大数据在城市交通中的应用研究

罗淑兰，潘福全，王 昕，亓荣杰，张丽霞

（1.青岛理工大学 汽车与交通学院，山东 青岛 266520；2.青岛中兴智能交通有限公司，山东 青岛 266000）

大数据在城市交通中的应用研究

罗淑兰1，潘福全1，王 昕2，亓荣杰1，张丽霞1

（1.青岛理工大学 汽车与交通学院，山东 青岛 266520；2.青岛中兴智能交通有限公司，山东 青岛 266000）

大数据技术的发展对城市交通领域产生了重要影响。文章阐述了大数据的概念及特点，论述了近几年国内外大数据在城市交通的应用研究情况，对其应用研究范围及趋势进行了总结，指出智能交通是城市交通大数据应用的重心，最后展望了今后的研究方向。

城市交通；大数据；智能交通

随着互联网的发展，社会的信息化导致了信息量的迅速扩大，海量化的多样信息使社会逐步进入了“大数据”时代。近年来，随着云计算技术的发展，大数据日益受到关注。2012年，美国公布了“大数据研发计划”，希望提高人们从海量和复杂数据中获取知识的能力［1］。同年我国在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”［2］，讨论大数据的发展趋势、大数据应用等，共同研究如何挖掘大数据的应用价值。由此可见，大数据的发展趋势势不可挡，各国力图通过扩大其应用范围而进一步释放数据所蕴含的潜在价值。

目前大数据已广泛运用于各领域，包括农业经济学、生物医学以及电子商务等领域，城市交通领域也不例外。世界各国陆续开始对城市交通管理数据采用数字化的方式进行收集、存储和利用。随着其信息系统的不断建设与发展，城市交通领域积累了大量宝贵的数据资源。通过大数据技术的应用，城市发展所带来的交通拥堵、出行困难等问题可以得到较好的解决。大数据信息量巨大，种类繁多，面对众多的数据，如何及时、高效、准确地获取有价值的信息并对其进行有效的分析处理，成为大数据应用的关键所在。在大数据环境下，理解大数据特点，掌握当前城市交通中大数据的应用研究现状具有十分重要的意义。

1 大数据概述

关于大数据，目前没有统一和权威的定义。大数据在百度百科中的定义为，无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的巨量数据集合［3］。Viktor Mayer-Schonberger［4］认为大数据是由数量巨大、类型众多、结构复杂的数据构成的数据集，是利用所有数据进行处理而不是通过随机分析法对部分数据进行分析，通过数据的集成共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，它是基于云计算的数据处理与应用模式。涂子沛［5］认为“大数据”之“大”，不止在于它的信息量，更多的是人类可以“分析和使用”的数据在大量增加，通过对数据的交换、整合和分析，可以发现新的知识，创造新的价值，从而带来“大知识”、“大科技”、“大发展”以及“大利润”。从上述专家阐述的定义来看，虽然描述各有不同，但有一点是相同的，即大数据是数据量和数据类别繁多但又能从中快速获取信息的数据集。

通常用“4V”来描述大数据的特点：（1）数据量大（Volume），一般的大型数据集存储单位为TB级，而大数据的数据多为PB级，甚至达到EB级乃至ZB级；（2）数据处理速度快（Velocity），大数据与传统的数据有所不同，它采用不同的挖掘技术，数据处理不需要消耗仓储，因此处理速度非常快；（3）数据类型多（Variety）。大数据不仅包括传统的结构化数据，更多的是半结构化数据和非结构化数据，如网络日志、图片、视频、音频、地理位置信息等，数据的多样性增加了大数据的复杂性，同时也对数据的处理能力提出了较高的要求；（4）价值密度低（Value），以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。大数据的特点揭示了其管理的难度，也蕴含了相当大的价值。

大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等方面内容。其中基于Hadoop分布式架构的大数据处理应用最为广泛，其核心设计HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce为海量的数据提供了计算。

在城市交通领域中，数据类型包括道路定点检测器数据、浮动车数据、车辆牌照检测数据、公交IC卡数据、公交运行管理数据和移动通信数据等，运用大数据技术分析和处理这些数据，对于城市交通的发展具有重大意义。

2 国内外大数据在城市交通中的应用研究现状

大数据时代的到来，改变了众多领域的前景。城市交通领域对大数据寄予厚望，国内外学者运用各种大数据方法和技术做了一定的研究。本文以时间为序，对近几年的研究现状进行总结概括。

2010年Yuan J［6］等基于出租车GPS轨迹数据，设计出T-Drive系统来分析交通流量，并为驾驶员设计出最快的行驶路线。

2011年，Zhang J［7］等研究者通过数据挖掘、机器学习等方式，从数据中发现城市交通系统的运行模式，进而提出了数据驱动的智能交通系统，为今后的交城市通应用提供方向。Lathia N［8］等统计收集地铁系统中流动性的刷卡数据，判断地铁系统内人群在不同站点的通行时间，从而指导乘客选择购票方式和出行时间，减少乘客花在交通上的时间和精力，进而提高公共交通服务。

2012年Ceapa I［9］等根据出行数据判断单个地铁站里面的拥挤情况，从而优化乘客的出行。Castro［10］等提出了使用大型出租车GPS轨迹数据库自动判断路段通行能力的算法来预测城市交通拥堵状况。在国内，郭涛以南京市为例，探讨了大数据的应用［11］，包括海量存储与智能分析功能。陈美［12］在探讨大数据的内涵和应用领域的基础上，以美国、英国和我国深圳为实例，阐述了大数据在解决公共交通问题所具有的优势，并给出了创建基于大数据的智能交通的建议，以此分析大数据在解决城市交通问题上的应用。

2013年，城市交通中大数据的应用研究文献开始增多，智能交通是解决城市交通问题的一个重要途径。岳建明［13］分析了将大数据应用于智能交通发展带来的优势。邱卫云［14］利用大数据技术构建了智能交通大数据分析云平台，对其组成架构层应该具备的特性及其技术实现方式进行了分析。王少华［15］等人从智能交通系统的大数据分析、轨迹数据挖掘、最短路径算法、交通网络演化分析等现有的关键技术进行分析和总结，为今后的技术研究及其应用提供方向。徐伟［16］和叶亮［17］则从交通管理方面，对大数据的应用进行了探讨，其中徐伟结合大数据技术在深圳的应用实践，提出了大数据在城市交通管理方面的应用思路，叶亮则分析了“大数据”环境下交通数据在采集、管理和应用等方面的机遇和挑战，并提出加快城市交通数据的管理和应用转型发展的建议。

随着移动互联网的迅速发展，移动运营商也积累了大量的移动数据，手机数据在城市交通规划中发挥了重要作用。冉斌［18］根据天津手机话单数据应用及上海手机信令数据（主叫、被叫、发短信、接短信、开机、关机、小区切换、正常位置更新等）的应用，验证了手机技术用于交通调查和交通规划的可行性，通过长期历史手机话单数据，可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。

2014年，大数据在城市交通中的研究开始变得火热起来。越来越多的学者致力于大数据在城市交通各个方面的应用研究。在智能交通方面，李哲［19］从大数据和智能交通系统的概念出发，分析了智能交通发展的需求和机遇以及面临的挑战，包括面临的数据开放、数据隐私保护等问题，并探讨了大数据时代智能交通的应用前景。马景艳［20］以兰州市为例，结合建设“智慧城市”的理念和技术，指出大数据是智慧城市解决交通拥堵的关键，对其他城市建设智慧交通提供参考。罗西军［21］分析了大数据在智能交通中的几种应用，并展望了城市智能交通的发展构想。关志超［22］探讨了深圳市内智能交通系统的建设与发展。然而，城市智能交通系统解决方案的开发和验证是制约我国城市智能交通系统应用的一个重要因素。针对此问题，辛柯俊［23］等人应用大数据理论和方法，提出了基于大数据技术的城市交通在线试验环境，建立了该试验环境的软件实施框架。此外，还有杨正［24］的基于大数据架构的智能交通解决方案。城市交通信息服务方面，程豪［25］设计并实现了一种基于Hadoop的交通信息服务系统，该系统能够根据实际出行需求，向用户提供分布式交通诱导服务。段宗涛［26］等人研究了车联网大数据环境下的交通信息服务协同体系的建设。城市交通安全治理方面，孙轶轩［27］基于数据挖掘对道路交通事故进行分析研究。张艳朋［28］探讨了大数据在城市道路交通治理中的应用。何贤国［29］对城市出租车GPS大数据可视化进行了研究。张权伟［30］以杭州交通经济广播为例，对大数据时代背景下中国城市交通广播的发展路径进行了分析。在公共交通方面，Tao S［31］等人以快速公交（BRT）为研究对象，基于公交智能卡数据，研究时空动力学来分析比较BRT与普通公交之间的差异，从而实现对出行者出行行为的分析，得出大数据在BRT规划中存在巨大的潜力，为公交运营服务管理和基础设施建设提供支持。赵鹏军和李铠［32］依据交通流网络平衡原理，对大数据公共交通运行与服务水平等方面进行实时监控方面的应用分析，并提出交通监测与需求管理一体化系统理论框架，为缓解城市交通拥堵问题提供理论依据。

2015年，Barb［33］探讨了波士顿市利用大数据技术来解决城市交通拥堵问题。Shi Qi和Abdel-Aty Mohamed［34］二人，以奥兰多的高速公路网络上的微波车辆检测系统（MVDS）作为大数据的来源，对实时智能交通监控系统运行和安全的可行性评估进行了探讨。拥堵评估结果证实拥堵对追尾碰撞可能性有显著影响。随后，引入可靠性分析，确定在适当的时间根据拥堵强度来触发安全警告，从而减少交通拥堵和事故风险，提高城市间高速公路的系统性能。国内针对城市智能交通开展了持续的研究，如李建国［35］基于大数据架构的智能交通解决方案的研究，能有效地解决城市交通安全和交通拥堵的问题，为人们的出行安全提供全方位的服务。杨晓牧［36］希望通过智能交通的发展，构建合理的城市交通管理体系，以期为市民提供生活、生产便利。城市交通规划方面，李伟［37］对客流预测大数据进行分析，徐玉萍［38］等对城市轨道交通调查大数据的应用进行研究。邱建栋［39］分析了大数据在深圳市近5年的城市交通综合评估中的应用与实践。公共交通作为城市交通的重要组成部分，其大数据的应用研究具有重要意义。姬倩倩［40］等针对海量、异构的城市公共交通数据，建立了集成公共交通车辆的全方位调度，提出了公共交通大数据平台架构，有利于整合城市公共交通各系统的数据资源，同时能较好地适应海量数据的存储和处理。王兴阁［41］针对公共交通中大数据的应用及困境进行了探讨。王福磊［42］积极推动大数据在道路交通事故预防中的应用。针对出行服务，胡日新［43］等人设计开发出一套公共交通开放数据标准化云平台，搭载针对个人出行者的实时信息共享服务，实现公共交通实时信息订阅与推送，为出行者提供很好的出行服务。

根据以上近几年的城市交通大数据应用研究现状，可以发现：

（1）从2013年开始，大数据在城市交通中的应用研究文献开始增多，尤其是2014年和2015年，研究文献急剧增加。可见，大数据在城市交通中的应用受到越来越多的关注，更多的学者开始把大数据这个话题带到城市交通中，致力于用大数据解决城市交通问题。

（2）智能交通是众多学者研究的一个重要方向。目前中国许多城市正在建设智慧城市，智能交通是其中很重要的一个方面，智能交通可以应用于解决城市交通问题，而公共交通是城市交通的主要部分，国家也大力倡导公共交通优先政策。因此，面对城市交通拥堵问题，如何利用大数据技术改进智能交通系统，也是当前城市解决城市交通问题的关键。

（3）随着大数据在城市交通中的关注度越来越高，应用范围也越来越广。大数据在交通管理、交通规划、信息服务、公共交通等方向都有研究，未来应用范围将持续扩大，将在城市交通的各个方面进行拓展，尤其是在交通数据管理、交通事故预防等方面，大数据的应用研究致力于为人们提供精准信息服务，解决城市交通拥堵问题，并预防交通事故的发生等。

3 总结与展望

本文在阐述大数据含义的基础上，总结了大数据在城市交通领域的应用研究情况。无论国内还是国外，针对智能交通中大数据的应用研究相对较多，智能交通是缓解城市交通拥堵问题的重心，在其领域利用好大数据技术，对于城市发展具有重大意义。为了使大数据能够广泛地应用于城市交通领域的各层面，服务于社会的快速发展与人们生活的便利，今后可从以下几个方面进行深入研究或开展工作:

（1）就目前的研究现状来看，现有的文献大多涉及大数据在交通中应用的优势及挑战，为宏观层面上的探讨，而微观层面的具体应用研究相对较少，如在交通安全事故分析中如何利用大数据技术对其进行事故分析，以及在城市交通中可以应用哪些具体的大数据关键技术。此外，针对大数据技术以及应用平台的构建文献研究也比较缺乏。

（2）交通出行是人们工作生活必不可少的环节。随着城市化进程的加快，交通拥堵问题越来越严重，如何运用大数据技术来解决具体的交通问题仍然是未来研究的主要内容。例如，如何运用大数据技术获取人们的出行规律，为出行者提供信息，解决交通工具的选择等问题。

（3）手机作为现代生活的必需品，是一种理想的交通探测器。手机信令数据可以较完整地识别手机用户的出行轨迹，进一步应用于分析特定区域客流集散、道路交通状态等，为居民出行信息分析提供很好的技术选择。因此，如何利用手机数据来解决交通问题也是今后的研究方向。

（4）利用大数据进行解决城市交通问题将会面临着如何开放使用数据以及如何保护数据的隐私等问题，因此，这也将成为未来研究的方向。

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Research on Application of Big Data in Urban Transportation

Luo Shulan1, Pan Fuquan1, Wang Xin2, Qi Rongjie1, Zhang Lixia1
（1. School of Automobile and Transportation, Qingdao Technological University, Qingdao 266520, China; 2. ZTE ITS Ltd, Qingdao 266000, China）

Development of big data has important influence on the urban transportation. In this article, the concept and characteristics of big data are introduced. Then the application situation of big data at home and abroad in transportation is discussed, and the scope and trend of its application are summarized, the application of big data in urban transportation focuses on intelligent transportation. Finally the direction of future research is pointed out.

urban transportation; big data; intelligent transportain

U495

A

1672-9889（2016）05-0076-05

2016-01-03）

国家自然科学基金（项目编号：51408288）；国家教育部人文社会科学研究青年基金(项目编号：12YJCZH162）；同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金（项目编号：K201405）；山东省自然科学基金（项目编号：ZR2012EEM05）

罗淑兰（1992-），女，江西高安人，硕士研究生，研究方向为交通大数据。