运用大数据进行短时车流量研判预警.docx

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1、运用大数据进行短时车流量研判预警设计思路交通流量是指在选定时间段内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数.从车流量的大小可以判定交通的拥挤状况，从而决定采取何种交通管理措施。通过建立交通流量预测模型，综合车流量、车速、道路、季节等相关因素，采用大数据分析方法进行数据处理，并根据处理结果进行未来交通流量的预测，还可以根据预测结果进行拥堵分析、实施交通诱导、提出治堵建议等。二、建设目标/意义服务对象建设目标交通委1）查看实时交通流量，获取未来交通流量预测，为可能出现的交通拥堵做好准备；2）根据交通流量预测，为市民提供交通诱导，降低拥堵程度；3）根据拥堵分析，优化交通设施，提升城市；规划局

2、依据流量预判模型，合理规划道路建设，减少道路拥堵，提高通行质量。110急救中心119消防队根据交通流量预测，实时调整任务出行路线，保障紧急任务的通畅。市民根据流量预测，合理规划出行时间与出行路线，节省市民出行时间。二.影响要素影响道路流量的因素有很多种，包括人们的出行习惯,客观因素则包括道路自身的状态、季节及天气状况等，具体如下：序号要素数据来源1车流量实时车流量交警2车辆速度实时车辆行驶速度交警3道路属性快速路、主干路、次干路、支路公路局4道路属性车行道，混行道公路局5公交属性公交站数量、公交车路数、客流量市公交公司6车辆属性小型车，大型车，挂车交警，交委，市公交公司7季节春夏秋冬三.输出结

3、果序号输入数据依据输出结果11）车流量2）车流速度3）道路属性4）车辆属性5）季节交通流量预测GA299-2001道路交通流量调查GB/T 33171-2016城市交通运行状况评价规范道路状态2道路状态上一步结果拥堵预警1 .道路状态：根据GB/T 33171-2016城市交通运行状况评价规范，道路通行状态分为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥挤、基本畅通、畅通5个等级。根据交通流量预测一文，通过建立模型，综合车流量、车速、道路属性、季节，可以预测拥堵程度；同时，文中模型的假设前提是道路等级相同、车辆均为小型车，为符合实际，可以参考GA299-2001道路交通流量调查中对各类车辆类型折算系数的说明，将

4、大客车、公交车、卡车、拖挂车折算为小轿车进行计算,同时参考其中对道路交叉口的折算系数，对不同类型的路口和车道进行折算。2.拥堵预警：根据结果1对相应路段的预测结果，对不同程度的拥堵进行告警和建议，以便于各方提前做好相关准备。场景1:紧急任务车辆路线安排120急救车和H9消防车在执行救援/消防任务出行过程中，如果遇到路上堵车，将很难保证及时到达任务现场，无法有效的保障市民生命财产安全。通过车流量预判，车辆出行过程中可以实时查看行经路段的车流量及拥堵情况，并可根据路线引导与预警提醒，合理选择任务路线，尽量缩短路上的时间，从而做到最大限度的保障市民的生命财产安全。场景2：节假日警力部署及流量引导在大的节假日或某些极端天气情况下，部分路段拥堵非常严重，对市民出行造成了影响，也消耗了大量警力资源。通过运用大数据分析，可以找出拥堵路段及其与之相关因素,在拥堵出现之前给出预警，便于交警部门提前做好准备；同时，结合实时车流与流量预判，分析拥堵路段周边道路拥堵情况，给出合理的绕行路线，缓解拥堵的同时也能降低警力消耗，提高市民出行体验。场景3：交通设施优化建议通过交通数据的长期积累，运用大数据分析后，找出拥堵频率高的路段及与之关联的要素，分析拥堵形成的各类原因，给出合理的建议，摆脱过去依靠直觉和经验进行分析的缺点，从全局层面实施道路交通的优化。