智慧交通系统中大数据精准挖掘技术的应用研究

马党生

摘 要：在当今大数据时代的发展背景下，以数据为驱动的现代化智慧交通系统建设得到了快速发展。通过大数据挖掘技术，实现交通数据信息资源的融合应用、有助于城市综合交通运输体系的智能化发展、缓解城市交通拥堵与交通安全等问题，越来越受到了人们的高度重视。因此，为更好地推进城市交通系统的现代化和智慧化发展，文章就智慧交通系统中应用到的大数据挖掘技术进行研究，分析了当前交通领域中大数据挖掘技术应用现状，并研究了大数据精准挖掘技术在交通运行特征分析、交通运行管控和交通安全管理等方面的深化应用。

关键词：大数据时代;智慧交通系统;数据挖掘技术;应用研究

在城市交通问题日益凸显的时代背景下，智慧交通系统依托云计算、大数据、物联网及人工智能等多种信息技术，驱动城市交通管理信息化、智能化水平的提升，有效缓解了城市交通运行管控中的一些问题。但是，城市交通系统存在内部结构较为复杂、参与对象组成多元、不确定因素较多等特点，必须对交通系统中的数据进行多源汇聚融合、深度挖掘分析，才能建立相对较为完整的模型体系，用于解决依据经验进行交通管理与控制，难以进行精细化、精准化与智能化管理的问题，推动智慧交通系统现代化发展进程。

1    数据挖掘技术在交通管理中的应用现状

数据挖掘是一种从生活中的海量数据里“挖掘”出潜在的、前所未有知识的技术[1]。经过约20年时间的发展，数据挖掘技术的研究和应用取得了显著的成绩，通过将统计学、模式识别、云计算、机器学习、人工智能、数据可视化、数据库技术和专家系统等多个范畴的理论和技术融合在一起，逐步形成了一套涵盖分类、聚类、模式挖掘和规则提取等的基本理论体系。目前，数据挖掘技术主要应用于城市交通管理中的交通变化趋势预测、交通拥堵分析、交通分布模式分析以及道路交通安全分析几个主要方面。

1.1  交通拥堵分析

城市交通管理部门采集了海量的路网交通数据，针对大規模的交通数据，需要设计更高效的数据挖掘算法，对交通拥堵事件进行主动研判、分析，实现交通拥堵主动式的预警和报警，保障交通拥堵早发现、快处置。

1.2  交通分布模式分析

基于采集的车流与客流数据，采用有效的模型自动计算道路网上交通流的空间分布模式，根据交通流的空间分布特性，合理划分路网交通区域，为进行有效的区域协调管控提供决策依据。

1.3  道路交通安全分析

基于道路交通违法数据、交通事故数据等数据，对道路交通交叉口、路段的空间安全特性进行挖掘分析，支撑交通事故黑点分析和专项治理，为构建安全有序的道路交通环境提供保障。

2    大数据挖掘技术在智慧交通系统建设的深化应用

随着大数据、云计算、机器学习、模式识别、人工智能、数据可视化等新一代信息处理技术的发展，为海量交通数据资源在智慧交通系统中的深度融合应用提供了有力保障，有效促进了智慧交通系统的“智力”升级。

2.1  交通数据质量检验，保障数据有效利用

针对互联感知系统采集的交通数据，根据交通工程原理和数据特性，建立数据质量检验规则体系，通过数据碰撞挖掘技术，实现多源交通信息的交叉校验，并进行数据补偿和校正，保障交通数据信息的准确性、完整性与有效性。同时，对互联感知系统设施的运行状况进行主动报警，为交通管理提供可靠、有效的数据和系统运行维护保障。

2.2  交通健康智能诊断，实现交通问题精准识别

依托交通地理信息数据、道路渠化、路网交通组织、勤务网格等数据，融合物联感知设备、移动互联网、手机定位等数据资源，研究数据挖掘技术与交通管理的深度结合，构建交通健康问题智能诊断评价系统，实现对道路设施、道路渠化、交通组织与信号控制等方面问题的自动诊断，辅助交通问题原因分析和专项治理。

2.3  交通模式精准识别，实现交通信号智能优化控制

基于交叉口渠化信息、检测设施、信号控制方案等数据信息，采用数据挖掘模式识别技术，对交叉口、路段和区域交通运行特征进行关联与模式识别分析，实现路网单点交叉口、协调干线与协调区域的自动划分，并进一步实现交通信号方案的评估与优化，为路网交通运行提供最优的信号控制方案，提升路网通行效率。

2.4  人、车、环境关联分析，描绘城市交通安全画像

基于交通违法数据、交通事故数据、保险理赔数据、互联网车辆运行报警数据等数据融合，通过机器学习人工智能分析技术，提取出人、车、环境三大交通要素的安全特征，通过多元指标综合评价、主动预测交通要素的安全风险，为交警源头管理、隐患排查、巡逻执法等安全治理业务工作提供依据，促进城市道路交通安全、长效预防机制的建立与完善。

2.5  交通数据情报导向，推动“情指勤督”一体化建设

以区域一体化为指导，集成交通基础信息，整合多维交通信息情报，借助可视化手段，实现全网动、静态资源的综合监控，应急预案快速响应启动，同时，提供针对性科学处置措施及智能化督查管理手段，依托可视指挥调度模式，构建“情指勤督”一体化管理体系。

2.6  手机位置大数据分析，服务于交通规划、建设与管理

在智能手机全面普及的背景下，深度挖掘手机位置大数据信息，获取城市人口迁徙规律、用户的出行规律、职住特征、职住平衡分、人口热力、剖析职住分析特征，探讨通勤出行与交通拥堵的关系对城市人口进行动态监测，掌握人群画像及逗留时长，分析人口区域流动的规律与土地利用的关系，特定典型区域客流特征及骨架路网进行检测，系统地反映城市交通运行现状，辅助城市交通设施建设和交通运行管理进行科学决策。

3    结语

智慧交通系统是城市交通现代化和智能化发展的产物，加强数据驱动的智慧交通系统建设，同时，应用大数据挖掘技术来驱动其高效运行，搭建“数据”与“技术”双轮驱动的智慧交通系统，才能保障智慧交通系统建设真正发挥实效。智慧交通系统建设也应该是与时俱进的，未来也将随着新兴信息技术的发展进行不断的更新与升级，以更好地服务于城市交通系统发展，推动城市综合交通运输系统的不断完善。

[参考文献]

[1]刘铭，吕丹.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018（9）：73-83.