论文部分内容阅读
摘 要：在社会经济高速发展的同时，人们对于交通出行的要求，也在不断提高。为了加快现代化城市的建设步伐，满足人们的出行需求，就需要运用现代化信息技术，来构建智慧交通大数据挖掘系统。在物联网技术、大数据技术、人工智能技术、5G、互联网信息技术的辅助下，能够对交通情况实现准确、全面处理与分析，然后展开调控工作，有效提高交通出行效率。
关键词：物联网;智慧交通;大数据;挖掘系统
中图分类号：U495 文献标识码：A
0 引言
随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，新一代信息技术与各行业技术的融合进程不断加快，融合领域不断扩展，融合程度不断加深，不仅使得各行业的信息化水平得到极大提升，其强大的渗透力、带动力和技术创新力还对传统行业的发展形态、发展理念、发展模式和运营模式产生了重大影响。信息资源与技术日益成为至关重要的生产要素和生产力，生产关系也在不断变革，尤其以物联网、大数据、云计算、人工智能、北斗、5G等为代表的新一代智能技术的产生与发展，正推动人类社会在农业时代、工业时代、信息时代后向智慧时代迈进，“智慧化”浪潮蓬勃兴起，方兴未艾，智慧城市、智慧交通等层出不穷。在此环境下，作为“新基建”重点建设领域之一、城市交通大动脉的城市公共交通，将新一代智慧技术引入公交、地铁，构建运营新模式，打造更加安全可靠、便捷舒适、经济高效、绿色节能的公共交通系统已成为发展共识，智慧交通大数据挖掘系统应运而生。
1 我国交通系统存在的问题
城市公共交通是城市发展的产物，也是城市发展和现代化的重要支撑。城市公共交通与城市发展始终相辅相成。因此就要高度重视城市的公共交通系统建设，才能为人们的生活以及城市发展，带来很大的便利。然而现阶段，我国的城市公共交通系统，还存在着一些问题，阻碍了城市公共交通的进一步高质量发展。
具体表现在：第一，在早高峰与晚高峰阶段，城市公交客流量大。无法满足乘客的实际出行需求，乘客出行体验差。这主要是因为城市公交卡，不具备乘客信息、乘车记录的识别功能，因此无法准确、全面得知客流量信息，然后制定科学合理的车辆运行组织方案。第二，地铁超大规模线网中有海量客流，“安检”能力与客流量之间的矛盾日益尖锐;同时存在乘客出行信息获取意识不强，获取不及时、不全面，运营信息发布不到位，出行服务信息推送不精准;乘客的个性化、定制化服务手段缺乏以及生活增值服务相对较少等问题，导致乘客排队时间长、出行体验差，服务品质难以提升。第三，城市公交网络缺乏与城市轨道交通线路的协调以及衔接，造成二者的不良竞争及多模式出行全过程效率低下。公交线网布局结构不合理，高峰时段存在公交线路运行空车化现象，地铁运行乘客拥挤情况，造成了城市公共交通系统运行效率低，居民乘坐公共交通出行意愿降低。居民出行更多采用小汽车出行方式，进一步导致交通拥堵、环境污染情况。因此迫切需要通过智慧交通大数据挖掘系统的建设，提高公共交通吸引力，提升公共交通服务质量，提升公共交通分担量，满足新时期人们对公共交通服务更高的需求，从而为缓解城市拥堵、降低汽车尾气减排做贡献。
2 物联网下的智慧交通大数据挖掘应用
2.1 实现公共交通运营智慧化
提高公共交通吸引力，提升公共交通分擔率，其核心是实现公共交通运营智慧化，提升公共交通服务质量，吸引居民出行采用公共交通出行模式，降低以小汽车为主体的出行模式在居民出行中的占比，从而为缓解交通拥堵、减少汽车尾气排放减排做贡献。第一，通过大数据技术实现多源数据融合。公众出行数据包括公交、地铁的刷卡数据，以及出租车、网约车的轨迹数据，以及高德、百度获取的小汽车出行数据，交警监控获取的小汽车轨迹数据，通信运营商提供的手机信令数据，共享单车数据。通过大数据技术，将这些数据融合在一起，构成整个城市公众出行需求的全貌，进而掌握城市居民通勤规律。第二，通过数据智能技术，挖掘公众出行规律。把城市分成多个交通小区，在同一个交通小区内把多源出行数据进行聚合，为客流特征挖掘提供基础。如通过客流OD智能推导算法，根据公交车单次刷卡数据、利用机器学习算法自动推断乘客的下车地点，分析客流分布，然后进行合理的线网布局和运力调配，从而消除交通供给的错配和缺口，为乘客提供便捷、快速、舒适、安全的出行体验。第三，通过互联网技术和互联网运营模式，获取乘客出行信息，及时发布出行消息，持续提升公共交通运营水平，给乘客带来更好的出行体验。
2.2 实现交通秩序智能化
在社会经济高速发展的背景下，智能化、一体化、自动化，已经成为各个行业与领域发展的必然趋势。因此城市智慧交通大数据挖掘系统，也要通过物联网技术与大数据技术的应用，实现智能化与自动化，来解放传统的劳动生产力，提高资源的利用效率，满足各种交通状况的需求。其具体表现在：第一，物联网下的大数据挖掘系统，可以将交通运输状况的详细数据信息，快速传递到智慧交通大数据挖掘系统中。并且对于拥堵严重的时间段与地区，能够展开深入的处理分析，然后提出切实可行的解决策略，进而实现交通秩序的智能化，有效降低了交通拥堵的概率，还可以提高交通管理的质量[2]。比如某一时间段，容易出现交通拥堵，智慧交通大数据挖掘系统就会根据大数据挖掘系统提供的方案策略，将数据信息传递给交通警察、显示在交通显示屏上、通过广播提供给司机，来展开实时调度。第二，城市交通拥堵现象，已经成为阻碍城市高速发展的主要问题之一。因此就要充分利用物联网下的大数据挖掘系统，来解决交通拥堵现象，节约更多的成本资源。在该系统下，还能够对交通拥堵严重地区的实际情况，展开深入分析与方案制定。比如路线的重新规划、拥堵路面的智能检测、运输流量能力分析等，然后及时传递给广大司机，进行运行路线的重新调整，避免交通拥堵。这样就可以节约更多的人力调控资源，让交通运行秩序更加智能化，提高了人们的生活质量。
2.3 实现交通运行安全化
随着车辆数量的不断增多，交通安全问题，也逐渐引起了人们的高度重视。再加上近几年来，我国交通伤亡人数在直线攀升，已经造成了巨大的经济损失。因此更需要通过智慧交通大数据挖掘系统的搭建，来充分发挥物联网技术与大数据技术的价值，实现数据挖掘与处理，保障我国交通运行的安全与平稳，加快我国社会经济的发展步伐。其具体表现在：第一，互联网下的大数据挖掘系统，可以对交通状况、车辆运行信息等，进行全面分析与处理。比如容易发生交通事故的区域，车辆行驶时间较长等，都可以实时获取数据，并且提醒驾驶员，能够有效避免交通事故的发生概率[3]。第二，如果发生了交通事故，大数据挖掘系统，可以准确获取交通事故的位置、人数等，并且发出应急救援信号，来缩短应急救援的时间，最大限度的避免了人员财产损失。可见，在智慧交通大数据挖掘系统下，通过物联网与大数据技术的应用，就可以实现交通运行的安全与平稳，为社会经济的高速发展，带来更多的支持与保障。
3 结语
综上所述，本文针对我国城市公共交通系统存在的问题，以及物联网下的智慧交通大数据系统挖掘应用，展开了详细深入的分析，希望为后续的智慧交通大数据挖掘系统建设，提供相应的参考与依据。那么在今后的发展中，就要实现物联网技术与大数据技术、人工智能技术的高效灵活运用，来保障城市公共交通运营的智慧化、交通秩序的智能化、交通运行的安全化，来加快城市的发展步伐。
参考文献：
[1]张红蕾，袁平亮.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统分析[J].中国新通信，2020，22（05）：53-54.
[2]张永鹏，甘庆华.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统探析[J].数字技术与应用，2018，36（04）：191-192.
[3]李妍.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统探析[J].数码世界，2019，18（03）：5.
关键词：物联网;智慧交通;大数据;挖掘系统
中图分类号：U495 文献标识码：A
0 引言
随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，新一代信息技术与各行业技术的融合进程不断加快，融合领域不断扩展，融合程度不断加深，不仅使得各行业的信息化水平得到极大提升，其强大的渗透力、带动力和技术创新力还对传统行业的发展形态、发展理念、发展模式和运营模式产生了重大影响。信息资源与技术日益成为至关重要的生产要素和生产力，生产关系也在不断变革，尤其以物联网、大数据、云计算、人工智能、北斗、5G等为代表的新一代智能技术的产生与发展，正推动人类社会在农业时代、工业时代、信息时代后向智慧时代迈进，“智慧化”浪潮蓬勃兴起，方兴未艾，智慧城市、智慧交通等层出不穷。在此环境下，作为“新基建”重点建设领域之一、城市交通大动脉的城市公共交通，将新一代智慧技术引入公交、地铁，构建运营新模式，打造更加安全可靠、便捷舒适、经济高效、绿色节能的公共交通系统已成为发展共识，智慧交通大数据挖掘系统应运而生。
1 我国交通系统存在的问题
城市公共交通是城市发展的产物，也是城市发展和现代化的重要支撑。城市公共交通与城市发展始终相辅相成。因此就要高度重视城市的公共交通系统建设，才能为人们的生活以及城市发展，带来很大的便利。然而现阶段，我国的城市公共交通系统，还存在着一些问题，阻碍了城市公共交通的进一步高质量发展。
具体表现在：第一，在早高峰与晚高峰阶段，城市公交客流量大。无法满足乘客的实际出行需求，乘客出行体验差。这主要是因为城市公交卡，不具备乘客信息、乘车记录的识别功能，因此无法准确、全面得知客流量信息，然后制定科学合理的车辆运行组织方案。第二，地铁超大规模线网中有海量客流，“安检”能力与客流量之间的矛盾日益尖锐;同时存在乘客出行信息获取意识不强，获取不及时、不全面，运营信息发布不到位，出行服务信息推送不精准;乘客的个性化、定制化服务手段缺乏以及生活增值服务相对较少等问题，导致乘客排队时间长、出行体验差，服务品质难以提升。第三，城市公交网络缺乏与城市轨道交通线路的协调以及衔接，造成二者的不良竞争及多模式出行全过程效率低下。公交线网布局结构不合理，高峰时段存在公交线路运行空车化现象，地铁运行乘客拥挤情况，造成了城市公共交通系统运行效率低，居民乘坐公共交通出行意愿降低。居民出行更多采用小汽车出行方式，进一步导致交通拥堵、环境污染情况。因此迫切需要通过智慧交通大数据挖掘系统的建设，提高公共交通吸引力，提升公共交通服务质量，提升公共交通分担量，满足新时期人们对公共交通服务更高的需求，从而为缓解城市拥堵、降低汽车尾气减排做贡献。
2 物联网下的智慧交通大数据挖掘应用
2.1 实现公共交通运营智慧化
提高公共交通吸引力，提升公共交通分擔率，其核心是实现公共交通运营智慧化，提升公共交通服务质量，吸引居民出行采用公共交通出行模式，降低以小汽车为主体的出行模式在居民出行中的占比，从而为缓解交通拥堵、减少汽车尾气排放减排做贡献。第一，通过大数据技术实现多源数据融合。公众出行数据包括公交、地铁的刷卡数据，以及出租车、网约车的轨迹数据，以及高德、百度获取的小汽车出行数据，交警监控获取的小汽车轨迹数据，通信运营商提供的手机信令数据，共享单车数据。通过大数据技术，将这些数据融合在一起，构成整个城市公众出行需求的全貌，进而掌握城市居民通勤规律。第二，通过数据智能技术，挖掘公众出行规律。把城市分成多个交通小区，在同一个交通小区内把多源出行数据进行聚合，为客流特征挖掘提供基础。如通过客流OD智能推导算法，根据公交车单次刷卡数据、利用机器学习算法自动推断乘客的下车地点，分析客流分布，然后进行合理的线网布局和运力调配，从而消除交通供给的错配和缺口，为乘客提供便捷、快速、舒适、安全的出行体验。第三，通过互联网技术和互联网运营模式，获取乘客出行信息，及时发布出行消息，持续提升公共交通运营水平，给乘客带来更好的出行体验。
2.2 实现交通秩序智能化
在社会经济高速发展的背景下，智能化、一体化、自动化，已经成为各个行业与领域发展的必然趋势。因此城市智慧交通大数据挖掘系统，也要通过物联网技术与大数据技术的应用，实现智能化与自动化，来解放传统的劳动生产力，提高资源的利用效率，满足各种交通状况的需求。其具体表现在：第一，物联网下的大数据挖掘系统，可以将交通运输状况的详细数据信息，快速传递到智慧交通大数据挖掘系统中。并且对于拥堵严重的时间段与地区，能够展开深入的处理分析，然后提出切实可行的解决策略，进而实现交通秩序的智能化，有效降低了交通拥堵的概率，还可以提高交通管理的质量[2]。比如某一时间段，容易出现交通拥堵，智慧交通大数据挖掘系统就会根据大数据挖掘系统提供的方案策略，将数据信息传递给交通警察、显示在交通显示屏上、通过广播提供给司机，来展开实时调度。第二，城市交通拥堵现象，已经成为阻碍城市高速发展的主要问题之一。因此就要充分利用物联网下的大数据挖掘系统，来解决交通拥堵现象，节约更多的成本资源。在该系统下，还能够对交通拥堵严重地区的实际情况，展开深入分析与方案制定。比如路线的重新规划、拥堵路面的智能检测、运输流量能力分析等，然后及时传递给广大司机，进行运行路线的重新调整，避免交通拥堵。这样就可以节约更多的人力调控资源，让交通运行秩序更加智能化，提高了人们的生活质量。
2.3 实现交通运行安全化
随着车辆数量的不断增多，交通安全问题，也逐渐引起了人们的高度重视。再加上近几年来，我国交通伤亡人数在直线攀升，已经造成了巨大的经济损失。因此更需要通过智慧交通大数据挖掘系统的搭建，来充分发挥物联网技术与大数据技术的价值，实现数据挖掘与处理，保障我国交通运行的安全与平稳，加快我国社会经济的发展步伐。其具体表现在：第一，互联网下的大数据挖掘系统，可以对交通状况、车辆运行信息等，进行全面分析与处理。比如容易发生交通事故的区域，车辆行驶时间较长等，都可以实时获取数据，并且提醒驾驶员，能够有效避免交通事故的发生概率[3]。第二，如果发生了交通事故，大数据挖掘系统，可以准确获取交通事故的位置、人数等，并且发出应急救援信号，来缩短应急救援的时间，最大限度的避免了人员财产损失。可见，在智慧交通大数据挖掘系统下，通过物联网与大数据技术的应用，就可以实现交通运行的安全与平稳，为社会经济的高速发展，带来更多的支持与保障。
3 结语
综上所述，本文针对我国城市公共交通系统存在的问题，以及物联网下的智慧交通大数据系统挖掘应用，展开了详细深入的分析，希望为后续的智慧交通大数据挖掘系统建设，提供相应的参考与依据。那么在今后的发展中，就要实现物联网技术与大数据技术、人工智能技术的高效灵活运用，来保障城市公共交通运营的智慧化、交通秩序的智能化、交通运行的安全化，来加快城市的发展步伐。
参考文献：
[1]张红蕾，袁平亮.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统分析[J].中国新通信，2020，22（05）：53-54.
[2]张永鹏，甘庆华.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统探析[J].数字技术与应用，2018，36（04）：191-192.
[3]李妍.物联网下的智慧交通大数据挖掘系统探析[J].数码世界，2019，18（03）：5.