快生活 - 传播价值、传递关注!

大数据分析技术在智能交通的基础应用


  【摘 要】近年来,由于交通事业的发展步伐不断加快,交通数据量也得以迅速增长,这就加大了数据分析处理的难度,而将大数据分析技术应用到其中就可以起到很好的效果。鉴于此,文章首先对大数据分析技术进行了简单的概述,分析了大数据分析技术在智能交通中应用的优势,最后对大数据分析技术在智能交通中的应用展开了相应的探讨。
  【关键词】大数据分析技术;智能交通;应用;优势
  随着科学技术的发展进步,越来越多的高科技技术被广泛的应用到了社会行業的各个方面,为社会的发展做出了重要的作用,为了更好的促进我国交通事业的发展,完善智能交通的建设,相关人员正在大力的把大数据分析技术广泛的应用到交通建设之中,充分利用此技术的海量数据存储、方便数据分析及终端分布等方面的优势,使其为我国的智能交通建设发挥重大的作用。
  一、大数据分析技术的概述
  大数据是在云计算、物联网技术的基础上发展起来的一种新的技术。在交通领域中,大数据主要指的是各类交通运行监控、服务以及应用的数据,这些数据不但体积庞大,且种类非常多,这就给数据的分析和处理加大了难度,而将大数据分析技术应用到交通领域就可以很好地解决这一问题。大数据分析技术的特点主要有如下几点:第一,数据的存储体积比较大。现阶段,大数据技术的存储设备已经从过去的TB级别的技术发展成为PB级别的技术,而PB技术最为显著的特点就是具有十分大的存储空间,从而提高了自身可存储的数据的体量;第二,能够处理种类繁多的数据,确保分析结果的准确性。一般来说,交通领域中的数据种类非常多,如果采用传统的方式来对这些数据进行处理,工作量非常大,且无法保证分析的可靠性。而用大数据分析技术对这些数据进行分析与整合,就可以分析出切实有效的数据;第三,数据的处理速度快。大数据技术将各个方面的数据进行搜集,通过后台操作,可以实现一秒处理这样的高效率运行,极大的提高的数据的处理速度,实现了现代管理的效率化运行。
  二、大数据分析技术在智能交通中应用的优势
  (一)能够有效的整合交通涉及的海量的数据资源
  在过去,通过利用计算机技术可以实现对分散的系统与异构的数据进行处理与整合,从而让不同系统中的交通信息能够进行很好地组织与处理。而现在利用的大数据处理技术,又是云计算的发展,主要可以解决整合后的海量数据的存储时效性的问题。
  (二)可以有效的提高交通的运行效率
  通过对大数据分析技术的运用,可以促进交通运营效率的有效提升,同时还能提高道路的网通能力与设施的运用效率,并能够按照实际情况对交通需求进行调整。现阶段,我国的交通压力比较大,交通的运行效率也不高,通过将大数据分析技术应用于智能交通中,可以对交通的运行情况进行实时的监控,从而根据实际的要求进行交通的调整,大大的提高了交通的运行效率;同时大数据技术具有较高的预测能力,可以实现对交通动态的针对性的实时监控。
  (三)能够有效的提高交通的安全水平
  对于大数据分析技术来说,其具有实时性与可预测性的特点,所以其可以与现有的路边探测器与传感器等设备相结合,实现对车辆轨迹的追踪与数据的整合,进而对车辆行使的安全性能进行分析,使交通事故的发生率降低。同时在事故的应急处置方面,大数据的高速度处理特点可以快速的对信息进行反馈,使应急人员及时的对事故进行救援,从而切实的提高应急救援的能力,降低人员伤亡及财产的损失。
  三、大数据分析技术在智能交通中的应用
  (一)大数据实时处理技术
  目前,大数据分析模式主要有两种类型,分别为"离线处理"与"实时处理"。离线分析能够分离业务数据与所要分析的数据样本,从而只对分离后的数据样本进行建模分析,这种分析模式的显著优势为能够处理一些较为复杂的业务,但是缺点为没有办法第一时间掌握市场的发展规律;而实时分析的作用是能够对业务数据进行即时地分析与处理,并可以随时掌握业务的变化情况。大数据分析技术利用其快速、可预测性的特点,能把控交通流量,实时监控路面的动态性,减少交拥堵现象,提升交通管理效率。例如:出行前,驾驶者输入目的地,大数据交通管理平台会依据前方路况做出分析、判断、确定路线,并通过智能手机告知驾驶者。
  (二)大数据分析平台
  在智能交通系统中所使用的大数据分析平台主要包含三个技术平台,分别为基础服务层、数据分析层以及终端发布层。为了进一步完善智能交通的大数据分析平台技术,就要对这是三个层面进行认真的分析,加大对这三个技术平台建设的力度,具体为:第一,基础服务层。基础服务层是数据分析层与终端发布层的基础部分,它主要的作用是通过对现有云计算技术的应用,分析与整合所涉及到的一些数据,并能够将异构的数据存储起来,以确保数据的安全性与稳定性。要想加强这项技术,就首先要将基础的保障工作做好,有效组织好不同系统中的交通设施、对象以及工具等信息,以便为日后的分析与反馈提供很好的数据支持;第二,数据分析层。数据分析层主要是服务层面存储的数据与交通管理的数据需要,通过对数据分析功能与数据的挖掘技术的应用,对所存储的信息进行处理、分析,从而产生切实有效的决策或者是判断数据,实现对交通的管理。这一层面技术的保障工作就是我们必须要不断地对交通管理的实际需求进行调查更新,从而使数据分析的依据更加的切实有效;第三,终端发布层。终端发布层主要是将数据分析层传输同的数据分析结果发布到云终端之上,我们可以根据不同的要求,提供不同的分析结果从而使服务对象能够更加容易的使用和理解,准确的找到与需求相对应的功能入口。
  四、结束语
  总的来说,由于交通系统中所产生的数据量非常大,且种类繁多,为了更好地对这些数据进行处理,就需要在智能交通中应用大数据分析技术,大数据分析不但具有足够的存储空间,能够快速分析与整合这些数据,而且还能够保证分析结果的可靠性。所以,文章展开对大数据分析技术在智能交通中的应用研究十分必要。
  【参考文献】
  [1]田胜雄.大数据分析在智能交通系统中的应用[J].智能城市,2017,3(08):68-70.
  [2]卢政平.基于大数据分析下的智能交通浅析[J].科技风,2015(19):28.
  [3]周锋.大数据分析技术助推智能交通产业[J].信息与电脑(理论版),2015(02):82-83.
 
周剑智能交通优势应用职场阅读阅读大全网站目录投稿:飞莲