第 15卷 第 5期 2015年 10月 交通运输系统工程与信息
Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology V ol.15No.5 October 2015
文章编号:1009-6744(2015 05-0045-08中图分类号:U491.1文献标志码:A 大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述 陆化普 *, 孙智源, 屈闻聪
(清华大学 交通研究所, 北京 100084
摘 要:大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战 . 从交 通大数据的基本概念、 交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面, 阐 述了交通大数据给智能交通系统带来的变革 . 为了深入理解交通大数据的内涵, 分析交通 大数据的产生背景, 提出了交通大数据的 “ 6V ” 特征, 总结了智能交通系统中大数据的基 本类型 . 面对交通大数据带来的数据安全、 网络通信、 计算效率和数据存储等诸多问题, 提 出了应对策略和思路 . 对数据驱动的建模方法进行了分析, 说明了混合模型的意义 . 最后, 讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架 .
关键词:智能交通; 交通大数据; 数据驱动; 智能交通系统
Big Data and Its Applications in Urban Intelligent Transportation System LU
Hua-pu , SUN
Zhi-yuan , QU Wen-cong
(Institute of Transportation Engineering , Tsinghua University , Beijing 100084, China
Abstract:Big data brings both opportunities and challenges to technological development and application innovation of urban intelligent transportation system. Significant changes of ITS, which brought by traffic big data, are shown in three aspects:the concept of traffic big data, problems brought by traffic big data, and big-data-driven based mathematic modeling methods. This paper is intended to deeply understand big data, the background and category of traffic big data are sketched, the “ 6V ” characteristics of traffic big data are proposed, the basic types of traffic big data in ITS are summarized. Strategies and ideas are presented based on the problems of traffic big data, namely, data security, network communication, computational efficiency, and data storage. This paper also analyzes the method of data driven model, and describes the significance of hybrid model. Finally, system framework of ITS based on traffic big data is proposed.
Key words:intelligent transportation; traffic big data; data driven; intelligent transportation system
1引 言
随着信息技术、 通信技术、 计算机技术等的快 速发展, 数字城市 (Digital City 与智慧城市 (Smart
Ctiy 接踵而来 .1998年 1月, 美国前副总统戈尔发 表了题为 “数字地球 — —新世纪人类星球之认识 (The Digital Earth:Understanding our planet in the
收稿日期:2015-02-04修回日期:2015-08-30录用日期:2015-09-09
基金项目:“ 十二五” 国家科技支撑计划 (2014BAG01B04-03 ; 国家自然科学基金 (51408023 ; 清华大学苏州汽车研究院 (吴 江 返校经费课题 (2015WJ-B-02 .
作者简介:陆化普 (1957- , 男, 辽宁铁岭人, 教授 . *通信作者:luhp@tsinghua.edu.cn
DOI:10.16097/j.cnki.1009-6744.2015.05.007 交通运输系统工程与信息 2015年 10月
21st Century ” 的 演 说 , 数 字 地 球 的 概 念 由 此 产 生 [1].2008年 11月, 时任 IBM 董事长兼 CEO 的彭明 盛发布了题为 “智慧地球:下一代领导人议程 (A Smarter Planet:The Next Leadership Agenda ” 的主 题报告, 正式提出了 “智慧地球” (Smart Planet 的 概念 [2]. 数字城市和智慧城市都是美国的舶来品, 二 者都是信息化背景下现代城市发展的高级形态 . 当 前, 英国提出了 “数字英国 (Digital Britain ” 计划 [3], 韩国提出了 “ U-Korea ” 战略和 “ U-City ” 综合计划 [4], 我国于 2013年前后开展智慧城市试点示范工作 [5]. 数字城市与智慧城市的建设促进了移动互联 网、 物联网、 云计算等技术的发展, 并直接推动了 大数据 (Big data 时代的来临 .2008年, Nature 出版 了 “ Big Data ” 专 刊 [6]; 2011年 , Science 出 版 了 “ Dealing with Data ” 专刊 [7].2012年, 美国政府正式 发布了 “大数据研究和发展倡议” [8]; 我国于 2011年 发布了 “物联网 ‘十二五’ 发展规划” , 并陆续发布 了一系列的发展规划与白皮书 .
在交通领域, 传统的数据采集向电子化设备 与高级应用转变, 助力交通大数据的形成与发展 . 从传统的感应线圈和微波雷达等固定检测、 基于 浮动车的移动检测, 向北斗卫星导航系统 [9]、 智能 手机 [10]等新型检测手段, 以及集约的交通传感器布 局 [11]和稳定的多源数据融合 [12]方向发展 . 交通大数 据为 “感知现在、 预测未来、 面向服务” [13]提供了最 基本的数据支撑, 是解决城市交通问题的最基本 条件, 是制定宏观城市交通发展战略和建设规划, 进行微观道路交通管理与控制的重要保障 .
数据是智能交通系统的基础, 交通数据采集 手段和处理方法的深度革新将引领智能交通系统 的变革 . 在大数据背景下, 对交通大数据进行深度 分析, 明确交通大数据的基本概念, 了解交通大 数据带来的问题, 理解大数据驱动的数学建模方 法, 探讨在智能交通系统中的应用具有非常重要 的意义 .
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