交通运输交通运输公司交通运输规划实习生实习报告

交通运输交通运输公司交通运输规划实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX交通运输公司担任交通运输规划实习生。核心工作成果包括完成3个区域交通流量分析报告，涉及数据量达12000条，通过GIS建模识别出2个拥堵热点区域并提出优化方案，方案实施后预计可降低高峰期拥堵时间15%。专业技能应用方面，运用交通仿真软件Vissim模拟不同信号配时方案，验证了单点优化策略对通行效率的提升效果，平均车速提升率可达8.3%。提炼出的可复用方法论包括：基于OD数据分析的交叉口需求预测模型，以及利用Python进行数据清洗的标准化流程，均通过实际项目验证了其有效性。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在XX交通运输公司实习，岗位是交通运输规划实习生。公司主要做区域交通网络规划，服务几个大城市的交通局。我的实习目的就是了解实际项目流程，把学校学的知识用上。

公司挺规范的，有专门的部门做交通仿真和数据分析。我跟着团队做了个小项目，分析一个新建商业区的交通需求。我们用了1个月时间，收集了周边3个路口的3年交通数据，包括早晚高峰的流量、车速、排队长度。我负责用Python清洗数据，发现周末非高峰时段的交叉口饱和度超过70%，数据挺惊人的。后来我们用Vissim做了信号配时优化，模拟显示，把周期从120秒缩短到110秒，平均排队长度减少了9米，延误时间降了12%。这让我学到了怎么把理论模型和实际数据结合。

过程里挺挑战的。有个问题是数据源太碎片化，不同路口的统计口径不一样，比如有的记录小时流量，有的记录15分钟OD矩阵。我花了好两周整理匹配数据，最后用ArcGIS做了空间插值，算是搞明白了。还遇到过仿真结果跟预期偏差大，原来是没考虑好行人过街的干扰，后来补充了非机动车流参数才准了些。

成果就是完成了那份商业区报告，里面有几个优化建议后来被客户采纳了。最大的收获是学会了项目管理的流程，从需求分析到报告提交，每个环节怎么跟甲方沟通。也意识到自己以前对交通流理论理解太表面，现在看信号配时、延误计算这些细节完全不一样了。

唯一不爽的是公司培训机制，新人没系统带，很多规范和软件操作都是自己摸索的。有时候觉得岗位要求跟我想学的方向不太一样，比如客户沟通和汇报技巧占得比重太大了，专业深度挖掘不够。建议公司可以搞个新人导师制，而且多组织点专业软件的专项培训，比如Vissim的高级功能，现在只会基本操作还远远不够。这次实习让我更清楚，想干这个行当，光会理论不行，得懂软件，还得会跟人打交道。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是把书里那些交通流模型、路网规划图，真真切切变成了眼前的数据和屏幕上的仿真结果。7月15号开始接触那个商业区项目，一开始手忙脚乱，数据格式五花八门，OD矩阵对不上，感觉就像蒙眼开车。后来跟着师兄把Python脚本写顺了，每天处理几千条GPS轨迹数据，看着清洗后的图表越来越清晰，心里就踏实了。最终报告里提出的那个信号配时优化方案，现场实测车流排队长度确实减少了9%，这个数字现在想想还挺有分量的，原来理论真的能指导实践，而且不是纸上谈兵。这让我明白，做规划不能光想当然，得有数据支撑，得能跑通模型。

这段经历也让我对未来的路有了点想法。以前觉得规划师就是画图纸的，现在知道远不止，得懂政策、懂经济、还得会跟甲方在会上据理力争，把技术语言转成他们能听懂的话。所以接下来打算补补交通经济学和项目管理那块知识，看看能不能考个注册规划师的基础班，把Vissim和Micelles玩得更深。实习里看到团队那种严谨的作风，对细节的把控，比如厘米级的地形图校准，还有对仿真参数的反复调试，这些都得学到手。感觉离真正的职场人近了一步，肩上的责任好像也重了点，不再只是完成作业，而是要对自己的成果负责。

行业肯定在变，现在听说很多城市开始用大数据做实时交通诱导，AI优化信号，我们做的那些传统方法感觉有点跟不上。不过基础还是得打牢，像交通流理论、路网分析那些核心东西永远不会过时。这次实习最大的体会是，学校教的是基础工具，公司教你的是怎么用这些工具解决实际问题。看到那些资深规划师能快速判断问题关键，提出创新性方案，真是佩服。未来想往交通大数据分析方向发展，现在就开始关注这块，得多看些论文，争取下个学期把Python在交通领域的应用系统学一遍。这次经历就像个催化剂，把我对交通运输的兴趣彻底点燃了，感觉未来的路清晰了不少。

四、致谢

感谢在实习期间给予