交通行业统计分析及数据挖掘的研究

基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析摘要：基于武广高铁售票数据，分析了武广高速客流时空分布规律。

在客流空间分布方面，分析了不同客运节点以及不同旅行距离的客流特征，并计算了跨线列车本线客流和跨线客流的比例。

在客流时段分布方面，首先分析了不同节假日对于客流产生的影响，其次按照列车时刻划分了客流出行时段，对于一日内不同车站以及区间的客流时段性出行规律进行了总结。

结论表明：旅客出行的时空分布特征受车站位置、出行距离以及节假日影响较大。

关键词：武广高速铁路；客流特征；时段分布；空间分布中国高速铁路的发展提升了铁路服务品质，满足了旅客更高层次的出行需求。

深入了解并掌握客流的分布规律对于优化列车开行方案，提升客运产质量以及合理有效利用运输资源具有重要的意义。

近年来不少学者对于高速铁路客流出行特性进行了分析。

韦胜[]对京沪高铁客流时空分布格局和站点客流日变化规律进行了分析；崔丽[]对郑西高铁乘客出行偏好以及消费特征进行了相关研究；张蕾[]揭示武广高铁的客流时空分布特征及客流变化规律，提出一种新的短期客流预测方法；王静[]归纳了北京地铁车站客流时空分布差异性特征规律，并进一步分析了进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征；张伯敏[]基于沪杭高铁的客流变化情况以及实际存在的问题，研究了旅客出行行为特征；雷莲桂[]以郑西高铁洛阳龙门站客流数据为基础，分析了高铁客流特征与客运市场运营现状。

王瑶[]通过调查分析了分析京广高速铁路客流特征，基于调查分析提出优化京广高速铁路列车开行方案的建议。

蒋学斌[]通过分析京沪高速铁路在时间、空间上的客流特征及客流的增长趋势，对京沪高速铁路营销策略提出相关建议。

本文在借鉴以上研究方法及研究成果的基础上，以高速铁路售票数据为研究基础，运用数据统计、分析和挖掘等手段，通运营后的武广高铁客流特征进行分析。

主要包括不同车站以及不同旅行距离客流空间分布特征，节假日客流以及一日内客流时段分布特征等方面。

数据 挖 掘技 术在 公 路 交通 管 系 中的应 用研 究 理 统
秦 佳
摘 要 ： 绍 了用于预测决策的回归分析 方法， 介 进行预测 决策数据挖掘 模型设计 ， 用公路 交通管理 系 并
统 中违章数据进行验证 ， 出较优的用于公路 交通管理预测决策的数据挖掘模型。 得 关键词 ： 数据挖掘 ； 测决策 ； 预 回归分析
汇总数据 ， 在保证 系统 运行稳定 的前提下 ， 得预测的主 使 题完善 、 丰富 。而在数据仓库 中， 存储 的是以季度或月为 粒度的当前基本数据 和历史 基本数 据， 就要 对其按 日为 粒度作为预测数据 的基础 ， 再用 于数据挖掘。
数 据 预处 理 的方 法 ： 事 实表 中 的 ｒｌｉ、ｒｎ ｒ — 在 ｔ—ｄ ｄｕ ｋｄｉ ｒ ｖ
８——第 ｉ ｉ 组观测值对 Ｙ 的随机误差 ； ．
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Ｂ 一， ｐ ——ｍ＋１ 个待估计 的回归参 数。
在多元线性回归模 型 中， 做如 下假设 ： ①ｙ与 Ｘ（ ＝ ．Ｊ １２， ， 之间满足线性 关系 ； ｘ 是确定性 变量 ， 在 ， … ｍ） ② 且
两个 自变 量 或 多 个 自变 量 之 间存 在 线 性 关 系 ； 随 机 误 ③
／２ ３
自不同地段的交通 基本数据 （ 交通 的基本 信息 和车辆 的
违章细节 ） 中在一 起 ， 为 源数 据 ， 数 据类 型 可为 集 作 其
Ａ ｃｓ、 ｒｃ 、Ｑ ｅ ｅ 及 文本 文 件 等 。 ｃｅｓＯａｌ Ｓ ＬＳｒ ｒ ｅ ｖ 针 对 不 同 的 预 测 影 响 因 子 ， 数 据 进 行 最 细 粒 度 的 对
测和决策 能力 。现 将 闯红 灯 （ｔ—ｄ 、 后驾 车 （ ｒｎ ｒｌ ｉ） 酒 ｒ ｄｕｋ ｄｉ ｎ ｄ 、 ｒ ｉｇｉ） 上下班高峰 时间（ｉｅ ｉ） 天气 （ｌ ａ —ｄ ｖ ｔ —ｄ 、 ｍ ｃｍ ｔ ｉ） ｉ ｅ 这四个影 响因素作为 自变量 ， 利用 回归输出 的连续变量 ， 用于公路 交通管理 的预测 。

出租车载GPS轨迹数据挖掘与分析一、引言GPS轨迹数据是由出租车上的GPS设备记录下的车辆位置、时间和速度等信息。

这种数据是实时生成的，包含大量的时间序列信息，具有重要的研究和应用价值。

本文将针对出租车载GPS轨迹数据展开挖掘与分析，探讨其应用于出行规划、交通流量预测等方面的潜力。

二、数据预处理由于GPS设备录制的数据存在定位偏差、缺失、误差等问题，需要对数据进行预处理。

预处理包括数据去噪、数据对齐、数据清洗等步骤。

1.数据去噪：通过滤波算法去除GPS轨迹中的噪声。

常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。

2.数据对齐：将不同出租车的数据对齐，以便进行统一的分析。

可以使用时间对齐或地理位置对齐的方法。

3.数据清洗：对轨迹进行剔除异常值和重复数据等处理，确保数据的合理性和准确性。

三、基本统计分析在对GPS轨迹数据进行挖掘和分析之前，首先进行基本的统计分析，对数据的分布、特征进行了解。

1.车辆数量统计：统计不同时间段内出租车的数量变化情况，了解城市交通的高峰时段和低谷时段。

2.车辆行驶距离统计：统计不同车辆在不同时间段内的行驶距离分布，了解车辆的使用情况和行驶习惯。

3.行驶速度统计：统计不同时间段内车辆的平均速度分布，探究城市道路的交通状况和拥堵情况。

四、出行规律挖掘通过对GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以发现人们的出行规律，进而为出行规划提供有针对性的建议。

1.出租车热点区域分析：通过聚类算法，发现城市的出行热点区域，为出租车的运营提供参考，优化车辆调度和资源配置。

2.出行时间分析：统计不同时间段内的出行量，了解城市交通的高峰和低谷时段，为交通拥堵预警和出行规划提供依据。

3.轨迹相似性挖掘：通过轨迹相似性算法，找出相似的轨迹，为出行规划提供参考，缩短出行时间和交通拥堵。

五、交通流量预测基于GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以预测城市的交通流量，为交通管理和出行规划提供决策支持。

1.交通流量预测模型：建立交通流量预测模型，根据历史数据和实时数据，预测不同时间段和地点的交通流量，为交通信号控制和路线规划提供参考。

车联网数据的挖掘与分析及应用研究随着科技的发展，越来越多的车辆被智能化设备所控制，这就是车联网时代。

当车联网概念逐渐深入人心并被广泛应用时，车联网数据的挖掘与分析也成为当下的热点。

一、车联网数据的挖掘数据挖掘主要是指从大量的数据中提取有用的信息和模式。

在车联网这个领域中，除了常见的车辆基本信息外，还需要从车辆行驶、数据采集等方面进行数据挖掘。

车辆行驶数据挖掘：车联网设备可以高精度地采集车辆的行驶数据，如车速、油耗、位置等。

这就让车辆行驶的行为模式和偏好能够被分析，进而得出有益的信息。

数据采集环节的数据挖掘：数据采集环节是车联网的一个重要组成部分，它为整个车联网系统提供了数据源。

对这些数据进行挖掘，可以得出车联网中人、机器、环境之间的关系信息。

二、车联网数据的分析车联网数据分析是应用研究的核心步骤之一。

这部分内容主要包含了与车辆诊断、保养、能源效率提高、安全评估等相关的数据分析研究。

车辆诊断与保养：车联网设备可以实时监控车辆的状态信息，并将其传递到云端进行处理。

这样可以将车辆故障修复过程中的时间和成本降到最低，提高车主的满意度。

能源效率提高：车联网可以促进车辆的燃料效率和减排效率的提高。

通过燃油耗量数据等信息的实时监控，车主可以调整车辆的驾驶模式，最终达到节油减排的目的。

安全评估：车联网数据可以被用来分析交通事故发生的情况和原因。

同时，它还可以提供预警，以帮助减少交通事故数量和伤亡率。

三、车联网数据的应用研究车联网数据能够被应用于大多数车辆相关领域，并产生积极的效果。

停车管理：借助车联网数据，可以实现智慧城市中停车管理的自动化和功能性优化。

无人驾驶：无人驾驶技术需要各种类型的数据才能更好地发展。

车联网数据的整合和分析将成为无人驾驶的基础。

交通管制：当车辆可以采用更加符合人性化需求的方式行驶时，车联网数据的应用将可以为交通管制提供支持。

四、未来建议随着车联网数据的大量涌现，对于数据的安全性以及最终的应用范围被广泛关注。

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。

车联网中的数据挖掘与分析技术近年来，随着科技的不断发展与进步，车联网这一行业也日益兴旺。

车联网的核心是车与车之间的通信，而这也需要借助数据挖掘与分析技术。

在这篇文章中，我们将探讨车联网中的数据挖掘与分析技术的应用以及对整个行业的重要性。

一、数据挖掘在车联网中的应用数据挖掘是从大量数据中寻找有用的信息，从而发现知识和规律的过程。

在车联网中，数据挖掘技术可用于以下几个方面：1. 实时交通监测数据挖掘技术可以从道路交通监测系统中采集实时的交通数据，如交通拥堵程度、车辆通行时间、平均车速等，来分析交通状况和交通流量。

通过分析这些数据，交通管理部门可以针对交通拥堵进行即时调度和疏导，从而提高城市道路运行效率。

2. 驾驶行为分析通过对车辆传感器所记录的数据进行挖掘，可以了解驾驶行为，例如：加速度、制动、方向盘转动等，从而预测驾驶员的行为，提高汽车的智能驾驶技术。

3. 故障诊断车辆中的一些传感器可以监测到车辆各个部分的运行状态。

通过对这些数据进行挖掘分析，可以准确诊断车辆的故障、提前预测车辆的故障，从而提高车辆的可靠性。

二、数据分析在车联网中的重要性数据分析是通过对大量数据的统计和分析，得出行业内的规律和趋势。

在车联网行业中，数据分析也是不可或缺的一部分。

1. 提高交通效率数据分析能够分析出整个城市的交通状况，并根据研究结果对路网进行调整和改善，从而提高交通效率和道路利用率。

2. 降低车辆的故障率通过对车辆数据的分析，在车辆出现异常时能够及时诊断出故障原因并进行相关维修，从而降低车辆的故障率，提高车辆的可靠性。

3. 提高车辆的安全性数据分析能够对驾驶员的驾驶习惯进行分析，从而预测驾驶员的行为，提高汽车的智能驾驶技术，加强驾驶员的安全意识，并减少车祸的发生。

三、数据挖掘和数据分析的挑战在车联网行业中，数据量庞大，数据来源多样化，因此引发了一系列难题。

其中主要有以下几个挑战：1. 数据质量不稳定车辆数据来源多样，数据量也很大，但数据的有效性和准确性却不容易保证。

出租车GPS轨迹数据挖掘研究1出租车GPS轨迹数据挖掘技术分析1.1数据预处理。

初步的数据采集，往往都是不完整的或不一致的，数据当中可能存在缺漏项或重复项，所以不能直接用于数据分析与数据挖掘，需要进一步进行数据的清理与冗余数据化简操作。

出租车的GPS轨迹数据当中，可能存在的问题主要包括两点，其一是轨迹点的经纬度坐标越界；其二时轨迹点位置异常。

对这两种数据问题进行清理，可通过以下步骤：首先，处理经纬度坐标越界问题，假设数据采集对象为沈阳市辖区，则要划分重点研究区域，若此次研究主要为主城区的交通道路规划提供参考，则要将绕城高速以外的所有坐标记录进行清除处理。

其次，处理轨迹点异常的问题，需要进行异常值过滤处理，如，数据的来源出租车的行车速度要控制在合理范围内；同时，还要有效剔除车载GPS 的测量异常值，具体办法可结合中位数滤波器进行有效处理。

在数据采集过程中，受到交通拥堵、停靠等现实状况的影响，地位系统当中会出现大量的定位冗余点，若要保证数据分析的准确性，必须对其进行简化处理。

针对这一处理过程，可充分利用计算机图形学与制图学领域的研究成果，采用Douglas-Peucker即DP算法，针对出租车GPS轨迹数据中曲线节点密度较高的数据类型，能够起到显著的去冗余效果。

1.2地图匹配。

在实际数据采集过程中，受到GPS定位精度问题的影响，获取到的轨迹点可能存在一定的误差，针对这种数据问题，就需要进一步采用地图数据对其进行匹配纠正处理。

较为简单的匹配方法，就是将GPS轨迹点与距离最近的道路进行匹配，主要原理是几何特性，基于道路拓扑关系进行匹配，能够简化匹配过程，且计算更为便捷、准确度更高。

对初始数据进行相应的处理，最终得到的轨迹数据，应能够清晰的呈现为目标区域的道路网络。

2利用出租车GPS轨迹数据挖掘居民出行特征的方案设计2.1高斯定理与轨迹数据。

采用高斯定律进行居民出行特征挖掘，是一种类比的应用手段，主要原理是利用高斯定律描述目标场景，进而细致分析出租车轨迹方向与载客数量等特征。

对交通统计的探讨随着我国经济快速发展，城市化进程不断加快，交通行业在发展过程中不断涌现出新思路、新视点、新问题，交通统计环境正在发生巨变，统计工作面临着崭新的课题和严峻的挑战。

下面结合统计工作中的点滴体会，对现行交通统计工作的不足和改进建议形成如下几点思考。

供同行参考。

交通统计存在的不足1．统计内容不能全面反映交通发展内涵。

现行的交通统计是在原来计划经济体制下演变而来的。

经过近几年的不断改革完善，统计内容不断丰富，主要包括：①以运输产量为核心的生产成果统计：②以基础设施建设为中心的交通投资情况统计；③以交通基础设施存量为中心的生产能力统计；④以交通职能部门管理内容为中心的专业统计。

随着科学发展观在交通领域的进一步贯彻落实，交通可持续发展理念的不断提升，尤其是“十一五”规划纲要中把“优先发展交通运输业”作为加快发展服务业的重要战略任务以来，交通统计工作必将承担更多新的使命：必须科学准确反映和监测交通运输节能消耗．结构调整、自主创新、增长方式转变等进展情况，全面反映运输生产效益、运输发展速度和运输结构变动情况，客观反映交通从传统服务业向现代服务业转变的进展情况等。

面对统计工作的这一全新环境，现行统计已经明显的力不从心，表现在重总量规模速度统计、轻结构效益统计，重生产成果统计、轻环境资源统计，重物质文明统计、轻精神文明统计，重行业自身统计、轻与社会经济的关系统计，难以全面反映交通的“全面、协调、可持续发展”内涵。

2．反映交通服务水平的核心指标准确性不高。

作为交通统计的核心指标，运输量(包括运量和周转量)是表征交通生产成果的最主要量化统计指标，集中体现着交通行业对整个社会的服务程度。

经过近十年的统计改革，运输量统计已从计划经济下的“全口径统计报表制度”过渡为市场经济下的“以抽样调查为主、全面报表为辅”的综合调查方法体系，较好地解决了从部门统计转向行业统计的困境。

然而近几年随着经济多元化和市场经济的不断发展，统计对象和范围都发生了很大的变化，出现了较多难于操作的实际问题。

交通运输统计随着社会的发展和人们生活水平的提高，交通运输在日常生活中起着至关重要的作用。

交通运输统计是对交通行业相关数据的收集、整理和分析，以便了解交通运输的状况和发展趋势。

本文将介绍交通运输统计的意义、方法以及统计数据的应用。

一、交通运输统计的意义交通运输统计对于政府制定交通政策、规划交通网络以及改善交通状况起着重要的指导作用。

通过对各种交通工具的使用程度、路段的通行情况、人流货流的运输量等数据进行统计，可以全面了解交通状况，为交通规划和决策提供科学依据。

此外，交通运输统计还可以帮助监测交通安全和减少交通事故的发生。

通过统计交通事故的原因、发生地点以及事故类型等数据，可以深入分析交通事故的规律，为相关部门提供有效的预防和应对措施。

二、交通运输统计的方法1.数据收集交通运输统计的第一步是收集相关数据。

数据的收集可以通过定期抽样调查、交通卡口监测、道路视频监控以及交通运输企事业单位的数据报送等方式进行。

需要确保数据的准确性和真实性，采用多种数据源进行交叉核对，以提高数据的可靠程度。

2.数据整理与分析收集到的数据需要进行整理和分析。

这包括数据的分类、比较、计算以及相关图表的绘制等工作。

数据整理的目的是为了得到数据的基本信息和特征，便于后续的分析和应用。

数据分析可以采用统计学和数据挖掘等方法，对交通状况进行更深入的研究和解读。

三、交通运输统计数据的应用1.交通规划与决策交通运输统计数据可以为政府部门提供科学依据，制定交通规划和决策。

通过对交通工具的使用率、道路通行情况、客货运输量等数据进行分析，可以了解到交通状况的空缺和瓶颈，为交通规划和决策提供参考。

2.交通安全管理交通运输统计数据有助于监测交通安全和减少交通事故的发生。

通过对事故发生地点、时间、原因等数据进行统计分析，可以找出事故的规律和影响因素，为交通安全管理提供依据。

基于交通运输统计数据，可以制定相关政策和措施，提高道路交通的安全性。

3.交通运输服务改善交通运输统计数据还可以为交通运输服务的改善提供参考。

交通行业如何利用大数据进行交通流量预测随着社会的发展和城市的扩张，交通堵塞问题日益突出。

因此，交通行业迫切需要一种高效、准确的方法来预测交通流量，以便做出相应的调度和决策。

而大数据技术的应用正为交通行业提供了一个可行的解决方案。

1. 大数据与交通流量预测的背景交通行业面临的一个重要问题是交通流量的不确定性。

传统的交通流量预测方法主要依靠历史数据和经验公式，但这些方法无法准确预测交通拥堵等特殊情况。

而大数据技术的引入为交通行业带来了新的可能性。

2. 大数据收集与分析在交通行业中，大数据主要包括交通记录、地理信息、气象数据等多个维度的数据。

这些数据可以通过传感器、监控摄像头、交通卡口等设备收集，并经过数据清洗和处理后，用于交通流量的预测分析。

3. 数据挖掘与模型建立通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和特征。

交通行业可以利用机器学习和数据挖掘技术，建立预测模型，通过对历史数据和实时数据的分析，预测未来的交通流量情况。

这些模型可以根据实际情况进行优化和更新，以提高预测准确性。

4. 实时监控与预警系统利用大数据技术，交通行业可以建立实时监控与预警系统，及时地监测交通流量的变化，并给出相应的预警信息。

这些预警信息可以帮助交通管理部门做出合理的调度，以减少交通拥堵和提高通行效率。

5. 数据共享与合作在大数据时代，数据的共享和合作变得尤为重要。

交通行业可以通过与其他相关机构和部门进行数据共享和合作，充分利用各方的数据资源，提高交通流量预测的准确性和可靠性。

6. 交通流量预测与智能交通系统交通流量预测是智能交通系统中的重要环节之一。

通过将大数据技术与智能交通系统相结合，交通行业可以实现交通调度的智能化和自动化，提高交通管理的效率和水平。

7. 挑战与展望尽管大数据技术在交通行业的应用带来了很多好处，但也面临一些挑战。

例如，数据隐私保护、数据安全性等问题需要得到充分的考虑和解决。

此外，大数据技术的发展也离不开政府部门和企业的支持和投入。

卡口数据挖掘与城市道路交通分析王蓓;宁平华;段小梅;王世明;司徒惠源【摘要】基于卡口数据,设计道路交通分析任务和数据挖掘算法,探索分析结果在宏观、中观、微观层面对城市交通规划、建设和管理的工程应用.基于所有车辆一日经过的卡口序列,提出毗邻区域交通量、车流轨迹和道路运行状况三大分析任务和技术方案.提出毗邻区域交通量概念,计算有道路连接的毗邻区域间的车流量,得到宏观路网交通量分布特征.采用频繁子序列挖掘算法得到满足特定条件的车辆群频繁经过的卡口集合和顺序,得到车辆群的活动范围和重要路径.基于车辆到达路段起点和终点的时间间隔,得到随着时间变化的路段车辆行程时间分布.以湖北省宜昌市为例阐述工程应用,总结提出卡口数据挖掘与道路交通分析系统框架.【期刊名称】《城市交通》【年(卷),期】2019(017)001【总页数】8页(P89-95,6)【关键词】交通工程;卡口数据挖掘;车辆匹配;毗邻区域交通量;车流轨迹;道路运行状况【作者】王蓓;宁平华;段小梅;王世明;司徒惠源【作者单位】广州市市政工程设计研究总院有限公司,广东广州510000;广州市市政工程设计研究总院有限公司,广东广州510000;广州市市政工程设计研究总院有限公司,广东广州510000;广州市公安局交警支队,广东广州510000;香港大学,香港999077【正文语种】中文【中图分类】U491.1+120 引言城市道路交通量、车速、密度、通行能力和行车延误等是衡量城市道路服务水平、交通拥堵程度、交通基础设施布局合理性、交通管理水平等的重要依据。

针对这些指标的调查方法有跟车法、浮动车法(基于GPS)、试验车法、人工观测法、机械观测法(传感器)、录像法和航拍法等。

基于已有的调查方法得到的道路交通指标形成了庞大的调查指标体系[1]，例如交通量指标体系、车速指标体系、道路通行能力指标体系和行车延误指标体系等。

随着交通电子设备的快速发展，道路交通调查手段越来越丰富，指标准确度提高，指标体系扩大。

交通量分析及预测交通量分析及预测是交通规划和交通管理的重要组成部分，通过对历史交通数据的分析，可以了解交通流量的变化规律，并为未来交通规划提供决策参考。

本文将从交通量分析的必要性、常用的分析方法以及交通量预测的方法进行探讨。

首先，交通量分析是为了了解城市交通系统的状况、交通流量的变化规律和交通问题的发生原因，对于制定有效的交通管理措施和交通规划具有重要意义。

通过交通量数据的分析，可以了解交通流量的高峰期、拥堵路段、交通事故多发地点等情况，从而有针对性地制定相应的交通疏导措施和交通信号优化方案。

此外，交通量分析还可以发现交通问题的根源，比如交通规划不合理、道路设施不完善等，为改善交通状况提供参考。

其次，常用的交通量分析方法有多种。

最简单的方法是直接观察和人工计数法，通过人工站点观测和手动计数来获得交通量数据。

然而，这种方法在数据的收集工作量和精确度方面存在问题。

因此，现代交通量分析方法主要使用传感器技术和自动化监测设备，如交通流量监测器、摄像头和车辆感应器等。

这些设备可以实时采集交通数据，并通过计算机系统进行数据处理，提高数据收集的准确性和效率。

同时，可以采用数据挖掘和统计分析技术，对交通量数据进行分析，如平均交通速度、车流密度和交通流量等指标。

最后，交通量预测是基于历史数据和相关变量来预测未来交通流量的趋势和变化。

交通量预测的目的是为了规划者和决策者提供准确的交通信息，以便有效地制定适应未来交通需求的交通规划和管理措施。

常用的交通量预测方法包括时间序列分析、机器学习和模型模拟等。

时间序列分析方法通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来交通量的趋势和季节性变化。

机器学习方法基于大量的历史数据，训练模型预测未来交通量，并根据实时数据进行实时调整。

模型模拟方法是建立交通量模型，模拟交通网络中的交通流动以及交通流量的变化，根据模型输出进行预测和分析。

总之，交通量分析及预测是交通规划和交通管理中不可或缺的工具。

基于大数据分析的城市交通拥堵预测与调控策略研究随着城市化的进程不断加快，城市交通拥堵问题已经成为困扰人们日常生活的重要难题。

为了解决交通拥堵问题，采用大数据分析的方法进行交通拥堵预测并制定有效的调控策略成为一种重要的研究方向。

本文将以基于大数据分析的城市交通拥堵预测与调控策略为主题，结合相关研究和实践，探讨该领域的研究现状、方法和应用。

一、研究背景与意义城市交通拥堵是城市化进程中普遍存在的问题，它给人们的出行带来很大不便。

同时，交通拥堵也影响着经济的发展和社会的稳定，因此如何准确预测和有效调控城市交通拥堵成为亟待解决的问题。

大数据分析的出现为解决这一问题提供了新的思路和方法，它能够挖掘和利用海量的交通数据，提供精确的交通拥堵预测和科学的调控策略，从而提高城市交通的效率和便利性。

二、研究内容和方法1. 数据收集与处理大数据分析需要广泛采集城市交通相关的数据，包括交通流量、道路拥堵指数、交通信号灯时序、交通事件等数据。

这些数据可以通过城市交通监控系统、移动应用程序、无人机等方式获取。

在收集到数据后，还需要对数据进行清洗和处理，剔除异常值，并进行有效的数据预处理，以确保数据的质量和准确性。

2. 数据分析与建模大数据分析的核心是通过分析数据建立准确的交通拥堵预测模型。

常用的方法包括数据挖掘、机器学习、神经网络等。

通过对历史数据进行分析和建模，可以提取出交通拥堵的特征和规律，并建立相应的预测模型。

同时，还需要考虑其他因素的影响，例如天气、节假日等，以提高预测的准确性和可靠性。

3. 调控策略制定基于大数据分析的交通拥堵预测可以为城市交通管理部门提供科学依据，以制定相应的调控策略。

例如，在交通拥堵即将出现的情况下，可以提前调节交通信号灯时序，优化交通流量；或者通过调整交通运输组织结构和交通配套设施来缓解交通堵塞。

制定合理的调控策略可以最大程度地减少交通拥堵问题，并提高交通系统的运行效率。

三、应用案例和效果评估大数据分析在城市交通拥堵预测和调控领域已经得到了广泛的应用。

交通运输中的大数据治理研究在当今数字化时代，交通运输领域正经历着深刻的变革，大数据的应用已成为推动交通运输发展的关键力量。

然而，随着数据量的急剧增长和数据类型的日益复杂，如何有效地治理交通运输中的大数据，以实现数据的价值最大化，成为了一个亟待解决的重要问题。

大数据在交通运输领域的应用广泛且多样。

从智能交通系统中的实时路况监测、交通流量预测，到公共交通的运营优化、出行者的路径规划，再到物流配送的精准调度、交通安全的风险评估，大数据无处不在。

例如，通过安装在道路上的传感器和摄像头收集的大量数据，可以实时了解道路的拥堵情况，为交通管理部门提供决策依据，及时调整信号灯时长、优化道路规划，从而缓解交通拥堵。

在公共交通方面，利用乘客的刷卡数据和手机定位数据，能够分析出不同线路和时间段的客流量，合理安排车辆班次和发车时间，提高公交服务的效率和质量。

对于物流企业来说，通过对货物运输过程中的位置、温度、湿度等数据的监测，可以实现对货物的全程跟踪和管理，确保货物安全、准时送达目的地。

然而，要充分发挥大数据在交通运输领域的作用，必须解决好大数据治理的一系列问题。

首先是数据质量问题。

由于数据来源广泛、格式多样、采集方式不同，导致数据存在缺失、错误、重复等问题，严重影响了数据的可用性和准确性。

例如，传感器可能会因为故障而产生错误的数据，或者不同数据源之间的数据存在不一致性。

为了提高数据质量，需要建立完善的数据采集标准和规范，加强数据审核和清洗工作，确保数据的完整性、准确性和一致性。

其次是数据安全和隐私保护问题。

交通运输大数据包含了大量个人和企业的敏感信息，如出行轨迹、车辆信息、货物信息等，如果这些数据被泄露或滥用，将给个人和企业带来严重的损失。

因此，必须加强数据安全管理，采取加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，保障数据的安全性和隐私性。

同时，要制定相关的法律法规和政策，明确数据的使用权限和责任，加强对数据滥用行为的监管和处罚。

智慧城市公共交通系统中的数据采集与分析随着城市化的不断推进，城市交通压力越来越大，智慧城市的建设成为了城市管理的重要方向。

而公共交通系统作为城市的重要交通组成部分，其运行数据的采集和分析对于智慧城市的建设至关重要。

一、公共交通数据采集的必要性公共交通是重要的城市基础设施之一，而数据采集是公共交通系统管理和优化的重要手段。

公共交通数据主要包括车辆位置、即将到站信息、乘客数量、交通速度等数据，这些数据都可以帮助管理部门、企业和乘客更好地管理、运营和利用公共交通系统。

1.1 管理部门利用数据采集实现公共交通优化公共交通的优化需要管理部门对运营状况进行实时监控和数据分析，以便及时调整交通组织、车辆规划、线路配置等。

这些调整需要根据实时的数据信息进行决策，数据采集为决策提供了必要的依据。

管理部门能够通过数据分析，了解乘客出行需求的变化，优化线路和班次计划，提高公共交通系统的效率和服务质量。

1.2 公共交通企业利用数据采集实现运营效益提高公共交通企业需要通过对业务数据的分析，进行经营决策和优化，达到运营效益的提高。

比如企业可以通过数据分析了解不同时段和路段的乘客流量，合理安排班车和车辆配备，进而在公共交通服务的质量和效率上实现提升。

此外，企业还可以利用数据分析挖掘公共交通系统的潜在商业价值，创造更多的运营收益。

1.3 乘客利用数据采集实现出行体验优化公共交通数据采集并不仅仅是为了管理和企业的利益，也需要优化乘客的出行体验。

通过数据的收集和分析，乘客可以了解到自己乘坐的公交车到站时间、乘车位置、预计到达时间等信息，减少等待时间和不必要的出行等候，提高整体出行便利度。

二、数据采集技术的发展随着数据采集技术的不断发展，公共交通数据的采集和管理变得越来越高效。

目前，公共交通数据采集主要依靠全球卫星导航系统（GNSS）定位和数据通信技术，以及各种传感器和设备。

2.1 GNSS定位技术GNSS定位技术是公共交通数据采集的重要手段之一。

第１０期　郑纲等：利用数据挖掘技术对城市交通流量状况的分析　’７５。　利用数据挖掘技术对城市交通流量状况的分析　郑纲　，胡福乔　，汪红星　（１．上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海２０００３０；２．上海交巡警总队科研所，上海２０００００）　

摘要：利用数据挖掘技术，对交通流量的原始数据进行重新组织，使这些数据不但能够为智能交通系　统中的控制系统服务，也能够为决策系统和诱导系统等提供数据。采用判定树算法，对重新组织的数据　进行分析，得出路口排队长度的简易估算方法，为实时交通状况的发布提供了数据基础。　关键词：智能交通系统；流量采集系统；判定树归纳算法　中图法分类号：Ｕ４９１、１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００１．３６９５（２￣Ｙ２）１０－１ＸＹ＇／５－０２　

Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｑｕｅｕｅ　Ｌｅｎｇｔｈ　ｗｉｔｈ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ　ＺＨＥＮＧ　Ｇａｎｇ　．ＨＬＪ　Ｆｕ－ｑｉａｏｌ，ＷＡＮＧ　Ｈｏｎｇ－ｘｉｎｇ２　（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆｂｎａｇｅ　＆Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｔ￣ｇｎｉｔｉｏｎ，　Ｊｉａｏｔｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　咖２０００３０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　＆Ｐａｔｒｏｌ　Ｐｏｌｉｃｅ　Ｔｅａｍ　ｏｆＳｈａｎｇｈａｉ，舶础　２ＯＯＯＯＯ，Ｃｈ／ｎａ）　

Ａｂｓ喇：Ｒｅｏｒｇａｎｉｚｅ　ｇｉｎａｌ　ｔｌａ￣ｅ　ｖｏｌｕｍｅ　ｄａｔａ　ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ　ｂｙ位　ｊｃ　ｄａｔａ　ｃｏｌｌｅｃｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ｄａｔａ　ｍｉｒｌｉ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｕｓｅ　ｒｅｓｔｒｉｃｔ　ｔｒｅｅ　ｔｌｌｍ　ｔｏ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｌａｗ　ｄａｔａ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｗａｒｅｈ０ｕｓｅ，ａｎｄ　ｍａｋｅ　ａ　ｓｉｍｐｌｅ　ａｎｄ　ｆａｓｔ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｑｕｅｕｅ　ｌｅｎｇｔｈ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＩＴＳ；Ｔｒａｇｉｃ　Ｄａｔａ　Ｃｏｌｌｅｃｔ　Ｓｙｓｔｅｍ；Ｒｅｓｔｒｉｃｔ　Ｔｒｅｅ　

轨道交通运营数据分析在现代化城市的交通运输系统中，轨道交通扮演着举足轻重的角色。

轨道交通运营数据的分析对于城市交通规划、运营管理和服务质量的改进至关重要。

本文将重点探讨轨道交通运营数据的分析方法和应用。

一、轨道交通运营数据的来源轨道交通运营数据主要来源于列车运行监测系统和车站设备。

列车运行监测系统包括车载设备和地面设备，通过实时监测列车的位置、速度和运行状态等信息。

车站设备则记录了乘客进出站、候车时间和站内人流等数据。

二、轨道交通运营数据的分析方法1. 数据收集与清洗轨道交通运营数据的首要任务是将数据从各个来源汇总并进行清洗。

清洗的目的是排除异常值和噪声，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 数据统计与描述通过对轨道交通运营数据进行统计和描述，可以了解列车运行的基本情况和客流量的分布特征。

例如，可以计算列车的平均运行速度、停站时间和平均候车时间等指标，以评估轨道交通的运行效率和服务质量。

3. 数据可视化与分析利用数据可视化的技术，将轨道交通运营数据以图形化的形式展示出来，有助于深入理解数据的内在规律和趋势。

常用的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。

可以通过绘制不同时间段的客流量变化图，了解客流高峰期和低谷期，并针对性地制定运力调整和优化策略。

4. 数据挖掘与模型建立通过运用数据挖掘方法和建立预测模型，可以更好地分析和预测轨道交通的客流量和列车运行状态。

常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和神经网络等。

建立预测模型可以帮助交通运营方预测未来的客流变化趋势，并根据需求进行线路和车辆的调配，提高运营效率。

三、轨道交通运营数据的应用1. 运营管理轨道交通运营数据的分析可为交通运营方提供决策依据。

通过分析列车运行数据和客流数据，可以制定合理的车次计划和运行策略，提高交通运输的效率和安全性。

2. 交通规划轨道交通运营数据的分析对于城市交通规划具有重要意义。

通过分析不同时段和不同线路的客流量，可以评估路网的负荷情况和瓶颈区域，为城市交通规划提供科学依据。