摘要：2014年大数据概念首次写入政府工作报告，并正式开始作为城市规划的基本战略资源应用。近年来，在互联网热潮的推动下，大数据的概念已开始应用于各行各业，交通规划行业无法避免。然而，在交通规划领域，对大数据及其特点还没有系统的认识，涉及大数据的智能交通规划也很困难。基于此，探索和探讨大数据时代背景下的智能交通规划具有重要意义。
王源回应抽烟事件关键词：大数据时代；智慧交通；规划建设
1城市交通管理系统演变哪个牌子的床垫好
1.1节点限流模式
在城市发展的早期阶段，城市的主要交通需求是工作地点和居住地点。传统的城市规划模式旨在平衡工作和住房。为了满足交通控制要求，城市交通管理系统主要采用节点流限制模式，即通过长距离交叉口交通灯模式，实现交叉口交通流的有效平衡。结合城市管理需要，主要交通路段采用道路检查和收费站模式，实现分区管理。通过设置支撑杆和减速区，集中
交通节点的流量受到限制。
1.2线性限流模式
在城市发展的中期，城市内的主要交通需求呈现多样化趋势，主要体现在城市工作交通场所的多样化和城市休闲娱乐需求的大幅增加，这给城市内的交通模式带来了重大变化。传统的节点流量限制模式不仅难以有效控制多样化的交通需求，而且容易在交通检查站形成大规模的交通拥堵，对交通效率产生一定影响。城市交通管理系统逐渐转变为基于交通流调节的交通管理方法，即通过每个交通节点的时分交通流设置数据库系统，利用信息技术进行处理、分析和发布，实现时分交通限制和红绿灯时间控制，进行联动交通流管理和多模式交通管理引导，实现多维调控效果。
1.3辅助限流模式
大湾区指的是哪些地区在节点和线性流量限制模式之后，城市将逐步发展辅助流量限制模式，即通过城市规划层面的统一规划和部署，逐步实现整体交通流量限制。其中，有限的交通援助模式包括新建区域和更新旧区域。通过城市规划战略，原交通密集区将逐步疏散。在城市进一步发展的
过程中，对城市停车的需求显著增加，停车等新的交通功能形成了辅助流量限制模式的新补充。
2推进智慧交通规划建设的必要性
2.1提高交通规划效率与准确性的需要
过去，交通规划大多采用基于测量模型的数据调查，需要大量人力物力来收集数据，效率低，误差大。通过开展基于大数据的智能交通规划，可以在线直接采集手机信号数据，获取个人出行特征，利用大数据重用和挖掘的优势，可以减少人力物力投入，并在短时间内获取规划样本数据。同时，基于大数据的样本分析可以减少规划前期抽样调查造成的意外误差，提高交通规划的准确性。
2.2构建城市精细化管理体系的需要
现代社会结构和水平的复杂性日益增加。由于这一复杂特征的存在，以往的交通规划大多停留在粗放的管理层面，不能满足现代城市精细管理的要求。借助大数据，我们可以从多个层面、多角度、多措施完成对整个样本的连续观察，准确控制交通规划问题的本质。根
王琪到底经历了什么据每个研究对象，对体进行细分，并根据每个体的出行特点进行有针对性的规划，以满足城市精细化管理体系建设的需要。
2.3提高交通规划智慧水平的需要
智能交通的“智慧”不仅体现在充足的硬件条件上，还体现在优秀的配套软件上。通过将大数据技术应用到智能交通建设过程中，我们可以发挥目标数据挖掘算法的优势，根据不同交通参与者的需求构建个性化模型。例如，在道路交通系统中，借助基于动态实时的大数据技术，可以设置信号灯控制、交通标志标识、网络电子喇叭等设施，以确保管理决策的准确性和有效性，有效提高交通规划的智能化水平。
3大数据时代背景下的智慧交通规划建设对策
摘抄100字3.1网络架构
城市智能交通网络的基础设施是基于物联网的。主要技术包括高精度定位管理与控制、大数据应用基础和人工智能决策模式，分别对应底层基础、通用技术和平台应用。其中，物联网的基础包括云计算、虚拟现实、通信网络传输技术、大数据和边缘计算等。一般技术
包括远程控制、路面协调系统、智能监控和无人机等。平台应用技术包括航空、公路等交通节点或线路。目前对智能交通的研究主要包括五个部分：研究领域、服务平台、应用场景、技术突破和研究内容。其中，研究领域包括基础设施、运输服务和交通管理。服务平台包括北斗高精度定位平台、综合业务协调平台和解决方案开放平台。应用场景对应于通信管理和路况检测与处理、封闭公园的自动驾驶和开发区的辅助驾驶、自动驾驶和精确处理。技术突破的主要研究方向是定位精度的大幅提高、云服务精度的提高和云服务处理能力的提高。研究内容包括基础数据、数据处理和数据决策。
3.2完善智慧交通设施框架
基于大数据的智能交通应该在传统服务的基础上提供更具针对性和多样化的服务，满足人们的基本出行需求。服务应包括旅行之前、期间和之后的几个环节。出行前，智能交通需要依靠公共信息开放平台中存储的用户完整的逻辑链信息，为其提供目的地状态分析和替代目的地信息，以满足用户对智能换乘和智能公交的需求；在出行过程中，智能交通需要整合车路协调、实时路径导航、驾驶辅助和车辆联网模式，为人们提供换乘引导和实时定位服务；出行后，智能交通需要及时重叠人们出行的目的，为他们提供智能枢纽和智能停
车服务，降低人们出行的外部成本。根据上述服务需求，交通规划者应基于交通大数据采集与共享平台，在提取交通数据特征和集成应用的基础上，开发智能交通硬件资源的云管理方案，在云上自动生成交通状况和问题，并进行智能化、智能化、网络化和智能化，可视化综合指挥调度。在整个过程中，大数据分析、研究和判断平台是基础，主要负责数据访问、分析和存储，以满足信号控制方案优化、交通态势研究和判断、动态交通出行特征分析和公共安全预警的需要；智能交通综合管控平台是核心，主要负责实时交通运行状态监控、场外执法、警务资源可视化、自动生成交通问题解决方案；综合交通信息服务平台是保障，主要负责基于不同服务对象的信息服务、公益宣传、实时交通诱导等。
3.3边缘计算
边缘计算是指在智能设备或数据源附近的终端提供网络、存储、计算、应用等功能，以实现更快的网络服务响应和更安全的本地数据传输。边缘计算业务由设置在系统架构边缘节点的车路协同AI边缘计算单元和交通管理边缘计算单元实现。计算单元支持实时处理高帧率、高分辨率视频数据和点云数据。该设备可以直接连接到摄像机、微波雷达等多种传感器设备，以及可变交通标志、车道灯等多种交通控制设备，也可以连接到云控制平台，获
取交通指挥信息。计算单元还可以实现信息编辑和信息优先级设置，控制v2x通信器的信息传播，并根据建立的规则和传感器设备的信息识别结果控制交通设施。与传统的中央计算方法相比，边缘计算可以在数据采集端附近对数据进行分析和处理，不需要将大量原始数据上传到中央服务器进行统一处理，大大节省了中央服务器的网络占用和计算能力，也提高了数据的安全性和保密性。
3.4自动驾驶
自动驾驶是城市智能交通的重要微观策略。基于高精度定位，已形成并应用封闭式公园。在边缘计算的基础上，封闭式公园可以通过传感设备获取覆盖区域内自主车辆的定位、环境信息和规划信息；自动驾驶车辆访问接口池，通过约定的网络协议自动连接自动驾驶车辆，用于完成连接的自动驾驶车辆的计算，并给出相应的驾驶决策信息。在封闭式停车场自动驾驶发展的基础上，自动驾驶有可能扩展到开放式交通场景。
3.5挖掘出行特征数据
在大数据时代的背景下，以往基于问卷调查和交通统计获取公共出行特征（吸引力分布和抖音访客记录怎么看
OD矩阵）的方法显示出一定的滞后性。交通规划者可以利用大数据手段，基于手机信号数据，分析信号位置、停留时间和多时段重复出现频率，推测不同分析单元的到达和离开条件以及过境条件，更清楚地了解项目现场的实际出行需求。进一步了解不同类型交通方式的结构特征，构建更准确的OD矩阵（交通起点和终点调查），并在OD矩阵中准确掌握区域人的出行特征。例如，在了解该地区每日交通量分布时，我们可以分析近几个月人们的移动通信数据（手机信号数据）和公共交通卡刷卡情况，了解交通出行特征，研究区域现有道路的出行密度差异以及人与城市功能空间之间的关系。例如，某一区域的公共交通出行比例远低于汽车出行比例，因此可以推断该区域周围的交通拥堵严重。在此基础上，交通规划师可以根据该区域的公共交通和小汽车出行比例，分析该区域公共交通出行比例与核心区域结构特征之间的关系，及时发现该区域周围的交通拥堵问题，及时分析原因并进行处理，然后以公交流量调查专题报告的形式总结公交刷卡数据、手机信号数据、公交GPS（全球卫星定位）数据的特点，全面展示区域内现有公交运营速度和线路各站客流情况，准确控制区域公共交通出行特征，不断挖掘潜力较大的公共交通走廊，准确优化区域公共交通网络。后续交通规划者可以使用过去的数据挖掘，以年度调查的形式取代过去交通报告的摘要。在不断跟踪区域交通发展数据的过程中，他们将更深入地了解公交运营速
度、中心城区居民出行特征和线路各站客流，提高智能交通规划的准确性。例如，规划范围内的城市道路（包括红线宽度的城市支路）总长度为55.25km，路网密度为7.56km/km2，次干道和支路密度较低。在后期规划中，应注意二级干道和支路的建设。根据交通分析和预测结果，该区域交通叠加高峰期的道路流量处于较高水平，交通拥堵风险较高。因此，应疏通道路交通，疏通区域与中心区域的连接通道，以扩大非机动车的比例和经济交通方式的份额。
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