对接！
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言 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。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类 多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子” [1] 。 随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通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 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2] 。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理 [3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容 性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4] 。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的 信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2] 。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。
大数据技术在智能交通中的应用
大数据技术在智能交通中的应用 随着社会经济的快速发展，城市车辆也在飞速地增加，传统的交通管制和规划已经不能满足复杂的交通需求，交通拥堵已经影响到了居民的生活质量，加剧了环境污染，降低了城市的运行效率。要解决交通拥堵，必须从根源上找到导致交通拥堵的根源――除了车辆数的剧增外，还有路边车辆乱停乱靠、交通事故的发生以及发生后不能及时救援、清理现场等原因。面对交通拥堵，大力发展公共交通是一种有效手段，但事实上公共交通也存在着资源分配不合理的现象，导致等车时间上、乘车拥挤甚至挤不上车等问题。那如何解决这一系列的问题，最终解决交通拥堵问题，已经引起了我们的思考。大数据技术的发展给我们解决交通中存在的这些问题带来了新的思路。大数据技术的战略性意义在于我们可以快速、准确地获取、挖掘大量的有效的交通数据，构建交通数据处理模型，让交通有秩序的运行。本文中针对大数据技术在交通诱导中的应用、大数据对公共交通的优化、对交通安全的优化等方面进行阐述，并提出了主动式的交通服务模式。 1大数据的概念及应用进展 1.1大数据的概念 所谓大数据是指数据量特别巨大，“超出了传统意义上的尺度，
一般的软件工具难于捕捉、存储、管理分析的数据。”这些数据不仅数量大，而且异质、复杂、来源不同、分散于各处。[1]在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。 大数据的特点可以概括为四个“V”：Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。或者说，其特点有四个层面。第一，数据量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 1.2交通领域大数据技术应用进展 美国西北大学的交通研究中心主任Hani Mahmassani2012年11月在芝加哥的Teradata Big Analytics研讨会上作了题为“大数据分析在出行和交通的应用（Travel & Transportation：Big Data Analytics）”的演讲，讨论了利用海量实时数据增强对交通系统状态的分析和预测能力，从而提高用户体验和交通系统运营效率，创新交通服务，供应链可视化等应用。
大数据时代下的智能交通
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5d15494407.html, 大数据时代下的智能交通 作者：周翼华俞晓东 来源：《现代信息科技》2018年第05期 摘要：目前，大数据技术在科学计算、社交网络、金融、物联网、网页数据、移动数 据、多媒体、REID传感器、互联网文本、医疗卫生、社会数据、文件、电子商务、天文学、生物学、大气科学、基因组学、档案管理学等各行业得到了广泛应用。随着大数据时代的不断深入，大数据技术也被植入了交通管理工作中，从而形成了智能交通。 关键词：大数据时代；大数据技术；智能交通 中图分类号：TP392 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）05-0111-02 Intelligent Traffic in the Era of Big Data ZHOU Yihua，YU Xiaodong （China Road & Bridge Corporation，Beijing 100011，China） Abstract：At present，big data technologies have been obtained in scientific computing，social networks，finance，internet of things，web data，mobile data，multimedia，REID sensors，internet texts，medical and health，social data，documents， electronic commerce，astronomy，biology，atmospheric science， genomics， archival management and other industries. It is widely used. With the deepening of the era of big data， big data technology has also been implanted in traffic management， thus forming intelligent transportation. Keywords： big data era；big data technology；intelligent transportation 0 引言 互联网技术的迅速发展催生了大数据这一概念。在21世纪，大数据技术的应用行业也更加广泛，交通管理工作自然也不例外，实施大数据时代下的智能交通管理，不仅可以规范交通秩序，缓解交通污染与堵塞问题，而且能够为交通事业的发展提供有力的技术保障。在大数据时代，智能交通技术一共采用了四种关键技术，分别是大数据技术、车辆检测技术、图像抓拍识别技术和自动车辆识别技术。此外，智能交通系统软件主要包括单片式ETC系统和双片式ETC系统。本文将简析大数据时代下的智能交通技术优势，并浅论大数据时代下的智能交通管理技术。 1 大数据时代下的智能交通技术优势
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
大数据应用智能交通的七大意义
随着我国汽车保有量在近年来急剧增加，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都成为了各大城市亟待解决的交通管理问题。智能交通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数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。 智能交通需求与大数据契合 智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标：提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。 在各城市建设智慧交通的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数级增长。 大数据用于智能交通的积极意义 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。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。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。 大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。 第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，