天津高速公路大数据可视化平台探索

周晓亮 李峰 李冠军

摘要：大数据和可视化是各个领域的热门话题，天津高速公路大数据可视化平台，从车流量大数据的态势预测角度对高速公路车流量可视化管理进行了初步的分析和探索，对于交通运输行业可视化平台的建设具有一定参考价值。

Abstract： Big data and visualization are hot topics in various fields. The Tianjin Expressway Big Data Visualization Platform has carried out preliminary analysis and exploration of the visualized management of expressway traffic flow from the perspective of traffic flow big data situation prediction， which has certain reference value for the construction of the visualization platform of the transportation industry.

关键词：大数据;可视化;态势分析

Key words： big data;visualization;situation analysis

中图分类号：U495                                          文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）31-0192-02

1  大数据概述

当今时代已经进入信息社会，人们衣食住行处处都离不开数据，购物会产生消费数据、物流数据，出行会产生交通数据，用电会涉及供电数据，用水会涉及供水数据，天气会涉及气象数据等等，各行各业无时无刻都在产生数据，而且这些不断积累的数据，存在于经济社会的方方面面，从不同角度描述着经济社会的各种活动和规律。

在高速公路行业，高速公路三大系统“收费系统”、“监控系统”、“通信系统”多年来积累了大量的数据，随着智慧高速技术的深入应用，更多的智能交通应用不断上线，高速公路行业产生了更多的新的数据。《日本2020年国土交通白皮书》明确将智能卡全国互通、“出行即服务”（MaaS）、ETC2.0、先进型安全车辆（ASV）、小汽车出行诱导与自动驾驶等智慧交通技术作为日本在未来很长一段时间内交通行业应用的重点。随着“十四五”规划编制的推进，新的五年规划中，我国智慧高速应用的重点也会转向物联网、云计算、区块链、自动驾驶、车路协同、大数据等新技术领域。这些新技术多年来在各领域的应用试点工作一直在进行中，随着区块链、自动驾驶、车路协同等新技术在高速公路行业内逐步投入应用，逐步走向成熟，可以预见会有更多的全新的智慧交通数据，将不断填补到大数據的基础数据仓库中来。

2  大数据价值与意义

大数据是一种数据分析和处理技术，通过大数据技术，人们试图通过对某个领域或方向的全部多样性数据进行总体分析和处理，找到产生数据的事物之间的相关性和依赖关系，从而发现和确定其中内部规律和必然性，从而预测事物的发展方向。

大数据通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销、征信分析、消费分析等等，简而言之，大数据技术是发现问题本质的技术，大数据着眼于人们在日常生活中，经意或不经意间遗留的各种数据痕迹，进行分析和整理，最终通过各方面的多种数据的印证，而最终确定一个准确的结论，这个结论甚至有时候就连当事人最亲密的人也未必能够意识到。关于大数据的一个经典的故事，就是在国外突然一天有人上门推销儿童尿不湿，说这家女儿怀孕了，该家主人一头雾水，但经过确认确有其事，这样的数据分析技术怎么能不让人汗颜。

现阶段正处于信息社会的初级阶段，也是原始数据积累阶段，这些原始数据如何有效的加以利用，是信息社会中后期需要解决的问题，也是现阶段各方一直以来研究和探索的课题，从某种意义来说这也是大数据技术存在的价值和意义。

3  大数据应用现状

高速公路作为国家重要的交通基础设施，在促进国民经济发展、现代化物流体系构建、区域间合作以及公众便利出行等方面产生了巨大的影响。天津市高速公路业务信息系统经过多年的运行，沉淀了海量的视频、图片、图表、文字等交通相关数据，且这些数据具有量大、高维、异构、动态、实时等特点，形成了名副其实的高速公路交通大数据。然而，这些海量数据大多分散在多个异构的业务系统中，未被充分融合并加以利用，“孤岛效应”明显。交通运输部印发的《交通运输信息化“十三五”发展规划》提出要促进大数据的发展和应用，在推动交通运输公共数据资源开发共享的基础上，开展交通运输数据开发共享能力提升工程，建设综合交通服务大数据平台，探索跨行业数据融合和协同创新机制，共同利用交通大数据提升协同管理和公共服务能力，开展出行信息服务交通诱导等增值服务。国内在高速公路的大数据方面也开展了很多试点应用，这些应用大多集中在高速公路收费稽查、应急救援、态势分析、公众服务等方面。

该系统以大数据分析为手段从高速公路运行状态态势分析层面，对高速公路的运行状态推演和可视化研究方面进行了探索。系统地从高速公路现有数据资源的融合、分析和高速公路运行状态实时感知、趋势预测角度，为路网运行管理、协调指挥调度、公众服务以及数据共享等提供高效、直观的数据支撑，对全面提升天津市高速公路管理水平和出行服务信息化、智能化服务水平具有重要意义。

4  应用架构和体系

系统基于天津高速公路路网运行管理业务海量数据，通过研究构建天津高速公路大数据分析处理平台，建立交通状态分析预测模型，结合模拟仿真和数据可视化技术，实现高速公路行业海量业务数据融合、分析、状态推演和价值挖掘，并进行交互式综合展示，实现高速公路运行情况的实时分析、感知和趋势研判，为路网运行管理、协调指挥调度、公众服务以及数据共享等提供高效、直观的数据支撑。系统应用框架包含如下几部分：

4.1 构建交通数据融合方法体系

利用联网收费数据、路况数据、互联网企业数据等多源数据，分析各类数据的参数字段、数据特征，提炼各类数据在交通运行状态表达上的优缺点。结合高速公路网，分析各类数据在空间、时间上的分布态势，针对路网运行状态态势研判目标和特定区域、特定时间段、特定流向，确定具体的可融合的数据源。依据数据特征，应用统计分析、模糊研判、深度学习等方法，分别进行特征级和决策级的多源数据融合，构建公路交通数据融合方法体系，为交通运行状态评估、交通运行态势研判，路网事件条件下的交通运行态势推演等提供基础数据支撑。（图1）

4.2 开发高速公路运行状态分析预测系统

根据表征高速公路路网运行状态的融合数据，提出基于短时交通流预测理论的交通状态分析预测模型，采用历史平均法、卡尔曼滤波法和近邻非参数回归方法进行交通状态分析预测。以高速公路交通状态分析预测模型为基础，根据历史数据所描述的路网运行状态的衍化趋势，结合常态模式下历史数据变化轨迹，通过仿真技术推演高速公路非常态模式下的运行态势。（图2）

4.3 研发高速公路数据可视化平台

利用地理信息技术、虚拟化技术、WEB技术、可视化技术等技术方法，实现路网运行状态的实时数据及变化趋势的可视化展示与专题图表的定制化制作输出。直观反映高速公路路网运行状态的变化，实现对高速公路运行状况实时变化的感知、把握和掌控。（图3）

5  总结

天津高速公路大数据可视化平台，从高速公路车流量可视化管理、车流量大数据态势预测的角度进行了初步的分析和探索，系统直观、简洁，实用性强。系统的建设对于改善高速公路服务水平提升社会形象，推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路监测体系的建立，以及发布出行诱导信息从而对进一步缓解交通拥堵、提升通行能力、降低物流成本、提高运输效率起到了积极作用。同时对于满足广大人民群众关心的路网高效运行、突发事件及时处置，实现优质出行的迫切需求具有重要意义。

参考文献：

[1]李永建，吕新建，李卫伟.基于收费数据的大数据平台设计与应用[J].中国交通信息化，2020（6）：99-101.

[2]李坚，程培勋.高速公路联网大数据挖掘應用浅析[J].中国交通信息化，2015（6）：112-113.

[3]杨仁怀，郎川萍，刘文美.高速公路大数据处理现状与挑战[J].计算机系统应用，2014，23（9）：13-17.