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大數(shù)據(jù)治堵車?極光大數(shù)據(jù)助力交管局優(yōu)化算法降低擁堵

作者:樂購科技 來源:郵箱投稿 2017-03-09 14:38:37 閱讀 我要評論 直達商品

   在大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的今天,像極光大數(shù)據(jù)這樣的大數(shù)據(jù)平臺可借助云計算的快速可擴展性、標準化服務、自助服務等特征,強化大數(shù)據(jù)的獲取、處理、整合、分析、服務等技術支撐能力,進而促進敏捷化、個性化的數(shù)據(jù)應用開發(fā),最終助力業(yè)務轉型。運用大數(shù)據(jù)平臺和大數(shù)據(jù)技術不僅可以幫助企業(yè)提升生產力,更可幫助政府部門在城市的公共管理中提升效率、提高管理水平。

  例如在與道路交通有關的執(zhí)法效率問題上,通過智能手機和其他位置感知的設備(如導航單元)獲得交通數(shù)據(jù)分析,包括平均速度分析(描述性,診斷,預測,規(guī)定性分析),可預測其交通情況趨勢,進而實現(xiàn)有效的交通疏導和管理;在社會媒體監(jiān)督上,大數(shù)據(jù)可以有針對性地對社會媒體進行監(jiān)督分析,甚至預測選舉結果;大數(shù)據(jù)下的智能服務還可以提供更好的用戶體驗,例如在垃圾容器中的傳感器可讓垃圾車線路得以優(yōu)化等等。從管理效率提升、輿情數(shù)據(jù)管理、透明服務監(jiān)控到城市規(guī)劃優(yōu)化、公共安全管理水平優(yōu)化到刑偵手段提升,都有豐富的服務場景可以通過大數(shù)據(jù)技術和數(shù)據(jù)分析應用實現(xiàn)質的飛躍。

  要實現(xiàn)以上場景,有兩個前提。一是要有足夠數(shù)量的數(shù)據(jù),二是要有與之匹配的數(shù)據(jù)挖掘、清洗及運用的能力。極光大數(shù)據(jù)運用自身數(shù)據(jù)和自身技術實現(xiàn)了移動互聯(lián)網大數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新,為城市公共管理領域提供了多樣化、全方位的支持。

  以下是極光大數(shù)據(jù)在城市公共管理中的實際應用案例。

  極光大數(shù)據(jù)在城市交通治理中的實際應用

  交通治理一直是市政規(guī)劃管理的重點和難點。運用大數(shù)據(jù)技術,極光數(shù)據(jù)團隊與全球知名的智能交通企業(yè)PTV Group合作,幫助客戶(某交通規(guī)劃管理局)實現(xiàn)了動態(tài)的數(shù)據(jù)實時采集,數(shù)據(jù)實時加工以及數(shù)據(jù)實時分析,為該交管局在區(qū)域交通管理方面提供了道路優(yōu)化算法,即通過對交通道口紅綠燈策略的優(yōu)化降低了道路擁堵,實現(xiàn)了一定程度上的交通運力優(yōu)化。在這個案例中,極光的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了以下價值:

  1) 極光大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期服務

  2) 極光的數(shù)據(jù)密度和頻度均可以保證實現(xiàn)區(qū)域客流的分析和預測

  3) 極光大數(shù)據(jù)平臺保證數(shù)據(jù)處理的時效性和準確性

  方案介紹

  數(shù)據(jù)來源于極光自有數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集。極光大數(shù)據(jù)依靠手機終端的位置信息進行實時采集獲取設備位置,從而通過算法進行道路匹配和交通流量預測。

  

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  通過上圖可以看到,1小時內,通過交通信號燈的優(yōu)化,該區(qū)域排隊車輛(黃色線條)明顯減少,而道路行駛流量(綠色線條)明顯改善。

  此案例中,極光大數(shù)據(jù)運用了時序回歸分析對道路交通的流量進行預測分析。普通問題都是線性問題,數(shù)據(jù)挖掘方法為解決非線性復雜系統(tǒng)的問題提供了一種新的解決途徑,如神經網絡、決策樹、時序回歸分析等。時序回歸分析是將時間變量作為預測關鍵因子,通過時間序列搜索出的重復發(fā)生概率較高的模式,與回歸一樣,它也是用已知的數(shù)據(jù)預測未來的值。但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時間的不同,所采用的方法一般是在連續(xù)時間流中截取一個時間窗口(一個時間段),窗口內的數(shù)據(jù)作為一個數(shù)據(jù)單元,然后讓這個時間窗口在時間流上滑動,以獲取建立模型所需要的訓練集。

  我們在該區(qū)域采集到了20萬設備信息,并將它們連續(xù)一周的3000萬條位置軌跡信息進行了數(shù)據(jù)分析。結合客戶提供的該區(qū)域路網信息,我們基于聚類算法開發(fā)了一套道路擬合算法實現(xiàn)位置軌跡到路網軌跡的擬合,通過軌跡采集的時間建立了時間序列模型,通過該模型對車輛停留時間和路網信號燈長短信息進行相關度分析,利用卷積神經網絡算法建立了路網信號燈長度和擁堵情況的算法模型,通過模型訓練,優(yōu)化信號燈長度策略,實現(xiàn)排隊車輛的數(shù)量降低。

  以上就是就極光大數(shù)據(jù)運用自身數(shù)據(jù)和自身技術實現(xiàn)的移動互聯(lián)網大數(shù)據(jù)在城市公共管理中的應用創(chuàng)新。更多極光大數(shù)據(jù)在政府機關、金融機構、企事業(yè)單位、互聯(lián)網企業(yè)、媒體廣告、咨詢調查機構等多個行業(yè)的實際案例,我們會陸續(xù)分享。


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