大數(shù)據(jù)理論指導(dǎo)交通數(shù)據(jù)分析的方法

智慧城市智慧交通的大力建設(shè)下，海量多源異構(gòu)的交通數(shù)據(jù)能提供的信息內(nèi)容更加豐富，如何利用大數(shù)據(jù)的理論來指導(dǎo)交通數(shù)據(jù)分析?或者說有什么比較好的將兩者結(jié)合的落腳點(diǎn)?

近期成立的深圳市綜合交通運(yùn)行指揮中心囊括深圳全市24個(gè)交通信息化系統(tǒng)和海量的交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，上述問題應(yīng)該也是其重點(diǎn)的研究方向。

拋磚引玉：

分析案例1：結(jié)合公交車GPS數(shù)據(jù)、乘客刷卡信息等數(shù)據(jù)，能夠獲取每輛公交車每個(gè)站點(diǎn)停車時(shí)間、上下車乘客數(shù)量、乘客精細(xì)時(shí)空軌跡等，再此基礎(chǔ)上應(yīng)該可以做“公交車線路、站點(diǎn)、發(fā)車頻次優(yōu)化”、“典型居住區(qū)和就業(yè)地的通勤出行分析”等分析。

分析案例2：結(jié)合RFID、GPS等數(shù)據(jù)，能夠獲取車輛精細(xì)化時(shí)空軌跡信息，能夠?qū)π熊囕v行駛軌跡、路段行程時(shí)間可靠性、OD分布(起點(diǎn)-終點(diǎn))等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，應(yīng)該能替代部分傳統(tǒng)交通規(guī)劃和交通需求分析的內(nèi)容，理論上應(yīng)該更加實(shí)時(shí)可靠。

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