交通运输交运研交通运输工程师实习报告

交通运输交运研交通运输工程师实习报告一、摘要

2023年7月10日至8月26日，我在一家交通运输咨询公司担任交通运输工程师实习生。核心工作成果包括完成3个城市交通流量分析报告，涉及数据量达2.5GB，识别出2处拥堵节点并提出优化方案，方案实施后预计可提升通行效率15%。专业技能应用涵盖交通仿真软件Vissim进行路网建模，运用Python处理5万条GPS轨迹数据，并参与编制了1份轨道交通线路规划草案。提炼出的可复用方法论包括基于历史流量数据建立动态配时模型，以及利用机器学习算法预测高峰时段拥堵指数。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把书本上的交通流理论、路网规划知识跟实际工作结合一下，看看行业里是怎么解决现实交通问题的。

实习单位是家做城市交通规划咨询的公司，主要帮政府和企业出交通方案，项目类型挺全，道路、地铁、慢行系统都有涉及。

实习内容跟岗位挺匹配，直接进了项目组做交通影响评价。8周里参与了2个项目，一个是城南新区一条主干道的扩建评估，另一个是东部新区轻轨3号线的站点周边交通组织设计。

做城南主干道项目时，负责收集分析沿线3年来的交通流量数据，有7个固定监测点，每天跑数据花了差不多2周。用Vissim做了2版路网模型，第1版没考虑交叉口信号配时优化，仿真结果拥堵指数是1.85，第2版加了动态配时，结果降到1.62，这个过程中学到了信号控制对路网效率的直接影响。

东部轻轨项目里，跟着前辈做行人过街设施设计，主要是分析高峰期人流数据。他们有个客流模拟软件，我负责整理导入数据，有4个换乘站，每个站用手机信令数据估算过境人流，最后出了一份行人通行能力评估报告，建议在2个站点增加地下通道，这个建议后来被甲方采纳了。

遇到的挑战主要是初期对交通仿真软件不熟，Vissim建模时对车道转换逻辑搞不清，导致第1版模型结果跟实际数据偏差大。后来天天看软件教程，周末还去实验室自己搭小路网练手，大概花了1周时间才摸清门道。另一个问题是数据分析时，原始数据里有很多异常值，处理起来费劲。我是跟导师学的用Python写脚本筛选数据，加上正态分布检验，最后把数据清洗时间缩短了3天。

实习成果就是那2份报告，城南项目里的优化方案被甲方写入最终设计，轻轨项目里的行人设施建议也进了实施方案。数据层面，整理了25万条日交通量数据和4个站点的信令数据，跑了30多组仿真场景。

收获就是知道了一个完整交通评价的流程，从数据收集到模型建立，再到结果分析报告，每一步都不能含糊。还认识到实际项目里时间特别紧，经常得加班赶进度。专业领域挑战主要是现在很多数据格式不统一，整合起来特别麻烦。应对方法就是多学点数据处理工具，像Python、R这些。技能上除了软件，沟通能力也进步了，做报告要能跟甲方把专业问题说清楚。思维上以前觉得做规划就是画图计算，现在明白要考虑政策、经济、社会这么多因素。

职业规划上更确定方向了，想往交通数据分析方向发展，这个实习让我看到数据能解决很多实际问题，比单纯做设计更有成就感。

实习单位管理上感觉流程有点乱，不同项目组之间协调不力，有时候同一个数据要跑好几个部门。培训机制也不够完善，刚来时没系统地讲过公司常用的一些分析工具。岗位匹配度上，虽然主要任务是做分析，但有时候也得做些方案汇报的PPT，这部分技能实习期间没怎么接触到。

改进建议是建议单位搞个新员工培训计划，至少把常用软件和项目流程讲明白。另外可以建个内部数据共享平台，现在各部门数据还在U盘里传，效率太低了。对于实习生，可以安排个固定导师，有啥问题随时能问，而不是放养式管理。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是把大学四年学的交通知识串起来了，有了实际应用场景。从7月10号开始，每天面对真实的项目和数据，不再是课本上的假设条件，这种变化挺大的。最直接的收获是掌握了交通影响评价的完整流程，从前期的数据收集、处理，到中期的模型搭建与仿真分析，再到后期的报告撰写，每一步都踩在实地上。比如城南主干道项目，我负责的路段数据收集花了12天，处理后的数据最终支撑了模型里2处关键拥堵节点的识别，提出的优化方案跟甲方最后的决策一致，这种成就感挺强的。

实习也让我更清楚自己的职业方向。之前对交通规划、数据分析都挺感兴趣，现在更倾向数据方向。因为这次实习里，用Python清洗和处理数据占了工作量的一半以上，而且效果显著，比如把4万条GPS轨迹数据归类分析，直接发现了早晚高峰的潮汐特征。这段经历让我觉得，以后求职或者深造，肯定要继续深化这个方向，可能接下来会去考个数据分析师相关的证书，或者多找些相关方向的论文看。行业趋势上，现在很多项目都在强调精细化管理和大数据应用，像我们做的项目里，信号配时优化、行人过街安全分析，都离不开数据支撑，这个方向肯定有更多机会。

心态上最大的变化是责任感。以前做课程设计，随便点几下软件，报告写完就完了。现在不一样，数据和分析结果直接关系到甲方项目的决策，哪怕一个参数设置错了，可能导致方案效果打折，这种压力挺真实的。比如刚开始做Vissim模型时，对车道转换的规则理解不透彻，导致仿真结果跟实测数据偏差很大，导师当时就提醒我，这个工作关系到一个城市的交通效率，不能有半点马虎。后来我花了3天时间，把软件的仿真机理重新学了一遍，再跑模型时结果就准确多了。这种经历虽然累，但真的让人成长。

对未来的学习也有启发。这次实习发现，学校教的很多理论是基础，但实际项目里需要用到的工具和技巧，比如Python在交通数据分析里的应用，软件的高级功能，这些都需要自己额外去学。接下来打算把实习期间没时间细看的Python数据分析库（像Pandas、NumPy这些）再系统学一遍，争取能独立处理更复杂的数据集。另外，实习里看前辈们做报告的逻辑和表达方式，也让我意识到，以后做研究或者工作，怎么把专业问题说清楚同样重要。这段经历就像一个闭环，让我把知识用到了实践中，又通过实践发现了自己的不足，明确了下一步的努力方向。

致谢

在这8周的实习期间，得到了很多帮助。感谢公司给我这个机会，让我接触到了真实的交通工程项目。导师在项目上给予的指导特别具体，