交通信息基础数据元集

交通运输行政执法综合管理信息系统工程建设指南前言“交通运输行政执法综合管理信息系统”是《交通运输信息化“十三五"发展规划》（交规划发〔2016〕74号）提出的部省共建、联网运行的重点信息化建设工程。

本工程将按照全面推进交通运输法治政府部门建设的总体要求，以执法队伍管理、执法办案、执法监督和执法服务为主线，构建“纵向贯通、横向集成、信息共享、业务协同"的交通运输行政执法信息化体系.为指导省级交通运输主管部门开展交通运输行政执法综合管理信息系统建设，明确建设内容和建设要求,确保系统建设与其他相关信息系统的整体性、协调性和集约性,按照《“十三五”交通运输行政执法综合管理信息系统工程建设实施方案》(交办法〔2016〕118号）确定的总体框架，制定本指南。

交通运输行政执法综合管理信息系统建设须严格遵守相关国家标准和行业标准，所需的数据元、数据交换、服务接口、设备技术要求等标准规范由交通运输部另行制定。

目录第一章总体要求 0一、建设目标 0二、建设原则 0三、建设任务 (1)第二章系统架构 (3)一、业务架构 (3)二、数据架构 (3)三、应用架构 (5)四、技术架构 (5)五、系统布局 (7)第三章建设内容和系统功能 (9)一、部级系统工程 (9)二、省级系统工程 (12)第四章信息资源 (19)一、数据中心 (19)二、信息内容 (19)三、信息采集 (20)四、信息共享 (21)第五章基础条件 (31)一、通信网络 (31)二、软硬件平台 (31)三、安全系统 (35)四、配套场所 (36)第六章标准规范 (37)一、标准体系 (37)二、标准管理 (39)三、参考依据 (39)第七章建设运行管理 (41)一、建设管理 (41)二、需求管理 (41)三、运维管理 (41)第一章总体要求一、建设目标通过组织推进交通运输行政执法综合管理信息系统建设，建成以部省两级数据中心和信息交换平台为核心，覆盖全国各级交通运输主管部门和公路路政、道路运政、水路运政、航道行政、港口行政、海事行政、质量安全监督、综合执法等执法门类的协同执法与联网监管体系，形成互联互通、信息共享、业务协同、智能便捷的全国交通运输行政执法信息化体系，实现执法队伍管理规范化、执法办案智能化、跨区域跨部门执法协同化、监督管理精细化、执法服务优质化。

交通运输行业智能交通大数据分析与处理方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的概念 (2)1.2 交通大数据的特点与挑战 (2)1.2.1 特点 (2)1.2.2 挑战 (3)1.3 智能交通大数据的应用场景 (3)第二章数据采集与预处理 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据清洗与整合 (4)2.3 数据预处理方法 (4)第三章交通数据存储与管理 (5)3.1 存储技术选择 (5)3.2 数据库设计与管理 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (6)第四章交通数据分析方法 (6)4.1 数据挖掘算法 (6)4.2 机器学习算法 (6)4.3 深度学习算法 (7)第五章实时交通数据监控与预警 (7)5.1 实时数据处理技术 (7)5.2 交通异常检测与预警 (8)5.3 交通拥堵预测与分析 (8)第六章交通流分析与优化 (8)6.1 交通流特性分析 (8)6.2 交通流预测与优化 (9)6.3 交通信号控制策略 (10)第七章路网管理与规划 (10)7.1 路网结构分析 (10)7.1.1 路网结构概述 (10)7.1.2 路网结构分析方法 (10)7.1.3 路网结构优化策略 (10)7.2 路网拥堵分析 (11)7.2.1 路网拥堵现状 (11)7.2.2 路网拥堵分析方法 (11)7.2.3 路网拥堵缓解措施 (11)7.3 路网规划与优化 (11)7.3.1 路网规划原则 (11)7.3.2 路网规划方法 (11)7.3.3 路网优化策略 (11)第八章公共交通优化 (11)8.1 公共交通数据采集与分析 (11)8.2 公共交通调度与优化 (12)8.3 公共交通服务质量评估 (12)第九章智能出行服务 (13)9.1 智能出行信息服务 (13)9.1.1 信息获取与整合 (13)9.1.2 信息发布与推送 (13)9.1.3 个性化出行信息服务 (13)9.2 智能出行导航与推荐 (13)9.2.1 实时导航与路线规划 (13)9.2.2 跨交通方式出行推荐 (13)9.2.3 个性化出行推荐 (14)9.3 智能出行安全与保障 (14)9.3.1 道路安全监测与预警 (14)9.3.3 出行者安全教育与培训 (14)9.3.4 应急处置与救援 (14)第十章智能交通大数据应用案例 (14)10.1 城市交通大数据应用案例 (14)10.1.1 城市交通拥堵预测 (14)10.1.2 城市交通优化方案 (14)10.2 公共交通大数据应用案例 (15)10.2.1 公交线路优化 (15)10.2.2 公共交通实时调度 (15)10.3 道路交通大数据应用案例 (15)10.3.1 道路交通预警 (15)10.3.2 道路交通信号灯优化 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的概念交通大数据是指在交通运输领域中，通过各种传感器、监控设备、移动通信技术等手段收集到的，与交通运行状态、交通基础设施、交通参与者行为等相关的大量数据。

LOGO第2章智能交通系统相关基础理论与技术主要内容基础理论1技术体系2第一节基础理论一、图论二、系统论三、信息论四、控制论一图论图论是数学的一个分支，它以图为研究对象。

图论是智能交通系统重要的理论基础之一，其相关基础理论可以用于交通网络规划，相关算法可以应用于智能交通系统中的交通诱导、交通流的分配以及路网检测器布点等问题。

图论应用在交通领域又称为交通网络技术。

一图论路径分析是智能交通系统中的一项重要的网络分析功能。

智能交通系统可以提供静态或动态的最短路径的诱导，利用的就是图论中的最短路径理论。

公路网络、铁路网络或水运网络等，这些网络的运输问题可以看做是这些网络的网络流问题。

二系统论系统工程是一门新兴的综合的科学，它从系统的观点出发，跨学科地考虑问题，运用现代的科学技术方法去研究和解决各种系统问题。

从系统的观点来看，智能交通系统是一个复杂的、开放的大系统，系统要素包括人、车、路、环境等，因而智能交通系统的构建是一项巨大的综合性的系统工程。

二系统论智能交通系统具有一般系统所共有的特点，即集合性、相关性、层次性、目的性、环境适应性、整体性、动态性。

智能交通系统工程的研究对象是交通系统。

智能交通系统工程是系统工程在交通领域的具体应用，它将人，车辆，道路，环境作为一个整体，从系统观点出发，集成运用多种先进技术对交通活动进行全方位的、实时、准确、高效的协调和控制。

智能交通系统需要用系统工程的方法进行系统分析、系统建模、系统预测、系统优化和系统评价。

三信息论信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输等问题的应用数学学科。

信息论基础即香农(C.E.Shannon)信息论，是用概率论与随机过程的方法研究通信系统传输有效性和可靠性极限性能的理论，是现代通信与信息处理技术的理论基础。

智能交通系统的基本功能就是对信息的获取、加工和传输。

四控制论控制论的研究目的是从控制的角度掌握系统运行的一般规律，控制系统的运行。

交通部关于印发公路水路信息资源目录体系总体框架的通知文章属性•【制定机关】交通部(已撤销)•【公布日期】2006.12.26•【文号】交科教发[2006]762号•【施行日期】2006.12.26•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】交通运输综合规定正文交通部关于印发公路水路信息资源目录体系总体框架的通知（交科教发[2006]762号）各省、自治区、直辖市、计划单列市交通厅（局、委），新疆生产建设兵团，长江、珠江航务管理局，部属有关单位：为贯彻落实交通部《关于加强交通信息资源开发利用的指导意见》（交科教发〔2005〕648号），进一步规范交通信息资源的开发利用，指导交通行业信息资源目录体系建设，部组织编制了《公路水路交通信息资源目录体系总体框架》（见附件），现印发给你们，请结合本单位实际情况，认真贯彻执行。

中华人民共和国交通部二○○六年十二月二十六日公路水路交通信息资源目录体系总体框架信息资源作为与能源、材料同等重要的战略资源，已经越来越受到各级政府部门、企事业单位和社会公众的重视。

公路水路交通信息资源（以下简称“交通信息资源”）是指在公路水路交通建设、生产和管理过程中产生，并通过信息化手段进行处理的有价值的、数字化的信息，具有信息量大、增长速度快、存放分散、表现形式各异、传输方式多样等特点。

经过“九五”、“十五”期间的发展，交通行业建设了大量应用系统和数据库，交通信息资源总量呈指数级增长，在服务交通行业管理、服务企业和社会公众方面发挥了重要作用。

然而，长期以来交通信息系统建设和资源开发利用仍然存在着重复建设、系统兼容性差、互联互通不足、信息资源共享程度低等问题，并且缺乏有效的信息资源公开共享机制，直接影响信息资源的整合开发利用，信息资源的价值未能得到充分体现。

交通信息资源目录体系通过对分散在交通行业各部门的信息资源进行有效梳理，并按照统一的标准规范进行分级分类和格式标准化，实现对交通信息资源的有序组织，为使用者提供统一的信息资源发现和定位服务。

基于数字孪生的交通运输多源数据融合架构研究一、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，数字孪生技术逐渐成为交通运输领域研究的重要方向。

数字孪生是指通过数字化手段构建一个与现实世界中物体或系统完全一致的虚拟模型，以实现对现实世界的模拟、预测和优化。

在交通运输领域，数字孪生技术可以为交通管理、规划、设计、运营等各个环节提供有力支持，提高交通运输系统的效率和安全性。

多源数据融合是数字孪生技术的核心之一，它通过整合来自不同来源的数据，如传感器数据、地理信息系统(GIS)、卫星遥感数据等，实现对交通运输系统的全面感知和动态监控。

当前多源数据融合在交通运输领域的应用仍面临诸多挑战，如数据格式不统数据质量参差不齐、数据安全与隐私保护等问题。

研究基于数字孪生的交通运输多源数据融合架构具有重要的理论意义和实际应用价值。

研究基于数字孪生的交通运输多源数据融合架构有助于解决当前多源数据融合面临的技术难题。

通过对现有技术的分析和改进，提出一种高效、稳定、可扩展的多源数据融合方法，为交通运输领域的数字孪生建设提供技术支持。

研究基于数字孪生的交通运输多源数据融合架构有助于提高交通运输系统的智能化水平。

通过对多源数据的融合分析，可以实现对交通运输系统运行状态的实时监测和智能预警，为决策者提供科学依据，降低事故风险，提高运输效率。

研究基于数字孪生的交通运输多源数据融合架构有助于推动交通运输领域的创新发展。

通过引入数字孪生技术，可以打破传统交通运输领域的信息孤岛，实现跨部门、跨领域的信息共享和协同创新，为交通运输行业的可持续发展提供强大动力。

1. 数字孪生技术的概述数字孪生技术是一种将现实世界中的实体或过程通过数字化手段进行建模和仿真的技术。

它通过收集、整合和分析来自不同数据源的信息，为实体或过程创建一个精确的数字表示。

这种技术在多个领域得到了广泛应用，如制造业、建筑业、交通运输等。

在交通运输领域，数字孪生技术可以帮助实现交通系统的可视化、预测性维护、智能优化等功能，从而提高交通效率、降低能耗和减少拥堵。

2024年咨询工程师（投资）继续教育---智慧交通与交通大数据及格试卷一、判断题（每题2分，共26题，总分52分）1、管控组织明确了数据管控过程中的组织结构、角色、职责等。

管控组织除了要负责制定数据标准、质量、安全等要求外，还需要负责制定管控的相关流程和评价考核指标等内容。

A、对B、错正确2、交通安全、交通堵塞及环境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题。

A、对B、错正确3、智慧运维技术是一种基于现代信息技术的运营和维护管理方法，旨在提高设施和设备的效率、可靠性以及降低运营成本。

A、对B、错正确4、智慧运维系统的目标是建立一个基于状态监测、特征提取、状态评估、故障诊断、故障预测、维修模式优化和维修决策于一体的智能系统。

A、对B、错正确5、区域综合交通运输体系规划是确定区域综合交通运输发展目标、方案设计和达到目标所应采取的对策，是进行区域综合交通运输体系协调发展的指导文件，是社会经济发展规划的基础之一。

A、对B、错正确6、管道运输是指用加压设施加压流体（液体或气体）或流体与固体的混合物，通过管道输送到使用地点的运输方式，是用管道作为运输工具的一种长距离输送液体和气体物资的运输方式。

正确7、多功能智能杆是智慧城市重要的入口和载体，本场景实时监测周边环境的空气质量、温湿度、噪音、降雨量、光照、排放，打造城市环境的全息感知。

A、对B、错正确8、城市环境感知中气象监测指的是通过传感器监测当前照度，与智慧照明联动。

A、对B、错正确9、智能垃圾管理指的是垃圾箱和垃圾车上的传感器可以帮助优化垃圾收集路线，减少维护成本，减少环境影响。

错误正确答案A10、智慧安防是保障城市安全的重要手段。

通过部署视频监控系统、智能感知设备和人工智能算法，可以实现对公共场所和重要区域的安全监控和事件预警。

智慧安防还可以应用于城市的灾害预警和应急响应方面，提高城市的安全性和抗灾能力。

A、对B、错正确11、综合交通枢纽数字化、智能化、信息化系统是庞大而复杂的，要想在系统建成后充分发挥其效益，即应提前做出统一的设计与规划。

基于数据挖掘的交通数据管理平台作者：李颛来源：《城市建设理论研究》2013年第28期摘要: 数据库在交通领域的广泛应用使得该领域积累了大量的数据，这些数据间存在着潜在的规则和关联，通过数据挖掘技术的应用可将这些潜在的规则和关联显性化，对交通管理的决策有着重要的作用和意义。

本文构建了一个基于数据挖掘的交通管理平台为交通管理决策提供支持，并说明了该平台数据挖掘的流程。

关键词: 交通管理数据挖掘平台中图分类号： N37文献标识码：A一、引言目前公安交通机关为方便交通管理业务的开展，创建了四个基本数据库：道路交通事故信息数据库、驾驶员(即驾驶证)管理信息数据库、交通违法行为信息数据库、车辆登记管理信息数据库，当前交通管理部门的应用系统、平台均以此四个基本数据库为基础获取各类信息。

数据库自创建以来经过几十年数据的存储，已积累了海量的交通相关数据，随着车辆和驾驶人增多以及相关业务的复杂化，数据更是成爆发式增长。

这些数据已成为交通部门的重要的数据财富。

然而面对大量数据，显然已不能再满足于只是简单地查询和修改数据，而是进一步希望能够发现数据之间的潜在关系，并随着现实中交通管理中“人、车、路、环境”和谐发展的迫切期望以及缓解交通堵塞、预防交通事故的职责所在，交通管理部门急切地希望通过快速处理这些数据获得进一步有利于科学管理的决策依据。

特别是以往的交通管理规律常常不是基于数据库中信息丰富的数据，而是基于决策者的直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具，即使当前的专家系统技术，通常这种系统依赖于用户或交通管理领域专家人工地将知识输入知识库，因此这一过程可能会产生偏差和错误，并且耗时、费用也高。

如何才能对大量数据进行分析，发现数据之间的潜在联系，为交通管理提供自动决策支持呢，运用数据挖掘技术从交通管理数据库中寻找知识发现给交通管理部门带来了希望。

在这些海量交通数据中存在着大量的有着潜在关联和规则的数据，因此将数据挖掘技术中的关联规则算法应用在交通领域，通过关联规则挖掘发现交通数据之间的潜在关系，为交通管理提供自动决策支持有着重要的意义。