应用于智能交通中的大数据技术
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用1. 引言1.1 智能交通领域的重要性智能交通领域是现代城市发展中至关重要的一环，它直接关系到人们的出行安全、交通效率和城市运行的顺畅性。
随着城市化进程加快和车辆保有量的增加，交通拥堵、事故频发等问题日益突出。
如何通过科技手段提升交通系统的智能化水平，成为当前社会亟需解决的问题之一。
智能交通领域的重要性体现在多个方面。
智能交通系统可以提高道路利用率，减少交通拥堵，降低交通事故发生率，提升城市交通运行效率。
智能交通系统还可以为交通管理部门提供及时准确的数据支持，帮助其更好地制定交通调度方案和政策措施。
智能交通系统还可以提升交通用户的出行体验，使他们能够更加便捷、安全地到达目的地。
重视智能交通领域的发展，推动大数据技术在交通行业的应用与创新，对于优化城市交通环境、提升城市运行效率、改善人民出行体验，都具有重要意义。
大数据技术的兴起给智能交通领域注入了新的活力和可能性，为构建智慧城市和共享出行提供了技术支持和保障。
1.2 大数据技术的兴起大数据技术的兴起在智能交通领域中扮演着至关重要的角色。
随着物联网、移动互联网和云计算等技术的发展，大数据技术不断涌现出新的应用场景，智能交通也不例外。
大数据技术的快速普及和应用，为智能交通领域带来了前所未有的发展机遇。
通过大数据技术，可以更加高效地收集、处理和分析交通数据，从而优化交通系统的运行和管理。
在智能交通领域，大数据技术可以帮助实现实时监控、数据挖掘、智能决策等功能。
通过大数据技术，交通管理部门可以实时获取交通流量、车辆速度、拥堵情况等数据，为交通信号控制、交通流量预测、拥堵解决提供数据支持。
大数据技术还可以帮助设计智能交通路径规划系统，为驾驶员提供最优的路线选择，减少交通拥堵和交通事故发生的概率。
大数据技术的兴起为智能交通领域注入了新的活力，为实现智能、高效、安全的交通运输系统提供了强有力的支持。
2. 正文2.1 智能交通数据采集与分析智能交通数据采集与分析是智能交通领域中至关重要的一个环节。
大数据在智慧交通中的应用
大数据在智慧交通中的应用随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个热门话题，也是各行各业都希望能够利用的技术。
在交通领域，大数据所能带来的优势也是显而易见的，因此越来越多的城市开始尝试在智慧交通方面运用大数据技术。
一、大数据带来的交通优化利用大数据技术，可以将城市内的交通状况进行实时监测，并能够快速地对交通拥堵、事故等问题进行响应。
通过对城市内的车流量、速度、路面状态等多个因素进行统计分析，并利用智能化算法进行研究，可以更好地理解城市交通运行的规律，从而更准确地预测交通问题的发生。
同时，大数据也能够对城市中的灯光、道路等交通设施进行实时监控，并根据实时数据调整交通信号灯的时间和路口的限速等，从而优化道路通行，降低车辆拥堵现象的发生。
二、大数据提高交通安全大数据还可以帮助交通部门更好地预防交通事故的发生。
通过对交通事故的历史数据进行挖掘分析，可以判断哪些路段、哪个时间段、哪种车辆更容易发生交通事故，以及这些事故的原因和性质等，从而提出更加针对性的交通安全措施。
同时，通过利用大数据技术对驾驶员的驾驶习惯进行评估，可以发现一些驾驶行为问题，从而更好地引导驾驶员改变不良驾驶习惯，提高交通安全水平。
三、大数据助力城市规划城市规划是城市建设的重要环节，而大数据也可以通过对城市交通数据的收集和分析，为城市规划提供更为丰富的数据支持。
通过对城市交通运行规律的分析，可以发现哪些路线在什么时间段更为拥堵，哪些交通设施存在问题，城市可以根据这些数据进行相应的规划调整。
同时，大数据还可以通过对城市交通数据的分析，为城市规划提供更为准确的人口流动情况和交通出行特征等数据，使得城市规划更加科学合理。
四、大数据加速交通建设利用大数据技术能够更为准确地收集和分析交通数据，这也对交通建设的快速推进提供了充足的数据支持。
通过对交通设施、车辆、驾驶员等相关数据的分析，可以帮助交通部门更好地了解交通基础建设的需求和发展方向，从而加速城市交通建设的进程，提高城市交通建设的质量。
大数据技术在智能交通领域的应用研究
大数据技术在智能交通领域的应用研究随着人工智能和物联网等技术的不断发展，智能交通已经成为当下的热门话题。
而在智能交通领域中，大数据技术的应用也显得尤为重要。
在本文中，我们将探讨大数据技术在智能交通领域的应用研究。
一、背景介绍智能交通作为数字化城市建设的重要组成部分，旨在优化城市交通系统，提高交通效率和交通安全性。
而随着交通量的不断增加，传统的规划和调度方法已经无法满足日益增长的要求。
因此，如何通过大数据技术实现精确的交通量预测、高效的交通流调度和优化的交通模式已经成为智能交通的研究热点。
二、大数据技术在智能交通领域的应用1. 交通量预测在交通规划和调度中，准确预测交通量变化是十分重要的。
通过大数据技术，可以采集有关交通情况的数据并进行分析，从而提升交通量预测的准确度。
比如，可以通过收集网络摄像头拍摄的交通情况图片和其他交通数据，通过神经网络模型等技术手段，实现交通量预测。
2. 交通流调度在交通拥堵情况下，交通流的调度十分关键。
大数据技术可以收集多种数据，如gps定位数据、路段拥堵情况、交通信号灯等，通过分析这些数据并运用优化算法，能够实现高效的交通流调度。
3. 交通模式优化通过大数据技术的运用，能够对不同的交通模式进行分析，从而优化交通模式，提升交通效率。
例如对于公共交通车辆，可以结合gps等定位数据，分析不同时段以及不同地区的公共交通量，并对公共交通班次和线路进行调整和优化。
三、智能交通发展的现状和未来走向目前，随着智能交通技术的不断发展，大数据技术在智能交通领域的应用也越来越广泛。
智能交通系统的发展，不仅能够改善交通状况和 urban 发展、提高资源利用率，同时也能带来经济效益。
而未来，随着5g和物联网等技术的广泛应用，智能交通也将更加高效、智能化。
大数据技术的进一步发展也将不断推动智能交通的快速发展。
结语大数据技术在智能交通领域的应用，使交通系统更加高效可靠、可持续。
通过收集不同的交通数据，并通过数据分析和运用优化算法等手段，实现高效的交通量预测和流调度。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用未来交通生态的发展趋势表明，智能交通是未来发展的重点方向。
其中，大数据技术在智能交通领域的应用成为了一个必然趋势。
本篇文章通过展示大数据技术在智能交通领域的应用案例，探讨大数据技术在智能交通领域的应用，以及未来大数据技术在智能交通领域的创新方向和重点。
一、大数据技术在智能交通领域的应用案例1. 根据交通拥堵情况进行导航调节利用大数据技术，智能交通系统可以实时获取并分析道路拥堵情况，然后根据拥堵点和状况，为驾驶员规划出最佳的路线。
例如，谷歌地图提供的实时路况就是利用大数据技术对路段拥堵情况的分析结果。
这样可以有效降低交通事故的发生率和提高交通效率。
2. 提高交通管理效率大数据技术可以集成各种数据源，建立交通信息数据库，并利用分析算法和模型将数据转化成有用的信息。
根据该信息，智能交通系统可以快速响应交通事件和事故，提高交通管理效率。
例如，杭州市的人工智能城市大脑就可以实时监测交通数据，包括交通事件和违规行为，交通管制等，准确预测交通拥堵情况，并引导交通流动。
3. 提高车辆安全性大数据技术可以通过自动化的方式收集分析车辆行驶数据，预测车辆故障和维护需要，以便及时提醒车主进行维修。
此外，智能驾驶系统还可以实时感知路面状况，根据路况调整车速，降低交通事故的发生率。
二、大数据技术在智能交通领域的应用1. 车联网和智能交通的集成借助车联网技术，车辆可以随时随地实时传输交通数据，如车速、车道、惯性传感器信息等。
此外，如何智能利用这些信息也是当前研究的重点。
例如，可以利用车联网技术实现车辆自动避让和相对速度调节。
车辆在互相通信的同时，系统也可进行诱导，由此实现标准化和优化的车辆行驶。
2. 智能停车技术智能停车技术是智能交通领域的一个热点技术。
通过大数据技术处理和分析数据，实时了解停车场的拥挤情况，根据用户需求智能指导用户停车。
例如，在韩国首尔市，已经部署了智能停车系统，可以快速找到空车位，并优化车辆进出停车场流程。
大数据在智能交通中的应用研究报告
大数据在智能交通中的应用研究报告绪论智能交通系统通过整合信息技术、通信技术和控制技术，实现交通运输系统的智能化和高效化。
大数据作为一种新兴的信息资源，其在智能交通中的应用正逐渐受到重视。
本报告旨在研究大数据在智能交通中的应用，并分析其对交通运输系统的影响。
一、大数据在交通状况监测中的应用1.1 实时交通数据采集智能交通系统通过安装在车辆上的传感器和交通设施上的监测器，采集大量的实时交通数据。
这些数据包括车速、车流量、道路条件等，对监测交通状况和预测交通拥堵具有重要意义。
1.2 交通拥堵预测与管理通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以建立交通拥堵的预测模型。
基于这些预测结果，智能交通系统能够采取相应的措施来减缓交通拥堵，如调整信号灯周期、引导交通流向等。
1.3 交通事故预警与管理利用大数据分析交通事故发生的规律和原因，可以实现交通事故的预警和管理。
通过监测车辆的行为和道路的状况，智能交通系统能够及时发现潜在的危险并采取措施避免事故的发生。
二、大数据在交通出行服务中的应用2.1 路线规划与优化基于大批量的历史出行数据，可以分析出行者的出行偏好和常用路线，从而为用户提供个性化的路线规划与导航服务。
此外，智能交通系统还可以根据实时交通数据为用户提供最优路线选择。
2.2 公共交通运营优化通过分析乘客的出行数据以及公交车辆的行驶数据，可以对公共交通线路和班次进行优化。
智能交通系统能够根据需求预测和实时数据，合理调配运力，提高公共交通的效率和满意度。
2.3 出行行为分析与管理大数据分析可以深入理解出行者的行为特征，了解他们的出行目的、时间和方式等。
通过对出行行为的分析，智能交通系统可以制定出行政策、优化交通设施等，提供更好的出行体验。
三、大数据在交通安全管理中的应用3.1 交通违法监测与处理通过分析行车记录仪、交通相机等设备采集的数据，智能交通系统可以实时监测交通违法情况，并及时采取相应的处理措施。
大数据分析可以帮助交通部门高效管理交通违法行为。
大数据分析在智能交通系统中的应用
大数据分析在智能交通系统中的应用随着现代科技的不断发展，智能交通系统在城市交通管理中的作用越来越重要。
其中，大数据分析在智能交通系统中扮演着至关重要的角色。
大数据分析技术通过对庞大的交通数据进行收集、分析和处理，能够为交通管理部门提供有效的决策依据，提升整体交通系统的运行效率。
本文将探讨大数据分析在智能交通系统中的应用，并分析其对交通管理的意义。
1. 数据收集和处理在智能交通系统中，大规模的数据收集是关键的一环。
通过安装在交通路口、车辆和行人中的传感器，交通管理部门可以实时获取关于交通流量、速度、拥堵情况等方面的数据。
这些数据会被发送到中央数据库进行处理和分析。
大数据分析技术能够从这些海量数据中提取有价值的信息，为交通管理决策提供支持。
2. 实时交通监控大数据分析技术可以对交通数据进行实时监控。
通过对实时数据的分析，可以及时发现交通拥堵、事故等问题，并及时采取相应的措施进行疏导。
例如，当交通拥堵达到一定程度时，系统可以自动调整交通信号灯的配时，以减少交通堵塞。
这样可以有效地提高道路通行能力，减少交通堵塞的时间和范围。
3. 交通分析和预测大数据分析技术可以对历史交通数据进行统计和分析，揭示交通系统的规律和趋势。
通过对历史数据的分析，可以发现道路拥堵的高发时段、高发地点，进而采取相应的措施进行交通管理。
此外，通过建立交通流预测模型，可以根据历史数据和当前实时数据，预测未来的交通流量和拥堵情况，以便提前做好交通管理的准备。
4. 交通信号优化在传统的交通系统中，交通信号配时主要是通过人工经验进行设置的。
然而，大数据分析技术可以根据实时的交通数据和交通流量模型，动态地调整交通信号配时策略。
通过分析交通数据，可以找到最优的信号配时方案，以最大程度地减少交通拥堵、提高交通效率。
5. 交通安全管理大数据分析技术在交通安全管理中也起到了重要作用。
通过对历史交通事故数据的分析，可以找出事故高发路段和时段，并采取相应的措施进行交通安全管理。
大数据技术在智能交通领域的应用
大数据技术在智能交通领域的应用随着城市化进程的不断加快，城市交通越来越拥堵成为难题。
对于解决交通拥堵问题，大数据技术成为了一种强大的工具。
大数据技术可以帮助交通管理部门更加全面、准确地了解城市交通状况，从而优化交通规划，提升交通效率，改善居民出行体验。
一、交通数据采集与分析在城市交通领域的应用中，大数据技术的第一步是通过各种传感器和设备对交通数据进行采集。
这些数据包括车辆行驶速度、车辆数量、交通信号灯的状态、交通事故发生的地点等等。
大数据技术可以将这些多源异构的交通数据进行整合，形成一个全面的交通数据集，进而对交通状况进行准确的分析和预测。
通过对交通数据进行分析，可以及时发现交通瓶颈和拥堵情况，提前制定交通管控措施。
二、交通规划与优化利用大数据技术，交通管理部门可以对城市的交通情况进行全面建模和仿真分析，从而制定出更科学、更合理的交通规划方案。
交通规划不仅包括道路网络的规划和设计，还包括公共交通线路的规划和布设。
利用大数据技术，交通管理部门可以根据交通数据的分析结果，合理安排道路的通行能力和公共交通的运力，优化交通系统的资源配置，提升交通服务水平。
三、交通信号灯优化与控制交通信号灯是调控城市交通流量的重要工具。
利用大数据技术，可以对交通信号灯进行智能控制和优化。
通过对交通数据的分析，可以实时监测交通信号灯的运行状态，并根据交通流量的变化和交通需求的变化，动态调整交通信号灯的配时方案，以最大限度地提高交通的通行效率和交通流量的吞吐量。
四、交通安全与事故预警大数据技术还可以应用于交通安全领域。
通过对交通数据的分析，可以及时发现交通事故的隐患和高发区域，提前采取措施进行预警和预防。
大数据技术还可以对交通事故进行分析和研究，找出事故发生的原因和规律，为交通安全管理提供科学依据。
大数据分析技术在智慧交通中的应用
大数据分析技术在智慧交通中的应用随着科技的快速发展，大数据分析技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。
智慧交通作为现代城市交通管理的重要组成部分，对于提高交通效率、减少交通拥堵、提升城市交通安全具有重要意义。
本文将探讨大数据分析技术在智慧交通中的应用，以及它所带来的益处。
一、智慧交通概述智慧交通是指基于信息技术和大数据分析技术的新一代综合交通管理系统，通过收集和分析交通数据，为交通管理者提供决策支持，并实时监控道路状况以便及时调整交通流量。
智慧交通通过利用大数据分析技术，将交通流量、道路状况、车辆信息等数据进行整合和分析，以实现智能交通管理。
二、大数据分析技术在交通数据收集中的应用1. 交通感知技术大数据分析技术在智慧交通中可以通过交通感知技术对交通数据进行实时采集。
交通感知技术包括交通摄像头、车辆探测器、电子警察等设备。
通过这些设备采集到的交通数据可以传输到交通管理中心，进行大数据分析，提供实时的交通状况信息。
2. 交通数据存储与管理大数据分析技术可以应用于交通数据的存储与管理。
传统的数据库管理系统难以应对大数据量、高并发的交通数据。
大数据分析技术可以通过分布式数据库、云存储等方式，提供高效、可靠的交通数据存储与管理系统。
三、大数据分析技术在交通流量预测中的应用交通流量预测是智慧交通中的重要应用之一。
通过大数据分析技术结合历史交通数据、天气等因素，可以预测未来的交通流量，以便交通管理者制定相应的交通调度计划。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理者实时调整信号灯控制、路网规划等，以提高交通效率。
四、大数据分析技术在交通信号优化中的应用交通信号优化是智慧交通中的关键技术之一。
大数据分析技术可以通过对历史交通数据的分析，优化交通信号控制方案。
根据交通流量分布、交通拥堵状况等信息，智能交通信号控制系统可以实时调整信号灯的时序，以减少交通拥堵，提高交通流畅度。
五、大数据分析技术在智慧交通安全中的应用1. 交通事故预测与防控利用大数据分析技术，可以分析交通事故数据，发现交通事故发生的规律和原因，从而提前进行交通事故预测并采取相应措施进行防控。
大数据分析在智能交通系统中的应用案例
大数据分析在智能交通系统中的应用案例智能交通系统是一种基于先进技术和大数据分析的交通管理系统，它通过收集、分析和应用大量的交通数据，以提高交通效率、减少交通拥堵，提升交通安全性和环境可持续性。
在智能交通系统中，大数据分析起着至关重要的作用。
本文将介绍几个大数据分析在智能交通系统中的应用案例。
案例一：交通拥堵预测交通拥堵一直是城市交通管理的难题，而大数据分析可以帮助预测和减少交通拥堵。
通过收集和分析大量的交通数据，如交通流量、交通事故、天气情况等，可以建立交通拥堵预测模型。
这些模型可以根据历史数据和实时数据，预测未来某个时段的交通状况，并提供相应的交通建议。
例如，当预测到某个地区将出现交通拥堵时，系统可以向司机提供绕行建议，以减少交通拥堵。
案例二：智能信号控制传统的信号控制系统通常是固定的，无法根据实时交通情况进行调整。
而大数据分析可以帮助实现智能信号控制，根据实时交通数据优化信号灯的配时。
通过收集车辆流量、行驶速度等数据，系统可以分析交通状况，并根据实时情况调整信号灯的配时，以提高交通效率。
例如，当某个路段的车辆流量较大时，系统可以将该路段的信号灯配时调整为绿灯时间更长，以减少交通拥堵。
案例三：智能停车管理停车位紧缺是城市交通管理中的另一个难题，而大数据分析可以帮助实现智能停车管理。
通过收集和分析停车场的实时数据，如停车位的占用情况、车辆进出时间等，系统可以实时监测停车场的使用情况，并提供车辆导航和停车位预约服务。
例如，当某个停车场即将满员时，系统可以向驾驶员提供附近其他停车场的空位信息，以减少寻找停车位的时间和拥堵。
案例四：交通事故预测和处理交通事故是交通系统中的重要问题，而大数据分析可以帮助预测和处理交通事故。
通过收集和分析交通事故的相关数据，如事故地点、事故类型、天气情况等，系统可以建立交通事故预测模型。
这些模型可以根据历史数据和实时数据，预测未来某个时段可能发生交通事故的地点和类型，并提供相应的交通警示和警力调度。
大数据分析在智能交通中的应用
大数据分析在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
而大数据分析作为一种强大的工具，正逐渐在智能交通中发挥着重要的作用。
本文将探讨大数据分析在智能交通中的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、实时交通监控大数据分析技术可以通过收集和分析交通数据，实时监控道路交通情况。
通过智能交通摄像头、车载传感器等设备获取的数据，可以实时分析道路拥堵情况、交通事故发生率等信息。
基于这些数据，交通管理部门可以采取相应的措施，如调整信号灯时间、引导交通等，以提高交通效率和安全性。
二、交通预测和规划大数据分析可以通过历史交通数据和实时交通数据，对未来的交通情况进行预测和规划。
通过分析历史数据中的交通流量、拥堵状况等信息，可以预测未来某个时间段的交通情况。
这对于城市交通规划和交通管理非常重要，可以帮助决策者合理规划道路建设、公共交通线路等，以提高交通效率和减少拥堵。
三、智能导航和路径优化大数据分析可以为智能导航系统提供更准确的路径规划和导航建议。
通过分析历史交通数据和实时交通数据，可以评估不同路径的交通状况，为驾驶者提供最佳的导航建议。
同时，大数据分析还可以根据驾驶者的行驶习惯和偏好，个性化地为其提供导航服务，提高驾驶体验和路线选择的准确性。
四、交通安全管理大数据分析在交通安全管理中也发挥着重要的作用。
通过分析交通事故数据，可以找出事故发生的规律和原因，并提出相应的预防措施。
此外，大数据分析还可以帮助交通管理部门进行交通违法行为的识别和处理，提高交通执法的效率和准确性。
然而，大数据分析在智能交通中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
如果数据采集不准确或者存在偏差，将会影响到分析结果的准确性和可信度。
其次，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
在收集和使用交通数据的过程中，需要确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
此外，大数据分析技术的应用还需要充分考虑交通管理部门和驾驶者的需求，确保技术的实用性和可操作性。
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应用于智能交通中的大数据技术摘要：随着时代的发展，人们已经不知不觉走进了信息化时代，在信息化时代大量的数据爆棚成了新时代的特征。
在这种特征下人们依然追求生产生活质量的提高。
对于发展智能交通使人们生活以及现实社会的需要，然而在智能交通的构建当中，大量的信息数据也给其增添了变化和难度，如何在大数据时代构建一个智能化、安全化、低成本、高效便捷化的智能交通系统成为了当今人们研究的课题。
本文从大数据时代给智能交通带来的变化及优缺点、大数据时代给智能交通带来的问题与挑战、智能交通需求与大数据的融合以及智能交通海量数据的平台搭建等方面做了简单阐述，可以对研究该项领域的科研人员提供一些建议。
关键字：智能交通大数据应用平台构建一、前言大数据时代已经来临，对于城市交通来说既是机遇，也是挑战，如何应对，如何利用，这是一个很大的课题。
在传统交通中，城市交通是中流砥柱，具有基础性的作用。
大数据时代的特征人们用四个V字开头的英文单词来表达即速度（Velocity）、多样性（Variety）、体量（V olume）以及价值密度（Value）。
在大数据时代，城市交通与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动城市交通迈向全面信息化时代，通过城市交通的快速发展推动大数据更加落地，产生实效城市交通大数据的集成和未来的挖掘应用对于现代轨道的发展具有重要作用。
不论对哪一个传统行业来说，对大数据的需求，都要既懂技术又深谙内情。
能够驾驭行业大数据的人，需要比金融更懂金融，比电信更懂电信，比交通更懂交通，需要充分调查乘客的实际需求，需要对高峰期充分了解。
二、大数据时代给智能交通带来的变化及优缺点随时网络信息技术以及相关配套技术的快速发展，使得当今时代在不知不觉中走进一个“大数据”时代阶段。
就目前而言，国际上还没有给予“大数据”一个明确的具有权威性的定义，但是其在本质上的认识各个国家基本相同。
一些研究人士认为“大数据”是数量极大的一堆数据，其作用性非常强，并且其可以对其应用领域的大体上做出预测。
还有一些研究人士认为，在大量信息数据技术处理应用当中，“大数据”是一项大的数据集合，并且该种集合不仅数据量大并且还非常复杂。
但是无论怎样大数据时代已经走来，我们必须接受并且要利用好其在各个领域的应用。
因此在今天的智能交通领域，利用大数据技术已经成为了时代发展的必然，因为其可以给现代智能交通带来诸多大的变化。
（一）大数据时代改变传统公共交通管理的路径大数据可以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将用户可能利用的各种交通数据纳入系统，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，通过在大数据中进行集成检索、利用和分析来提取相关信息，满足各种交通需求，以解决实时交通障碍。
（图一：日本三大都市圈交通模式的演变）从图一我们可以看出从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。
（二）大数据下智能交通的优势智能交通数据处理体系的构成一般由输入交通数据（静态与动态数据）——数据处理（实时数据处理）——数据存储（大数据）——数据查询，检索，可规划——用户等组成。
大数据能较好的配置公共交通信息资源。
传统的交通部门权责界定未厘清，专业分工的细化也促使公共交通管理部门职能重叠，因而在运营上浪费大量人力、物力。
大数据能辅助人们制定出较好的统筹与协调解决方案，在各个交通部门之间合理配置交通职能，针对有关道路问题进行合理信息资源配置。
大数据在解决公共交通问题上具有以下优势：1、在对公共交通的车辆进行配置过程中，配置成本会随着大数据的聚合而减小，这种高效配置能提高车辆的有效路段里程，进而提高交通运输效率；2、一旦某个路段发生问题，能立刻从大数据中调出有用信息，确保交通的连贯性和持续性；3、大数据具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，可随时针对公共交通的动态性给予实时监控。
在智能交通管理下，尽管引入处理大数据的超级计算机需要耗费一定资金，每年对其的维护也需耗费一定财力，但是从长远来看，其经济效益更大。
应用大数据可以减小交通堵塞。
将用户分析之后，转化为一张完整的道路交通状况地图，并在地图上以同颜色标示各个路段的运行现状，以确定造成交通堵塞的地点、应用大数据处理恶劣天气的道路状况。
使用来自气象信息站和交通高速数的信息，以评估对关键路线的道路进行清理所要耗费的时间，从而提高处理道路状况的效率。
应用大数据可以评估路况。
使用交通的高速数据和分析，以评估出关键路段的行驶可靠性。
定位拥挤路段，为拥堵路段的司机指明疏通路段。
（三）大数据下智能交通的弊端大数据扩大了围，加快了信息传递和共享速度，若不加以严格控制，其所含的商业信息或私密信息就可能泄露，例如个人所在位置、个人出行习惯以及用户最喜欢的主路线等。
一旦个人察觉到这些私密信息有泄露，就会抵制大数据管理系统的广泛应用。
各地机构都具有交通数据并能被大数据管理系统应用，但很多车辆计算交通数据都以静态格式存储，使得系统所具备的计数特性无法被除人之外的事物进行检索，这种传统“人对物”的互联网连接方式不符合物联网的“物对物”特性。
交通数据的物联化是通过智能手机、传感器和机载车辆等硬件，不间断收集、通信和处理诸如交通条件、天气状况等移动数据。
三、大数据时代给智能交通带来的问题与挑战（一）数据关联复杂根据相关部门统计，随着互联网信息时代的到来，在当今三年里产生的信息数据相当于上一个时代四万年产生的数据量，并且随着时代的发展信息量要成上升趋势。
大量信息数据的产生已经毋庸置疑的来了。
在这些大量数据的产生中其来源来自于方方面面，无论从生活的互联网电子商务购物，还是到工业企业中各产线的的生产制造，还是到社交网站等媒体信息的沟通，还是到在线视频影响资料的制作与传输都是大量信息数据产生的源头。
就现今时代发展而言无论从工业企业的信息自动化管理系统，还是政府机关等服务部门的电子窗口政务以及居民所使用的网络信息娱乐与服务均会产生大量的信息数据。
同样在现代交通领域也不例外，就目前而言浮动车数据、智能交通卡等信息数据已经大量的分布各地。
就浮动车的GPS数据数据而言，仅按照一座城市20 000辆pcu作为估算依据，那样车辆轨迹产生的实时传输记录就可以产生平均为50～200 B数据长度的数据，如果按照一辆车15—60 s／次的回报频率。
这样仅该项数据就可每天产生4．75 GB的数据量，1．75 TB的年数据量。
如果再加上视频、图像、音频等各项数据流，那么整个数据系统就会存在诸多错综复杂的关系，并且这些相互关联的关系还会发生动态的不可确定的变化，因而导致数据关联模式非常复杂，并且难以处理。
（二）数据迁移问题受到各种信息服务终端的影响，各类信息系统均会产生大量信息数据，这样便使得各类信息数据的存储规模呈现迅猛爆炸式增长。
就目前发展阶段而言，个人用户端的信息数据存储规模已经从过去的GB级别逐渐上升到了TB级别；在一些大中型信息化企业当中其信息数据存储规模也已经上升到了PB级别有的甚上升到了EB级别。
近年来，随着互联网和云计算等技术的迅猛发展，由于其有明显的技术优势和服务优点，已经越来越多企业和个人和企业选择将大量的信息数据业务迁移到云计算平台等大规模数据中心中去，进而以降低本地硬件的投入和维护成本以及安全性的保证。
但是我们知道超大海量的数据迁移并非那么容易其必须要以可行可靠安全的技术方案作为支撑，一旦出现错误将会给现实社会和实体经济带来影响以及增加安全隐患。
此外超大海量数据迁移任务需要较大带宽作为传输技术支撑，就目前的带宽技术发展而言，虽然其已经发展较快，但随着时代的发展其发展速度将满足不了超大海量信息传输的要求，可能会成为数据迁移的一项发展瓶颈。
（三）数据接收实时性随着现代智能交通的发展，交通领域已经呈现多样化的发展，现代交通的发展已经要求大量的数据需要进行在线接受、记录和处理，例如在交通领域中出租车行车轨迹数据记录、长途客车行车轨迹数据记录、公务性用车行车车轨迹数据记录以及出租车营运交易信息数据的记录，类似这样的信息数据均需要大量的实时接收、记录和处理。
除此之外这些交通实际应用对于信息数据的完整性以及安全性均要求较高。
其中完整性的要求要使得信息数据做到无丢失并且实时接收用户的信息数据传输需求，同时还要做好并将信息数据的存储和备份。
对于安全性的要求要使得数据的实时传输通道始终保持在授权的情况下运行，不能够在无授权的情况下被访问和监听进而盗取和破坏数据。
与信息数据迁移性问题一样，信息数据的实时性接受也会受到带宽的制约，一般实时数据的接受功能需要在至少独享10 Mbps带宽上运行，同时在信息数据需要人机互动时还存在着I／O设备接口的瓶颈。
（四）海量数据计算由于大数据的计算和处理特性，对于传统的数据分析、挖掘、处理方式已经无法满足大数据的要求。
这样以计算和处理大数据就需要打破传统思维模式，进而利用密集型计算和新型计算的模式，该模式需要有数据计算效率的评估方法加上数据计算复杂性的研究基础理论作为技术支撑，而这些数据计算均要针对交通行业的特性以及现阶段存的问题组建成相应的数学模型才能够解决实际问题。
因此大数据时代，数据量不仅庞大，更重要的是大部分数据长时期按照分布式的形式存在，使得数据很难得到集中处理，这样便会给移动数据带来巨大的消耗。
所以大数据时代的数据计算需要将自顶向下的中心化模式转换为以自底向上的以数据为核心的计算模式。
（五）城市交通的大数据环境带来的挑战城市交通的大数据环境带来以下变化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。
为此以上海为例城市扩展对交通带来新的挑战如下《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。
中心城规模仍在扩大：十一五期间中心城建筑量年均增加2000万平方米，建筑开发量接近4.5亿平方方米，据规划院分析，2020年中心城建筑量将达到6.5亿平方米。
常住人口呈现向中心区以外蔓延扩展的态势，2009年起，2批38个大型居住社区发展规划，用地70平方公里，估计可容纳300万人。