2024年4月18日发(作者：)
智能交通时空数据分析与应用研究
随着智能交通技术的发展和普及，交通数据的规模和种类也不断增长，交通管
理和交通参与者对数据的需求也愈发迫切。同时，利用人工智能和大数据分析技术
处理交通数据仍然面临挑战。本文将探讨智能交通时空数据分析与应用研究的现状
和未来发展方向。
一、智能交通时空数据的种类与来源
智能交通时空数据几乎涵盖了所有与交通相关的信息。按照来源分，大体可以
分为四类：交通部门收集的交通数据、车载终端设备采集的行车数据、物联网设备
上的传感器数据和社交媒体的数据。
交通部门收集的交通数据包括城市交通流量数据、运输分析数据和公共交通票
务数据等；车载终端设备采集的行车数据包括车辆位置、速度、方向、载重、燃料
消耗等；物联网设备上的传感器数据包括路面状况、天气状况、空气质量等；社交
媒体数据则反映了交通事件、用户评价和旅游流量等。
以上数据源都涉及不同领域，对数据处理方法提出了不同的需求和挑战。因此，
如何整合和利用这些数据源并最大限度地提高数据价值，是智能交通时空数据分析
要解决的问题之一。
二、智能交通时空数据的分析方法
大数据实际上是许多庞大数据集成的一个术语。分析复杂的大数据以发掘有用
信息是一项挑战，也是一项极具价值的工作。
智能交通时空数据的内在特质——时序性、空间性、多样性和异构性特别突出。
面对复杂而多变的交通行为，传统数据处理方法和算法已经难以满足需求。因此，
人工智能技术在智能交通时空数据分析中发挥了重要作用。
预测模型是一种常见的基于大数据分析的方法，其目标是根据以往的数据和趋
势预测未来的情况。对于机动车辆的行驶轨迹与行为预测，研究者一般采用时间序
列模型、传统统计模型、基于深度学习的神经网络模型和支持向量机等方法。对于
公交、地铁等公共交通预测问题，预测因素不仅包括时间、位置、速度，还需要考
虑人口流动性、城市拥堵情况等特征。
另外，在智能交通时空数据分析中开发出的其他方法包括空间数据挖掘、规则
关联挖掘、大规模机器学习、数据融合和可视化等。
三、智能交通时空数据的应用研究
智能交通时空数据分析可用于运输和城市规划、车辆安全和行驶辅助、多模式
交通集成、智慧交通信号控制、智慧停车管理等方面。
在城市规划方面，通过智能交通数据分析，可了解城市中交通拥堵情况，以及
城市居民出行时间分布情况和出行方式。这些数据可以对城市交通流量和交通瓶颈
产生影响的道路节点进行优化和规划。
在车辆安全方面，通过车载设备采集的数据，特别是在车辆碰撞、危险驾驶和
交通事故中记录的数据，智能交通时空的数据分析可为公共安全提供支持，对于交
通事故的管控和判定都发挥了重要作用。
在智慧交通信号控制方面，数据分析可以提前预测车流量，通过可预见交通情
况，在信号时间和配时流量上进行合理优化，减少交通拥堵现象，提高交通效率。
在智慧停车管理方面，智能停车技术可以根据出入时间、用车类型等，给出个
性化停车方案。通过智能停车系统与交通管理系统进行关联，可以更好地规范停车
秩序，减少停车难度。
综上，随着信息技术的不断发展，在拥有庞大交通数据的情况下，智能交通时
空数据可以用来提升交通运输的效率和公共安全，为城市规划人员和交通管理者提
供数据分析服务，也为开发智慧交通系统和服务提供依据和技术支持。
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1713422369a2245832.html
评论列表（0条）