• 大数据分析:智能交通发展的引擎
    2013-06-09 11:49:15   来源:Tranbbs.com      作者:未知    评论:0 点击:

    0前言

    近年来,各国都在关注“大数据”,力图通过扩大其在国内的应用范围,进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日,奥巴马政府公布“大数据研发计划”,旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力,从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐,增强国家安全,转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”,主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等,旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上,工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据,我认为它有四个维度:量大,种类多,发展速度快,最后就是价值复杂,可以说处处是黄金,到处是沙子”[1]。

    随着城市的迅速发展,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]。

    1大数据概念

    Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中,大数据是一个数据集的集合,这个集合是如此大而复杂,以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理[3]

    从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三,价值密度低,应用价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域,海量的数据主要包括4个类型的数据:传感器数据(位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息);系统数据(日志、设备记录、MIBs等);服务数据(收费信息、上网服务及其他信息);应用数据(生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息)。交通数据的类型繁多,而且体积巨大[4]。

    责任编辑:佚名

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