大数据的意义和发展趋势
一：大数据之于智能交通意义重大
智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。
大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
于解决这种困境。
大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。
第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。
第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。
在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。但是，大数据技术在智能交通应用领域同样面临着巨大挑战，包括隐私，数据处理硬件设施、数据不完备性、模型有效性等领域，这些都是我们未来继续需要探讨和解决的问题。
二：大数据背景下智能交通的发展趋势
大数据时代背景下，立足国情，运用新技术手段，结合智慧城市建设，构建具有中国特色的新一代智能交通系统，是我国智能交通发展的重要方向，重点要开展以下几个方面的工作：
1.持续提升交通感知智能化水平，完善网络化的交通状态感知体系
感知是一切数据来源的前提。“十二五”时期，要突破车路状态感知与交互等关键技术，包括车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等一批前沿技术，提升交通运行监测能力和水平。要建设覆盖主要道路、公交场站、高速路口、轨道交通站点、综合运输枢纽的数据传感网络，形成全路网智能监控体系。要推动地面公交、轨道交通、民航、铁路、交管、气象、消防等部门实现信息共享，为交通大数据分析提供海量数据基础。
2.加强交通数据标准化建设，进一步整合数据资源
推进智能交通系统的数据标准化建设，特别是要建立和完善智能交通系统的接口规范和数据标准体系，为跨部门、跨区域的智能交通信息系统的互联互通奠定基础。同时，还要加强数据安全防范措施，提升数据监管和保护能力，维护数据的安全使用。综合交通相关的不
同部门、不同区域、不同类型的“数据仓库”，整合交通数据资源，建立综合性立体的交通信息体系，形成智能交通数据资源共享平台，提升交通数据资源的整体性服务能力。
3.创新交通大数据分析应用，实现基于大数据技术的交通系统高效运营和管理
基于交通数据资源互联共享、标准统一的原则，构建完备或准完备网络化交通信息环境，实现跨区域、跨模式的大范围出行调控、网络化诱导的协同联动控制。以互通的交通信息平台为基础，形成城际公路、铁路、民航等交通系统的协调运行体系，强化交通运营管理的整体性功能，通过多个交通部门的相互配合，实现步调一致的协同管理，为交通运行高效有序、居民出行安全便捷提供更有力的保障。
4.建立基于大数据分析的新一代智能交通信息服务系统，改善和提高公众出行的智能化服务水平
为满足公众出行多样化、个性化、动态化交通服务需求以及交通应急救援、跨行业综合交通服务需求，要应用大数据、云计算、新一代宽带移动通信、智能终端等新技术，大力推进个性化的移动服务发展，并创造新型商业模式，鼓励交通管理、载运工具制造、信息产业等多方组成联盟，一起推进新一代的交通信息服务系统的建立，让民众“随时随地”享受到交通信息智能服务带来的便利。
要建设跨区域、多模式的综合交通电子支付系统。基于大数据技术建立全国联网电子收费结算体系网络信任平台，建设国家高速公路联网电子收费清分结算和客户服务体系，实现全国范围跨区域电子不停车收费服务。加快交通一卡通跨区域、跨行业的互联互通，实现出行中的便捷支付。推动公路与城市车辆收费一体化，实现交通需求管理的科学化，并最终形成跨区域、多模式的综合交通电子支付体系，为公众出行提供更加智能的服务。
5.构建并完善智能交通技术创新体系，加强交通信息服务产业化进程
加强智能交通科技产业创新联盟平台的建设，强化企业技术创新主体地位，加强产学研之间的联系与互动，注重协同创新，提高企业技术集成能力。加大研发投入，促进从研究开发到产业化的有机衔接，加快科研成果转化和技术转移。充分利用国际科技资源，扩大智能交通科技开放合作，并加大对知识产权的保护力度。
建立交通数据采集、更新、共享和信息发布制度，明确各相关方在数据质量标准以及信息交换方面的责任和义务。建立公益服务与市场化增值服务相结合的交通信息资源开发利用机制，将交通运输各利益相关方通过价值链连接起来。交通信息按照市场引导、价值驱动的方式在各利益相关方之间流动，并逐步形成新的市场和营利点，加快交通信息服务的产业化进程。
“数据为王”的大数据时代已经到来。智能交通作为通信、计算机和控制技术在交通运输领域集成应用的产物，也为云计算、大数据、智能终端等新技术提供率先应用的环境，并
为其提供广阔的市场空间。交通大数据的开发利用，不仅会推进智能交通更加快速地发展，也将为公众提供更加便捷、高效、绿色、安全的出行环境，创造更加美好的生活。
三：大数据背景下智能交通发展面临的问题与挑战
交通大数据时代的来临是智能交通发展的必然趋势，在这个进程中我们也将面临前所未有的问题和挑战。所面临的问题主要有几个方面：一是交通数据分散在不同部门（我国与交通相关的部门有10多个），而部门之间又缺乏开放互通，造成了交通数据资源的条块化分割和信息碎片化等现象；二是由于交通检测方式多样，信息模式复杂，造成数据种类繁多，且缺乏统一的标准；三是目前尚缺乏有效的市场化推进机制，基于大数据的交通信息服务产业链、价值链尚未真正形成。
解决这些问题，需要做好几项挑战性工作：一是如何从政策和技术上突破交通数据资源互通、共享的壁垒，消除信息分散、内容单一等问题；二是如何确保交通数据资源的安全性，在数据开放的同时，加强数据的安全监管，尊重和保护相关政府部门、交通企业以及个人的机密和隐私不受侵犯；三是如何实现交通数据资源的综合利用效率，将交通路况检测、GPS、交通监控视频等零散信息进行有效地联系、汇聚和发掘，使其能够真正支撑交通系统的运营管理，提高交通运行效率和安全水平。
资料整理——易乾川
参考文献：
1.《大数据应用智能交通的七大意义》——吴忠泽
2.《大数据时代：智能交通系统发展面临机遇与挑战》——中国科技网-科技日报
测绘地理大数据在城乡规划中的应用研究 摘要：目前，我们已经可以获取丰富自然地理、人文地理、经济地理等数据资源。这些数据既包含结构化的地理信息大数据类型，如遥感影像数据，基础地理 信息数据，大地基准数据，电子地图数据和与位置关联的各类地物的属性数据。 也包括非结构化的地理信息大数据类型，如与位置关联的社交与商务碎片化文字 描述数据，与位置相关的图片、视频、语音等数据和移动轨迹数据。全方位、多 时空的地理数据，为人类能更加透彻地感知、更加智慧地规划建设和管理我们的 生存生活环境提供可能。 关键词：城乡规划；测绘地理大数据；应用 引言 测绘是通过使用科学的技术、理念及方法获取和空间位置相关的各种图形及 数据资料，当前有数字信息技术为测绘提供保障，已经逐渐形成测绘地理大数据。将该技术应用到城乡规划中十分重要，利用测绘数据可以建模，进而科学、专业、合理、正确反映出城乡建设中的社会信息、经济信息等。因此，在城乡规划中， 科学使用测绘地理大数据，发挥出其价值，是当前需要重点关注的。 1城乡规划与测绘数据的关系 基础测绘具有公益性和基础性特点，其发展中主要以地方政府和国家投入为主，在测绘中人们主要强调的是数据采集和信息提取，同时对地理环境建设成果 有强有力的保障。在大数据时代随着移动位置服务位置服务采集各种数据媒体数 据增多，空间数据处理基础也得到较大的发展。测绘行业大量的大数据获取和处 理方法在城乡规划中的应用不断扩大。为了更加深入的挖掘价值对服务转型的思考，我们必须在大数据形成的各个环节转变和突破。近几年测绘数据在经济发展 中起着越来越重要的作用，首先测绘数据的实现在城乡规划中得到较好的应用， 我国城乡面貌正在朝着日新月异的方向发展，城市和乡村建设与发展需要加强规 划和指导，而做好城乡规划首先必须要足够多的数据做支撑，提供城市、村镇的 基本面貌和基本动态信息，能够很好的促进城乡协调发展。 2测绘大数据在城乡规划中的应用 2.1GPS测绘地理大数据测绘地理大数据在城乡规划中的应用 GPS技术以卫星定位原理为支撑，因其其环境适应性更强，不会受到时间、 地点以及气候等因素的影响，在城镇规划中得到了有效应用。GPS技术能够根据 事先确定的测量条件和需求进行测量工作。在测量的施工中GPS技术精确度非常高，不需要监测站之间通视，还能够实现远距离的测量定位计算。采用GPS技术 能够降低人力物力的投资，而且操作简单便捷，不受时间和地域的影响和干扰， 测量效率高，是其他测绘技术难以媲美的。 利用GPS技术并以城市地图为基础，定位城镇规划的具体位置以及规划范围，并根据所要规划区域中的建筑物分布以及基础设施分布，规划城乡道路线路。根 据城市的地形状况，合理布局服务设施建设，做到基础设施建设全方位、全范围 的覆盖。并利用GPS技术建立相关数据模型，将城乡规划中所涉及到的抽象的数 据转化为具体的对象，在模型设计中设定更多的评价因子，保证城乡规划的的科 学与合理性。 2.2遥感测绘地理大数据在城乡规划中的应用
2019年10月'设计 互联网大数据在城市规划中的应用研究 祝连鹏 （山东省城乡规划设计研究院，山东济南250013） ［摘要］随着社会的进步和信息化的迅速发展，科技发达，信息流通，大数据与规划结合越来越紧密，在城市的方方面面都有极大的应用价值。本文从大数据的来源、价值和与城市规划诸多方面相结合角度，综合阐述了互联网大数据与城市规划的深层次应用。 ［关键词］互联网大数据;城市规划；大数据与城市规划文章编号：2095-4085（2019）10-0047-02 随着互联网和信息化技术的发展，特别是大数据挖掘技术的进步，获取各行业各类型的数据变得更加容易，大数据拥有以下几个特征。（1）海量的数据规模。（2）快速的数据流转和动态的数据体系。（3）多样的数据类型。（4）巨大的数据价值。而这恰恰是城市规划行业所需的，城市规划可以利用各种信息技术和大数据，以整合，系统的方式管理城市的运行，使得整个城市的各种因素能够互相补充互相配合，为城市将来的发展提供更好的空间，最终目的是为市民提供最为优质的服务和生活体验。 1大数据的在规划中的应用价值 大数据为城市规划提供了改革性的发展机会，随着城市规划的发展，各种类型的大数据为我们提供了新的视角观察城市、分析和研究城市，互联网大数据⑴对于一些政府、规划局、规划院以及其他研究机构来说都是巨大的宝藏，它能够从另外一个独特的角度，用具体的数据分析挖掘出来所需的条件，例如在公共服务，人口，交通，公共设施等各领域。大数据时代的发展，对传统的城市规划造成了巨大的冲击,但是同时也带来了不可想象的机遇和发展，逼迫城市规划开始转型和改变方法，使之更加科学。 2城市规划中遇到的问题 城市规划在发展中，遇到了一系列的问题，例如传统的城市规划数据来源主要是统计年鉴，行业统计资料，社会调查，深度访谈，遥感影像，这些传统的数据来源，有以下几个缺点。（1）是不及时性。统计年鉴和行业资料往往是历史资料，并不能准确的实时的反映现实问题。（2）是主观性经验性。通过社会调查，深度访谈等方式，获取到的资料具有一定的主观性和经验性，并且样本数据较小，扩样后难免失真。（3）是获取困难。有些数据因各种原因需要层层申请，或者干脆就无法获取到。（4）是信息孤岛。 基金项目:山东省住房城乡建设科技计划项目《大数据在城市总体规划编制中的应用方法研究）（2018-K2 -04）成果一个部门或者大型垄断互联网公司拥有的信息，往往不共享，就形成了信息孤岛。（5）是资源浪费。（6）是重复建设。 3大数据在城市规划各领域中的应用方法3.1区域（城镇体系）规划方法 传统的区域规划，主要包括经济总体概况，产业发展特色，人口情况，区域空间，资源分布，生态环境等方面，在区位或资源条件特色等优势，区域发展问题和瓶颈，国际经验与国内重大政策机遇，要素转移或技术创新等遇到了挑战。 大数据时代给区域规划带来了新方法新理念，通过大数据分析，可以在资源分配，人口流动，社会文化，生态环境，交通出行等方面给出更为全面和科学的指导。例如通过微博文本和用户位置数据，论坛网站的用户评论数据，政府网站政策文件数据等数据来进行分析，利用数据清洗，关键词确定，词频分析,空间可视化等技术展现出来。 3.2城市总体规划方法 传统的城市总体规划在人口规模预测方面，往往是通过城市历年人口统计数据，结合城市政府诉求和未来城镇化发展目标，运用多种预测模型综合确定规划期末城市总人口，一般是利用历年各城市人口统计数据。自然增长法，产业集聚，区位法，环境容量法，类比分析法等基于多种模型的综合预测，属于经验主义方法。 大数据可以通过挖掘微博数据，政府网站数据,论坛等数据，来分析和解决功能空间布局，公共服务效率，社会空间分异，生态环境保护等方面的问题,为“多规合一”的全面布局和落实提供了新的参考,思路，方法和方案。 3.3城市控制性详细规划方法 传统的控规方法在地块控制与容量指标规划，城市各类专项规划等方面都存在一定的缺点，即经验主义。 大数据时代给城市控制性详细规划带来了新方法新理念，例如可以利用基于微博签到和文本数据的街道尺度城市用地判别， 对微博位置数据分析界定活动
智慧城市与大数据在城市规划中的应用史虎峰 发表时间：2019-08-28T12:34:02.000Z 来源：《建筑学研究前沿》2019年11期作者：史虎峰 [导读] 在当前我国社会经济体系快速发展背景下，城市建设正在向着智慧化方向发展。 41052119861110xxxx 摘要：在当前我国社会经济体系快速发展背景下，城市建设正在向着智慧化方向发展。本文首先分析了大数据时代背景下进行智慧城市构建的重要意义，接下来详细阐述了大数据在智慧城市中的特点，最后对智慧城市与大数据在城市规划中的应用作具体分析论述，希望通过本文的分析研究，给行业内人士以借鉴和启发，同时希望为我国智慧城市与大数据在城市规划中的应用的研究献言献策。 关键词：智慧城市；规划；大数据；应用及技术 引言 建设智慧城市需要依托现代化技术，包括互联网技术、云计算技术及其他先进的通信技术等。大数据技术在智慧城市规划建设中发挥着关键性作用，尤其是城市建设中的各项测绘工作。在智慧城市规划与管理过程中，利用大数据作出智能决策，优化城市资源，有效提高城市管理水平与服务质量，推动城市科学发展。因此，应深入研究智慧城市规划工作中大数据的应用，充分利用现代科技开展城市建设工作，依靠科学、准确和可靠的测绘数据建设智慧城市，对城市资源进行最大化利用，实现城市经济效益、环境效益与社会效益的同步提升。 1大数据时代背景下进行智慧城市构建的重要意义分析 在大数据时代背景之下，大数据技术已经广泛的应用在了各行各业当中，因此在进行智慧城市的构建中，也应该借助于大数据这些先进的技术，才能够使得智慧城市建设更加智能、高效。智能化城市建设已经成为当下城市发展的一项必然选择，为了有效的解决能源短缺以及环境污染等相关的问题，确保城市建设更加绿色环保，需要借助于大数据技术来进行科学合理的规划，才能够保证城市布局更加科学合理。不可否认的是大数据技术给智慧城市带来了发展的机遇，也带来了一定的挑战，在进行城市规划设计是为了真正的实现智慧城市建设的目标，需要充分借助于大数据技术的优势，并且能够结合城市建筑设计、地理学规划学等相关的专业知识来进行全面深入的探讨，才能够充分发挥大数据技术的重要作用，推动城市规划，实现社会经济的进一步快速稳定发展。 2大数据在智慧城市中的特点 2.1多样化数据来源 要实现不同城市系统之间的数据共享，需要在智慧城市公共平台进行各种数据的采集。智慧城市数据库囊括了各个基础行业的数据库，包括市政系统、交通系统以及环保系统等，这些数据信息是建设智慧城市的基础。测绘工作与大数据有着密不可分的联系，因此，大数据是智慧城市规划建设的基础。 2.2海量化数据规模 近年来，城市建设规模有了显著提升，基础数据数量也呈现爆炸性增长。随着物联网技术不断发展，城市功能性基础设施会产生越来越多的感知数据，海量化数据规模是智慧城市中大数据的另一突出特点。因此，大数据在智慧城市规划建设领域具备自身特点，只有对这种特点进行充分把握，才能实现大数据利用效率的有效提升。在智慧城市建设中开展测绘工作时，需要对大数据进行科学应用，以此实现测绘效率与测量质量的提升。 3智慧城市与大数据在城市规划中的应用 3.1智慧化多规模协同体系中大数据的运用 目前我国城市规划建设的问题之一是体系的杂乱，产生这种现象的主要原因是城市规划是由多个部门进行规划，在长期的行政管理下就会出现体系杂乱的问题。体系的杂乱主要表现在各个部门规划的内容容易出现交叉重叠，建设的成果比较空泛等方面，这种现象的产生会直接影响城市的发展，需要引起重视。因此，在利用智慧城市以及大数据进行城市规划的时候就需要对各个部门的数据进行整合管理，与此同时还要利用信息技术构建城市规划平台，以此来实现各个部门可以在此平台上进行统一规划管理，这样就可以更好的避免重叠办事的概率。实现多规模协同体系的建立需要大数据技术进行支持，通过运用大数据整合的技术可以使城市规划更加的科学合理，有利于推动城市建设。 3.2智慧城市特色挖掘中大数据的应用 在进行城市规划时并不是一蹴而就，需要在实践的过程中发现问题并且进行整改。与此同时，智慧城市规划的模式也不是一层不变的，每个城市要根据其城市特点进行规划，要做到因地制宜。要做到根据地方特色进行城市规划，首先就要求掌握城市发展动态，这都要依赖大数据对具有城市特色的资源进行挖掘，让人可以直观的了解该城市的特点，这就便于有关部门做出利于该城市发展的规划。智慧城市在进行规划设计时要结合周边城市的特点，结合当地企业的发展形式进行规划，利于城市的长期发展，同时还要注意当地新型企业的发展，对当地特色产业进行规划。其次要注意城市交通规划，在交通上要以利于市民出行为主，在城市规划中适当增加智慧交通服务，为城市人民生活提供便利。 3.3要利用大数据技术对智慧城市的特色进行深入的挖掘 随着城市化进程的不断加快，乡愁也越来越严重，因此在进行城市规划的建设当中，也应该充分的挖掘特色才能够能留得住人才留得住根。在进行智慧城市规划时需要结合人文产业特征等相关的信息进行适当的规划和构建，因此借助于大数据技术能够对城市发展的信息进行进一步的收集，进而为城市资源规划提供强有力的保证，并且能够挖掘城市发展的潜力，做到重点区域的全面规划，保障城市规划，投入资金更加科学合理，保证智慧城市建设在社区交通产业以及相关的方面更加具有特色，从而减少了千篇一律的现象。比如在进行智慧城市交通设计时，需要借助于大数据技术，收集交通部门的一些相关数据以及网络数据，然后才能够分析出城市发展对交通规划的相关要求，结合大数据掌握的各种信息来进行交通体系的构建，保证人们和车辆的正常通行。通过利用大数据技术也可以对不同社会的居民进行系统的分析，然后掌握住居民的特点，进而制定出社区建设的方案，这样才能够保证智慧城市的产业交通社区以及基础设施建设，也更加深入人心，获得受众的认可保证城市规划设计更加科学、更加合理。所以城市管理者都认为只有借助于大数据技术对数据进行挖掘，才能
交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案
目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)
3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图（接口关联图） (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4f38232.html, 浅析大数据技术在城市规划中的应用 作者：邹强 来源：《中国房地产业·下半月》2016年第04期 【摘要】传统城市规划技术，经过几十年的发展和完善，已经形成了一套相对成熟、固定和完整的体系，在应对近几十年来快速城镇化过程中取得了丰硕的成果。而大数据时代的到来，为城市规划学科的发展提供了新的机遇。大数据的几个特点决定了大数据对规划学科必将带来变革。本文初步预测展示和分析了大数据在规划中的应用，并分析其优点和不足之处。 【关键词】大数据；城市规划；数据评估；信息安全 一、引言 大数据技术不是突然凭空产生的新概念，而是社会经济和计算机技术发展的必然产物。大数据一词一经产生，便受到了各行各业的关注，并被许多行业尝试着与其未来的发展相结合。大数据产生之初，并没有明确的概念，一般指数据量较大，难以借助传统分析方式处理的数据。现在，大数据概念已经上升到了战略意义，大数据“不仅仅在于掌握庞大的具有数量、种类、速度和价值等多方面数据特征的资源，更重要的是对数据资源进行更专业化的处理，通过数据的加工，实现数据的增值[1]。” 二、大数据概述 大数据至今也并没有一个明确的定义，或者说大数据本身就是一个难以严格定义的概念，比如 Michael Batty引用的定义之一就是，“大数据就是任何不能放在一张excel表中的数据[2]。” 在城市规划领域中，传统数据主要包括调研、遥感图片、统计、测绘等，这些数据从其获取难度、准确性、时效性等诸多方面各有不足。而以手机移动定位通讯数据、公共参与平台数据和社交网络等为代表的大数据可以更加准确的分析全体样本的特征，可以更全面的体现和了解城市的现状和问题。 三、大数据应用研究 智慧城市是大数据与城市规划结合的典型案例之一，住建部已经公布我国第一批智慧城市名单，也意味着大数据技术已经正式应用于城市规划领域。而智慧城市的建设，依赖的是长期海量数据的积累，为了从中选取具有高价值的那部分信息和数据，必须应用大数据技术手段。可见，“大数据技术是智慧城市发展的基础和必然选择，是未来城市发展中一项重要的管理技术手段。[3]”结合大数据海量性、空间性和时效性三个特点，建立适当的模型，即可以为规划决策提供参考和技术支撑。
智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例，每天达到约15GB的数据量，要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的，由常规分析转向深度分析，如图1所示。
大数据环境下手机定位数据在城市规划中实践 冉斌邱志军裘炜毅陆俊贤 薛美根董志国蒋寅高志刚 【摘要】城镇化、信息化快速发展的时代，利用海量、多源的大数据环境，支撑城市规划的焦点问题量化分析，是当前重要的发展方向，手机数据是其中一种很好的技术选择。目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖，城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例，手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况，将手机用户时间序列的移动信号数据，映射至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。本研究总结了手机定位数据在城市规划中的应用方向，在国内部分大城市初步探索并实践了的典型应用，研究成果的数据趋势和分布规律与现状基本相符，为城市规划提供了基础性的数据资料。 【关键词】城市规划；人口分布；人口活动；大数据；手机定位数据 1.引言 1.1背景 信息化技术作为城市规划领域的新技术应用，在过去十多年间的实践中，从办公自动化、到计算机技术的引进、大型地图数据库的广泛应用，获得了丰硕的成果。当今信息化社会的发展，日新月异的信息技术革命，特别是ICT（Information Communication Technology，信息和通讯技术的融合领域）技术的发展，带给城市规划海量的、多源的、甚至可能是杂乱的大数据，如，视频数据、互联网数据、社交网络数据、电商数据、物业水电煤数据、手机数据等。大数据理念在IT领域得到了最初的响应，并迅速在金融、商业智能、医疗、交通等各个领域得到重视。 当前，我国城市规划领域发展，也赋予很多时代的特征和新的发展命题。工业化、信息化、城镇化同步发展；城镇化发展规划、城乡一体化发展；城市群等区域空间组织；适应不同社会群体需求的公共设施、基础设施规划、满足多元需求的城市综合交通体系规划；都成为当今热门话题和研讨重点。城镇化、信息化快速发展的时代背景下，如何在海量、多源的大数据环境中，有效支撑现有城市规划焦点问题的量化分析，成为当前重要的发展方向。 随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。手机作为一种较为理想的探测器，用于研究人的行为特征，提供了一种很好的技术选择方向。移动通信网络中海量的手机大数据，
青岛市城市规划设计研究院大数据应用 2017年9月青岛市城市规划设计研究院与百度地图慧眼成了“百度慧眼青岛规划联合创新实验室”，致力于大数据、人工智能在区域和城市规划、城市交通规划与咨询等领域的综合应用。一年多来，以青岛市城市规划设计研究院大数据应用团队为核心，重点利用百度地图慧眼数据并融合其他多源数据进行了区域联系与格局分析、城市空间结构演变、产业空间布局、城市功能区特征分析、公共服务设施服务水平评估、交通联系及通勤特征分析等方面的大数据应用。项目团队结合项目分析及应用，2018年在多个专业平台发表相关研究成果，其中发表专业论文10篇。 一、区域联系与格局分析 1、基于百度迁徙数据的山东省城市联系分析 基于百度的短期流动人口数据，利用社会网络分析和空间分析方法，从点、线、面三个维度对该区的城市等级结构、城市联系格局、城市发展组团开展研究，以揭示该区的城市体系结构。 图1-1 山东省内区县之间联系强度分析示意图
图1-2 山东省区县之间首位联系情况示意图 2、基于百度信息流的山东省空间层级关系研究 利用百度搜索数据对山东省17地市城市层级进行研究，进而分析山东省城市的空间层级关系以及信息网络结构。结果显示，济南、青岛两大城市在城市关系中处于绝对的主导地位，与省内几乎所有城市都建立了较强的联系。此外，潍坊、临沂、济宁等城市表现出了网络次级中心节点的特征，分别在各片区中承担着信息联系的枢纽地位。 图1-3 山东省内城市信息流空间分布示意图
图1-4 各市最大优势流与潜在优势流流向示意图 3、基于腾讯位置数据的山东半岛城市群人口迁徙分析 基于腾讯迁徙平台的连续三个月的人口迁入和迁出数据，从铁路、公路以及航空三种交通方式对山东半岛17个主要城市间的人口集散量和客流联系强度进行了相对强度分析。 图1-5 山东省内各市各种交通方式集散量对比 图1-6 山东省内各市经由铁路日均人口迁徙量图1-7 山东省内各市经由公路日均人口迁徙量4、基于铁路客流的山东省空间结构演进研究 利用山东省各铁路站旅客发送量，运用城市间客流联系强度和城市客流集聚
智慧交通大数据可视化管理平台建设方案 “智慧交通大数据可视化与虚拟仿真突发事件应对管理决策服务平台”是一个针对交通管控单位的综合型辅助管理决策服务平台和三维仿真突发事件应对系统，系统以实际的交通设备和运输能力分布为基础，运用虚拟现实技术、3DGIS技术、大数据可视化技术，搭建包含市政道路、城际高速路、铁路线、外环线核心区、航空、隧道施工、公路桥梁、车辆在内的全部大城市交通数据可视化三维仿真管理体系，并在完成三维虚拟城市和大城市数据融合的基础上，使人、航空、车、路和交通设备之间的关联以可视化方法展现，为完成实时、精确、安全、环保节能、高效可靠的大交通出示可视化的三维仿真突发事件应对解决方法。 交通大数据可视化紧急模拟仿真系统是运用虚拟现实技术搭建的三维交通模拟仿真服务平台，将包含大城市生态资源、社会资源、基础设施建设、人口数量、经济发展等在内的多种数据以可视化的方式有机结合，完成多部门、多种类数据结合和数据共享，进而为多种可视化运用和交通突发事件应对出示高效率的一站式服务平台，包含：应急指挥、城管执法、信息安全、生态环境保护、智能化交通、基础设施建设等行业展开管理决策适用，从而完成大交通智慧式管控和运作。 一、数据结合与数据共享 系统可结合不同种类、不同文件格式和不同管控部门的数据，并以可视化的方式展开集
中或归类显示信息，工作部门能够即时多方位地操控大城市综合性趋势。包含：市政工程、公安、交通、电力工程、商业服务等多行业数据，如：不同资源的遍布数据、统计分析数据、监控摄像头收集界面等等。 服务平台集成了自然地理空间数据系统、交通管控系统、突发事件应对系统，如：高速收费站、视频监控系统、交通数据信号操纵系统、交通流检验系统、交通数据采集系统、车辆导航定位系统等多种交通数据，并完成各业务流程系统数据的数据共享，能为交通应急指挥和管理决策出示综合型数据支撑。另外，系统支持融合各地道路、高速、路轨交通、港航、运输等制造行业部门现有系统资源，完成多部门数据的数据共享。 二、三维空间自然环境可视化模拟仿真 选用三维仿真技术搭建三维交通互联网，包含：航空、铁路、航运、长途大巴、高速路、道路、公路桥梁、隧道、地铁、轻轨、公交车、的士、停车场、轮渡、交通标识等多种交通系统设备，并能使人、车、路在特定的地区内以数据驱动器的方法展开动态性展现，进而搭建真实交通模拟仿真可视化自然环境，为完成绿色智慧交通和突发事件应对出示三维空间基础。
浅谈大数据在智慧城市的建设及城市规划中的应用 李猷滨黄明蔡姗姗 （聊城市规划局山东聊城市252000） 摘要：大数据在智慧城市建设中发挥着巨大作用，从政府决策与实施，到城市的产业布局和规划，再到城市的运营和管理，甚至我们生活的各个方面，注定要被贴上“智能”的标签。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。 关键词：大数据、智慧城市、城市规划 1 引言 5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。大数据时代给世界带来了一场新的革命。大数据时代开启了一场夺宝游戏，在大数据时代，数据成为一种新型的战略资产，极富开采价值。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。毋庸置疑，大数据为城市规划这个行业带来的影响是较为巨大的。大数据时代的到来推动了智慧城市的发展，而智慧城市的发展使整个城市更加便捷科学合理的进行规划。 2 大数据时代智慧城市的建设 2.1 智慧城市是实现城市可持续发展的必经之路 智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。“智慧城市”旨在利用新一代信息技术，改变人们交互的方式，提高信息实时处理能力及感应与响应的速度，增强业务弹性和连续性，提高资源利用效率，实现绿色节能化，促进社会各项事业的全面可持续发展，因此受到各国政府的欢迎，全球发达和部分发展中国家、地区、城市由地方政府主导，各有侧重的推动智慧城市建设。 2.2 大数据：智慧城市的智慧引擎 智慧城市是城市信息化向智慧化发展的必经阶段，同时在建设智慧城市过程中也会带动相关产业的整体发展，成为经济转型、产业升级、城市提升的新引擎。 智慧城市的建设必然带来数据的爆发式增长，而大数据就像人的血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧教育等智慧城市建设的各个领域。对大数据进行分类、重组分析、再利用等一系列的智慧化处理后，其结果将为智慧城市建设的决策者提供参考。 2.3 大数据是实现智慧城市的核心要素 智慧城市的建设带来数据量的爆发式增长，而大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市建设的各个方面，城市管理正在从“经验治理”转向“科学治理”。大数据将极大提高智慧城市政府部门的决策效率和服务水平。智慧城市的建设首先需要一个“智慧政府”，大数据使数据共享成为可能，政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，极大提高政府各部门间协同办公能力，提高为民办事的效率，大幅降低政府管理成本。 2.4 大数据为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持 在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪。在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。 由此可见，大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，从创建节约型社会到以人为本，科技惠民，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”。智慧城市管理上要从城市规划、建设、管理三方面考虑，而大数据是智慧城市的核心资源，我们要真正的把智慧城市和大数据结合才能产生价值。
智慧交通大数据平台建设方案智慧交通综合管控平台设计方案 1
目录 第1章、前言 (9) 第2章、总体设计 (10) 2.1、系统概述 (10) 2.2、系统设计原则 (12) 2.3、系统框架 (13) 第3章、交通大数据采集子系统 (18) 3.1、前端采集技术 (18) 3.2、数据共享和交换平台 (20) 3.3、框架支撑平台 (20) 3.3.1、基础网络服务平台 (21) 3.3.2、共享内存数据库 (27) 3.3.3、消息组件 (37) 3.3.4、日志管理 (40) 3.3.5、系统预警及系统告警与状态管理 (42) 3.3.6、一致性哈希分发 (43) 第4章、大数据资源整合存储子系统 (54) 4.1、基础交通数据 (54) 4.1.1、城市路网数据 (55) 4.1.2、公交线路数据 (101) 4.1.3、公交车辆数据 (103) 2
4.1.4、长途客运车数据 (104) 4.1.5、出租车数据 (107) 4.1.6、危化品车数据 (108) 4.1.7、共享单车数据 (109) 4.1.8、火车客运数据 (110) 4.1.9、民航客运数据 (113) 4.1.10、交通资产数据 (115) 4.1.11、出行需求数据 (116) 4.1.12、公路费用数据 (120) 4.1.13、气象数据 (121) 4.1.14、监控设备数据 (122) 4.1.15、追逃车辆数据 (123) 4.2、实时采集数据 (123) 4.3、实时计算数据 (123) 4.3.1、城市交通运行数据 (124) 4.3.2、公交车实时位置数据 (127) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (128) 4.3.4、长途客车实时数据 (129) 4.3.5、出租车实时数据 (129) 4.3.6、危化品车实时数据 (130) 4.3.7、共享单车实时数据 (131) 4.3.8、路口通行量 (132) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (132) 3
大数据分析：智能交通发展的引擎
大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言 近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类 多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子” [1] 。 随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2] 。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理 [3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容 性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4] 。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的 信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2] 。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。
国外交通事故大数据挖掘分析 摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。 关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法
Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system. Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm
大数据时代的城市规划要点分析 发表时间：2019-01-04T10:56:45.330Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：沈健[导读] 大数据是在计算机信息网络高速发展之后形成的信息技术产物，大数据的应用中是借助于信息互联网为载体进行的。泰安市规划设计院山东省泰安市 271000 摘要：城市发展建设中，城市规划一直占据着重要的位置，随着科学技术的不断进步在现代的城市规划中也已经将科学技术应用于其中。作为新兴技术的一种，现阶段，大数据在城市规划过程中的应用频率越来越高，对大数据进行合理应用，能够在最大程度上保证城市规划设计科学性的提升。本文主要针对大数据时代的城市规划要点进行简要分析。 关键词：大数据时代；城市规划；要点 1大数据以及城市规划的基本概念分析 1.1大数据概念分析 大数据是在计算机信息网络高速发展之后形成的信息技术产物，大数据的应用中是借助于信息互联网为载体进行的。在现代化的社会发展中大数据的概念定义都各不相同，学者对大数据的定义都有着自己的见解，其中有三种概念一直在现在的社会上被流传。第一种是麦肯锡报告中对大数据的定义，在麦肯锡报告中将大数据定义为“超出常规大小的数据库获取工具”、“兼具管理能力和存储能力的数据信息的集合”。第二种是亚马逊网络客服中对大数据的定义“超过计算机所具有信息处理量的数据库集合”。第三种是维基百科上对大数据的解释“涉及到大量的数据资料，通过主流的软件能够进行价值资料的提取，并且能够对所提取的数据资料进行分析和管理的软件应用，即为大数据”。 1.2城市规划概念分析 城市规划，顾名思义是指规划人员以对现有数据类型进行分类以及研究为基础，对数据信息进行的更深层次的挖掘。将挖掘后的数据应用到对城市的面貌以及对城市的发展和空间布局进行建设。在进行城市规划中涉及到大量的信息数据，例如图纸、交通道路图、区域内的人口分布等，这些因素在一定层次上已经构成了对城市规划的因素分析。2现状分析 2.1公众广泛参与 大数据的来源主要就是城市居民日常生活数据。其中电子信息数据量最大，以手机APP为例，公众在日常生活与工作时会使用相关的手机软件，如微信，百度地图以及美团等；仅靠这些数据就可以分析出居民的活动范围，社交关系和经济实力。 2.2应用范围受限 由于大数据本身存在的信息源杂，与规划目标没有之间接关系等问题，大数据在城市规划过程主要起参考作用。规划人员对大数据的使用主要是定量研究方面，没有实质深入城市规划中。在城市规划过程中，规划人员虽然注重城市发展，也十分关注数据结果的真实性和当地居民的态度表现。因此，大数据在城市规划中的使用仅在规定范围内使用，还未全面普及。 2.3发展的重点是学术研究 在大数据应用在城市规划中的一个突出问题是相较于将大数据投入实践，许多人关注重点是大数据的发展前景，并对此做了大量研究报告。 产生这个问题的原因有两个：1.大数据本身就具备很强的研究性。伴随“云”时代的来临，大数据与电子科技紧密结合。人们对新兴技术探索具有强烈的好奇，从而忽略了将新兴技术运用于社会实践当中去。2.大数据的性质阻碍了它被运用于城市规划。大数据的价值密度太低，收集的信息量虽然大，但是可用性不高。 3大数据在城市规划中的应用初探 3.1GIS工具的应用 在GIS的工具应用下能够将城市规划的数据进行分析和统计，从而才能够多方位的尝试，将规划的数据进行分析和应用。在Esri给出的数据方案中利用GIS工具能够有效的将城市中的近万条道路情况进行分析和研究。例如在进行城市规划的设计中应用中，可以将GIS联同城市内的出租车GPS导航系统中，利用出租车的导航系统GPS与GIS系统进行数据的连接，GIS工具系统负责对出租车运行系统进行监控。 3.2移动通讯平台的应用 通过移动通讯平台进行规划的定位设计。利用通讯公司提供的500万手机数据信令分析，可对全市的常住人口中分布情况、特定区域集散客流数据等内容进行分析。在我国现在基本每个人都要有手机了，在进行城市规划中完全可以借助于移动化的数据平台进行城市规划的信息数据分析。 3.3房产空间数据的网络应用 在城市的规划中房价一直是被人们关注的热点，在大数据应用于城市的规划中，在数据的辅助下建立起了房价的数据网络应用。房价数据在大数据技术的辅助下发送到网络中，百姓可以在互联网上进行自主的查看房价。在进行房价的查看中，人们会根据自己的意愿进行房产的筛选，为房产的销售提供了很大的便利的同时，浏览记录的大数据及房价大数据也成为可用与城市规划的重要数据支持，深度挖掘及分析，可应用于评价土地利用价值、效率等情况。 3.4开放数据的应用 开放数据在现在的城市规划中被广泛的应用。数据的特征是不受著作权和专利权影响，数据可以公开的开放给社会大众，社会上的公众都可以进行自主的进行数据筛选应用。从我国当前的开放数据运动建设现状来看，国内已经成立了本地化的小组进行专门的开放性数据分析应用。在国内有很多开放性数据应用的平台，例如开放数据中国、城市数据派等。我国政府也在不断的支持开放数据应用于城市的规划中，在开放数据的应用中逐渐的形成了一大批特色的网站。4大数据在智慧城市研究和规划中应用的优化措施