大数据背景下的城市道路交通拥堵问题研究
大数据对城市交通拥堵的解决方案
大数据对城市交通拥堵的解决方案随着城市人口的不断增加和汽车数量的快速增长，城市交通拥堵问题已经成为现代社会的普遍难题。
然而，随着大数据技术的不断发展和应用，它也为解决城市交通拥堵提供了新的解决方案。
本文将探讨大数据对城市交通拥堵问题的解决方案。
一、智能交通管理系统大数据技术有助于建立智能交通管理系统，该系统可以通过收集和分析交通数据来实现对交通流量的精确掌控和调度。
该系统可以通过实时监测和分析城市中的交通状况，提供最佳的交通路线和出行方式，从而减少交通拥堵。
例如，大数据可以通过收集交通摄像头、车辆传感器和交通信号灯等设备所产生的数据来实时监测交通状况，包括车辆密度、车速、拥堵程度等。
通过分析这些数据，交通管理部门可以及时采取相应的措施，例如调整交通信号灯的时序、引导车辆绕行等，从而缓解拥堵情况。
二、智能导航与路径规划大数据技术可以通过分析城市中的交通数据和历史数据来预测交通拥堵情况，并提供最佳的导航和路径规划建议。
通过使用智能导航系统，驾驶员可以根据实时的交通信息，选择最优的路线，避开拥堵路段，减少通行时间。
同时，智能导航系统还可以根据车辆的行驶速度和位置信息，提供实时的交通状况和拥堵预警，帮助驾驶员做出合理的决策。
例如，当系统检测到某一路段的车辆密度过大或车速过慢时，可以通过智能导航系统向驾驶员提供绕行建议，从而减少交通拥堵。
三、共享交通系统大数据技术也可以与共享经济相结合，推动发展共享交通系统，进而减少交通拥堵。
共享交通系统利用大数据技术来实现对城市中各种交通工具的高效管理和调度。
例如，共享单车和共享汽车的兴起，通过应用大数据技术，可以实现对车辆分布、使用率等信息的实时监测和分析，从而优化车辆分配和调度，提高车辆利用率，减少交通拥堵。
此外，共享交通系统还可以通过提供多种出行方式的综合方案，并结合公共交通系统进行衔接，鼓励市民选择不同的交通工具，减少私家车的使用，从而降低交通拥堵。
四、智能交通设施建设除了智能交通管理系统和智能导航系统，大数据技术还可以在交通设施建设中发挥重要作用。
大数据对交通拥堵的解决方案
大数据对交通拥堵的解决方案随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题已经成为摆在我们面前的一个普遍存在的难题。
面对越来越庞大的交通流量和日益繁忙的生活节奏，大数据技术应运而生，为解决交通拥堵问题提供了一系列的解决方案。
本文将就大数据技术在交通拥堵问题上的应用进行探讨。
一、智能交通管理系统大数据技术在智能交通管理系统中发挥了重要的作用。
通过利用传感器、监控摄像头等设备，收集道路上的交通信息，并使用大数据技术实时分析和处理这些数据，可以帮助交通部门及时掌握交通情况，进行合理的交通调度和管理。
例如，通过分析交通流量数据，可以预测交通拥堵的可能发生区域和时间段，并提前采取相应的措施，如增加交通信号灯时间、调整道路交通流量等，从而减少交通拥堵的产生。
此外，智能交通管理系统还可以通过分析交通事故数据，及时发现并疏导交通事故，减少拥堵的蔓延范围。
二、智能导航系统大数据技术在智能导航系统中也有广泛的应用。
借助大数据技术，可以分析历史交通数据、实时交通数据及用户行为数据，通过机器学习和数据挖掘等技术，为用户提供个性化的导航推荐方案。
智能导航系统可以通过实时的交通数据，为用户提供最短路径、最快路径等导航方案，帮助用户避开拥堵路段，节约出行时间。
同时，系统还可以针对用户的出行习惯和偏好，推荐更加智能的导航方案，如优先选择公共交通工具、避开高峰时段等，从而减少交通拥堵的发生。
三、城市交通监测与预警系统大数据技术可以有效监测城市交通状况，并及时发布交通预警信息，提醒公众避开拥堵路段。
通过大数据分析交通流量、车速、交通信号灯等数据，可以实时掌握城市交通情况，并及时发布交通预警信息，提醒公众避免拥堵路段。
此外，城市交通监测与预警系统还可以通过分析历史交通数据和实时交通数据，为城市规划和交通建设部门提供决策依据。
例如，通过分析交通数据，可以发现交通瓶颈所在，并提出相应的交通改善方案，减少交通拥堵的发生。
四、共享出行平台大数据技术还可以支持共享出行平台的建设和运营。
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善
大数据对城市交通拥堵和交通规划的影响与改善随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛，其中包括城市交通领域。
大数据对于城市交通拥堵问题的解决和交通规划的改善起着重要的作用。
本文将从几个方面探讨大数据在城市交通中的影响和对交通规划的改善。
一、大数据对城市交通拥堵的影响1. 实时交通信息大数据技术可以收集和分析城市内的交通数据，包括实时交通流量、路况、车辆行驶速度等。
这些数据可以通过系统和应用程序提供给市民、交通管理机构和驾驶员，以便实时了解交通情况。
这样，驾驶员可以根据实时交通信息优化自己的行程，选择避开拥堵路段，从而减少城市交通拥堵问题的发生。
2. 路网优化通过大数据技术的分析，交通管理部门可以了解市区主要道路的流量分布和拥堵状况，进而优化城市的路网规划。
基于大数据的交通优化模型可以提出具体的路网改造方案，例如增加道路容量、调整交叉口信号灯时间等，以减轻交通拥堵。
通过这些措施，城市交通的效率和流畅性将得到提升。
3. 交通信号灯优化大数据技术还可以分析交通信号灯的使用情况，并根据实时交通数据进行信号灯优化。
通过优化信号灯的时序和时间间隔，可以减少交通拥堵和排队等待时间，提高交通的运行效率。
这些优化更加符合实际交通需求和车辆流量分布，有助于提升城市交通系统的效率。
二、大数据对交通规划的改善1. 基于用户出行数据的规划大数据技术可以从用户出行数据中获取有关出行模式、出行时间等信息，进而对城市交通规划进行改进。
通过分析这些数据，城市交通规划者可以更好地了解市民的出行习惯和需求，有针对性地规划或优化交通线路和设施。
这种基于用户数据的规划方法将更贴近市民的实际需求，提高规划的精准度和适应性。
2. 预测交通需求大数据分析可以根据历史交通数据来预测未来的交通需求，包括交通流量、出行模式、高峰时段等。
通过对这些预测结果的应用，交通规划者可以在规划建设新的道路、轨道交通线路等基础设施时，更好地考虑未来的交通需求，以避免设施建成后出现不匹配的情况。
《2024年运用大数据及回归分析探索北京城市道路交通拥堵问题》范文
《运用大数据及回归分析探索北京城市道路交通拥堵问题》篇一一、引言随着城市化进程的加快，北京作为中国的首都，其城市交通拥堵问题日益突出。
解决交通拥堵问题不仅关乎市民的出行效率和生活质量，也是城市可持续发展的关键。
近年来，大数据技术的发展为交通拥堵问题的研究提供了新的方法和手段。
本文旨在运用大数据技术及回归分析方法，对北京城市道路交通拥堵问题进行深入探索。
二、大数据在交通拥堵研究中的应用1. 数据来源与处理本研究采用的数据主要来源于北京市交通委员会发布的交通流量数据、GPS轨迹数据、社交媒体交通信息等。
通过对这些数据进行清洗、整合和标准化处理，形成可用于分析的数据集。
2. 数据可视化利用大数据可视化技术，将交通拥堵数据以地图、热力图等形式展现，直观地反映出北京各区域的交通拥堵情况。
这些可视化数据有助于决策者快速掌握交通拥堵的时空分布特点。
三、回归分析在交通拥堵研究中的应用回归分析是一种常用的统计方法，可以通过分析自变量和因变量之间的关系，找出影响交通拥堵的主要因素。
本文将运用多元线性回归分析方法，探讨影响北京城市道路交通拥堵的主要因素。
1. 因素选择根据相关研究和实际需求，选取影响交通拥堵的主要因素，如道路类型、交通设施、天气状况、时间等。
这些因素将作为自变量，用于建立回归模型。
2. 模型建立与检验以交通流量作为因变量，根据所选自变量建立多元线性回归模型。
通过收集的历史数据对模型进行训练和检验，确保模型的准确性和可靠性。
四、实证分析以北京市某区域为例，运用大数据及回归分析方法进行实证分析。
首先，通过大数据技术收集该区域的交通拥堵数据和其他相关数据。
然后，运用回归分析方法找出影响该区域交通拥堵的主要因素及其影响程度。
最后，根据分析结果提出针对性的解决措施和建议。
五、结论与展望1. 结论总结通过大数据及回归分析方法的研究，得出以下结论：一是道路类型、交通设施等基础设施是影响交通拥堵的重要因素；二是天气状况和时间等因素也会对交通拥堵产生影响；三是通过大数据技术可以更准确地掌握交通拥堵的时空分布特点。
大数据分析在交通拥堵预测与优化中的应用研究
大数据分析在交通拥堵预测与优化中的应用研究随着城市化的不断推进和交通量的不断增加，交通拥堵已成为现代城市中普遍存在的问题。
为了解决交通拥堵所带来的负面影响，大数据分析作为一种强大的工具被应用于交通拥堵预测与优化中。
大数据分析的技术和方法可以帮助我们更好地理解交通流量、预测交通拥堵，并提出有效的交通优化方案。
首先，大数据分析可以帮助我们深入了解交通流量的模式和规律。
通过分析交通数据，我们可以了解交通流量的高峰期、低谷期和周期性变化，以及道路的瓶颈区域和瓶颈时间段。
这些分析结果可以帮助交通管理部门制定合理的交通措施，如调整交通信号灯的时长、改变道路的通行方向等，以减少交通拥堵。
其次，基于大数据分析的交通拥堵预测能力极大地提高了交通管理的效率。
通过对历史交通数据的分析，我们可以建立预测模型并预测未来交通流量的情况。
这些预测结果能够帮助交通管理部门及时采取相应措施，如增加公共交通运力、调整道路巡逻频次等，以避免交通拥堵的发生。
此外，大数据分析还可以根据交通流量的变化情况，预测特定地区或路段可能出现的交通事故，从而提前进行预警和干预，以避免事故的发生。
大数据分析还能够帮助交通管理部门制定更加有效的交通优化方案。
通过对交通数据的深入分析，可以发现道路网络中存在的瓶颈和不合理之处，并提出相应的改进方案。
例如，可以根据交通数据的分析结果，调整道路的设计和规划，增加车道数量或改变车道布局，以提高道路的通行能力。
此外，大数据分析还可以结合城市规划的相关数据，如住宅、商业区和工业区的分布情况，从而合理规划道路交通网络，以降低整体交通拥堵水平。
除了交通管理部门，大数据分析还可以帮助驾驶员更好地规划行车路线。
通过分析交通数据和实时路况信息，可以识别最佳行车路径，避开交通拥堵区域。
此外，大数据分析还可以结合驾驶员个人的驾驶习惯和偏好，为其提供个性化的道路导航建议，以提高行车效率和安全性。
然而，应用大数据分析在交通拥堵预测与优化中也面临一些挑战。
大数据分析对城市交通拥堵研究的影响
大数据分析对城市交通拥堵研究的影响城市交通拥堵是城市化进程的一个重要问题，直接影响着城市经济、社会和文化的发展。
随着移动互联网、智能硬件等技术的发展，大数据分析逐渐成为解决城市交通拥堵研究的一个有力工具。
本文将从城市交通拥堵的影响、大数据分析的定义、大数据分析在城市交通拥堵研究中的应用三个方面进行探讨。
一、城市交通拥堵的影响城市交通拥堵给城市经济、社会和文化的发展带来了严重影响。
首先，交通拥堵会影响城市经济的发展。
交通拥堵造成了道路拥堵，货物的运输时间、成本增加，企业的生产成本上升，影响了企业运作效率，也会降低企业投资意愿。
其次，交通拥堵还会影响城市居民的生活和工作。
由于城市的规划一般是以以车为主的交通模式为基础进行的，道路拥堵会导致居民时间的浪费，增加了通勤压力和日常生活压力。
另外，交通拥堵也容易导致车祸，甚至引起重大交通事故，给居民的安全带来威胁。
二、大数据分析的定义大数据分析是指通过对大量数据进行采集、存储、分析，挖掘数据中蕴含的价值信息，为企业和决策者提供科学依据的一种数据处理方式。
现代社会，数据量呈爆炸式增长，这些海量的数据需要经过预处理、分析处理、建模、信息可视化等过程才能变成有用的数据，我们把这些过程统称为大数据分析。
三、大数据分析在城市交通拥堵研究中的应用搭载了GPS的出租车、公交车等交通工具是城市移动设备的重要代表，它能够帮助我们收集海量交通数据。
这些数据包括每一个车辆的行驶轨迹、速度、行驶时间等信息。
大数据分析通过对这些数据进行采集、处理、统计、分析和可视化展示，确定城市交通拥堵的原因和产生的时间、地点等问题，帮助城市交通管理者制定有效的治理措施。
大数据分析在城市交通拥堵研究中的具体应用包括以下几个方面：1、实时交通信息采集与分析。
为了更好地分析城市交通情况，可以依托卫星导航系统、移动互联网等技术，收集实时交通信息，通过数据挖掘算法对数据进行分析和处理，实时更新互联网地图和导航软件上的交通信息，提升道路通行效率。
大数据分析在城市交通拥堵研究中的重要作用
大数据分析在城市交通拥堵研究中的重要作用随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，城市交通拥堵问题日益突出。
如何高效地研究和解决城市交通拥堵已经成为摆在我们面前的一项重要任务。
而大数据分析作为一种强大的工具，为城市交通拥堵研究提供了全新的解决途径和更准确的判断方法。
一、大数据分析在城市交通拥堵研究中的数据采集与处理城市交通拥堵研究所需要的数据量庞大且复杂，传统的手工调查和人工采集数据的方式已经无法满足需求。
而大数据分析通过运用物联网技术和传感器监测等手段，可以实时获取和记录城市交通数据，包括车辆流量、速度、路段状况等。
同时，大数据分析技术还可以针对这些原始数据进行高效的清洗和整理，以便后续的分析处理。
二、大数据分析在交通拥堵原因分析中的应用通过对获得的交通数据进行挖掘和分析，大数据技术可以帮助我们深入了解交通拥堵背后的原因。
例如，通过对历史数据的分析，可以研究不同时间段和路段的交通拥堵特点，找出频发拥堵的热点区域；通过分析交通流量和交通信号灯的配时方案，可以优化信号灯的控制策略，从而改善交通拥堵情况；通过分析天气、道路施工等因素与交通拥堵之间的关联性，可以制定相应的应对措施，减少因外部因素引起的交通拥堵。
三、大数据分析在交通拥堵预测中的作用利用大数据分析技术，可以建立起交通拥堵预测模型，帮助我们提前做好交通拥堵的预警和应对措施。
通过分析历史数据和实时数据，结合机器学习算法等技术，可以预测出未来一段时间内的交通拥堵情况，为城市交通管理部门和交通参与者提供参考和决策依据。
这样的预测模型可以帮助交通部门调整交通配比、优化信号控制、提供出行建议等，以减轻交通拥堵对市民日常出行的影响。
四、大数据分析在交通拥堵治理中的应用大数据分析为城市交通拥堵治理提供了新的思路和方法。
通过对实时的交通数据进行监测和分析，可以帮助交通管理部门快速准确地发现交通拥堵问题，并及时采取措施进行疏导。
比如，通过实时交通数据和导航软件的结合，可以实现路线动态调整，引导车辆避开拥堵区域，减少交通拥堵；通过分析交通数据和人流数据，可以优化公交线路和站点设置，提供更便捷的公共交通服务；通过分析交通数据和车辆密度数据，可以优化停车位设置，提高停车位利用率，减少路面停车引起的交通拥堵。
运用大数据分析解决城市交通拥堵问题
运用大数据分析解决城市交通拥堵问题随着城市化进程的加速和车辆保有量的不断增加，城市交通拥堵已经成为人们日常生活中面临的一个严重问题。
而随着大数据时代的到来，运用大数据分析来解决城市交通拥堵问题已经成为一种潜在的解决方案。
一、大数据分析在城市交通拥堵中的应用介绍随着GPS、控制点计费、刷卡等大数据采集技术在城市交通领域的广泛应用，大量的交通相关数据被不断产生并积累。
而利用这些数据进行分析和挖掘，则可以为城市交通管理和公众出行提供有力支撑。
通过大数据分析，可以研究交通拥堵的原因、规律、趋势等，为交通管理部门制定科学的治理措施提供有力支撑。
同时，对于普通公众出行来说，基于大数据的交通信息查询和预测，可以为其提供更为便捷的出行服务。
二、大数据分析在解决城市交通拥堵问题中的具体应用1、交通拥堵识别大数据分析可以通过对交通流量、速度、路况等数据的分析和挖掘，实时识别交通拥堵状况，帮助交通管理部门及时采取相应的措施缓解拥堵。
2、拥堵原因分析通过对大数据中的交通拥堵情况进行分析，可以找出交通拥堵的主要原因，并提出相应的治理建议。
例如，在交通瓶颈区域加大道路通行能力、合理设置红绿灯时长等。
3、道路规划优化对大规模的城市交通网络进行数据采集和分析，可以有效识别出瓶颈、拐点、环路等信息。
并且结合历史交通信息、天气、大型活动等因素进行分析，就可以做出更加精确的交通管理决策，提高整个城市交通的效率。
4、出行建议提供加强对大量出行数据的收集和分析，可以为公众出行提供更为科学的建议。
例如，公众可以通过手机APP查询交通信息、预测出行时间、推荐最佳路线等，从而实现出行更为高效、便捷。
三、大数据在城市交通拥堵问题上的应用案例1、中国首个基于大数据分析的智慧交通管理平台——“城市大脑”该平台的产生，凭借人工智能、物联网、大数据分析等先进技术，成功地将多个城市领域的数据连接起来，实现了数据共享、信息智能分析和决策辅助。
例如，对于城市交通拥堵问题，该平台实时采集各种交通数据，利用多维数据分析算法，为交通管理决策提供支持，实现交通拥堵预测、拥堵原因分析、交通信号配时优化等功能。
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大数据背景下的城市道路交通拥堵问题研究张雨（重庆市公安局江北区分局交通巡逻警察支队，重庆400020）摘要：城市道路交通拥堵问题日趋严峻，已成为制约城市健康、可持续发展的重要因素之一。
现利用大数据，从城市化进程加快引发供求关系失衡、城市规划和路网结构、交通出行结构构成和交通参与者素质等多个角度，分析了造成城市交通拥堵的原因，在此基础上，提出了科学规划和优化布局、智能化交通建设、大力发展公共交通、研究人群流动规律和提升交通参与者素质等措施来缓解城市拥堵情况，运用大数据思维，认清了城市交通拥堵问题的症结所在，预测交通治理的新方向，具有一定的实践意义。
关键词：交通拥堵；可持续发展；大数据；交通出行结构；科学规划0引言随着社会的快速发展和城市化进程的加快，交通拥堵已成为城市顽疾，治理交通拥堵问题迫在眉睫。
交通系统是一个综合系统，造成交通拥堵的成因也非常复杂，既与道路网结构、道路坡度、弯道、道路条件等城市地形地貌有关，又与机动车保有量、道路交通线网长度、城市功能布局等城市经济发展水平密切相关，此外交通参与者的行为（如人们的生活习惯、驾驶习惯、行为规范等）也是影响交通的一个重要因素。
本文在深刻分析城市道路交通拥堵成因的基础上，提出了缓解城市交通拥堵的几点对策。
1交通拥堵成因分析1.1城市化进程加快引发供求关系失衡随着城市化进程的加快，城区人口高度密集，交通基础设施的容纳和承载能力饱和，造成供求失衡，道路拥堵。
经大数据统计分析，截至2019年6月，全国机动车保有量达3.4亿辆，其中汽车2.5亿辆；机动车驾驶人员4.2亿人，其中汽车驾驶人员3.8亿人。
北京、重庆等11个大城市的汽车保有量超过300万辆。
城市交通空间资源有限，机动车的急剧增加，打破了脆弱的道路供求平衡关系，导致交通拥堵。
根据重庆交巡警总队每日发布的交通运行态势数据分析，目前交通拥堵呈现出以下趋势：（1）拥堵范围不断扩大；（2）早晚高峰的通行速度减慢；（3）拥堵时间有所延长；（4）城区核心商圈拥堵加剧。
1.2规划不够合理，道路网结构不够科学城市建设规划大多存在先天性不足、缺少前瞻性、布局不合理等影响，加之行政中心、商业街、服务网点、文化中心高度复合交汇，车流量超过其道路通行许可限度，加剧了交通拥堵。
另外，道路的通达性差，环路多而支路、辅路少，交通循环能力差，形成瓶颈拥堵点。
大数据显示，交通拥堵问题与该城市路网布局关系极其密切。
构建四通八达的道路网，丰富和健全城市交通微循环的骨架系统道路网，有利于改善整个城市交通的承载能力，提高交通吸纳水平。
例如，在重庆山城，道路坡度大，桥梁多，尤其是多个跨江大桥存在经常性拥堵关键节点。
2019年一季度重庆高峰拥堵延时指数达到1.876，跃居全国城市榜首。
同比2018年第一季度的高峰拥堵延时指数1.838还在增长，城市交通治理任务艰巨。
1.3城市交通结构的不合理公共交通优势不足，交通分担率低，道路利用率低。
与此同时，小汽车数量猛增且使用率极高，汽车保有量屡攀新高，扰乱供求平衡，加剧交通拥堵。
百度地图大数据显示居民出行交通方式的几种意愿，驾车出行高于轻轨出行，轻轨出行又高于公交出行。
大数据背后表现出重庆城市轨道交通发展较好，分担率提高，有利于缓解城市拥堵。
而公共交通存在换乘不便、候车时间久、路面堵车时间长等弊端，导致体验感不佳，使公共交通分担率下降。
交通出行结构单一、脆弱，不利于缓和供求失衡，不利于改善交通拥堵。
1.4交通参与者素质不高市民交通安全意识比较淡薄，人行天桥形同虚设，行人肆意横穿马路的现象比比皆是；城市占道停车现象严重，压缩车道，车辆通行速度降低；三轮车和摩托车路口边揽客载客，乱停乱放，加剧交通堵塞；驾驶员安全意识不足，部分驾驶员逆向行驶、不按规定掉头等交通违法现象突出；简易程序交通事故快速处置撤离不到位，造成大范围拥堵。
2解决交通拥堵问题的几点对策2.1合理规划，优化布局科学规划城市道路建设。
道路建设，规划先行。
道路规划要跟上社会发展节奏，必须在变化中得到修正和调整，以适应变化形势。
要走出单一部门大包大揽的局面，应由政府牵头，联合各相关部门，如公安交通管理部门、交通建设部门、市政工程部门、供水、供电部门等进行密切合作，充分调动各部门的积极性，把各部门工作和长远规划结合起来。
运用交通大数据服务城市建设总体规划、科学规划，优化城市道路网建设，改善道路微循环能力，减轻土地开发强度，还路于民，降低中心区建设密度和强度是实现缓堵的重要措施。
将政治、文化、经济、商业、服务等中心区域合理规划，对主要道路交汇口进行彻底改造，运用发展性和前瞻性思维，针对造成节点和关键堵点的症结，把好脉搏，对症下药，解决道路节点“瓶颈”问题。
2.2智能化交通建设运用大数据，构建城市交通综合智能系统，具备交通状况监测、拥堵识别、路况检索、应急预警、信息发布等功能，为交管部门的交通诱导、分流、限行、管制提供决策依据，有助于提高城市交通通行效率，提升道路使用效率，推广绿色出行，具有广泛的社会效益。
2.2.1车流量动态监测，拥堵识别利用城市布设的大量交通监控及智能交通设备，搭载交通流量采集装置，开展数据采集与分析工作。
运用车辆平均速Yanjiu 162度法和饱和度法进行判别，分析拥挤程度、拥挤状态，从而得出判断结果，根据阈值进行分类，形成5个区间，依次是“畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵”，并分别用“绿色、蓝色、黄色、橙色、红色”5种不同颜色在电子地图中予以标记，在交通指挥中心显示屏、手机APP、路面LED显示屏等渠道进行可视化展示，为路面驾驶人员和交管部门提供信息服务。
交管部门可以随意调取某路段，查看该道路运行情况和实时路况及拥堵状况，进而制定交通指挥决策。
而驾驶人员则可以通过手机APP或者在线网站查询某路段通行状况，决策出行线路。
2.2.2交通路况实时预警和预测统计道路海量交通历史大数据，仿真建模，并采集实时交通数据进行模型分析比对，可实现对交通路况的实时预警和预测。
当拥堵状态为轻度拥堵，进行黄色预警，并自动调取周边监控开展识别，发现是否存在交通事故或车辆故障等突发情况，并对路面情况进行密集监测，形成反馈。
一旦持续黄色预警，拥堵加重达到事先设定的阈值，预警系统自动升级为橙色预警，并自动下达指令到周边巡逻民警PDA，指令周边附近交通民警赶往现场开展疏导排查，尽可能恢复交通；并提前发布红色预警，开展限流分流，避免大规模交通拥堵事件的发生。
当达到严重拥堵阈值，红色预警持续产生，应立即接入值班指挥中心，开启交通突发事件处置流程应对。
2.2.3建设多功能交通信息发布平台在现有电视台和交通广播电台等媒介基础上，应运用大数据，在网站、APP、移动终端、车载导航、短信、微信、抖音、微博等多种渠道上发布交通信息，为群众出行提供及时、有效、准确的道路交通信息，预测交通流量、拥堵情况和时间，达到优化出行、减少交通拥堵的目的，还可以针对个人需求，定制化索取出行信息，避开高峰和拥堵，保障出行。
2.3大力发展公共交通坚持绿色出行、环保节能的发展理念，坚持发展城市公共交通、轨道交通、BRT等，推广公交车专用道、潮汐专用车道、合乘车道等，切实保障公交先行落地生根。
加快完善城市公共交通配套设施，深化城市公共交通管理体制改革，建立健全城市公共交通法规标准体系，加强有效监管，不断改善公共交通的体验指数，吸引更多市民选择乘坐公共交通出行，进而实现道路利用率的提高，缓解交通拥堵。
运用大数据分析道路节点，实现公交枢纽站和换乘枢纽的建设，选址布点，公交线路规划科学、有效，实现区域一体化、零距离换乘，优化公共交通运行线路，合理分配道路资源。
2018年重庆主城区轨道交通新开通环线、4号线，运营里程增加49.1km，总里程达313.4km，延续了2017年以来轨道运营里程快速增长的态势。
根据交通大数据分析，轨道交通分担率不断攀升，市民采用的主要出行方式中，轨道覆盖的平均距离达到12.8km，高于小汽车的11.6km。
这体现出主城区的轨道交通已成为市民中长距离出行的主力，大力发展公共交通已经成为缓堵的有力措施。
2.4大数据人口流动轨迹分析通过交通大数据，对城市人口轨迹分布和迁徙流动情况进行研究，建立特定区域的人口流动进入和流出模型，进而得出某地某区域在各时间段的人口流动规律，便于统计该区域人群上下班高峰数量、路线等规律。
根据该运动轨迹规律分析其交通工具占比和线路特征，科学规划周边公交线路、始发站点布局、调配车站运力班次，应该加强在学校、商业区、医院、商场等重点区域的流动规律研究，利用流动模型有效应对重点区域周边的交通拥堵。
2.5加强交通宣传和普法教育，建立良好的交通秩序道路交通环境是一个由人、车、路构成的统一整体，三者缺一不可，良好安全的交通秩序，离不开每一个交通参与者。
大数据背景下，提高市民交通素质，要坚持多措并举。
市民交通素质的提高既靠技术手段，还要靠教育和制度。
拓宽宣传新阵地、新渠道，在微信公众号、抖音公众号、支付宝生活号等平台上开辟交通安全宣传课程视频、有奖问答、资料阅读等版块，供大家学习阅读，不断提高自身知识水平。
运用大数据，在网站、APP上曝光严重类交通违法行为和不良驾驶行为，弘扬正能量，震慑交通违法行为。
要充分利用电台、电视台、报纸、交通广播等媒体，开展专题讲解、交通知识竞赛等活动，对城市居民进行深入持久的城市交通管理教育。
要加强交通制度建设，维护交通法规的严肃性和权威，严格执法，形成严打严管的氛围。
3结语交通拥堵问题作为普遍现象长期制约着城市道路交通发展，职能管理部门面临长期而艰巨的挑战，值得注意的是，解决交通拥堵问题不单是一个部门的事，还取决于社会经济发展的需求，受制于资金、资源和环境的制约，需要遵循可持续发展原则。
大数据时代，解决城市道路交通拥堵，政府的发展战略和政策起着决定性作用，是一个协调各方面利益和目标的过程，需要对海量数据进行系统分析和统计，了解拥堵产生的原因和规律，并预测其发展趋势，用科学和可持续发展的观点指导和解决城市发展中带来的交通拥堵问题。
［参考文献］[1]黄亮彪，张艳.城市道路交通拥堵的原因及其治理对策[J].政法学刊，2007，24（1）：114-118.[2]徐超忠.基于移动大数据的城市交通拥堵对策研究[J].交通运输部管理干部学院学报，2015，12（4）：16-20.收稿日期：2019-09-30作者简介：张雨（1984—），男，山东莱州人，研究方向：智能交通、交通指挥与接出警。
Zonghe Yanjiu163。