大数据环境下交通模型解决方案
基于大数据的交通事故分析模型
基于大数据的交通事故分析模型在当今社会，交通事故已成为一个严重的公共安全问题，给人们的生命和财产带来了巨大的损失。
为了有效地预防和减少交通事故的发生，提高交通安全水平，基于大数据的交通事故分析模型应运而生。
大数据在交通事故分析中的应用具有重要意义。
它能够整合来自多个来源的海量数据，包括交通监控摄像头、车载传感器、社交媒体、警方记录等，从而提供全面、详细和实时的信息，为深入分析交通事故的原因和规律提供了可能。
首先，让我们来了解一下大数据在交通事故分析中的数据来源。
交通监控摄像头是获取事故现场信息的重要渠道，它们可以记录事故发生的瞬间、车辆的行驶轨迹和交通流量等情况。
车载传感器，如行车记录仪和车辆诊断系统，能够提供车辆的运行状态、速度、加速度以及驾驶员的操作等关键数据。
社交媒体平台上的用户分享和评论也能为了解事故的影响和公众反应提供有价值的线索。
此外，警方的事故报告包含了详细的事故描述、涉事人员信息和责任认定等重要内容。
在收集到这些丰富的数据后，如何进行有效的数据处理和分析是构建交通事故分析模型的关键步骤。
数据清洗是必不可少的环节，需要去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，通过数据整合将来自不同来源的数据进行关联和融合，形成一个统一的数据集。
数据分析方法多种多样，例如，运用统计分析可以计算事故发生的频率、严重程度的分布等基本指标。
数据挖掘技术则能够发现隐藏在数据中的潜在模式和关联，如特定时间段、路段与事故类型之间的关系。
基于大数据的交通事故分析模型具有多种类型。
其中，预测模型可以根据历史数据和当前的交通状况，预测未来可能发生事故的地点和时间，从而提前采取预防措施。
风险评估模型能够评估不同因素对交通事故风险的影响，例如驾驶员的年龄、性别、驾驶经验，以及车辆的类型、车况等，为制定个性化的保险政策和交通安全措施提供依据。
事故成因分析模型则深入探究事故发生的根本原因，如道路设计缺陷、交通规则执行情况、驾驶员行为等，为针对性地改进交通安全策略提供支持。
智慧交通解决方案
智慧交通解决方案智慧交通解决方案是一种基于先进技术和数据分析的综合性解决方案，旨在提高城市交通系统的效率、安全性和可持续性。
通过运用物联网、人工智能、大数据分析等技术手段，智慧交通解决方案可以实现实时交通监控、智能交通管理、智能交通信号控制等功能，为城市交通管理部门和市民提供全面的交通服务和信息。
一、实时交通监控智慧交通解决方案通过安装在道路上的传感器和摄像头，实时监测交通流量、车辆速度、车辆密度等交通数据。
这些数据可以通过无线网络传输到中央控制中心，交通管理人员可以随时了解道路状况，及时采取措施调整交通流量，以减少交通拥堵和事故发生的可能性。
二、智能交通管理智慧交通解决方案可以通过智能化的交通管理系统，实现对交通信号灯的智能控制。
根据实时交通数据和预测模型，系统可以自动调整交通信号灯的时长，以最大程度地减少交通拥堵和交通事故。
同时，系统还可以根据交通流量和车辆需求，智能调整公共交通路线和时刻表，提高公共交通的效率和便捷性。
三、智能停车管理智慧交通解决方案可以通过智能停车管理系统，实现对停车场的智能管理。
通过安装在停车场入口和出口的车牌识别摄像头，系统可以实时监测停车位的使用情况，并将空暇停车位的信息传输到手机APP或者路边显示屏上，方便驾驶员快速找到空暇停车位。
此外，系统还可以实现电子支付和预约停车等功能，提高停车场的利用率和管理效率。
四、智能公交系统智慧交通解决方案可以通过智能公交系统，提供实时公交信息和乘车服务。
乘客可以通过手机APP或者路边显示屏，随时了解公交车的到站时间、车辆位置等信息，方便乘客合理安排出行时间。
同时，系统还可以通过智能调度和运营管理，提高公交车辆的运行效率和服务质量。
五、智能交通安全智慧交通解决方案可以通过智能交通安全系统，提供实时的交通违法监控和事故预警服务。
通过安装在道路上的监控摄像头和传感器，系统可以自动识别交通违法行为（如闯红灯、超速行驶等），并及时生成违法记录。
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。
基于大数据的智能城市交通管理解决方案
基于大数据的智能城市交通管理解决方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章智能城市交通管理概述 (4)2.1 智能城市交通管理概念 (4)2.2 智能城市交通管理的关键技术 (4)2.2.1 大数据分析技术 (4)2.2.2 物联网技术 (4)2.2.3 云计算技术 (4)2.2.4 人工智能技术 (5)2.3 智能城市交通管理的发展趋势 (5)2.3.1 交通系统智能化 (5)2.3.2 个性化出行服务 (5)2.3.3 跨界融合 (5)2.3.4 城市交通管理与服务一体化 (5)第三章大数据技术在智能交通管理中的应用 (5)3.1 大数据技术概述 (5)3.2 大数据技术在交通信息采集中的应用 (5)3.2.1 数据来源 (6)3.2.2 数据采集技术 (6)3.3 大数据技术在交通数据分析中的应用 (6)3.3.1 交通流量分析 (6)3.3.2 车辆行驶速度分析 (6)3.3.3 交通分析 (7)3.3.4 交通违法行为分析 (7)3.3.5 交通需求预测 (7)第四章城市交通数据采集与处理 (7)4.1 交通数据采集技术 (7)4.1.1 视频监控技术 (7)4.1.2 地磁传感器技术 (7)4.1.3 车载传感器技术 (7)4.1.4 移动通信技术 (7)4.2 交通数据处理方法 (8)4.2.1 数据预处理 (8)4.2.2 数据挖掘 (8)4.2.3 时空分析 (8)4.2.4 模型构建 (8)4.3 交通数据质量评估 (8)4.3.1 完整性评估 (8)4.3.2 准确性评估 (8)4.3.4 时效性评估 (9)第五章智能交通信号控制系统 (9)5.1 交通信号控制原理 (9)5.2 基于大数据的信号控制策略 (9)5.3 信号控制系统的优化与评价 (10)第六章智能交通诱导系统 (10)6.1 交通诱导系统概述 (10)6.2 基于大数据的交通诱导算法 (10)6.2.1 算法原理 (10)6.2.2 算法类型 (11)6.3 交通诱导系统的实施与效果评估 (11)6.3.1 实施步骤 (11)6.3.2 效果评估 (11)第七章智能公共交通系统 (12)7.1 公共交通系统概述 (12)7.2 基于大数据的公共交通优化策略 (12)7.2.1 数据采集与处理 (12)7.2.2 线路优化 (12)7.2.3 调度优化 (12)7.2.4 服务质量提升 (12)7.3 公共交通系统的实施与评价 (12)7.3.1 实施步骤 (12)7.3.2 评价方法 (13)第八章智能停车管理系统 (13)8.1 停车管理系统概述 (13)8.2 基于大数据的停车管理策略 (13)8.3 停车管理系统的实施与评价 (14)第九章智能交通管理政策与法规 (14)9.1 交通管理政策概述 (14)9.2 基于大数据的交通管理政策制定 (15)9.2.1 大数据的内涵与应用 (15)9.2.2 基于大数据的交通管理政策制定流程 (15)9.2.3 基于大数据的交通管理政策特点 (15)9.3 交通管理法规的实施与监管 (15)9.3.1 交通管理法规的实施 (15)9.3.2 交通管理法规的监管 (16)第十章智能城市交通管理案例分析 (16)10.1 案例一：某城市交通大数据应用实践 (16)10.1.1 背景介绍 (16)10.1.2 应用实践 (16)10.2 案例二：某城市智能交通管理系统建设 (16)10.2.1 背景介绍 (16)10.2.2 建设内容 (17)10.3 案例三：某城市智能公共交通系统优化 (17)10.3.1 背景介绍 (17)10.3.2 优化措施 (17)10.3.3 优化成果 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，交通拥堵、频发、环境污染等问题给城市居民的生活带来了极大的困扰。
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。
基于大数据技术的城市交通分析
基于大数据技术的城市交通分析随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。
如何利用现代科技手段解决交通问题是每一个城市管理者都面临的挑战。
大数据技术的出现为城市交通管理提供了一种全新的思路和手段。
本文将探讨基于大数据技术的城市交通分析。
一、大数据技术在城市交通中的应用大数据技术在城市交通中的应用主要包括数据采集、数据处理和数据应用三个方面。
1. 数据采集城市交通数据的采集是大数据技术在城市交通中的第一步，也是最重要的一步。
目前常见的交通数据采集方式包括摆放传感器、安装监控摄像头和搭载GPS定位设备等。
大数据技术可以对这些数据进行采集和整合，形成一个真实可靠的交通数据标准化平台。
2. 数据处理采集到的数据需要经过处理才能变得有用。
数据处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据存储等多个环节。
其中，数据清洗和数据存储是比较重要的。
通过数据清洗，可以使得采集到的数据质量更好，更符合实际情况。
而数据存储可以让清洗好的数据永久并安全地存储在服务器上。
3. 数据应用将数据应用于实际的交通管理中是大数据技术在城市交通中的最终目的。
数据应用的方式非常多，其中比较常见的包括交通流量分析、交通拥堵研究、交通安全预警等。
这些分析可以帮助交通管理者更好地了解城市交通状况，制定有效的交通管理措施，提高城市交通运行效率和安全性。
二、大数据技术对城市交通管理的作用目前，大数据技术在城市交通管理中已经发挥了比较明显的作用，其中包括以下三个方面：1.减少拥堵大数据技术的应用可以有效地降低城市交通拥堵现象。
通过系统地分析交通数据，交通管理者可以及时发现交通拥堵瓶颈，制定合理有效的交通调控措施，使得城市交通运行得更加顺畅。
2.提高交通安全大数据技术的应用还可以有效地提高交通安全。
通过分析交通数据，交通管理者可以了解交通事故的发生原因，采取有效措施加强交通安全管理，减少交通事故的发生率。
3.优化交通规划大数据技术也可以为交通规划提供帮助。
大数据在智能交通规划中的路网优化
大数据在智能交通规划中的路网优化是一个非常具有挑战性和潜力的领域。
随着城市交通需求的增长和交通拥堵问题的日益严重，大数据技术的应用可以为路网优化提供强有力的支持。
以下是一个关于大数据在智能交通规划中的路网优化方案的阐述。
一、大数据采集与预处理首先，我们需要收集大量的交通数据，包括交通流量、车速、占有率、事故信息、交通管制信息等。
这些数据来源广泛，包括路面监测设备、车载GPS、手机信令等。
我们需要对这些数据进行清洗、整理和归类，以便进行后续的分析和处理。
二、建立交通预测模型利用大数据分析技术，我们可以建立交通预测模型，根据历史数据和实时数据，预测未来的交通状况。
这可以帮助我们提前发现交通拥堵的隐患，为交通管理部门提供决策依据。
同时，我们还可以利用机器学习算法，对预测结果进行优化，提高预测的准确性和精度。
三、路网流量优化基于大数据的路网流量优化主要包括两个方面：一是实时路况信息的发布，二是路径推荐和诱导。
通过实时发布路况信息，驾驶员可以根据路况选择更优的出行路线，减少拥堵时间。
同时，路径推荐和诱导系统可以根据实时交通数据和预测结果，为驾驶员提供最佳的行驶路径和建议，提高行车效率。
四、交通事件检测与处理交通事件如交通事故、施工、交通管制等会严重影响路网运行效率。
通过大数据分析，我们可以快速准确地检测到这些事件，并及时进行处理和响应，降低事件对交通的影响。
同时，我们还可以利用事件数据来优化路网布局和设计，提高路网的运行效率。
五、协同智能交通系统随着物联网、云计算、人工智能等技术的发展，我们可以通过建立协同智能交通系统，实现各交通参与者（如驾驶员、交通管理部门、公共交通）之间的信息共享和协同决策。
这可以提高整个路网的运行效率，减少交通拥堵和事故的发生。
六、绿色出行引导随着环保意识的提高，绿色出行成为越来越多人的选择。
通过大数据分析，我们可以为出行者提供绿色出行的引导和建议，如公共交通、自行车、步行等。
这不仅可以减少私家车的使用，降低环境污染，还可以缓解交通压力，提高出行效率。
互联网+智慧交通大数据整体解决方案
互联网+智慧交通大数据整体解决方案 2015年3月5日上午十二届全国人大三次 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 会议上，李克强总理在政府工作报告中首 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 次提出“互联网+”行动计划。李克强总 理所提的“互联网+”与较早相关互联网 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 企业讨论聚焦的“互联网改造传统产业” 互联网+智慧交通大数据整体解决方案
4.2 “互联网+智慧交通”数据采集 4.3 “互联网+智慧交通”数据应用 4.4 “互联网+智慧交通”技术支撑 4.5 “互联网+智慧交通” 交通平台 — —交通在手
2.1 国内发展现状 2.2 国外发展现状 2.3 启示
五、总结——角色与作用
一、什么是“互联网+智慧交通” 互联网+智慧交通大数据整体解决方案互联网 +智慧 1.1 “互联网+”的时代背景 交通大数据整体解决方案 1.2 “互联网+智慧交通”表现形式 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 如何获得这些数据 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案
互联网+解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 互联网+智慧交通大数据整体解决方案 通过软件叫车、预定，可以轻 专车接送，充分利用闲置交通 互联网 +智慧交通大数据整体解决方案 松出行，省时省心。 资源，返卷后不贵，上档次。 互联网+智慧交通大数据整体解决方案
一、背景
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长度
36.9 60.3 40.2 33.8 16.6 32.7 43.9 37.0 49.8 35.2 70.6 19.0 12.0 58.2 546.2
工作日 客流量
121 147 57 84 14 38 73 95 82 73 60 17 12
6 880
客运强度（万 乘次/km） 3.27 2.44 1.41 2.49 0.85 1.17 1.65 2.57 1.65 2.06 0.86 0.92 1.00 0.11 1.61
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
① 最小通勤与城市空间形态，人口 规模和土地使用关系不大；
② 最大通勤、随机通勤与城市和人 口规模有较大关系；
③ 实际通勤上海较好； ④ 剩余通勤和东京还有较大差距，
主要是东京的最小通勤较大。职 住平衡不在于讲究小范围的人口 岗位平衡或用地混合配置； ⑤ 潜在通勤和东京接近； ⑥ 和随机通勤差距越大，越具有较 强的中心集聚作用。
① 最小通勤Tmin ：2.1km ② 最大通勤Tmax ：48.6km ③ 随机通勤Tran ：33.6km ④ 实际通勤Tact ：8.2km 剩余通勤：EC= (1-Tmin/Tact)*100 潜在通勤：Cu=(Tact-Tmin)/(Tmax-Tmin)*100 经济通勤：Ce=(1-Tact/Tran)*100 正规化经济通勤：NCe=(Tran-Tact)/(Tran-Tmin)*100 越小越好！
大数据环境下的 交通模型解决方案
提纲
一、互联网+交通大数据时代的数据资源 二、挖掘大数据，改进交通模型 三、大数据在上海交通规划模型中的应用 四、正确看待大数据
一、互联网&基本原材料
交通模型 数 据 数学模型 软件工具 模 型 师
一、互联网+交通大数据时代的的数据资源
2、交通模型的主要数据
交通模型基础数据
GIS和数据库技术
土地利用
建筑量
人口岗位
综合交通网络
航空影像图、 地形图
交通调查
其他数据……
现状用地
现状建筑量
人口普查
道路交通网络
居民出行调查
规划用地
规划测算
经济普查
核心数据： 用地和人口岗位
规划预测
综合交通交通网络
基于交通调查的模型参数
轨道交通网络 公交线网 模型辅助线
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系
居民的工作地分布
区域
工作地 内环内 内外环间 周边地区 其他 合计
内环内 71% 22%
4% 3% 100%
居住地 内外环间 32% 57%
7% 4% 100%
周边地区 12% 21%
58% 9% 100%
岗位的居住地分布
区域
9.1
7.9
0.9
9.0
7.7
0.9
邻域栅格联系紧密度
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.2、大数据提供了足够的小区域研究样本 1-2%的居民出行抽样抽样调查无法分析 小区域的吸引点的空间分布
一、互联网+交通大数据时代的的数据资源
5.3、AFC和手机信令的印证
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
平均乘 高断面客流 距(km) （万人次/小时）
9.01
5.1
8.74
4.7
8.56
2.6
6.14
2.4
8.95
1.3
6.74
2.6
7.74
4.0
6.71
3.5
11.15
4.2
6.87
2.7
13.78
3.3
6.74
1.5
5.86
1.0
22.89
0.6
14.6
-
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
一、互联网+交通大数据时代的的数据资源
5、手机 信令的职 住分析
工作岗位分布比例
新城内部 中心城 其他
新城内部 中心城 其他
新城内部 中心城 其他
新城内部 中心城 其他
100% 90% 80% 75% 70% 70%
手机信令分析
78%83%
居民出行调查
86% 82%
69% 79%
60%
50%
40% 30% 20% 10%
29-30 28-29 27-28 26-27 25-26 24-25 23-24 22-23 21-22 20-21 19-20 18-19 17-18 16-17 15-16 14-15 13-14 12-13 11-12 10-11 9-10 8- 9 7- 8 6- 7 5- 6 4- 5 3- 4 2- 3 1- 2 0- 1
校核线调查 手机信令调查
其他调查…
一、互联网+交通大数据时代的福利
3、道路网络的建立
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
4、公交线网数据的获得以及建立路网映射模型数据库
商业地图公交线 路和站点获取和
图形化
WGS84转换商业 地图坐标
公交线路和站点 坐标校准
TransCAD公交系 统 (公交模型数
据库）生成
站点集群、城市 坐标转换,其他模
型软件接口
• JavaScript
• Python
• GISDK
• GISDK
• GISDK
公交与路网数据关联表
工作效率提高： 2500条线路，57000个站点 人工维护：150天
自动维护：95%精度，10天 100%精度，25天
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
居住地 内环内 内外环间 周边地区 其他 合计
内环内 45% 44%
9% 2% 100%
工作地 内外环间 13% 周边地区 4%
70% 17%
14% 71%
3% 100% 9% 100%
居住/工作地
内环内 内外环 周边地区
通勤距离
通勤距离（km） 居住地居民 工作地岗位 岗位/居住
6.8
8.6
1.3
5.4、职住通道不平衡，交通设施规划处于两难境地
0% 1号线 2号线 3号线 4号线 5号线 6号线 7号线 8号线 9号线 10号线 11号线 13号线
5%
10%
15%
20%
12% 12%
14% 13%
20% 17% 16% 14% 13% 13% 14% 15%
上海轨道交通线路客流特征
线路
1号线 2号线 3号线 4号线 5号线 6号线 7号线 8号线 9号线 10号线 11号线 12号线 13号线 16号线 全网
24%21% 6%
4%
191%5% 3%2%
4%5%101%3%
29% 19%
2%2%
0%
21 18 15 百 12 分 比9 （ %6 ）
3 0
嘉定新城
青浦新城
松江新城
新城居民工作岗位分布区域
金山新城
居民出行调查 手机调查
通勤距离（km）
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系