城市道路交通状态指数研究(大数据技术与应用)

第1章绪论1

●1.1国内外交通指数研究情况4

1.1.1国外研究情况4

1.1.2国内研究情况6

●1.2交通状态指数应用需求9

1.2.1宏观决策10

1.2.2日常管理16

1.2.3个性服务18

●1.3研究意义20

参考文献20第2章交通状态指数基础数据与模型23

●2.1交通状态指数基础数据25

2.1.1交通状态指数基础数据来源及采集25

2.1.2交通状态指数基础数据需求分析26

●2.2交通状态指数基础模型28

●2.3多时空维度交通状态指数模型体系34

●2.4小结37

参考文献37第3章交通状态指数指标体系39

●3.1交通状态指数划分方法41

3.1.1空间维度划分41

3.1.2时间维度划分42

3.1.3时空组合44

●3.2交通状态指数区域划分方法44

3.2.1指数区域划分目的与原则45

3.2.2城市路网区域静态划分方法46

3.2.3城市路网区域动态划分方法56

●3.3交通状态指数分级与阈值标定方法68

3.3.1状态分级与指数分级的关系和区别68

3.3.2基于行程车速损失的交通状态指数分级70

3.3.3基于交通流函数关系的指数分级72

3.3.4交通状态指数阈值划分综合结果72

●3.4交通状态指数评价指标74

3.4.1时间过程评价指标74

3.4.2空间过程评价指标75

●3.5交通状态指数评价体系75

3.5.1拥堵程度评价76

3.5.2拥堵分布评价77

3.5.3拥堵趋势评价79

●3.6小结79

参考文献80第4章交通状态指数数据处理及管理关键技术81

●4.1交通状态指数数据预处理82

4.1.1浮动车GPS数据的处理82

4.1.2线圈数据的处理85

4.1.3道路行程车速跳变优化处理88

4.1.4道路拥堵检测优化处理91

4.1.5交通状态指数模型路段自由流车速处理93

●4.2交通状态指数数据质量评估94

4.2.1交通状态指数数据质量评价指标体系94

4.2.2交通状态指数数据质量评价方法97

4.2.3动态交通流数据处理实时性评估98

4.2.4动态交通流数据结果预处理准确性评估98

4.2.5交通状态指数区域数据覆盖率评估99

●4.3交通状态指数数据仓库构建101

4.3.1交通状态指数数据仓库101

4.3.2交通状态指数数据组织105

●4.4交通状态指数全生命周期质量管理109

4.4.1数据采集管理110

4.4.2数据预处理管理110

4.4.3指数发布策略管理116

●4.5小结118

参考文献119第5章交通状态指数分析关键技术121

●5.1交通状态指数预测技术122

5.1.1面向管理的交通状态指数预测方法122

5.1.2交通状态指数短期预测模型与结果评价133

5.1.3交通状态指数中期预测模型研究与结果评价137

●5.2交通状态指数统计分析技术140

5.2.1指数应用计算141

5.2.2宏观路网分析146

5.2.3异常交通特征在线识别147

●5.3交通状态指数关联分析技术154

5.3.1日期因素关联分析154

5.3.2季节因素关联分析158

5.3.3天气因素关联分析161

5.3.4交通状态指数特征提取与分析162

●5.4小结165

参考文献165第6章交通状态指数决策和管理应用服务167

●6.1交通状态指数与宏观决策的关系169

6.1.1影响交通状态指数宏观决策的因素170

6.1.2沪牌轿车保有量影响和波动趋势分析176

6.1.3上海市GDP影响和波动趋势分析180

●6.2交通状态指数与日常交通管理的关系183

6.2.1地面与快速路交通状态指数波动关系分析183

6.2.2基于交通状态指数的多匝道协调控制模型187

●6.3交通状态指数在上海交通综合信息平台的应用199

6.3.1展示方式199

6.3.2实时监测203

6.3.3统计分析206

6.3.4趋势研判212

6.3.5信息发布213

●6.4小结216

参考文献216第7章面向公众出行的交通状态指数发布应用服务217

●7.1指数发布形式218

7.1.1文字218

7.1.2仪表盘221

7.1.3GIS地图221

7.1.4指数曲线223

●7.2交通状态指数发布管理224

7.2.1发布频率225

7.2.2发布范围226

7.2.3交通状态指数发布时机233

●7.3交通状态指数发布载体235

7.3.1网站236

7.3.2手机终端239

7.3.3社交网络246

7.3.4广播电台248

7.3.5其他载体250

●7.4小结251

参考文献252第8章展望253

●8.1建立更加符合交通运行规律的指数体系255

●8.2制定统一的交通状态指数标准257

●8.3开发新颖的交通状态指数应用258

●8.4研究城际公路（高速公路）交通状态指数及发布机制259

我国各级政府非常重视大数据的科研和产业发展，2014年国务院政府工作报告中明确指出要“以创新支撑和引领经济结构优化升级”，并提出“设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进，引领未来产业发展”。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。前不久，党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。

上海的大数据研究与发展在国内起步较早。上海市科学技术委员会于2012年开始布局，并组织力量开展大数据三年行动计划的调研和编制工作，于2013年7月12日率先发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013—2015年）》，又称“汇计划”，寓意“汇数据、汇技术、汇人才”和“数据‘汇’聚、百川入‘海’”的文化内涵。

“汇计划”围绕“发展数据产业，服务智慧城市”的指导思想，对上海大数据研究与发展做了顶层设计，包括大数据理论研究、关键技术突破、重要产品开发、公共服务平台建设、行业应用、产业模式和模式创新等大数据研究与发展的各个方面。近两年来，“汇计划”针对城市交通、医疗健康、食品安全、公共安全等大型城市中的重大民生问题，逐步建立了大数据公共服务平台，惠及民生。一批新型大数据算法，特别是实时数据库、内存计算平台在国内独树一帜，有企业因此获得了数百万美元的投资。

为确保行动计划的实施，着力营造大数据创新生态，“上海大数据产业技术创新战略联盟”（以下简称“联盟”）于2013年7月成立。截至2015年8月底，联盟共有108家成员单位，既有从事各类数据应用与服务的企业，也有行业协会和专业学会、高校和研究院所、大数据技术和产品装备研发企业，更有大数据领域投资机构、产业园区、非IT领域的数据资源拥有单位，显现出强大的吸引力，勾勒出上海数据产业的良好生态。同时,依托复旦大学筹建成立了“上海市数据科学重点实验室”,开展数据科学和大数据理论基础研究、建设数据科学学科和开展人才培养、解决大数据发展中的基础科学问题和技术问题、开展大数据发展战略咨询等工作。

在“汇计划”引领下，由联盟、上海市数据科学重点实验室、上海产业技术研究院和上海科学技术出版社于2014年初共同策划了“大数据技术与应用”丛书。本丛书批已于2015年初上市,包括了《汇计划在行动》《大数据测评》《数据密集型计算和模型》《城市发展的数据逻辑》《智慧城市大数据》《金融大数据》《城市交通大数据》《医疗大数据》共八册，在业界取得了广泛的好评。今年进一步联合北京中关村大数据产业联盟共同策划本丛书第二批，包括《大数据挖掘》《制造业大数据》《航运大数据》《海洋大数据》《能源大数据》《大数据治理与服务》《大数据质量》等。从大数据的共性技术概念、主要前沿技术研究和当前的成功应用领域等方面向读者做了阐述，作者希望把上海在大数据领域技术研究的成果和应用成功案例分享给大家，希望读者能从中获得有益启示并共同探讨。第三批的书目也已在策划、编写中，作者将与大家分享更多的技术与应用。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。上海希望通过“汇计划”的实施，同时也是本丛书希望带给大家一个理念： 大数据所带来的变革，让公众能享受到更个性化的医疗服务、更便利的出行、更放心的食品，以及在互联网、金融等领域创造新型商业模式，让老百姓享受到科技带来的美好生活，促进经济结构调整和产业转型。

上海市科学技术委员会副主任