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交通大数据支撑一流运输体系的构建

[日期:2015-01-29] 来源:科学网博客  作者:保丽霞 [字体: ]

1.世界一流的综合交通运输体系的目标

结合美国、日本、欧洲等发达国家的综合交通运输水平,世界一流水准的综合交通运输体系(Comprehensive Transportation in First Class, CTFC)主要体现在以下5个方面:

  1. 基础设施:具有覆盖全国的综合交通网络,以连通县城、通达建制村的普通公路为基础,以铁路、国家高速公路为骨干,与水路、民航和管道协同运作,能够发挥运输的整体优势和集约效能。

  2. 技术装备:具有安全可靠、先进高效、经济适用、绿色环保的交通技术装备,轨道交通技术、公路专用运输车辆、远洋沿海和内河运输船舶等装备达到现代化水平。

  3. 运输服务:拥有综合、高效交通运输服务系统,拥有世界先进的运输服务能力、服务质量、服务水平和物流效率。

  4. 安全保障:以零事故为最高目标,具有安全保障措施体系,能最大限度的降低事故率和人员伤亡率。

  5. 节约环保:发展循环经济,建设绿色交通系统,节能减排,控制交通运输领域温室气体排放,全面提高综合交通运输体系可持续发展。

2.交通大数据在CTFC中的支撑作用

随着大数据世界各个国家各个领域的广泛应用,大数据演变成了一个泛概念,指通过先进的数据分析技术,对大量数据进行关联分析,得出一些以前没有能用因果关系推导出来的现象关系。

大 数据的来源主要有3个方面:行业内部自身产生的数据,相关行业的导入数据,公众交互的数据。随着信息技术的发展,大数据逐渐成为现代社会基础设施的一部 分,就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。大数据时代,可以分析更多的数据,处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,大 数据时代不再特别注重某个数据的精确度,大数据的分析也从因果关系转向关联关系。

世 界一流的综合交通运输体系是由交通网络基础设施、先进适用的交通工具、高效的动态交通运营等多一系列规划、建设、运营、管理等方面协同建设实现的。随着信 息技术和现代通信技术的迅猛发展和广泛应用,交通大数据成为CTFC的贡献手段之一,为建立和发展高质量的综合运输体系创造了有利的技术支撑条件。在整个 交通运输体系中,大数据的作用主要体现在对管理者、出行者、社会环境3类对象7个方面:

  1. 对管理者的支持:大数据有助于提高管理者对综合交通运输体系的规划、建设、管理、营运、养护。

    1)通过大数据对网络客货流的周转时间、服务水平的分析,可以找出交通网络中的待优化点,为规划、建设提供参考。

    2)大数据可以提高交通运输体系的信息化、智能决策水平。基于条码、射频、全球定位、手机、视频、身份识别等汇聚的大数据,实现交通运输各种方式之间关联关系。

    3)大数据提升交通运输服务水平,通过各种运输服务之间的关联分析,促进各种运输服务之间的无缝衔接与合作,提高客货运输服务效率,降低社会物流成本。

    4)大数据提高运输安全,基于对运营车辆、铁路、船舶、飞机等定位、联网联控系统及交通动态监控,利用历史积累的数据分析安全隐患点及区域、事故易发环境,起到运营安全预测,为安全监管提供决策支持,提高应急反应速度和救援成功率,从信息技术上保障综合交通运输体系安全。

    5)汇聚交通基础设施健康监测数据、动态交通运行数据,通过大数据分析,预警列车、道路、桥梁、隧道的全寿命周期健康状态,及时更换零部并做保养,以确保最大限度的利用及最小投入的养护费用。

  2. 对出行者的支持:大数据有助于提高出行者的出行服务质量和效率,飞机票价预测、航班延误预测、出发地目的地联运信息及预订等,大数据通过各种运输方式信息系统的互联互通,为公众提供全方位、立体化的出行服务信息及网络预订。

  3. 对 保护环境的支持:大数据降低交通运输对环境的影响,汇聚交通运输车辆行驶轨迹、道路港口航空等区域的大气监测数据,分析交通运输工具对环境的影响,正确衡 量不同交通方式对环境的副贡献,为管理者提供面向生态交通的规划、建设和管理,以最大限度的降低污染物和二氧化碳排放水平,有效控制噪声污染,建设绿色低 碳交通。

3.交通大数据的实施关键3.1交通大数据框架组织

如图1所示,交通大数据主要由综合交通网络规划建设数据、交通运载工具数据、交通流运行数据、交通基础设施健康数据等组成,各个领域的数据涉及到空运、水运、陆运的不同交通方式,由人、货、载运工具、交通设施内部产生的数据以及城市运行的环境、行为等外部数据。

 

图1 构建一流运输体系的交通大数据框架组织

3.2交通大数据的利用模式分析

目前海量数据的利用上,主要有4种模式:数据集中分析集中、数据集中分析分布,数据分布分析分布,数据分布分析集中,其区别是数据汇聚存储是否集中在一起,数据分析是否集中,数据存储与分析是否在一起。

我国目前在交通信息化方面,基本已经建设了空港信息平台、港航运输平台、公路网监控平台、城市交通信息平台、物流信息平台、隧道设施监控平台,这些信息化系统大多按照交通方式、分管行业等原则建设。

图2 我国的隧道监控平台、城市交通信息平台

因 此,鉴于综合交通运输体系涉及到不同地域,不同方式、不同行业的交通数据,其交通大数据的利用模式宜采用数据分布分析分布的模式,充分利用现有的平台汇聚 的数据,基于云平台、hadoop技术等实现跨地域、跨行业、跨部门的数据共享及分析挖掘。并且,大数据的来源也是多样化,涵盖各个交通运输方式不同手段 直接获取的不同类型数据以及从网站、文本等间接获取的数据。大数据分析可以由政府部门或任何民间第三方放在任何地方进行,根据需要从云端获取相关的数据。

3.3交通大数据深度学习的核心——关联、预测

交通大数据应用的核心体现在数据分析、融合与挖掘方面,这几个词虽然表达不同,手段不同,但基本目标都是一致的,就是从海量数据中得到有用的信息。

与小样本数据量相比,大数据最突出的分析技术体现在2个方面:关联分析、预测。

  1. 关联分析的核心是量化两个数据值之间的数理关系,相关关系强指当一个数据值增加时,另一个数据值有可能随之改变,相关关系弱则指当一个数据值发生变化时,另一个数据值几乎不会发生变化。

  2. 预测,也被称为大数据的核心特点[5],它通常被视为人工智能的一部分,是机器学习的一种,它是把数据算法运用到海量数据上来预测事情发生的可能性。预测方法光谱分析、卡尔曼滤波、线性模型、回归模型、聚类分析、人工神经网络以及各数据公司自行开发的预测模型。。

    在综合交通运输体系中,交通大数据的关联、预测等深度挖掘应用宜在大数据开放环境下,充分调动各行各层级的技术力量,发挥专业优势开展应用。

3.5交通大数据应用的机制保障

   综合交通运输体系是国民经济的基础,具有更大的为公众服务的社会效益,交通大数据需要从国家、市级政府层面推动,制定发展规划,明确发展目标,引导交通运输体系大数据在管理层、公众层、环境保护层的各类应用。

在已经建设的各类交通信息平台中,多为行业内自行投入建设数据采集、监控等设备设施,交通大数据需要跨部门跨行业数据公开,英国ODI提出“促进公众和企业更好地利用政府开放数据,促进私营企业逐步开放数据”,因此,需要协调甚至通过立法确保各种交通方式数据的开放。

为确保交通大数据的应用有益于管理,有益于出行者,需要建立大数据应用的过程控制、监管机制,避免大数据的泛滥以及错误的大数据决策导向。

4.上海交通大数据在构建CTFC中的应用探讨

 上 海市的综合交通运输体系的基础设施、载运工具、交通运营一直走在全国前列,上海空港总体设计保障能力达到年旅客1亿人次,年货邮量520万吨,与英国伦敦 (1.36亿人次)和美国纽约(1.06亿人次)等世界级机场体系肩。2010年上海港货物吞吐量和集装箱吞吐量均排名全球第一,也是全球第一个集装箱吞 吐量突破3000万吨标箱的港口。

近些年来,机场、港口、铁路、长途客运、城市道路交通、市内公共交通灯各运输体系行业为提升管理水平,都陆续建设了信息化系统,对运营进行动态监控,为管理者提供决策支持,为出行者提供信息发布,为交通大数据奠定了基础。

随 着交通运输的全球化,无论是运输网络规划还是出行者信息服务方面,各交通方式越来越需要协同运作,从系统运营效率指标、出行者效率参数等方面关联分析、预 测一些有助于进一步提升交通运输能级的有用信息。因此,为实现上海市达到世界一流综合运输体系的,本文建议从以下3方面开展交通大数据研究:

1、规划上海市综合交通大数据应用体系,研究水运、空运、陆运各种运输方式之间的数据云平台架构,建立分布分析模式,通过PP(Public &Private)等多种方式鼓励政府及企业有条件的数据开放,更好的利用大数据为规划、建设、运管、养护服务。

2、从立法及规章制度角度建立交通大数据应用的过程控制、监管机制,确保交通大数据的应用有益于管理,有益于出行者,避免侵犯公众的隐私,避免错误的大数据决策导向。

3、加 强综合交通运输体系中各个环节交通数据的保护,目前航空、水运、陆运等动态交通数据汇聚全面,但是交通设施建设、运营、维护等方面的数据积累不够全面,宜 进一步重视静态数据、准动态数据(运载工具、交通基础设施)的全寿命数据,通过全过程全链路的交通大数据应用,构建一流运输体系,提高运营效率,降低运营 成本。    





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