大数据技术在道路智能出行中的应用.pdf

中国高新科技2023年第14 期56道路交通ROADTRAFFIC大数据技术在道路能出行中的应用石秀君李鹏浩济宁职业技术学院，山东济宁2 7 2 0 0 0摘要：大数据技术广泛应用于社会生活的各个环节。针对当前城市道路交通拥挤、堵塞的紧张情况，文章通过对大数据技术在交通出行领域的应用进行研究，阐述大数据技术在交通领域的实用价值，提出利用大数据技术构建交通信息平台，收集各方交通信息资源、社会网络资源以及天气资源；通过大数据技术和人工智能技术结合交通数据资源构建大数据智能出行模型，可为出行者实时推荐最优道路选择，有效减少出行成本和缓解交通压力。关键词：大数据技术；人工智能；智能出行文献标识码：A中图分类号：U495文章编号：2 0 9 6-4 13 7（2 0 2 3）14-5 6-0 3D0l:10.13535/ki.10-1507/n.2023.14.13Application of big data technology in road intelligent travelSHI Xiujun,LI PenghaoJining Polytechnic,Jining 272000,ChinaAbstract:Big data technology is widely used in all aspects of social life.In view of the current tense situation of traffic congestionand congestion on urban roads,this paper studies the application of big data technology in the field of transportation,expounds thepractical value of big data technology in the field of transportation,and proposes to use big data technology to build a transportationinformation platform to collect traffic information resources,social network resources and weather resources from all sides.Bycombining big data technology and artificial intelligence technology with traffic data resources to build a big data intelligent travelmodel,it can recommend the best road for travelers in real time,effectively reduce travel costs and alleviate traffic pressure.Keywords:big data technology;artificial intelligence;intelligent travel科技的进步和城市化进程的加快，促进了交通业的发展，让人们的出行更加便利，但也随之产生了严重的交通拥挤、堵塞状况。以济宁市为例，交通拥堵已成为一个常态化问题，交通拥挤不仅会浪费时间和物质资源，还可能造成交通事故率增加。当代大数据技术，为交通管理升级革新带来机遇。大数据技术是通过对庞大的数据进行分析、加工，得出某种数据趋势来预测未来发生某些行为。因此，本文以大数据技术为主，以人工智能技术为辅，对济宁市的交通数据进行分析、加工，提取出驾驶者的行驶喜好和当前交通路况，进而对驾驶者进行智能化道路推荐，可有效缓解交通拥挤等情况，对城市智能现代化以及其他相关智能产业的发展具有举足轻重的作用。1大数据技术在智能出行领域的价值1.1大数据技术特点及智能出行的必要性大数据技术在智能交通中是一种对大批量数据进行整理、提取，分析城市交通发展规律、用户乘车规律，再结合城市实时交通信息、实时天气数据和社交网络来优化最新的交通情况，进而为用户提供小范围内最优出行选择的技术。由于交通道路数据是一种非常庞杂、数据量大的数据，而且不同城市地区的道路交通各有特点，对于这些多而杂的数据，传统模型计算机无法进行快速处理，可以利用大数据技术在存储大量数据的基础上，将分散的碎片化的数据信息进行整理、分析并提取有价值规律的信息，也可以跨区域解决管理数据，结合人工智能的智能化和高效性特点，快速、精确地预测城市交通状况，为用户提供一定范围的最优道路选择，提高道路通行效率，有效缓解交通拥堵。1.2减少交通出行支出成本随着车辆越来越多，在道路出行中经常出现车辆拥挤、车辆堵塞现象，从而使时间成本大大增加。而在车辆堵塞的情况下，也会提升燃油成本，车辆尾气也会造成环境污染等一些额外成本；而应用大数据技术可以使驾驶者有效避免车辆拥挤、堵塞的情况，从而有效降低出行成本。利用大数据技术可以实时连接社交网络和天气数据信息等实时交通信息，利用数据区域信息共享的特点，可以兼顾整个路网状况，实现交通动态化管理，随时提前为驾驶者提供前方路段状况，比如前方出现交通事故、前方急转弯等，并实时根据前方信息对路线进行修改，在保证耗时等成本最小的情况下，随时提供最优道路通行方案，可有效降低车辆驾驶中出现的意外事故，间接缓解交通管理的紧张状况，保障人们的生命财产安全。2大数据技术在道路出行中的应用大数据技术在道路出行中的应用主要体现为：构建大数据交通信息平台，收集各方交通信息；利用大数据技术对交通信息进行数据处理；利用人工智能模型和大数据分析技术构建智能出行模型，为居民出行推荐最优道路；随着智能出行技术的不断发展逐步完善交通出行体系。2.1构建大数据交通信息平台由于各种交通数据资源分散在不同部门无法共享，造成2023年第14 期中国高新科技57（下转第5 8 页）ROADTRAFFIC道路交通严重浪费，因此，可以创建大数据交通信息平台，保证交通的信息化管理和智能道路分析数据的可靠性。Hadoop是一种分布式系统基础架构，主要功能包含：可以存储海量数据的HDFS文件系统、实行分布式并行计算的Map/Reduce模型、可以通过横向扩展增加计算和存储能力的非关系型数据库。因此，Hadoop具有成本低、处理能力强、灵活性高的特点。首先，需要将各种交通数据集成，即将不同部门的交通信息资源从分布式数据库中集成到Hadoop集群中，完成初始交通数据收集和存储工作。然后，根据自身城市的交通特点，把一些交通事故频发的路段、一些城市特别的交通道路进行记录，可以在智能出行中为驾驶者提前播报前方路段信息，为驾驶者准确、及时地进行道路指引和预警，并将过时的交通事故信息进行忽略，清除一些无效或者重复的交通数据，重点关注当下路况信息，筛选出可用、有效的交通数据信息。然后，利用大规模并行处理技术对存储的交通数据进行分析计算，得到有价值的规律信息根据智能出行推荐所搭建的大数据交通信息平台逻辑如图1所示。运营指挥信息服务统计分析其他数据输出层数据分析层数据处理层数据存储层数据采集层监控系统数据交通路段数据居民出行数据其他图1大数据交通信息平台逻辑架构图大数据交通信息平台包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据输出层。（1）数据采集层是系统通过服务器接口采集实时监控、居民出行、社交网络等数据。（2）数据处理层是大数据交通信息平台的核心，可以将各类交通数据进行有效集成，形成大数据基础。（3）数据分析层是利用大数据分析技术和数据挖掘技术手段对当前海量又杂乱的交通数据信息，按照已设定的数据分析程序进行数据分析处理和深度挖掘处理，便于查看，也可将数据结果展示成图像形式。（4）数据输出层是指将数据分析结果提供给其他服务使用，可以进行运营指挥、信息服务，也可以将数据分析结果结合人工智能推荐算法组成道路智能出行技术。2.2数据模型大数据技术的优势即可以查找相关交通信息，将其中隐藏的关键信息进行提取，帮助交通管理者找到交通数据之间的关联，提升交通管理的实用程度。大数据可以根据交通数据规律建立交通数据模型，为交通管理工作提供极大的便利性。大数据交通模型也可以结合人工智能模型，比如机器学习随机森林、支持向量机等方法和深度学习的神经网络等算法，根据当前的车流量和交通拥挤情况进行预测并推荐最佳出行道路。本文根据大数据技术和推荐算法建立大数据智能出行模型，模型训练流程图如图2 所示。开始map方法机漆聚的3 5%进行网络训缘Feduce方法找出本次训练最优的一组荟数井存入HDFSN是否达到指定选代次数结束图2模型训练流程图将数据集随机划分，每个工作节点读取随机划分的35%的数据并传入map端，然后在训练完成后将节点编号key以及保存网络模型内部参数和对应的误差value输出至reduce端；在reduce端相同的节点编号会传入同一个reduce方法，相互比较得出最小误差的一组节点。以此类推，找出所有节点训练结果最好的一组，并保存到HDFS中。此为MapReduce对推荐算法网络训练的过程。其中Map和Reduce实现过程分别如式（1）、式（2）所示：Map:list（k e y 2,v a l u e 2)(1)Reduce:(2)2.3完善交通出行体系在交通管理发展中，管理者对交通管理现状以及存在的问题进行深入了解，并结合城市的实际交通情况，创建大数据交通应用体系，在一定程度上可以降低大数据的应用成本，中国高新科技2023年第14 期58佳）（责任编辑：葛上接第5 7 页）.道路交通ROADTRAFFIC湖州市推进城乡一一体化发展的交通网络通达性研究俞芬湖州职业技术学院，浙江湖州3 13 0 0 0摘要：文章从交通网络通达性的视角阐述当前湖州市区域内交通网络体系的现状，并根据现有交通网络存在的不足，从完善交通网络体系、合理配置资源的角度，提出促进城乡一体化的交通设施投资策略和政策建议，为各级政府和部门决策提供有效支持。关键词：湖州；路网密度；交通通达性；一体化发展文献标识码：A中图分类号：F512文章编号：2 0 9 6-4 13 7（2 0 2 3）14-5 8-0 3D0l：10.13 5 3 5/j.c n k i.10-15 0 7/n.2 0 2 3.14.14Research on accessibility of transportation network in Huzhou to promote urban-rural integrationYUFenHuzhou Vocational and Technical College,Huzhou 313000,ChinaAbstract:This paper grasps the current situation of the regional internal traffic network system in Huzhou city from the perspective oftraffic network accessibility,and according to the shortcomings of the existing trafic network,from the perspective of improving thetrafic network system and rational allocation of resources,finally puts forward the investment strategies and policy recommendations of traffic facilities to promote urban-rural integration,which has important theoretical and practical significance to provide effectivedecision-making support for governments and departments at all levels.Keywords:Huzhou;road network density;traffic accessibility;integrated development交通网络是居民点之间的连接纽带，对城市快速发展有着重要作用。交通网络的通达性，是一个地方能够从另外一个地方到达的难易程度，反映一个区域社会经济发展的程度，即区域之间联系的紧密性和区域之间空间上的连接性。交通网络为城乡一体化发展提供了一个不可或缺的硬环境。交通网络的形成能通过区域间的溢出效应带动周围经济的发展，加速产业聚集的形成，是城乡各种网络要素流的依托和保障，从而影响城乡一体化发展程度。1石研究区概况湖州市共辖吴兴和南浔2 个市辖区和德清、长兴、安吉充分发挥大数据的优势，比如除了对智能出行进行大数据应用，还可以利用大数据实现智能交通指挥等功能。并结合城市的发展状况，将大数据应用体系进行不断改进，发挥出大数据技术应有的创新性价值，促进城市发展。3大数据技术在智能出行中的注意事项在利用大数据技术为生活提供便利的同时，信息管理者也需要对收集的用户数据进行保密。因此，需要构建完善的信息管理制度，对于共享各种交通资源信息和用户的隐私数据进行系统管理，进一步保障数据信息安全。4结语目前，城市正依靠大数据和人工智能技术逐渐向智能城市的方向发展。大数据技术应用到交通中是未来智能交通系统的必然选择，也是组建智慧城市的重要部分，研究大数据技术在智能出行领域的应用，不仅可以极大便利居民出行，更能便利交通管理者，还可以为其他相关领域的智能研究提3个县，4 4 个镇和13 个乡。湖州交通网络：南北走向的10 4国道、杭宁高速公路、宣杭铁路和东西走向的3 18 国道、长湖申航道、申苏浙皖高速公路、申嘉湖杭高速公路、宁杭客运专线、沪苏湖城际铁路贯穿湖州全境。2研究数据及方法2.1研究数据2021年湖州市各区县监测矢量成果包括：2 0 2 1年湖州市各区县现状监测数据集和2 0 19 2 0 2 1年湖州市各区县变化监测数据集两部分成果。该数据作为2 0 2 0 一2 0 2 1年交通网络变化数据生产和分析的基础数据。供一定参考。因此，大数据在道路智能出行中的应用具有重要的理论价值和意义。作者简介：石秀君（19 7 9-），女，山东济宁人，济宁职业技术学院副教授，研究方向：计算机网络技术、软件技术。参考文献1秦蕊蕊大数据技术在人力资源领域的应用策略J中国高新科技，2 0 2 2（2 0）：10 1-10 3.2王珂大数据在环境执法与监测中的应用J中国高新科技，2 0 2 2（15）：14 8-14 9.3】张玉坤，严予彤，杨智慧交通在大数据时代的发展方向J专用汽车，2 0 2 2（5）：5 9-6 1.4】杨丽丽。大数据技术在城市智慧交通中的应用研究J数字通信世界，2 0 2 1（1）：2 9-3 0，8 2.5王浩，欧阳猛，柳子尧，等大数据驱动下未来智能交通的发展J中国高新科技，2 0 2 0（19）：15 7-15 8.