下面是小编为大家整理的运用大数据进行短时车流量研判预警,供大家参考。
运用大数据进行 短时车流量研判预警
一． 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 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 结果
序号 输入数据 依据 输出结果 1 1）
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。
四、场景应用
场景 1：紧急任务车辆路线安排 120急救车和119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。
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