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摘 要：随着“大数据”技术的到来，大数据的分析与应用已渗透在各行各业。为探究大数据在交通规划方面的研究应用情况，本文分析阐述了大数据与交通规划、大数据与出租车规划和大数据与停车规划三个方面的应用。最后指出大数据在交通方面的发展面临的问题，并给出相应的发展对策，为今后的学习研究奠定基础。
关键词：大数据;交通规划;发展趋势
中图分类号：U113 文献标识码：A
随着互联网的到来，各种信息之间的传输和交流变得更加迅速，促进了“大数据时代”的来临。特别是在“互联网+”的响应下，使得各行各业产生了海量数据，这些数据蕴含的价值有待研究者进一步的挖掘。大数据被广泛应用在金融、通信、制造业等，在交通中的应用近年来才开始热门起来，目前国内外研究主要针对大数据在公共交通和智能交通两方面应用。
在公共交通方面，Achille等[1]认为当前的交通客流模型还不足以捕捉到新的公共交通系统特征，大数据和物联网注定要彻底改变公共交通使之能够适应出行者的出行需求。大数据在公共交通发展下的探讨方面。罗琛峰等[2]分析了大数据在公共交通中交通诱导、交通运输安全和交通服务优化中的应用，最后给出了大数据在公共交通应用中的建议。在智能交通方面，周辉宇[3]使用了时间序列规则挖掘算法建立交通拥堵传导规律模型，并基于传导规则预测未来交通流状况。一些学者关注于智能交通大数据平台的架构与设计。卢彪等[4]在智能交通组织优化和大数据平台数据处理方面进行分析，对智能交通系统平台进行了架构设计。
综述以上文献可以发现，目前大数据在公共交通和智能交通两个领域的应用有了一定的研究基础，研究者侧重于从数据中建模，探究发展的规律，还有部分学者探究交通大数据平台的架构设计。然而，大数据的出现不仅带来了新的数据分析处理技术，还带来了新的交通数据采集技术和新的交通规划管理方法，给交通发展迎来了更多的契机。本文的目的便在于从现有研究的基础上，探究大数据在交通规划方面的应用，并指出大数据在交通规划方面的發展趋势。
1 大数据在交通规划方面的应用
1.1 大数据与交通规划
随着我国经济的持续快速发展，城镇化、工业化进程加快，人民生活水平得到很大的提高。与此同时，人们的出行需求促进了机动车数量的迅速增加，城市的基础设施特别是城市交通设施与城市化的发展矛盾日益显现。静态的交通基础设施的增长速度远不及交通需求的增长速度，由此带来了交通拥堵、公共交通日益萎缩和“停车难”等问题。为解决交通问题，除了传统的规划方法外，还需要大数据技术的支撑。
交通规划是以交通为研究对象，根据以往历史条件，结合实地人口规模、经济发展情况、土地利用等，对未来的交通需求发展进行预测分析，确定未来交通发展规模布局，制定有效的规划方案，以实现城市生活的便捷美好。
1.2 大数据与出租车规划
目前，出租车车载设备可记录车辆行驶速度、经纬度、时间、车牌等有效信息，其中经纬度数据记录了乘客上下车的位置信息，出租车上的计价器可以计算得乘客的出行费用，这些数据每隔一段时间后传到控制中心。通过对出租车数据的挖掘，可以分析出租车的出行空间分布、出行次数、出行距离等特征，还可结合城市土地规划分析乘客的出行行为特征，为后面的出租车合理规划布置，价格设定提供有效的技术基础。
1.3 大数据与停车规划
传统的停车场数据采集主要是停车设施、停车泊位数等静态交通信息，而在大数据时代，可采用移动设备、笔记本电脑等移动设备采集停车场位置、车辆位置和视频图像等信息，这些信息数据可进行跨区域、跨领域综合运用。利用城市车辆出行数据和停车场数据，可对附近空余车位进行监控，对进行停放的车辆进行实时定位。将大数据处理技术整合相关软硬件设备可封装成一个智能停车系统，面向用户，可通过手机终端APP实时查看停车位信息，提前预约车位，提供停车场路径导航，还可利用微信或支付宝进行支付费用。智能停车场系统除利用大数据技术外，还要求有较高的通信检测设备，以提高整个系统的运行效率。
2 大数据在城市交通的发展趋势
2.1 交通大数据应用中面临的问题
尽管大数据在交通方面有了一定的研究应用，但仍存在着一些问题与挑战。
（1）行业标准不统一。由于各个地区的经济发展不平衡，在进行各种交通项目研究时，各个地区行业之间的研究是相互独立的，这种不统一的同时还造成了数据采集的难度。
（2）交通系统基础设施不够完善。交通系统整体比较复杂，对软硬件的要求高。
（3）数据源质量难以确保。主要是指获取的数据真实度与可信度，目前的系统发展存在着不足，系统设备在长时间的运行性能得不到保证。
（4）信息安全问题。数据开放的同时用户信息易被非法用户窃取、篡改，在对数据使用过程中的非法用户和合法用户难以做到区分。
2.2 交通大数据应用的发展对策
针对面临的问题，总结了大数据在交通方面的发展对策。
（1）整合交通大数据平台资源。大数据之所以区别于传统的数据，不光因为其数据量大，而且来源广，单纯靠交通部门提供的数据是不够的，需要要求拥有海量数据的相关机构以积极的态度参与到大数据的建设中来，从而实现跨部门、跨行业的数据资源平台共享。
（2）完善交通系统基础设施。基础设施作为交通系统的物理层结构基础，对其建设要求高，及时对系统中的基础设施进行检查维护更新，确保系统能继续安全运行。
（3）严格控制数量的真实度。在特殊路段，对数据采集的精度要求较高，这就需要进一步拓宽设备功能;在数据存储时，可采用专门的数据库或专门的数据存储设备。
（4）加强对大数据安全性保障管理。可采取相关法律手段加强对数据平台服务的审查力度，对涉及公共安全、国家利益等信息，应重点保护，对相关管理职员进行数据安全培训。
3 结语
大数据技术的到来并不是完全否认传统的交通规划方法，而是为交通规划提供一个新的分析工具，为交通规划注入新的发展力量。同时，由于大数据发展的局限性，有部分特殊群体的数据并不能获得，这些群体是否对研究还有影响，是值得我们去研究思考的问题。我们应继续保持谨慎严谨的科学态度，全面分析问题，为今后的交通发展做贡献。
参考文献：
[1]Fonzone A，Schmocker J-D，Viti F.New services，new travelers，old models？ Directions to pioneer public transport models in the era of big data[J].Journal of Intelligent Transportation Systems：Technology，Planning，and Operations，2016，20（04）：311-315.
[2]罗琛峰，郭淑娟.大数据在公共交通方面的应用[J].山西建筑，2017，43（23）：35-36.
[3]周辉宇.基于大数据规则挖掘的交通拥堵治理研究[J].统计与信息论坛，2017，32（05）：96-101.
[4]卢彪，李悦，张万礼.基于大数据技术的智能交通数据分析平台系统的研究与设计[J].湖北科技学院学报，2016，36（05）：6-9.
关键词：大数据;交通规划;发展趋势
中图分类号：U113 文献标识码：A
随着互联网的到来，各种信息之间的传输和交流变得更加迅速，促进了“大数据时代”的来临。特别是在“互联网+”的响应下，使得各行各业产生了海量数据，这些数据蕴含的价值有待研究者进一步的挖掘。大数据被广泛应用在金融、通信、制造业等，在交通中的应用近年来才开始热门起来，目前国内外研究主要针对大数据在公共交通和智能交通两方面应用。
在公共交通方面，Achille等[1]认为当前的交通客流模型还不足以捕捉到新的公共交通系统特征，大数据和物联网注定要彻底改变公共交通使之能够适应出行者的出行需求。大数据在公共交通发展下的探讨方面。罗琛峰等[2]分析了大数据在公共交通中交通诱导、交通运输安全和交通服务优化中的应用，最后给出了大数据在公共交通应用中的建议。在智能交通方面，周辉宇[3]使用了时间序列规则挖掘算法建立交通拥堵传导规律模型，并基于传导规则预测未来交通流状况。一些学者关注于智能交通大数据平台的架构与设计。卢彪等[4]在智能交通组织优化和大数据平台数据处理方面进行分析，对智能交通系统平台进行了架构设计。
综述以上文献可以发现，目前大数据在公共交通和智能交通两个领域的应用有了一定的研究基础，研究者侧重于从数据中建模，探究发展的规律，还有部分学者探究交通大数据平台的架构设计。然而，大数据的出现不仅带来了新的数据分析处理技术，还带来了新的交通数据采集技术和新的交通规划管理方法，给交通发展迎来了更多的契机。本文的目的便在于从现有研究的基础上，探究大数据在交通规划方面的应用，并指出大数据在交通规划方面的發展趋势。
1 大数据在交通规划方面的应用
1.1 大数据与交通规划
随着我国经济的持续快速发展，城镇化、工业化进程加快，人民生活水平得到很大的提高。与此同时，人们的出行需求促进了机动车数量的迅速增加，城市的基础设施特别是城市交通设施与城市化的发展矛盾日益显现。静态的交通基础设施的增长速度远不及交通需求的增长速度，由此带来了交通拥堵、公共交通日益萎缩和“停车难”等问题。为解决交通问题，除了传统的规划方法外，还需要大数据技术的支撑。
交通规划是以交通为研究对象，根据以往历史条件，结合实地人口规模、经济发展情况、土地利用等，对未来的交通需求发展进行预测分析，确定未来交通发展规模布局，制定有效的规划方案，以实现城市生活的便捷美好。
1.2 大数据与出租车规划
目前，出租车车载设备可记录车辆行驶速度、经纬度、时间、车牌等有效信息，其中经纬度数据记录了乘客上下车的位置信息，出租车上的计价器可以计算得乘客的出行费用，这些数据每隔一段时间后传到控制中心。通过对出租车数据的挖掘，可以分析出租车的出行空间分布、出行次数、出行距离等特征，还可结合城市土地规划分析乘客的出行行为特征，为后面的出租车合理规划布置，价格设定提供有效的技术基础。
1.3 大数据与停车规划
传统的停车场数据采集主要是停车设施、停车泊位数等静态交通信息，而在大数据时代，可采用移动设备、笔记本电脑等移动设备采集停车场位置、车辆位置和视频图像等信息，这些信息数据可进行跨区域、跨领域综合运用。利用城市车辆出行数据和停车场数据，可对附近空余车位进行监控，对进行停放的车辆进行实时定位。将大数据处理技术整合相关软硬件设备可封装成一个智能停车系统，面向用户，可通过手机终端APP实时查看停车位信息，提前预约车位，提供停车场路径导航，还可利用微信或支付宝进行支付费用。智能停车场系统除利用大数据技术外，还要求有较高的通信检测设备，以提高整个系统的运行效率。
2 大数据在城市交通的发展趋势
2.1 交通大数据应用中面临的问题
尽管大数据在交通方面有了一定的研究应用，但仍存在着一些问题与挑战。
（1）行业标准不统一。由于各个地区的经济发展不平衡，在进行各种交通项目研究时，各个地区行业之间的研究是相互独立的，这种不统一的同时还造成了数据采集的难度。
（2）交通系统基础设施不够完善。交通系统整体比较复杂，对软硬件的要求高。
（3）数据源质量难以确保。主要是指获取的数据真实度与可信度，目前的系统发展存在着不足，系统设备在长时间的运行性能得不到保证。
（4）信息安全问题。数据开放的同时用户信息易被非法用户窃取、篡改，在对数据使用过程中的非法用户和合法用户难以做到区分。
2.2 交通大数据应用的发展对策
针对面临的问题，总结了大数据在交通方面的发展对策。
（1）整合交通大数据平台资源。大数据之所以区别于传统的数据，不光因为其数据量大，而且来源广，单纯靠交通部门提供的数据是不够的，需要要求拥有海量数据的相关机构以积极的态度参与到大数据的建设中来，从而实现跨部门、跨行业的数据资源平台共享。
（2）完善交通系统基础设施。基础设施作为交通系统的物理层结构基础，对其建设要求高，及时对系统中的基础设施进行检查维护更新，确保系统能继续安全运行。
（3）严格控制数量的真实度。在特殊路段，对数据采集的精度要求较高，这就需要进一步拓宽设备功能;在数据存储时，可采用专门的数据库或专门的数据存储设备。
（4）加强对大数据安全性保障管理。可采取相关法律手段加强对数据平台服务的审查力度，对涉及公共安全、国家利益等信息，应重点保护，对相关管理职员进行数据安全培训。
3 结语
大数据技术的到来并不是完全否认传统的交通规划方法，而是为交通规划提供一个新的分析工具，为交通规划注入新的发展力量。同时，由于大数据发展的局限性，有部分特殊群体的数据并不能获得，这些群体是否对研究还有影响，是值得我们去研究思考的问题。我们应继续保持谨慎严谨的科学态度，全面分析问题，为今后的交通发展做贡献。
参考文献：
[1]Fonzone A，Schmocker J-D，Viti F.New services，new travelers，old models？ Directions to pioneer public transport models in the era of big data[J].Journal of Intelligent Transportation Systems：Technology，Planning，and Operations，2016，20（04）：311-315.
[2]罗琛峰，郭淑娟.大数据在公共交通方面的应用[J].山西建筑，2017，43（23）：35-36.
[3]周辉宇.基于大数据规则挖掘的交通拥堵治理研究[J].统计与信息论坛，2017，32（05）：96-101.
[4]卢彪，李悦，张万礼.基于大数据技术的智能交通数据分析平台系统的研究与设计[J].湖北科技学院学报，2016，36（05）：6-9.