交通“大数据、互联网+可视化”应用需求.docx

【交通大数据】 交通大数据是指在智能交通系统中产生的海量数据，这些数据涵盖了交通流、车辆轨迹、交通信号状态、交通参与者行为等多个方面。大数据在交通领域的应用旨在提高交通效率，减少拥堵，优化资源配置，提升交通安全，以及进行环境影响评估。 【互联网+可视化】 互联网+可视化是将互联网技术与数据可视化相结合，通过图形化界面展示复杂数据，使非专业人员也能理解并快速获取信息。在交通领域，这种技术可以用于实时监控交通状况，分析交通流量，识别交通事件，以及规划交通策略。 【交通数据中心】 交通数据中心是智慧交通体系的核心，负责整合、处理和存储各类交通数据，确保7*24小时不间断服务。数据中心通常包含计算资源、存储设备、网络设施、业务系统以及大数据分析平台，为交通管理决策提供支持。 【交通数据预处理】 交通数据预处理包括数据清洗、校正和简化。数据清洗去除异常记录，如丢失数据、时间错误等；数据校正解决GPS坐标系统差异，确保轨迹准确性；数据简化则通过路段代表轨迹，提高分析效率。 【交通流量分析】 交通流量分析通过可视化手段展示城市交通运行状态，早期主要用于管理决策，现在则结合数据挖掘，重建通行轨迹，分析停留时间和流量分布，以箭头的粗细表示流量大小，用马赛克图呈现特定区域或道路的车流特性。 【交通事件分析】 交通事件分析从交通流量数据中识别出可能导致拥堵或其他问题的事件，例如定义速度低于阈值的轨迹为交通事件。通过可视化技术，可以清晰地在地图上标记出这些事件，有助于快速响应和处理。 【可视化技术的应用】 可视化技术在交通领域的应用不仅提高了数据分析的效率，还促进了公众参与和理解。例如，出租车轨迹分析系统提供了用户友好的界面，让人们可以查询交通信息，同时帮助研究人员发现城市中的交通热点和问题。 交通大数据和互联网+可视化的结合，通过高效的数据处理和直观的可视化展示，为城市交通管理提供了强大的工具，有助于构建更加智能、高效和安全的交通环境。随着技术的不断进步，未来交通管理系统将能更深入地挖掘数据价值，为公众出行和城市管理提供更优质的服务。