城市交通决策是现代城市管理的重要组成部分，特别是在大数据时代，利用先进的技术手段可以更高效地解决交通问题。本研究由周涛提出，主要关注基于电子车牌RFID技术的城市交通决策研究，结合重庆市的具体案例，展示了大数据在智能交通领域的应用。
大数据在智能交通中的应用主要体现在对手机信令数据的分析。通过分析中国联通和中国移动的2/3/4G信令数据，可以获取到大规模的区域人流信息。例如，重庆市交通规划研究院通过这些数据发现，江津、合川、璧山、长寿四个区与主城之间的交通联系最为密切，形成了稳定的通勤出行模式。这些数据不仅揭示了人口流动的规模，还揭示了通勤模式的特征，如周末交通量的显著增加，这为优化交通组织提供了依据。例如，可以通过增加周末的铁路动车、客运班车班次，提升对外枢纽的轨道运输能力，以及调整道路信号配时，以适应这种需求变化。
车载GPS数据也是智能交通决策的重要资源。重庆市交通院接入了公交车辆、出租车以及“两客一危”车辆的GPS数据，用于发布重庆交通运行指数。这个指数对全路网和特定区域的拥堵水平进行评估，帮助居民规划出行。通过不同级别的交通指数，居民可以了解到当前的交通状况，如畅通、基本畅通、缓行、拥堵和严重拥堵，从而选择合适的出行方式和时间。
此外，电子车牌RFID数据在路网流量还原和车辆OD切分方面发挥了关键作用。RFID技术可以实时追踪车辆动态，为交通管理者提供准确的路网流量信息，有助于预测和管理交通拥堵。同时，通过对车辆行驶路径的分析，可以确定起始点（OD）分布，进一步优化路网设计和交通规划。
再者，基于RFID的车辆行为画像可以揭示驾驶习惯、出行偏好等信息，这对交通管理、交通安全和交通规划具有深远意义。例如，可以分析高峰时段的出行模式，调整公共交通服务时间，或者通过这些数据来改善交通设施布局，提升交通效率。
研究还涉及了轨道闸机数据和公交IC卡数据的应用，这些数据每天达到750万条，覆盖约330万用户。通过构建客流监测分析系统，可以对特殊人群（如老人、学生）的出行进行精细化管理，调整优惠政策，以及规划公共交通服务。
大数据在城市交通决策中的应用是多方面的，从手机信令数据的区域人流分析，到车载GPS数据的交通运行指数发布，再到电子车牌RFID的数据挖掘，都是为了实现更智慧、更高效的交通管理。这些技术的应用不仅提升了城市交通系统的运行效率，也为市民的出行提供了便利，为未来城市的可持续发展奠定了坚实基础。
