基于大数据平台的交通应用分析研究

1、基于大数据平台交通分析应用研究上海电科智能系统股份有限企业9月第1页交通大数据问题12面向交通管理应用分析3交通大数据平台构建大数据应用发展趋势4第2页大数据时代金融行业电商行业医疗行业交通行业消费电子游戏行业旅游行业创新企业社交行业软件行业互联网保险行业政府政务信息技术革命正在世界范围内颠覆人类生产环境和生活方式传统行业第3页大数据智能交通Traffic Big Data，TBD交通大数据思维交通大数据技术交通大数据资源大数据时代第4页面向交通管理问题类型？程度？发展趋势？成因？影响？治理？常发 ？历史数据统计？长时间|大面积？怎样缓解交通拥堵？偶发 ？怎样识别？哪些数据资源？哪些指标描述？

2、排队|车速|延误|连续时间|里程比？严重|缓解？怎样量化？需要预警？阈值标定？预测|经验？短期|长久？局部|整体？供需|瓶颈点|事故事件|异常天气|节假日|道路施工？效率（延误）|环境|经济|能耗|关联（地面公交）？民警|技术？政策|办法？车辆属地|属性|出行行为|可怕小雨|雾霾？指标|算法？评定|决议支持？第5页面向交通管理问题节假日取消收费迪士尼交通及客流吸引高峰时段牌照限行问题车辆牌照管理问题个性化交通信息服务问题交通枢纽综合分析问题创建规律：经过多源多维海量数据发觉规律现实状况研判：经过数据统计和比对对现实状况进行描述科学预测：基于规律和现实状况，预测预警发展趋势综合服务：为社会各个方

3、面提供知识结果与服务需要多源多维海量数据复杂决议类问题普遍都是大数据问题第6页电科智能交通大数据研究市科委立项城市交通大数据应用关键技术研究与示范大数据技术学习 基础平台搭建面向Hadoop系统大数据技术研究基于SPARK分布式内存库技术研究数据画像大数据应用实战城市交通大数据关系数据库HADOOP系统内存数据库全息电子档案综合交通数据开放应用新模式研究第7页交通大数据应用案例3大数据应用发展趋势4交通大数据问题12交通大数据平台构建第8页交通大数据平台架构业务应用层平台架构层基础设施层数据第9页交通大数据平台关键资源关键资源是数据从设备管理升级到数据管理：搭建数据管理平台结构化数据半结构化数

4、据非结构化数据第10页交通大数据平台数据管理全生命周期数据管理分类问题？存放问题？设施设备？数据质量？应用流程？经过平台对全部数据总量、内容、健康情况、服务业务、隶属网络查询与监控。第11页交通数据语义网络交通大数据平台数据管理第12页电科交通大数据集群集群规模20个节点磁盘存放容量100T（30TB+）内存容量（RAM）1.5T计算能力（CPU）150核电科交通大数据平台已初步具备较大规模数据处能力，在此平台上，针对交通大数据进行深度分析和应用试验。电科智能大数据试验室第13页交通大数据技术电科智能大数据试验室电科大数据平台处理方案HADOOP内存数据库关系库第14页交通大数据技术电科智能大

5、数据试验室第15页电科智能大数据试验室第16页交通大数据平台构建2大数据应用发展趋势4交通大数据问题13面向交通管理应用分析第17页分析案例1：城市交通拥堵四分位数分别是：Q1（25%）= 11Q2（50%）= 20Q3（75%）= 34浦东路口运行情况整体水平良好局部路口存在严重拥堵，是否为常发性拥堵，有待深入数据分析11, 25%20, 50%34, 75%60.7%31.5%7.0%0.8%交通状态分布：通畅60.7%轻度拥挤31.5%严重拥挤7.0%阻塞0.8%第18页孙桥路/军民公路欧高公路/港城路世纪大道/陆家嘴环路陆家嘴东路/陆家嘴环商城路/南泉北路华夏东路/巴士企业世纪大道/崂

6、山路上南路/成山路张杨路/金桥路商城路/浦城路南浦大桥/杨高南路杨高中路/红枫路妙境路/川环南路博成路/长清北路博山路/万德路数据缺失10.110.5 国庆长假周末拥堵起始日期拥堵结束日期X: 时间（日）Y: 路口分析案例1：城市交通拥堵第19页分析案例1：城市交通拥堵(a)日间全天候交通拥堵(b)显著且均衡早晚高峰特征(c)早高峰比晚高峰拥堵严重(d)晚高峰比早高峰拥堵严重(e)拥堵发生在凌晨准确把握交叉路口拥堵特征，包含：拥堵开始、结束时间，日拥堵连续时间、拥堵性质，从而：为交通政策办法制订和实施提供决议支持；为交通政策办法实施效果提供评价依据；路口指数按“时”统计X: 路口Y: 时间（e

7、.g. 陆家嘴东路/陆家嘴环）（e.g.高科中路/金科路）（e.g.杨高南路/东三里桥路）（e.g.长清路/昌里路）（e.g.李冰路/伽利略路）第20页分析案例1：城市交通拥堵周一至周五早高峰无显著差异周六和周日无显著早高峰，且周六比周日早晨时段拥挤周六和周日午间较工作日拥挤周五（绿线）晚高峰较其它时间拥挤全周晚高峰交通趋势无显著差异第21页分析案例2：高速公路运行管理浦东进出上海通道为G15沈海高速，下设高东收费站，分进出上海双向，高东收费站位于沪陕高速崇明大桥入口，周围连接主要道路为A30绕城高速，五洲大道。考虑到高速公路节假日小客车取消收费影响，采取收费站附近交调环形线圈采集交通流量作为

8、数据起源，检测断面编号以下。交调数据采集粒度为5min，按车道采集，数据时间范围为1月至年1月。收费站编号描述断面线圈G1501高东收费站北出上海BBA32JVD04N1BBA32JVD04N101 BBA32JVD04N102 BBA32JVD04N103 BBA32JVD04N104 G1501高东收费站北进上海BBA32JVD04W1BBA32JVD04W101 BBA32JVD04W102 BBA32JVD04W103 BBA32JVD04W104 第22页分析案例2：高速公路运行管理出上海（浦东）深入结合节假日放假信息，能够确定高峰出行集中在十一、五一、清明和元旦等假日，其中最高流量

9、为十一出行，且从前后两年对比，能够看出：1）年比不但出现高峰出行节假日类型呈增多趋势，年高峰出行出现了16天，而仅为6天；2）而且相同节假日高峰出行量也增加快速，清明节高峰流量为36335辆，而年增加到了45656辆，增加了10000辆；十一高峰流量为45367辆，年十一高峰流量为50620辆，增加了5000辆。 第23页分析案例2：高速公路运行管理10月1日高峰车流有以下特征：零晨时段，出现了极端大客流，连续时间为半小时,这和无偿在10月1日零晨实施相关，大量车辆集中在零晨之后进入高速公路；早高峰时段在5点，显著早于正常工作日；在下午14点出现了午高峰。10月2日高峰车流有以下特征：高峰客流

10、出现在8点左右，但连续时间较长。 出上海高峰车流时间分布出上海车流空间分布相关性分析第24页分析案例2：高速公路运行管理进上海（浦东）东进上海高峰与出上海高峰客流类似，但发生日期晚于出上海客流，显示其很大一部分为返程车流。以十一为例，出上海(浦东)高峰车流发生于9月30日至10月3日，而进上海(浦东)高峰客流发生于10月3日至10月6日。第25页分析案例2：高速公路运行管理进上海（浦东）从5分钟时变图看，进上海高峰车流时间分布和正常工作日存在显著差异，但出上海高峰车流高峰时段比较稳定，从下午14点左右开始，连续到晚上20点左右。 经过相同分析方法，能够确定五洲大道也是高东收费站进上海流量主要消散方向第26页大数据应用方向构想基于SCATS数据路口拥堵指数关联视频大数据应用第27页交通违法、事故大数据应用大数据应用方向构想第28页基于大数据技术黑车、假套牌车分析治理大数据应用方向构想第29页交通大数据平台构建2面向交通管理应用分析3交通大数据问题14大数据应用发展趋势第30页人车路驾驶人管理人乘坐人承运人托运人私家车公交车出