我们的交通也可以有交通大数据？

        21世纪是数据和信息大发展的时代。随着互联网、物联网和车联网的发展，人、车、路的有效连通实现了交通数据的全面认知。利用手机、IC卡和车载移动终端的数据可用于跟踪移动链的整个过程，交通流参数的全天候三维采集可以通过交叉调制、线圈、视频和浮动车数据来实现。同时，随着智能驾驶技术、无人驾驶和汽车网络的快速发展，车辆和驾驶员的全天信息可以获得实时更新。

交通数据可视化

        地区有上班族的旅游需求，也有突发的需求，也有噪音的需求，正确预测这些，而且这个预测精度短时间预测比较好。

        在以往的时间，以区域为单位来分析一个区域的总交通量很难满足基于出行目的、人口类别和需求随机变化的精细分析和预测的要求。大数据可以在个人基础上进行分析，以进一步划分流动人口、常住人口和流动人口。

        利用手机信号数据对北京、天津和河北进行了旅游分析。首先，旅行的人在城市里被跟踪很长时间。同时，利用公交或地铁的一卡通刷卡数据来检测个体的公交出行行为，从而掌握出行个体的属性特征。比如：你在哪里工作和生活？另一个例子是对个人的聚类分析。人们发现某个群体的工作都在北京三环路以内，但居民都在郊区。这可以解释向心交通的原因，并勾勒出整个城市的整个时空旅行模式。

        从大城市的分析拓展到城市圈，北京是京津冀地区高学生就业聚集区的地域，有38%的就业岗位。如此高的聚集区自然也造成了人囗有的流动性，由北京向外光辐射的车流量远高于石家庄市或者上海的辐射量。京津冀一体化大城市区相对而言还是每个大城市单中心局的发展，大城市和城市之间还没紧密有机质的联络，和长江三角洲、珠三角地区有明显差别，因此交通运输集成化是优先促进地域发展的必要因素。

        就对外交通而言，外出人口基本上通过高速铁路和飞机出行。以机场为例，由于用途不同，大数据可以用来分析哪些是乘客，哪些是机场工作人员。入境游客的分布随着旅游距离的增加明显减弱，工作人员在港区附近工作。手机数据可用于获取铁路客流，并了解机场与铁路之间的差异。例如，在该国的东北部，旅行时间较短，目的地更多地在东北部地区，而在南部，使用高速铁路。从出行路线的阻力和分布可以看出，北京新机场建设的未来吸引范围是沿着地铁沿线到中心城区分布。

        我们还能够对每个地区进行深度挖掘，一个地域里有工薪族的出游需要，也有偶发性需求，还有偏移的噪音性的需求，对这些进行精确的预测分析，而且这种预测分析精确度在短时间预测分析上更好。

        交通运输互联网大数据可以实现对大规模个体出行全过程中活动链的集成和准确检测，捕捉出行模式和多模式交通客货流规律，挖掘和分析人口、活动、设施和出行之间的相关性，通过分类准确预测出行过程，从而提供出行指导、服务和综合网络的构建和交通新业态的产生提供支撑。

        未来大数据时代，北京开维创为您提供专业大数据技术，为您提供专业可靠的大数据信息服务。

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