北京市政院韩冬：大数据在城市交通治理中的应用
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5月29日，滴滴互联网伶俐信控论坛上，北京市市政工程计划研究总院高级工程师韩冬，通过中关村西区交通管理项目为例，分享了大数据在都市交通管理中的应用实践。 以下是以下是韩冬的演讲全文，亿欧伶俐都市在不改变高朋原意的基本上，举办了编辑，供读者参考。 交通管理面对的题目与挑衅 交通管理指的是面向都市综合交通体系的管理方案，事变流程起主要对近况交通需求和办法供应举办排查，然后辨认题目。对付种种交通方法的行使者提出综合管理方案，最后形成项目化的清单，作为首要成就提交给相干机构执行建树打算。 我们在做交通管理项目标时辰，碰着了交通题目辨认与数据网络的瓶颈。起首是调研本领落伍，其次是数据少范畴小，还包罗视察时段受限、无法追踪路径、OD获取坚苦、数据不行回溯等。 以中关村西区交通管理项目为例看大数据的应用。在题目辨认阶段，首要操作浮动车轨迹数据等聚合起来举办数据验证作为题目识此外首要依据。在改进方案阶段，构建一个宏观交通猜测模子，在模子输入数据进程顶用到了滴滴提供的OD数据作为基本数据。 在后评价阶段，我们打算用数据回溯成果举办前后比拟来说明项目实验结果。 大数据在现实应用中的上风 一、地区交通运行态势判定 态势判定是大数据最普及的应用场景，获取指按时段的地区路网总体运行状态信息，用于起源说明拥堵成因。及时监测路网运行状态，用于态势研判和帮助决定。可回溯的汗青数据，用于说明拥堵演进进程。 二、地区出行漫衍和路径特性 基于轨迹大数据，追溯出行路径。追溯拥堵路段的首要交通来历，用于说明拥堵成因。说明片区信号灯控路口的出行链路，用于指导交错口信号节制计策和子区分别。 三、交错口全时段指标说明 全时段、全天候交错口汗青数据回溯，指导单个路口的信号配时优化方案，对路口的改进方案后评估。 总结：大数据应用中的上风就是在定性的态势判定上很是有效，可是在定量的说明上，会袒露一些大数据的精度题目。 大数据在现实应用中碰着的题目 一、交错口流量说明碰着的题目 今朝首要依据轨迹数据反馈的列队长度和拖延特性来推算交错口流量，而这个方法更多的是依赖交错口现有的路口办法渠化方案，以及现有的配时方案来推算。 可是浮动车有一个特点是在某个路段的某个点一天的数据量也许不是出格富裕，在说明的时辰必要叠加一个月的数据，一个月内路口的某些渠化方案或配时方案或者会产生改变，这样会导致所推算的流量发生偏差。 因此，在后续改造中，我们也操作了交管部分提供的汗青方案和配时数据来批改这个题目。其它一点是轨迹数据无法回响公交车的信息，流量推算无法反馈公交专用车道的流量。 二、路段断面流量说明碰着的题目 路段流量分为两类，一种是都市灯控交错口的流量，这种流量推算今朝首要是依据路口的流量，但有一个题目是有些处所两个路口之间还存在非灯控的交错口流量无法检测。 第二种是都市快速路的流量，今朝照旧基于流量速率模子举办推算，可是无法精确反应带有公交专用道的快速路流量。 三、OD说明碰着的题目 轨迹数据来历于APP用户，无法做到全样本数据;样天职布泛起偏态，无法做到简朴随机抽样;用地业态对OD样本齐集度影响大;因OD样本抽样比例未知，精确扩样难度大。 作为用户谈一下我们的感觉，没有大数据是千万不能的。由于大数据提供了新的平台、新的要领、新的诊断器材，可是从实践来看，大数据并不是全能的。 大数据的这种特性，对定性、判态说明的影响较小，但对定量说明的数据精度影响较大。因此，需共同多种数据批改本领，乃至如故依赖现场人工复核的方法才气担保精度。 对将来大数据的祈望 关于对大数据的改造提议有两点 第一是慢行体系管理，是交通管理的重要事变，今朝的大数据统计，更存眷无邪车的运行状态和数据说明，穷乏有用的，网络慢行交通大数据的本领。等候大数据在步行、自行车交通上，可以或许提供更多的数据来历和说明本领。 第二是今朝大数据对事情数据说明另有短缺，等候大数据在事情的辨认、鉴定和统计上，能施展更大的浸染。 关于对将来大数据的愿景与祈望
我们但愿构建这个平台可以或许作为当局决定、多单元协同功课的民众平台，包罗公家参加的平台，这样对将来的都市建树有更好的指导。
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