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文档简介
交通运输交通规划交通运输工程师实习生实习报告一、摘要
2023年7月10日至9月5日,我在XX交通运输咨询公司担任交通规划交通运输工程师实习生。核心工作成果包括完成XX区域交通流量分析报告,涉及3个监测点,采集并处理2.4万条数据,提出交叉口信号配时优化方案,使高峰期延误时间平均降低18%。参与编制XX新城公共交通网络规划,运用VISSIM仿真软件模拟客流分配,验证3条推荐线路的板式走廊覆盖率超75%。通过实践掌握交通大数据处理流程,建立延误时间与信号周期关联模型,模型预测误差低于5%。提炼出基于熵权法的交叉口效益评估方法,可复用于多目标决策场景。
二、实习内容及过程
实习目的主要是想把书本上学到的交通规划理论用上,看看实际项目是怎么跑的。7月10号入职,公司主要做区域交通影响评价和路网规划,接触的项目类型挺多,从新区开发到老旧小区改造都有涉及。
实习内容挺丰富的。刚开始跟着师傅熟悉业务,看了不少项目档案,比如XX区域的交通需求预测报告,他们用的是元胞自动机模型,我学了怎么处理土地利用和人口分布数据。后来独立负责了XX路交叉口优化分析,8月15号前要出初步方案。现场测了3个信号灯点的流量,用Excel做了小时OD矩阵,数据量不大,也就2万4千多条,但整理挺费劲的。发现高峰期东西向冲突特别严重,车辆延误时间超过40秒,就尝试用VISSIM搭了个仿真模型,调整信号周期和绿信比,最后把相位差调到60秒,仿真显示延误能降18%,这个结果让师傅挺满意。还参与过公共交通线网规划,用Excel做了条线覆盖的板式走廊分析,算出推荐的3条线路能覆盖80%以上的就业岗位分布点,这个数据挺有说服力的。
过程中遇到个挑战是数据整合太乱,不同来源的OD数据格式都不一样,花了不少时间统一格式,还学了Python脚本处理数据,效率确实高不少。另一个是模型结果跟直觉不太符合,比如某个路段仿真显示非机动车干扰很大,但实际调研没发现明显问题,后来发现是模型中非机动车参数设置不合理,重新调了参数就好了。
实习成果就是那个交叉口优化方案,还有份公共交通覆盖分析报告。最大的收获是学会了怎么把理论模型落地,比如需求预测的公式怎么套用,仿真软件里参数怎么调。感觉交通规划是个需要不断试错的活儿,模型结果和实际总会有差距,得结合调研反复修正。职业规划上,我开始想往交通大数据方向发展,觉得这块儿挺有前景,但知道自己现在懂得还太少,得继续学。
实习单位管理上,感觉新人培训挺仓促的,就是直接扔个项目让你看,没啥系统性的指导,有时候会搞不清楚方向。培训机制如果能更完善点,比如搞个新人导师制,分阶段教点基础实操,可能效率会高些。岗位匹配度上,我做的多是数据分析类工作,跟现场设计结合少,如果能有更多机会跑现场看看,可能会对规划理解更深。
三、总结与体会
这8周,从7月10号到9月5号,感觉像是突然被推到了行业门口,以前看的都是理论模型和课堂案例,这次是真枪实弹地处理数据,做方案,那种感觉完全不一样。实习的价值在于把书上的知识跟实际项目拧在了一起。比如那个XX路口的信号优化,就是用《交通管理与控制》里学的相位协调理论,结合现场测的2万4千多条流量数据和仿真软件跑的50多版方案,最终把高峰期延误降了18%,这个结果不是光靠公式算出来的,是真刀真枪干出来的,这种成就感挺强的。
跟着师傅们跑调研,看他们怎么跟甲方沟通需求,怎么在有限预算下平衡效率和安全,才真正明白交通规划不只是画图纸和调参数,更是个需要综合考量的系统性工作。这种体验,光看书是绝对体会不到的。实习也让我更清楚自己想要什么了。以前觉得交通规划就是做做模型,现在发现数据分析、政策研究、现场协调都挺重要。这让我确定了后续要往交通大数据方向发展,打算下学期把Python好好学深学透,顺便看看能不能把大数据相关的证书考了,感觉这是未来几年的核心竞争力。
行业趋势这块,感觉现在越来越重视精细化管理了,什么车路协同、大数据分析,以前觉得离自己挺远,现在看项目里师傅们用VISSIM搭仿真环境,用Python处理海量浮动车数据,才意识到这是大势所趋。我们学校教的那些基础理论,比如交通流模型、路网分析,其实是根基,但光有这些肯定不够,得持续学新东西,尤其是软件工具和数据分析能力。
心态上最大的变化是责任感。以前做作业对错而已,现在做的每个数据、每条建议都可能影响实际交通运行,压力确实大。8月的时候为了一个OD数据处理对错反复检查了好几遍,师傅也盯得很紧,那时候觉得挺烦,但现在回想,这就是责任。抗压能力也强了不少,以前遇到难题就想着问老师,现在会先自己查资料、试方案,实在不行再跟师傅请教,这种解决问题的方式感觉成熟多了。从学生到职场人的感觉,大概就是这样吧,得学着对自己负责,对工作负责。这段经历肯定会成为我后续学习和求职的一大优势,至少知道自己要往哪钻,也明白了自己还有哪些短板得补。
四、致谢
感谢这次实习机会,让我能把学到的东西用在实际项目里。
感谢导师的耐心指导,特别是XX老师,在数据
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