构建城市智能交通的大数据决策支持平台
智能交通管理决策支持系统建设背景及需求分析
智能交通管理决策支持系统建设背景及需求分析智能交通管理决策支持系统（Intelligent Traffic Management Decision Support System，简称ITMDSS）是一种利用先进技术和大数据分析来提升交通管理效率和质量的系统。
随着城市交通拥堵、道路安全和交通事故不断增加，人们对于交通管理的需求也愈发迫切。
而ITMDSS的出现，无疑对于交通管理提供了新的解决方案。
一、背景分析随着城市化进程的不断加快，交通出行需求不断增长，给城市交通管理带来了巨大困难。
为了提高交通运行效率以及减少道路拥堵，各国都在积极推动智能交通管理决策支持系统的建设。
中国作为世界上人口最多的国家之一，也面临着庞大的交通管理挑战。
因此，建设一个高效、智能的交通管理决策支持系统对于中国的城市交通管理具有重要意义。
二、需求分析1. 数据采集与分析需求智能交通管理决策支持系统需要集成各类交通数据，包括车辆流、道路状况、交通信号等，通过先进的数据分析算法对交通情况进行实时监测和分析。
只有准确、全面的数据采集才能提供可靠的基础支持，进而为决策提供准确性和实时性。
2. 交通预测与优化需求ITMDSS需要通过数据分析、模型预测等手段，预测未来交通状况，并提供相应的优化建议。
例如，基于历史数据和实时数据，系统可以预测哪些路段容易发生拥堵，从而提前调整交通流，减少拥堵时间和交通事故率。
3. 特定交通问题的解决需求城市交通管理中存在着许多特定的问题，如交通信号时序优化、道路规划等。
ITMDSS需要针对这些问题提供相应的解决方案和决策支持。
通过先进的算法和模型，系统可以自动产生最佳的交通信号时序和道路规划方案，减少人工干预，提高交通管理效率。
4. 用户体验与界面需求ITMDSS需要为用户提供友好的界面和良好的用户体验，方便用户快速获取所需信息。
系统界面应具备直观、易懂的特点，以帮助用户快速了解交通状况，并进行操作与决策。
智慧交通：交通大数据平台构建方案（ppt）
智慧交通：交通大数据平台构建方案（ppt）中科恒运1:公共信用信息共享平台建设方案中科恒运2:民政大数据平台整体解决方案产品推荐3:激光投影:最佳的大屏解决方案投稿/合作邮箱:*****************管理员微信号: fangan100悟道方案VIP服务: 秀方案精品下载: 我们在生活中，总会有感觉到交通不方便的地方，如飞机晚点、延误，超级大堵车……如此这些，已经成为我们生活中习以为常的事情。
交通永远不会有发展到最完美的时候，人类会不断提出新的要求以改善舒适度。
对交通出行的大数据进行分析总结可以得出不同城市的相互联系强度、城市流动人口的来源，指导城市对外交通建设；能够分析出城市交通现象与重要事件之间的关系，有效预防下次突发事件造成的交通压力；大数据能够形象地反映居民的出行路径、偏好，总结出居民的出行习惯从而为第三方服务平台提供参考，加快推进交通运输由传统产业向现代服务业转型升级。
结束语：智能交通综合管控大数据平台存储了大量的交通数据信息，如何有效充分地利用这些信息将非常重要。
通过对平台存储的数据进行智能研判分析，获得一些潜在有价值的数据和信息，为交通管理、刑侦稽查提供重要的线索和数据信息。
交通管理部门如何保证交通安全、交通秩序是一个重要的任务。
在有限警力的条件下如何达到管理交通安全的目标，警力有的放矢的调动安排将非常重要。
智能交通综合管控大数据平台对交通数据进行研判分析，可将违法多发地点按照违法次数从高到低的次序显示排名靠前的违法多发地点，为交通管理部门的警力调动安排提供参考信息。
为了在有限警力的条件下达到管理交通安全的目标，保证警力在最合适的时间出勤。
智能交通综合管控大数据平台对交通数据时间特点进行分析研判，可将违法多发时段分析出来，并按照违法多发时段的违法次数排序，显示违法多发时间段，为交通管理部门警力调度提供参考。
特别推荐：【智慧城市圈子邱文斌】订阅号:qwb_2014智慧城市圈子:专注行业概念普及、报告分析及趋势等的分享。
城市交通智能诊断平台解决方案
辅助交通治理决策
汇报概要
一
项目背景及现状
二
解决方案及建设意义
三
平台架构与主要功能
四
EI赋能与智能诊断
五
预期效果
平台架构
数据资源池
数据治理
数据优化管理服务
数据汇聚管理服务
数据质量监督服务
数据统计查询与共享服务
MineMap地图平台
业务层
管理中心
交通态势感知
效果评价
路口诊断
基础服务
MineLab大数据分析平台
动静态数据融合监测，接入实时视频解析数据等，掌握城市交通运行动态信息
结合互联网路况数据，生成交通数据处理结果指标，形成直观城市交通态势一览
研判分析交通大数据运算结果，以时空大数据引擎为基础，点、线、面多维度分析城市交通症结
交通大数据汇聚
实时动态监测
大数据研判诊断分析
解决方案及建设意义
基于研判结果，构建全域感知、智能研判、高效指挥的智慧交通一体化管控体系，为信控优化等系统提供数据支撑
三
平台架构与主要功能
四
EI赋能与智能诊断
五
预期效果
预期效果
多源视频解析数据融合使用，屏蔽单一数据源指标计算覆盖不全的痛点；互联网数据与交警视频解析数据的融合使用，有效做到从广域到狭域、从宏观到微观全方位的感知，解决设备设施覆盖不全无法感知的痛点；标准化对外数据服务接口，提供精细化指标数据给上层平台使用；打造感知、诊断、优化、评价闭环可视化系统，帮助交警实现一张图操作。
实现价值
基于高精度GIS全链路服务能力，互联网数据、视频解析数据、交警业务数据深度融合能力和交通大数据算法支撑，针对交警态势感知诊断业务场景提供交通运行监测、路口诊断、效果评价、通行分析、研判报告服务于一体的交通感知诊断平台。
智能交通大数据综合管理平台方案
定性和安全性。
03
关键技术与实现方法
大数据处理技术选型及原因阐述
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务，适合大规模数据集存储。
Spark计算框架
基于内存计算，提供高效的数据处理能力，适用于迭代计算和实时数 据处理场景。
NoSQL数据库
用户满意度指标
通过用户调查等方式收集用户 对平台使用的满意度，反映平 台的实用性和用户体验。
数据处理效率指标
评估平台对海量交通数据的处 理能力和效率，以保证实时性
和准确性。
数据质量监测和治理方法论述
01 数据来源验证
对接入平台的各类数据源进行 验证，确保其真实性和可靠性 。
02 数据清洗与去重
对收集到的数据进行清洗和去 重处理，消除异常值和重复数 据对分析结果的影响。
功能完善与扩展
根据用户需求和市场需求不断完善和扩展 平台功能，提高平台的实用性和竞争力。
数据安全与隐私保护
加强平台数据安全和隐私保护工作，确保 用户数据的安全性和隐私性。
提升用户体验
持续优化平台界面设计、操作流程等，提 升用户体验和满意度。
谢谢您的聆听
THANKS
提升城市交通治理能力和水平
为政府决策提供支持
通过大数据分析和应用，提升城市交通规 划、建设、管理和服务能力，缓解交通拥 堵问题。
为政府制定交通政策、规划和方案提供科学 依据和数据支持。
02
平台架构与功能设计
整体架构设计思路及特点
以大数据技术为基础，构建分布式、可扩 展的平台架构。
采用微服务架构，实现高内聚、低耦合的 服务划分。
反馈分类与整理
智慧交通大数据云平台解决方案
提高公共安全
实时监测交通状况，及时发现交通事 故和拥堵等异常情况，提高公共安全
保障能力。
降低交通污染
通过优化交通运行路线、减少不必要 的行驶等方式，降低交通污染，改善 城市环境质量。
促进城市经济发展
通过优化交通管理，提高城市交通运 行效率，吸引更多的人流和物流，促 进城市经济发展。
智慧交通大数据云平台技术
通过智慧交通大数据云平台，车辆可 以实时感知路况、交通信号等信息， 实现更加智能的驾驶和安全行驶。同 时，也为自动驾驶技术的研发提供了 更好的支持。
03
公共交通优化
智慧交通大数据云平台可以对公共交 通数据进行深度挖掘和分析，为公交 线路优化、公交调度等提供有效支持 ，提高公共交通服务水平。
社会效益与可持续性发展
数据采集与存储技术
01 数据源多样化
智慧交通大数据云平台支持多种数据源，包括摄 像头、传感器、交通流量数据等，实现数据的全 方位采集。
02 数据压缩与存储
平台采用高效的数据压缩技术，减少数据存储空 间，同时支持结构化数据、非结构化数据和流数 据的存储。
03 数据备份与恢复
为确保数据的安全性，平台提供数据备份和恢复 功能，可以在意外情况下迅速恢复数据。
02
方案
平台架构设计
分布式架构
01
智慧交通大数据云平台采用分布式架构，由多个计算
节点组成，可实现计算能力的线性扩展。
高可用性设计
02 平台具备高可用性设计，当部分节点发生故障时，其
他节点可以自动接替其工作，确保系统的连续运行。
负载均衡
03
平台采用负载均衡机制，根据各节点的负载情况，动
态分配任务，提高整个系统的运行效率。
智慧城市交通行业大数据平台
智慧城市交通行业大数据平台在当今城市化进程不断加速的时代，交通问题成为了制约城市发展和居民生活质量提升的重要因素。
拥堵的道路、低效的公共交通、频繁的交通事故等，不仅影响着人们的出行效率，也给城市的经济发展和环境带来了巨大的压力。
为了解决这些问题，智慧城市交通行业大数据平台应运而生，成为了改善城市交通状况的重要手段。
智慧城市交通行业大数据平台是一个集成了各种交通数据的综合性系统，通过对海量数据的收集、分析和处理，为城市交通的规划、管理和运营提供决策支持。
这些数据来源广泛，包括交通流量监测设备、公交地铁刷卡系统、卫星定位系统、道路摄像头等。
它们实时或定期地将数据传输到大数据平台，形成了一个庞大的交通数据资源库。
首先，大数据平台能够实现对交通流量的精准监测和预测。
通过对历史交通流量数据的分析，结合实时采集的数据，平台可以准确地判断当前道路的拥堵情况，并预测未来一段时间内的交通流量变化趋势。
这对于交通管理部门来说至关重要，他们可以根据这些信息提前采取措施，如调整信号灯时长、设置临时交通管制等，以缓解交通拥堵。
其次，平台为公共交通的优化提供了有力支持。
通过分析公交地铁的客流量、运行线路和时间等数据，能够发现公交站点设置不合理、线路重叠或空白等问题。
基于这些发现，可以对公交线路进行优化调整，增加公交车辆的运行效率和服务质量，吸引更多的居民选择公共交通出行，从而减少私人车辆的使用，缓解道路交通压力。
再者，大数据平台在智能交通诱导方面发挥着重要作用。
通过手机APP、道路显示屏等方式，向出行者提供实时的路况信息和最佳的出行路线建议。
出行者可以根据这些信息提前规划出行路线，避开拥堵路段，从而节省出行时间。
同时，平台还可以与智能导航系统相结合，实现动态的路线引导，根据实时交通状况实时调整导航路线。
此外，大数据平台对于交通安全管理也具有重要意义。
通过对交通事故数据的分析，能够找出事故多发路段和时间段，以及事故的主要原因。
智能交通大数据综合服务平台建设设计方案
智能交通大数据综合服务平台建设设计方案一、目标与范围智能交通大数据综合服务平台的建设目标主要集中在提升城市交通管理的效率、减少拥堵和提高出行安全。
通过整合多种交通数据，包括实时交通流量、天气信息、事故报告及公共交通运行状态，提供一个全面的交通信息服务平台。
这个平台不仅能为政府部门提供决策支持，还能为市民提供便捷的出行信息，增强交通管理的智能化水平。
二、现状与需求分析在许多城市，交通管理仍然依赖传统的手段，信息收集和处理速度慢，导致无法及时应对交通问题。
根据调查数据显示，某城市的交通拥堵指数在高峰期达到了8.5，事故率也呈上升趋势。
市民出行时常面临信息不对称的问题，缺乏及时的交通信息使得出行计划难以优化。
为了应对这些挑战，平台需要具备以下几个功能：- 实时交通流量监测与分析- 智能交通信号控制- 事故实时报告与处理- 用户出行路径优化推荐三、实施步骤为了确保平台的顺利建设，以下是具体的实施步骤和操作指南。
1. 需求调研与系统设计- 进行用户需求调研，收集市民和政府部门的意见。
- 根据调研数据，设计系统架构，包括数据库设计、前端界面和后端服务。
2. 数据采集与整合- 在主要交通枢纽和路口安装传感器，实时收集交通流量数据。
- 整合天气、公共交通和事故信息，确保数据的全面性和准确性。
3. 平台开发与测试- 进行平台的前端和后端开发，确保用户界面的友好性与系统的稳定性。
- 在开发过程中进行多轮测试，确保系统能处理高并发请求。
4. 上线与推广- 在完成测试后，进行平台的上线工作。
- 通过媒体和社交平台进行推广，鼓励市民使用，收集反馈进行优化。
5. 维护与更新- 建立技术支持团队，定期对系统进行维护和更新。
- 持续收集用户反馈，优化系统功能，提升用户体验。
四、具体数据与预算在预算方面，整体项目的初步预算如下：- 硬件成本：传感器、服务器、网络设备等，预计费用为300万元。
- 软件开发成本：平台开发、测试及上线，预计费用为200万元。
建设智慧交通的政策解读报告
建设智慧交通的政策解读报告一、引言随着科技的飞速发展和城市化进程的加快，交通拥堵、交通事故频发等问题逐渐凸显，亟待解决。
因此，建设智慧交通系统成为了当今社会的迫切需求。
针对这一问题，政府提出了一系列政策，本文将对这些政策进行解读，旨在深入了解智慧交通建设。
二、智慧交通政策概述智慧交通政策是指政府出台的一系列规定和措施，旨在运用先进的信息技术和智能化手段，提高交通运输效率，降低交通风险，改善出行体验，实现交通系统的可持续发展。
三、政策解读1. 建设交通大数据平台为了实现交通信息的高效整合和共享，政府将投资建设交通大数据平台。
该平台将汇集各类交通数据，包括道路拥堵状况、交通事故数据、公共交通信息等，以提供决策支持和交通管理指导，为市民提供准确的出行信息。
2. 推动智能交通设施建设政府将加大对智能交通设施的投入力度，包括智能交通信号灯、智能停车系统、智能高速公路系统等。
这些设施将通过自动化和智能化技术，实现交通流畅和安全的管理。
3. 发展智能交通管理系统政府将加强对智能交通管理系统的研发与推广。
通过运用人工智能、无人驾驶等先进技术，实现道路交通事故的预测和预防，提高交通管理的精准性和效率。
4. 加强网络安全保障随着智能化交通系统的发展，网络安全问题也日益突出。
政府将加大对智慧交通网络系统的安全保障力度，打击各类网络攻击行为，以保障智慧交通系统的畅通和稳定。
四、政策带来的影响智慧交通政策的出台将会产生深远的影响。
首先，交通拥堵状况将得到有效缓解，人们出行时间将大幅缩短，提高交通运输效率。
其次，交通安全水平将得到提升，减少交通事故发生的可能性。
此外，智慧交通还将改善出行体验，为人们提供更加便捷舒适的出行环境。
五、建设智慧交通的挑战与对策虽然智慧交通的建设前景广阔，但也面临一些挑战。
首先，技术研发和设备更新的成本较高。
其次，隐私保护和信息安全问题亟待解决。
为了应对这些挑战，政府需要加大资金投入，扶持相关产业发展，同时加强法律法规的完善，保护个人隐私信息。
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东京
全天换乘量 全天上客量 全天下客量
武蔵野線的全天客流换乘量远大于本站的上下客流量，此线路在轨道系统 中的主要作用为串联多条其他线路，实现不同区域的客流换乘。
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东京轨道网络中外部环线的作用
• 武蔵野線换乘站高峰时段客流统计
步行
自行车+摩托
小汽车
巴士
东京圈轨道接驳情况
常规公交、路面电车使用月票通勤-通学人数变迁
常规公交、路面电车与轨道交通换乘情况
东京圈轨道接驳所需时间分布（进入）
所需时间
所需时间缩短（2005-》2010）
日本三大都市圈轨道交通换乘时间与距离
16 14 12 10
8 6 4 2 0
1600 1400 1200 1000
现象：轨道与小汽车交通产生量的空间 分布
去除区内交通后的通勤、
通学交通方式对比。
相对夜间人口的轨道交通定期卷使用者比例
相对夜间人口的小汽车使用者比例
轨道交通定期卷使用者空间分布
小汽车使用者空间分布
现象：轨道与小汽车交通吸引量的空间 分布
相对昼间人口的轨道交通定期卷使用者比例
相对夜间人口的小汽车使用者比例
构建城市智能交通的大数据决策支持平台
引言——智能交通系统建设为我 们创造了巨大的数据资源
所讨论的几个问题
• 智能交通所产生的海量数据对于决策分析的价值； • 使用这些数据时所面临的挑战：大数据带来的新问题； • 城市发展亟待提升战略管理能力； • 大数据环境下支持政府决策的技术平台的框架及所需突破的技术
距离分布
所 需 时 间 的 空 间 分 布
所需时间的分布
深化剖析：轨道交通与小汽车方式比较 竞争力
支持对策设计：问题的细化
发生量的比例
所需时间差
轨道交通量分布
输送能力分布
数据与决策——另一种思考角度
模糊的正确Vs精确的难以把握
案例2——轨道交通空间结构的 实证对比
案例2——轨道交通空间结构的实证对比
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数据与决策——另一种思考角度
模糊的正确Vs精确的难以把握
案例3——以轨道交通为主体的 综合交通整合
东京圈交通需求特征
发生量
吸引量
轨道交通服务水平——到都心、副都心的时间分布
到千代田、中央、港区
到新宿、丰岛、涩谷
东京圈轨道接驳情况
进入方式分担
离开方式选择
东京圈轨道接驳各种交通方式分担率分布（进入）
近畿圈 最大值(分 )
垂直方向移动距离
都市圈
首都圈
平均换乘移动距离(m)
中京圈 最大值(m )
轨道接驳及自身交通时间
我们所面临的挑战——数据还 是大数据？
数据本身的不完备——半结构化数据
突破传统基于OD建模思想的束缚
活 动 半 径
活 动 半 径
车辆牌照数据：空间覆盖的不完整，出行分割的不确定性
武蔵野線
35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0
东京
高峰换乘量 高峰上客量 高峰下客量
武蔵野線高峰时段的客流统计与全天情况类似，高峰换乘客流、上下客量 大致为全体的50%。
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东京轨道网络中外部环线的作用
东京
• 武蔵野線换乘站概述
武蔵野線全线共有27站，其中承担直接或间接的换乘站点有14个。通过 对所有换乘站全天、高峰时段的客流统计，武蔵野線各站的换乘客流远大于上 下客流量，其中有13个站点的日换乘客流量超过一万。 • 北朝霞関連，南浦和，西船橋（换乘客流超过60000人/日） • 西国分寺，南越谷関連（换乘客流超过40000人/日） • 新秋津，武蔵浦和，新松戸関連（换乘客流超过20000人/日） 以下分别对日换乘客流量超过40000人的车站进行分析。
难点。
模糊的正确Vs精确的难以把握
数据与决策——另一种思考角度
数据与决策——另一种思考角度
模糊的正确Vs精确的难以把握 案例1 ——轨道交通与小汽车交 通方式的比较竞争力
案例1——轨道交通与小汽车的比较竞争力
日本三大都市圈交通模式的演变
从1970年至2004年，名古屋所处的中京都市圈小汽车分班比呈现上升的势头，且轨 道与巴士出现下降的趋势，城市交通模式趋于偏离公共交通的发展。
新的需求催生技术创新
城市扩展对交通带来新的挑战
《上海社会经济发展趋势及对交通的影响研究》 2030年 GDP总量达67197亿元，为2010年的4倍； 2020年岗位总规模达到1430-1450万，较现状增26%； 常住人口：2020年2800万，2030年超过3000万； 流动人口从现状的224万人，增长到2020年的250万人。
包含更多有待挖掘的信息
城市交通的大数据环境
• 数量大但信息密度相对较低，且有一定程度的不确定性； • 单一数据源只能从某以角度描述研究对象，但不能给出完整的描
述图像； • 不同的数据源具有不同的参照系，并且服从不同的误差分布； • 更加需要关注数据关联分析，以求发现新的知识和规律。
城市转型发展呼唤战略管理能 力的提升
800 600 400 200
0
高峰时段换乘时间
首都圈
中京圈
平均换乘所需时间(分)
近畿圈 最大值(分 )
水平方向移动距离
首都圈
中京圈
近畿圈
平均换乘移动距离(m) 最大值(m )
30 25 20 15 10
5 0
70 60 50 40 30 20 10
0
平峰时段换乘时间
首都圈
中京圈
平均换乘所需时间(分)
轨道交通定期卷使用者空间分布
小汽车使用者空间分布
剖析：两种方式间是竞争关系还是互补 关系轨道与小汽车交通OD空间分布
轨道交通
小汽车交通
注意产生重叠竞争部分：向心交通
深化判断：以名古屋市为目的地的交通 方式
轨道定期卷使用者
小汽车使用者
深化剖析：轨道交通与小汽车通勤、通学 所需时间的比较
时间分布
祛除区内交通
東上線
中央本線
北朝霞関連 西国分寺
南浦和
伊勢崎線 京浜東北線
南越谷関連
武蔵野線 西船橋
京葉線
総武本線
16
27191
38515
25118
34180
21945 18356
27112
21751
13750
武蔵野線
13922 21221
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东京轨道网络中外部环线的作用
• 武蔵野線换乘站全天客流统计
武蔵野線
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东京轨道网络中外部环线的作用
东京
• 武蔵野線主要换乘方向客流统计
换乘方向
埼玉県武蔵野線 中心区部武蔵野線 千葉県武蔵野線 多摩市武蔵野線
合计
换乘人数
97813
102941
35213 27191
263158
换乘百分比
37%
39%
14% 10%
100%
武蔵野線承大量由东京外围地区到达中心部区的客流，占其换乘总 客流的39%；同时，东京都内各地区客流通过武蔵野線进行换乘，达到 周边新城及区县。