基于大数据挖掘的智能交通决策分析系统

摘 要：在传统的公共交通管理中，由于不同行政区域间信息交流不畅，常常出现信息丢失等现象，导致流量管理困难。随着大数据信息时代的到来，智能交通系统以其独特的大数据方法巧妙处理庞大的交通信息。该系统专注于从海量数据中提炼人们所需的有价值信息，不仅优化了出行的便利性，也为解决车辆交通决策问题提供了实用的参考依据。基于此，提出了一种面向决策分析的智能交通系统，详细阐述了系统框架和数据挖掘的分析流程，深入探讨了大数据方法和数据挖掘处理技术在智能交通系统中的构建模块和具体应用，实现了对大量城市交通信息的快速提取、深度分析和高效处理，为改善大数据时代下的交通拥挤状况、缓解交通压力提供了新思路。

关键词：智能交通；大数据；交通信息处理；挖掘技术；决策分析；交通压力

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2025）02-00-03

0 引 言

大数据的充实信息和特有的输出特性，为不受地域限制的传输提供了新的可能。在传统的公共交通管理中，由于不同行政区域间信息交流不畅，常出现信息丢失等现象，导致流量管理困难。大数据在智能交通系统领域可传输多类型数据，结合数据挖掘技术，能够最大限度应用传输的数据，对交通管理效率提升产生积极影响，从而进一步提升整体质量。此外，数据库的集成实现了分类生成数据信息与索引目录，为实时流量管理提供了重要的参考[1]。基于“大数据”的理念，本文可以全面整合城市交通数据资源，建立智能城市交通地理信息系统和智能城市交通决策分析系统。通过建立大数据交通信息智能城市资源中心，进一步强化社会交通监控力度，提升公共交通服务水平。

1 智能流量和数据挖掘

智能交通系统是社会城市化升级的必然结果，同时也是解决日趋拥挤的城市交通问题和严重短缺的土地资源问题的产物。随着社会的发展，城市的规模不断加大，城市的居民数量和个人车辆拥有量也随之增加。在这种情况下，交通流量的增加与交通用地的矛盾十分突出。因为城市人口和车辆极速增长的影响，城市交通建设的基础设施与车流量的增长速率不成正比，无法满足居民的日常出行需求。因此建立智能交通决策分析系统的主要目的是通过改善人/车流量的合理性来提高城市交通管理水平并提升决策可靠度，降低城市交通流量管理难度，更好地配置社会交通资源，以达到人们出行多快好省的要求。在目前阶段，城市智能交通系统的运用一定程度上能使城市交通问题得到解决。然而，在信息处理方面，庞大的交通数据为系统带来了繁杂的计算难题。在大数据时代，人们需专注于两个关键问题：首先，如何最大程度地利用大数据技术进行海量数据的深入分析；其次，如何更有效地将大数据技术运用于智能交通，以进一步提高智能交通决策分析系统的性能。

数据挖掘是指在收集的大量模糊信息中通过某种技术和方法进行数据的处理分析，挖掘出真正有价值的数据[2]。在当今信息时代，处理庞大的数据成为一个巨大的挑战，在此背景下数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术涵盖了多种方法，其中包括分类、关联、聚类和时间序列分析等4个主要方面。通过巧妙地运用这些方法，智能交通系统能够充分发挥大数据的潜力，从海量的交通数据中提取有价值的信息。这不仅有助于实现对交通流量的高效调整，更重要的是，为城市居民提供了更为便捷的出行方案。这一应用不仅推动了智能交通系统的进步，同时在提高城市交通运行效率和改善居民出行体验方面产生了深远的影响。智能交通系统的平台架构如图1所示。

智能交通决策分析系统的建立使城市的监控、道路管理状况和车况信息得到优化，能够较好地满足人们的需求。

智能交通架构分为3层：信息层、网络通信层、云服务层。

（1）信息层

信息层的首要任务是全面收集各类信息。车辆位置的实时采集依赖于卫星定位终端，通过4G/5G网络将定位信息传输至智能交通系统内部的云服务器[3]。个人移动终端网络传输的是存储在智能交通系统云服务器中的居民个人信息。云平台服务系统采用多基站定位算法，模拟和计算车辆或个人的具体方位和路径[4]。城市智能交通系统设有相机区域，用于实时监控和采集车辆交通信息。通过视频流结合有线/无线网络，在智能交通系统的云服务平台进行数据的编码、存储、分发和管理。此外，居民可以通过移动手机和其他个人移动终端上传GPS信息。这一全面而高效的信息采集系统不仅提高了交通数据的准确性，也为城市交通管理提供了有力支持。这种综合性系统不仅满足了当前城市的交通需求，还为未来智慧交通系统的发展奠定了坚实的基础。

（2）网络通信层

网络通信层在整个体系中扮演着至关重要的角色，其核心职能在于通过电缆进行数据传输。通过借助高速可靠的云服务转移平台，不仅实现了对WLAN网络和无线网络传输的数据信息的有效管理，还为整个系统提供了更为稳定和高效的数据传输环境。这样的优化不仅令数据的传输更为可靠，同时也为网络通信的顺畅运作奠定了坚实的基础。在网络通信层框架下，数据的传输变得更加顺畅，不论是在有线还是无线网络中，都能够实现高效而可靠的信息传输。这不仅提高了系统性能，同时也为未来的网络通信技术发展提供了可行的方案。通过对网络通信层的优化，人们能够确保数据传输的稳定性，为智能交通系统的可持续发展打下坚实的

基础。

（3）云服务层

云服务层在系统中扮演着关键角色，其主要任务涵盖了数据的深度分析、高效存储与编码，以及对交通流量拥挤地区和拥堵程度的准确预测。在拥挤的道路和繁忙的中央商务区，这一预测显得尤为重要。更为关键的是，云服务层具备对交通流量大小进行预测的能力，能够通过优化和升级最佳出行路径，为用户提供实时可查询的全路线数据化服务。综合性云服务层不仅能够高效处理海量数据，而且能够为用户提供智能而实时的出行信息。通过其预测和优化功能，用户可以更加灵活地规划行程，避开拥堵路段，从而提升出行效率。智能云服务层的引入，不仅使交通系统更为智能化和高效化，还为城市居民提供了更加便捷、智能的出行体验。

2 大数据挖掘分析方案

智能交通决策分析系统的建立基于城市交通大数据的处理模型。在每日交通数据中，通过为城市的每个距离段分配独特的ID标记，形成了一个分割免费标识的数据分析库，该数据分析库作为城市交通道路的标签，用以记录各项交通数据。同时，系统实时收集机动车辆在道路上的行驶路径，将车辆的地理坐标动态展示在相应的道路上。利用Map Reduce作为智能交通的基础框架[5]，系统能够快速计算每个区段的交通流量，并进一步判断该部分的通畅状况及是否存在交通拥堵。此举为流量调度提供了有力的参考，并能够为用户提供最佳路径。

在智能交通平台上，每辆车的行驶路线都能被随时记录。这些路线分为多个部分，从起点到终点都有一系列可选的路径[6]。构建FP树，采用与大数据相关的FP-Growth算法，系统挖掘并处理大量交通数据，实现对每个时域段交通流量的预测。决策分析系统不仅可为用户提供最佳路线推荐，同时还能做出最优的交通决策，以缩短用户的出行时间。基于大数据处理模型的智能交通系统不仅为城市交通管理提供了高效的决策支持，同时提升了整体交通系统的智能化水平，为未来的城市交通发展打下了坚实的基础。

3 智能交通决策系统的管理与控制

3.1 智能交通决策系统管理模块

（1）静态管理

静态管理的核心在于通过先前数据分析的结果发现运输系统中的问题，并通过挖掘潜在规则来推断运输系统的发展趋势，以进一步调整和改善交通系统。这涉及到规划和建设城市停车场、道路，设置道路使用限制，例如合理安排公共车辆线路和设计单向行驶平台的布局。静态管理不仅仅用于解决当前的交通问题，更是基于过去的数据和规律来预测未来的交通需求，从而为城市交通系统的可持续发展提供战略性指导。

在城市规划中，静态管理不再局限于基础设施的管理，还包括与城市发展目标和社会需求的协调。考虑到道路使用的多样性和公共交通的便捷性，只有通过科学规划城市停车场和道路布局，才能够更好地满足居民和企业的出行需求。此外，合理设置交通规则和限制，有助于提高道路通行效率，减少交通拥堵，并优化城市交通流。因此，静态管理不仅仅是一种应对当前问题的手段，更是为了实现城市交通的整体优化和可持续发展而采取的综合性策略。

（2）动态管理

动态管理系统扮演着运输系统的监督指挥官角色，通过对实时数据进行采集和分析，及时做出决策[7]。其主要任务是监控运输系统的运行情况，并对出现操作异常、需要调整的区域发出协调指令，以确保整体系统的协同性和高效性。这种实时监督和即时调整的机制使得运输系统能够更灵活地应对各种变化和挑战，进而提高整体运行效率。动态管理系统通过智能化决策机制，为运输系统的顺畅运行提供了持续而有力的支持，使得城市交通能够更好地适应日常需要，应对特殊情况的发生。

（3）灾害管理

灾害管理是在发生突发性灾害时采取的一系列交通管理策略和紧急措施，包括面对水灾、火灾、暴风雪等自然灾害时的交通疏导等，以确保在紧急情况下有序组织和引导交通流。灾害管理旨在最大程度确保人们的安全，同时最小化灾害对交通系统造成的不利影响。

除了基本的交通疏导外，灾害管理还涉及设置应急通道、发布紧急交通通告，以及对灾害影响区域进行实时监测等。通过科学合理的规划和实施，可以提高城市应对自然灾害的能力，确保人们能够安全有序地疏散。这一综合交通管理战略旨在降低灾害对城市交通系统的恶劣影响，为应急响应提供强有力的支持。

3.2 智能交通系统中的控制模块

控制系统的主要目标是在特定条件下使受控对象达到最佳运行状态。以交通灯控制系统为例，该系统的任务是有效管理各类路口的交通流量，包括周期长度、绿灯信号和相位交叉口之间的差异，以确保道路网络交通畅通。

在系统侦测到交叉路口出现大量交通流量和拥堵时，其智能化功能将发挥作用。通过无线电或电子显示面板，系统向驾驶员发送路况信息，以缓解交叉口的拥堵。这种实时监测和响应机制不仅提高了交通系统的运行效率，还有效缓解了交叉口的拥堵，改善了整体交通流畅性[8]。

此外，现代控制系统还可以集成先进的交通数据分析技术。通过对历史交通数据和实时流量的分析，控制系统将优化交通信号的调度策略，进一步提升系统的智能性和适应性。通过不断创新和引入新技术，控制系统将持续为城市交通提供更为高效和智能的管理服务。

3.3 人工智能在交通控制中的应用

在智能交通系统中，人工智能技术得到了广泛运用，特别是在优化交通流量控制、为驾驶员提供最佳行车路线方面发挥着重要作用，是缓解交通拥堵的关键手段。准确预测交通流量对于有效的交通控制至关重要，目前主要采用了3种预测方法：

（1）历史数据方法：利用运行历史交通数据，结合最新交通流量的检测数据，建立相应的预测模型[9]；

（2）时间序列方法：通过分析一定时间段内的交通流量数据来预测未来的交通流量值；

（3）神经网络模拟方法：通过神经网络对一些不确定、复杂和非线性的过程特征进行组合[10]，以当前测量的流量、历史流量、平均速度、环境条件等作为输入，实现流量的准确预测。

图2展示了流量预测的神经网络控制模型。

同时，BP神经网络也被广泛应用于未来某个时间点的交通流量预测。与历史数据方法和时间序列方法相比，BP神经网络无需时间延迟，尤其在峰值流量的预测方面表现出色。人工智能技术的应用不仅提升了交通流量预测的准确性，还有效缩短了预测时间，为交通系统的智能化和高效化提供了有力支持。

4 结 语

综合以上所述，在智能交通决策分析系统的建设中，本文通过大数据挖掘技术的有效、迅速应用，实现了对大量城市交通信息的快速提取、深度分析和高效处理。这不仅为城市交通管理决策提供了有力的参考，也为城市居民提供了更为顺畅的出行服务。其对升级城市交通基础设施建设具有深远的现实价值，促进了城市经济的发展，同时也加速了信息系统的发展和改善。因此，城市交通服务部门应高度重视并积极推动这一技术的应用，以实现更智能、高效、可持续的城市交通管理。这一综合性的技术应用有望为未来城市交通领域带来更为显著的进步与创新。

注：本文通讯作者为侯发毅。

参考文献

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[9]魏宏业，吕永波，刘志硕.基于数据挖掘的智能交通系统的决策方法研究[J].交通运输系统工程与信息，2003（1）：23-27.

[10] NARLA S. The evolution of connected vehicle technology from smart drivers to smart cars to self-driving cars [J]. Institute of transportation engineers， 2013， 83（7）： 22-26.

作者简介：侯发毅（1983—），男，硕士，工程师，研究方向为大数据。

张潇月（1997—），女，研究方向为大数据。

收稿日期：2024-01-13 修回日期：2024-02-23