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城市交通大数据技术及智能应用系统分析-时时彩票
2021-06-29 [37624]

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摘要:城市交通大数据具有多样性、异质性、时空尺度大、动态变化、高度随机性、局部性、生命周期短等特点。如何有效地收集和利用交通大数据?低时效性的交通行政监督、交通企业经营管理、交通市民服务等应用于市场需求,是城市交通和智慧城市面临的前所未有的机遇和挑战。主要分析总结了城市交通大数据的一些研究内容和核心技术,明确将城市交通大数据智能应用于系统解决方案,并列出了一些典型应用。在城市交通及智能城市领域的大数据开发及应用领域展开可行性探索。

第一章2015年两会上,“大数据”一词首次出现在政府工作报告中。在交通领域,大数据仍然被认为是缓解交通压力的技术工具。应用在大数据上,有助于理解城市交通拥挤问题中人们上下班的规则和原因,构建交通和生活的人和自然,提高城市的可居住性,为政府的准确管理,获得基于数据证据的综合决策[1]。

同时,大数据的挖掘和使用不利于促进信息消费新模式,促进信息消费产业的发展。随着手机网络、全球定位系统(GPS)/北斗导航系统、车联网、交通物联网的发展,需要动态收集关于交通要素人、车、路等的信息,城市交通大数据源越来越丰富[2]日益成熟的物联网和云计算城市交通大数据的构建及分析技术研究对我国智能城市的发展具有战略意义。

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交通大数据具有多样性、异质性、时空尺度大、动态、随机性、局部性、限制寿命等特点,如何有效构建交通大数据,满足低时效性、科学知识机车等城市交通智能化市场需求,是各大中城市面临的前所未有的发展机遇和挑战[4~8]。本文首先简要说明大数据的发展情况和趋势,然后重点分析城市交通大数据的核心技术,明确提出城市交通大数据的智能应用系统解决方案,最后重点介绍一些典型应用。

2大数据的发展和趋势近年来数据迅速增长,产生了许多行业共同面临的不利挑战和宝贵机会,信息社会正在进入大数据时代。大数据是指利用当前主流软件工具,在合理的时间内无法超越感官、转换、管理、废弃和服务的大量数据。从2009年左右开始,“大数据”开始沦为网络信息技术行业的热门词汇。根据互联网数据中心(IDC)的测量,数据以每年50%的速度快速增长(大数据摩尔定律)。

也就是说,近两年人类生成的数据量与以前生成的总数据量相同,预计到2020年,全球共会出现35亿千兆字节(35ZB)的数据。随着大数据处理数据的大小从TB级降至Pb级、EB级,甚至ZB级,面临着降低数据存储成本、利用计算资源、提高系统快速上升率、反对分布式非线性递归算法优化的各种挑战。

为了应对大数据的发展趋势,更好地获得面向行业用户和个人的数据分析服务,需要建立各种大数据平台,反对对数据的各种市场需求。构建大型数据平台是将不同渠道、来源、结构不同的数据有机地整合在一起。与传统数据平台不同,大数据的大小、多种类型、慢流和动态系统、大价值是构建大数据平台需要考虑的几个因素。 另外,数据的分类存储、数据平台的开放性、数据的智能废弃、数据平台和用户的交互给大型数据平台的构建带来了前所未有的挑战。

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大型数据平台处理的数据类型各不相同。目前,这些平台的建立已经取得了谷歌公司的Freebase、微软公司的Probase、国内著名中文信息结构库——中国知识网等代表性成果。

对于商用数据平台,IBM的Infosphere大数据分析平台、天艺公司的Teradata综合数据环境,以及国内首家由天猫、阿里云、万网共同推出的电商云工作平台——高凝塔,是三个典型的数据平台。大数据本身就是现象,某种程度上是技术。这是信息技术历史发展的必然结果。大数据的收集、传输、处置和应用所需的大数据处理技术是一系列大数据处理技术,可通过各种工具(而不是传统工具)销毁大量结构化、半结构化和非结构化数据,从而获得分析和预测结果。

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大数据技术的战略意义不仅在于控制相当大的数据信息,还在于使有意义的数据专业化。(威廉莎士比亚、温斯顿、数据、数据、数据、数据、数据)也就是说,如果把大数据比作产业,那么这种产业盈利能力建设的关键是提高对数据的“加工能力”,通过“加工”构建数据的“电子货币”。大数据领域已经排放出大量新技术,沦为大数据收集、存储、废弃、呈现等功能的强大武器。大数据开发呈现出以下趋势。

(1)基于云计算的数据分析平台云计算通过灵活的扩展、低廉的存储空间和计算资源,使中小企业也能像亚马逊一样通过云计算完成大规模的数据分析。云计算IT资源是一种强大的方法,甚至是唯一的方法,使具有大量异构系统的企业能够及时准确地销毁数据。

大数据需要南北云计算,还需要提高数据通信比特率和建立云资源池,确保原始数据迁移到云计算环境,资源池能够根据需要灵活扩展。:官方时时彩票。

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