Ne kadar büyük veri uygulamaları her yakalanan Akıllı Ulaşım

Ne kadar büyük veri uygulamaları her yakalanan Akıllı Ulaşım

2014/07/07 11:03:38 Kaynak: Zhongguancun Çevrimiçi

Son yıllarda, yerli büyük ve orta ölçekli şehirlerde büyük veri ilgili kentsel transit geçiş, kent trafiğini veri merkezleri, akıllı trafik, trafik operasyonları koordinasyon ve komuta merkezleri gibi, çok sayıda başlattı başladı veya inşaat proje ve taşımak için planlama Büyük veri teknolojisi talebi projeleri de artmaktadır. Büyük veri teknolojisinin yaygınlaşması için endüstrisinin gelişimi üç yıl sonra, büyük veri teknolojisi sıkıca akıllı ulaşım alanında kurulmuş olup, 2011 yılında başladı.

Pok İstihbarat: Zor teknik uygulamaları çözmek Beş-platform uygulamaları

Akıllı ulaşım sorunları alanında büyük veri uygulamaları esas çeşitlilik karşısında, kapalı bir çalışma ortamı, trafik veri toplama yönetimi, kalite güvencesi, ve yukarıdaki verilerin hızlı uygulama yoğunlaşmıştır. Büyük veri için akıllı ulaşım yönetimi platformu uygulaması etkin bir şekilde bu konuları ele alacak. Kentsel trafik bilgileri veri sistemleri, kentsel ulaşım entegre izleme ve erken uyarı sistemleri, karbon emisyonları, kentsel toplu taşıma yönetim sistemleri, kamu seyahat bilgi servisi sistemi için kent trafiğini izleme sistemi: Akıllı Ulaşım Büyük Veri platformu esas olarak beş alanları içerir.

Kentsel trafik bilgileri veri sistemi veri merkezinin kurulmasından sonra, trafik döviz paylasim büyük veri uygulamaları teknoloji sektöründe bilgi dayalı, kent trafik bilgilerinin merkezi haline gelecektir.

Entegre kent trafiğini izleme ve erken uyarı sistemleri, gerçek zamanlı olarak tüm kentsel trafik koşulları elde edilebilir. Büyük bir alanda trafik yönetim departmanı trafik kitlenecektir etkili tahmin kentsel trafikte oluşabilecek olabilir. Bu arada, sistemi de toplu gerçekten yeşil ulaşım gereksinimlerini seyahat, kamuoyuna kapsamlı ve zamanında seyahat bilgileri sağlamak için, seyahat için rehberlik eder.

Kentsel ulaşım karbon emisyonları kentin gerçek zamanlı izleme elde edebilirsiniz karbon emisyon izleme sistemi gerçek zamanlı izleme sistemidir. Bir bakışta zaman bir araç karbon emisyonlarını bir dönemde. Araç emisyonlarını desteklemek için veri sağlamak, kentsel hava ortamı, yönetişimi geliştirmek amacıyla.

Izleme, geçiş koridorları, geçiş güvenliği izleme ve değerlendirme sisteminin izlenmesi ve yatırım analizi yolcu alanının etkinliği dahil olmak üzere kentsel toplu taşıma yönetim sistemleri. Şehir içi otobüsler içinde operasyonel verimliliği artırmaya yardımcı olmak için sistemin uygulanması. Trafik yönetim departmanı otobüs seyahat daha rahat ve düzgün yapmak için otobüs kapasitesi, trafik, kaynakların geçiş rasyonel tahsisi ayarlayabilirsiniz.

Yayın platformu trafik bilgilerinin kamu seyahat bilgi servisi sistemi. Hükümet ve ilgili yetkililer, medyanın çeşitli biçimlerde sistemi aracılığıyla bilgi yaymak için olabilir. Etkili kentsel trafik hizmet düzeylerini artırarak, insanlar kendi seyahat yolları ayarlamak için bu bilgilere güvenmek ve sıkışık yollar önlemek için yollar, daha hızlı hedeflerine ulaşmak ve etkin zaman ve kaynak tasarrufu.

Tencent Haritası: Yasa düzensiz davranış trafik arkasında kazma

Kullanıcılar veri seyahati, akıllı ulaşım hizmetlerinin çeşitli taşı haline gelmiştir. Gerçek zamanlı trafik ve trafik tahminleri daha yaygın, pek çok şehirde zaten böyle hizmet vermektedir.

Gerçek zamanlı trafik verileri temelinde, belirli bir matematiksel model aracılığıyla bu trafik belirli bir zaman periyodu, belirli bir bölgeyi tahmin edebilirsiniz. Dragon Boat Festivali önce bu yıl, mevcut verileri ve işlemleri dayalı simülasyonlarla gerçekleştirilen, yapılan Dragon Boat Festivali tıkanıklık tahmin, sonuçlar gelmiş ve son maçı muhtemelen 70 içine sığdırmak mümkün geçtiği yüksek derecede oldu - 80%. Bu, mevcut veri birikimi ve analiz ederek, kamu günlük trafik referans, önceden trafik yönetimi departmanı aktarmak büyük bir öneme sahip olduğunu göstermektedir.

Aslında bu verilerin değeri de kazma değer. Massive kullanıcı trafik davranış ve detaylı analizler yoluyla veri seçimi, çeşitli segmentlerde daha fazla değer üretebilir.

Bizim itici davranış analizi 1.800 kullanıcılar ortalama, her bir trafik ihlali, genellikle yedi hız eşlik bulundu sonra, fren beş kez, dört kez hızlanma veya keskin dönüş. Veriler birçok sorunları yansıtmak yerdir. Aşırı hız, hız bazı bölümlerde özellikle eğilimli değil mi? Bu yol tasarım kusurları yansıtabilir. Buna ek olarak, kullanıcının sürüş davranışı uygunsuzluğu var yansıtabilir. Tüm trafik güvenliği ve verimliliği çok önemli bir gelişme olduğunu, böylece bu değerlendirme ile, biz, ağ, sürüş davranışı kullanıcıların uygun rehberlik ve eğitim optimize edebilirsiniz.

Kentsel ulaşım trafik verileri, kentsel yollar, otoyollar, otoparklar, metro ve otobüs bir yeri vardır kamera verisi, kart veri taşıma metro, taksi taksi veriler, haritalar, navigasyon verileri, park bilgi çok veri var.

Bunlar çok değerli veriler, ancak çoğu derin bir uyku halindedir. Gerçek-zamanlı tıkanıklık bilgisi metro yaklaşan metro adam serbest olursa, insanların seyahat davranışı bir çok değişecek. Bu insanlar biraz daha erken ya da biraz daha sonra iş işe gitmek, o seçimler yapmak istiyorum. Buna ek olarak, özellikle kış sis, buzlanma ve diğer beklenmeyen hava karşısında karayolu üzerinde büyük bir trafik sıkışıklığı, sık görülmesi, trafik sıkışıklığı karayolu üzerinde birkaç kilometre germe olabilir. Şu anda karayolu Kamera sahiplerine yayımlanan uygun platform tarafından zamanında bu bilgileri yakalayabilir, sahipleri, seyahat sürelerinin ve rotaları ayarlamak mümkün olacaktır. Bilgi yeterince şeffaf, zamanında, ve bu zaman ise yolcuların düzenli trafik davranışı başka bir tür olacak.

Şu anda farklı idari bölümler ve işletmeler, ve parçalanma dağınık bu değerli veriler, korunan "sıkı" idi. Gelecekte Gelişen, bu veriler ilgili iş modeli iyi bir pazar odaklı fiyatlandırma mekanizması ve uygun güvenlik koruma modu, orada olduğu gibi, su, elektrik gibi sosyal yardımların çoğunluğu oluşturmak gerekir.

ZTE: otobüs hatlarının planlanması, Ke Yi "göre"

Mobil internet teknolojisinin gelişmesiyle birlikte derinleşen, büyük veri teknolojisi uygulama büyük ölçüde, transit yolcu trafiği tahmin doğruluğu dağılımını geliştirmek ve yapacaktır toplu taşıma kapasitesi, hacim yapılandırma otobüs hatları daha verimli, daha rasyonel planlama olduğunu.

Yolcu trafiği başlayan ve (aynı zamanda yolcu OD anket olarak da bilinir) noktası anket biten soruşturmanın temelinde transit trafik ve trafik tahminlerinin dağılımıdır. OD anket mevcut kentsel yolcu seyahat anket sakinleri soruşturma geleneksel araçları elde etmek için kaynak verilere göre, geçmek eklemek için: ikamet anket, araştırmacılar kamyon gözlem anket, otobüs kartı istatistiksel yöntem.

Bu yöntemler tamamen doğru, kentin sakinlerinin seyahat ihtiyaçlarını kavramak, anket araçların sınırlamalar vardır, aktif soruşturmada işbirliği insanlar gerektirir. (Anket ve anket araç) tek elle örnek bir anket yapılabilir eğer, bilginin geçerliliği, sapmalar vardır güncellik, halkın seyahat ihtiyaçlarını yansıtmamaktadır. Davranış aslında oluyor sürücü toplu taşıma IC kart otomatik sayma istatistikleri tek yolunu kullanmak yolcular, yolcu seyahatin gerçek isteklerini yansıtmamaktadır. Büyük Veri teknolojisini uygulayarak bu durumu değiştirmede etkili olabilir.

Mevcut cep telefonu penetrasyon oranı kentin en fazla% 80'e ulaşmıştır, nispeten yüksektir. Insanlar zamanında veri akışı elde etmek için mobil sinyal veri madenciliği tekniklerinin büyük avantajı, temel verilerin yolcu otobüsü kapsamlı ve doğru kavramak gerçekleştirmek için akış yönü ve bekleme süresi istatistikleri, şehrin kapsamlı ulaşım sistemi planlaması ve değerlendirme olarak kullanılabilir insan ve malzeme kaynaklarının kentsel yolcu OD anketi, doğruluk önemli bir artış azaltır.

Veri madenciliği sinyalizasyon mobil iletişim, büyük veri, kolayca insanlar ve trafik hareket yasası planlama otobüs hatları akışı, yüksek trafik otobüs duraklarını ayarlayın yoğun noktasının tarihsel dağılımına göre size OD araştırması gerekir bilgi alabilirsiniz.

Büyük veri uygulamaları, transit trafik anketin doğruluğunu geliştirmek otobüs hatları tasarım ve planlama için de hayati bir rol oynar olamaz.