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摘要：现如今，城市化进程不断深入，各大城市车流量较大，车辆拥堵已成为多个城市关注的问题之一，面对这种形式，基于网络技术的智能交通平台应运而生。智能交通主要利用信息技术和电子传感技术，运用大数据技术，实现对城市交通条件的综合管理和协调。交通业的发展是城市发展的重要标志，构建智能交通平台可以改善城市的交通环境，利用大数据技术我们可以获得交通数据和信息，进而及时调整城市交通运输情况，缓解交通拥堵的压力。
关键词：以大数据技术；支撑的综合交通；信息平台框架
引言
在大数据时代，通过大数据技术构建综合交通信息平台可以实现智能化、信息化以及数据化的交通管理。探究平台的技术手段与相关功能模块，可以了解其整体的功能特征。
1大数据技术下的综合交通信息平台功能特征
大数据技术下的综合交通信息平台具有强大的功能，可以通过此平台，利用各种技术手段，进行全面的监督管理，实现对各种交通运输的调动管理，进而提升服务质量。在数据基础之下的综合交通信息平台，基于大数据+系统是平台为核心应用，基于逻辑以及物理平台为基础，基于客运交通运输网络作为基础的框架，通过火汽车站售票系统、出租和公交数据采集、视频监控以及高速公路出入卡口等功能收集整理信息内容，通过输送旅客信息平台数据分析，使多种运输方式信息共享，实现共同调度管理，达到快速便捷的疏散旅客的效果。通对道路交通状况的监控管理，整合各种视频信息资源，进而为输送旅客提供信息支持，利用平台信息进行信息检索与查询处理，开展工作，对旅客信息可以实现定点分析与布控管理加强监督管理，通过网络强化管理，为乘客提供更为优质的信息服务。利用大数据技术可以实现对区域环境进行有效的协调控制与监督，实现对相关信息内容的有效控制与整合处理，及时处理各种问题，为客车、公交、出租等交通运输工具进行监督管理，从而为输送旅客提供信息参考，根据具体的状况调度各种交通运输工具，提升服务质量。大数据具有高速和真实性，有很高的预测性，针对交通运输的动态特点进行实时运算。基于对大数据的预测性分析，对各种交通运输工具产生的数据进行周、月分析，得出交通客流波动的潜在规律，为交通运输调度、运营、服务提供决策性支持，做到提前预告和运营调度，为管理部门精准规划管理提供基于数据证据的综合决策依据，以提高交通运输的信息化水平。同时，系统具有信息发布的功能，可以综合具体的状况信息，及时发布各种信息内容，对行人、车辆、道路以及环境等进行系统分析，了解潜在的信息与危险，通过平台实现系统化的调度管理，进而为乘客提供更为针对性的服务。
2综合交通信息平台分析
2.1交通信息的汇集管理
交通信息常常和公安、交警、市政道路、运输、气象等部门关系密切，为此必须结合不同部门行业交通信息的实际需求确定所需接入的信息系统类型及数据规模，以同一的数据标准为依据，实现多元异构交通数据信息的接入、存储及维护管理。
2.2交通信息的共享交互
综合交通信息平台所包含和涉及的信息系统兼具信息提供与需求双重身份，信息平台则在中间发挥着信息收集、共享与交换等枢纽作用，为此必须以各信息系统所对应的信息资源为依据，在充分考虑对信息请求权限的同时，实现系统间信息的交互共享。根据对象不同，可以将综合交通信息平台信息发布、共享及服务目标分为三大类，第一类是包括各级政府、行业机构、科研院所等在内的行业用户，应当结合其实际需求进行交通信息类型、颗粒度、发布周期等的确定；第二类是交通信息服务单位，通过向其有偿或无偿提供所需交通信息并由其再次进行交通数据的深度挖掘和应用，以便更好的提供增值服务；第三类是广大社会公众，主要借助道路显示屏、服务网站、智能手机等设备提供服务型和公益性信息发布。
2.3交通信息的分析应用
综合交通信息平台还具有专项研究交通问题、针对交通管理提供辅助性决策等功能，也就是深度挖掘和融合平台所收集的多元交通信息数据并进行整合分析的功能，从而为交通信息需求者提供准确、全面、客观、综合的交通服务信息，从而为交通运行状态的分析、研判、预警等提供决策支撑。
3构建大数据智能交通平台应注意的问题
大数据技术目前被应用于多种行业和领域，包括企业生产和社会生活中，大数据技术是一种综合处理技术，大数据技术可以实现对数据和信息的整合和处理。大数据技术处理的数据较为庞杂，信息技术的发展十分迅速，在智能交通平台的建设和应用过程中，大数据处理技术是不容忽视的，在实际应用中要围绕交通数据进行采集和分析，处理也要注意过程，采集是基础，分析和处理是延伸，利用移动通信技术实现信息采集，要保证数据的准确性。其次，交通数据的处理要通过系统的整合，要在平台上进行发布，要挖掘信息数据中有价值的部分，为城市交通的发展提供最准确的信息。智能交通平台中的数据较为切实，车辆驾驶人员可以通过智能系统获得科学的信息，例如导航信息，GPS定位信息和数据等，这些信息和数据都可以为交通调整和交通建设提供科学的依据。交通数据的处理是大数据技术应用的核心内容，大数据本身处理的数据较为分散，这对于计算机网络设备的要求很高，要具备专业且灵活的性能，进而为用户筛选需要的信息和数据。
4基于大数据技术的综合交通信息平台框架
4.1整体层级
当前，各类交通信息资源存在和存储都较为分散，综合交通信息平台通常涉及公安部门、交警队、交通运输部门、住房建设部门、规划、公共交通服务公司、高速公路运管部门等行业企业交通信息资源的汇集，为此必须构建多层级交通信息综合平台，源源不断通过各行业企业部门业务系统获取有价值的资源信息，并实现筛选、有效汇集和高效利用。综合交通信息一级平台处于最顶级位置，负责各类交通信息的汇聚、跨平台信息交互和深度处理、信息应用、服务等综合性的职能；行业业务平台作为次级平台主要负责内业信息的采集、分类汇总整合与上传等，从而形成覆盖全行业的交通数据网络。不同的业务子系统是综合交通信息平台框架中基础信息的获取主体，出于行业管理的目的对交通数据质量负责。
4.2逻辑结构
为构建综合交通信息平台，还必须深入分析平台外部的交互式系统模块及其与平台内部系统模块的组分关系，随着当前交通数据数量的不断增多、来源渠道的多元化、结构的异质性等变化，对综合交通信息平台所拥有的数据快速存储、灵活拓展、信息整合等能力不断提升。为此，必须基于大数据技术构建完善的综合交通信息平台。Apache软件协会所开发的分布式处理平台软件Ha-doop，能够实现大量数据的分布式处理，Hadoop的核心组件主要是HDFS（分布式文件系统）、Mapreduce（分布式编程模型）Hbase（分布式存储系统）、Hive（数据仓库）及Zookeepe（分布式协调服务系统），其中HDFS文件系统申诉性与容错性非常高，即使用户将其部署于低廉的硬件也不会影响其以数据流形式访问系统数据，数据吞吐量高。Mapreduce编程模型适用于超过1TB的大型数据集合的并行运算，且允许多个用户同时在不熟悉分布式系统模型细节时完成并行程序的开发。Hbase分布式数据库存储系统具有随机访问、实时存储和读取、非结构式大容量存储等优势。以Hadoop为基础构建的Hive数据库系统通过结构化数据机制进行Hadoop系统数据整理、查询和分析。Zookeepe系统则通过分布式应用设计实现各类用户交通信息协调服务，分担分布式应用程序的信息协调任务。该软件平台应用优势明显，能实现海量交通数据信息的深度挖掘，从而为交通运输管理、公路网络规划、信息服务等提供可靠的依据。为此，本文构建综合交通信息Hadoop平台的系统性逻辑结构，具体见图1。由图1可知，综合交通信息平台系统逻辑结构由信息平台、信息采集系统、决策支持系统及信息服务系统构成，上述“一平台三系统”中的核心是信息平台，其又包括汇聚系统、Hadoop平台软件信息存储、信息处理和展示、信息共享等子系统。
图1综合交通信息平台逻辑结构示意图
4.3物理结构
综合交通信息平台包括计算机系统及配套性附属设施，对外连接不同行业企业二级平台，对内发挥各子系统的功能。按照功能分区，综合交通信息平台包括数据接入、存储、分析、应用支持、终端管理、信息共享及网络安全等区块，其数据接入区块则通过事先设定的接口标准和数据格式从公安、交通、城管、运政、建设等外部二级平台获取实时数据。
结语
当前科学技术的不断发展及计算机技术的集成应用为我国交通系统的建设发展提供了技术支撑，依据统一系统框架和规范标准所构建的综合交通信息平台能实现海量、多源、异构的交通数据信息的集聚、存储、处理与共享。而物联网、大数据、云计算等信息技术的飞速发展与纵深应用使得综合交通信息平台不再仅仅是基于关系型数据库的大型信息系统，更是通过信息交互共享的数据融合、流程再造等全新的技术理念，通过设计和构建合理化的综合交通信息平台模型以及信息化、智能化的面向政府相关部门、企业、社会公众等业务软件的配套应用，对外提供更好的交通信息数据支持和增值服务。
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论文作者:杨燕婷
论文发表刊物:《建筑模拟》2019年第27期
论文发表时间:2019/8/15
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