
互联网携手大数据 共解交通拥堵难题
面对“城市病”,越来越多的城市通过实践证明,应用互联网、大数据等新技术,可以有效缓解交通拥堵。
城市的不断发展,离不开交通运输网络的不断完善。当前,我国城市化进程中交通问题十分突出。不仅北京、上海、广州等一线城市面临严重的交通拥堵问题,二、三线城市也逐渐出现各类交通难题。
面对“城市病”,越来越多的城市通过实践证明,应用互联网、大数据等新技术,可以有效缓解交通拥堵。根据各阶段需求变化特点及时调整方向,促进绿色交通发展,构建更加智能、高效和稳定的城市交通系统,可以有效缓解交通拥堵。
首先,完善智能交通监测体系,辅助交通策略制定,构建全方位交通智能控制系,目的在于提高道路系统通行效率。在数据监测收集方面,可以尝试基于计算机视觉仿真、雷达测速、智能图像分析和快速检索等技术,整合道路监测设施和信息获取终端,实时动态监测和收集数据,基于人工智能与数据挖掘技术,结合历史数据进行数学建模,建立交通流时空模型,及时优化交通出行结构。在此基础上,结合实时数据监测分析,自动调整交通信号灯配时方案,优化道路交叉口信号灯的控制,均衡各级路网流量,使停车次数、延误时间及环境污染减至最小,提高道路系统通行效率。对于重点路段、关键时段、重要事件,智能交通系统可以给出交通流量预测,并制定相应管控策略,通过交通信号和诱导命令发布,实现交通智能控制。
其次,要进一步丰富智能公交综合应用,突出公交优先战略,提高公交运行的效率和安全性。通过探索建立跨部门、跨行业的综合交通数据中心,实现精细化交通管理,不断改进公众出行交通信息服务平台,提供路况查询、停车诱导、出行规划、智慧驾培等多元化服务。在实践过程中,要深化对公交卡海量数据的挖掘分析,及时优化公交线网和公交车发送的调度,减少空驶,提高公交车运行效率;推进智慧公交调度系统建设,通过设置识别装置,智能控制信号灯,实现公交到达时的优先通行;搭建智能公交公众信息服务平台,完善出租车预约调度系统,规范共享单车运营平台,推动全民绿色出行。
最后,政府部门要推动数据开放,释放公共数据价值,为大众创新、万众创业提供机遇,激发众智,创新交通治理模式。在完善相应的机制及法律法规的基础上,可由政府主导建设统一公共平台,在确保数据安全和隐私保障的前提下,促进全社会的研究创新,积极开展交通领域的大数据增值性、公益性开发和创新应用,支持共享经济发展。以平台为基础,提供标准应用程序接口,鼓励企业根据市场需要开发相关交通服务应用,以多样化手段实现交通服务模式的快速创新,不断提升用户体验。在各地的实践中,通过快速发展的移动互联设备和社交平台,鼓励民众参与交通治理,对于构筑“政府引导、全民参与”的新型治理模式大有裨益。
总之,智慧手段是推动交通出行绿色化、交通运行智能化、交通管理精细化和交通服务人性化,能有效缓解交通拥堵和治理“城市病”的利器。在治理大城市交通问题中,应当特别强调借助智慧手段来优化城市交通“需求侧管理”,利用共享方式来推进城市交通的供给侧结构性改革,形成与时俱进的智慧交通机制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10