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1、运用大数据进行短时车流研判预警一.设计思路交通流量是指在选定时间段内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数.从车流量的大小可以判定交通的拥挤状况,从而决定采取何种交通管理措施。通过建立交通流量预测模型，综合车流量、车速、道路、季节等相关因素，采用大数据分析方法进行数据处理，并根据处理结果进行未来交通流量的预测，还可以根据预测结果进行拥堵分析、实施交通诱导、提出治堵建议等。二、建设目标/意义服务对象建设目标交通委1）查看实时交通流量，获取未来交通流量预测，为可能出现的交通拥堵做好准备；2）根据交通流量预测，为市民提供交通诱导，降低拥堵程度；3）根据拥堵分析，优化交通设施，提升城市；规划
2、局依据流量预判模型，合理规划道路建设，减少道路拥堵，提高通行质量。IlO急救中心119消防队根据交通流量预测，实时调整任务出行路线，保障紧急任务的通畅。市民根据流量预测，合理规划出行时间与出行路线，节省市民出行时间。二.影响要素影响道路流量的因素有很多种，包括人们的出行习惯,客观因素则包括道路自身的状态、季节及天气状况等，具体如下：序号要素数据来源1车流量实时车流量交警2车辆速度实时车辆行驶速度交警3道路属性快速路、主干路、次干路、支路公路局4道路属性车行道，混行道公路局5公交属性公交站数量、公交车路数、客流量市公交公司6车辆属性小型车，大型车，挂车交警，交委，市公交公司7季节春夏秋冬-三.输
3、出结果序号输入数据依据输出结果11）车流量2）车流速度3）道路属性4）车辆属性5）季节交通流量预测GA299-2001道路交通流量调查GB/T33171-2016城市交通运行状况评价规范道路状态2道路状态上一步结果拥堵预警1.道路状态：根据GB/T33171-2016城市交通运行状况评价规范，道路通行状态分为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥挤、基本畅通、畅通5个等级。根据交通流量预测一文，通过建立模型，综合车流量、车速、道路属性、季节，可以预测拥堵程度；同时，文中模型的假设前提是道路等级相同、车辆均为小型车，为符合实际，可以参考GA299-2001道路交通流量调查中对各类车辆类型折算系数的说明，将大
4、客车、公交车、卡车、拖挂车折算为小轿车进行计算，同时参考其中对道路交叉口的折算系数，对不同类型的路口和车道进行折算。2.拥堵预警：根据结果1对相应路段的预测结果，对不同程度的拥堵进行告警和建议，以便于各方提前做好相关准备。四、场景应用场景1：紧急任务车辆路线安排120急救车和119消防车在执行救援/消防任务出行过程中，如果遇到路上堵车，将很难保证及时到达任务现场，无法有效的保障市民生命财产安全。通过车流量预判，车辆出行过程中可以实时查看行经路段的车流量及拥堵情况，并可根据路线引导与预警提醒，合理选择任务路线，尽量缩短路上的时间，从而做到最大限度的保障市民的生命财产安全。场景2：节假日警力部署及流量引导在大的节假日或某些极端天气情况下，部分路段拥堵非常严重，对市民出行造成了影响，也消耗了大量警力资源。通过运用大数据分析，可以找出拥堵路段及其与之相关因素,在拥堵出现之前给出预警，便于交警部门提前做好准备；同时，结合实时车流与流量预判，分析拥堵路段周边道路拥堵情况，给出合理的绕行路线，缓解拥堵的同时也能降低警力消耗，提高市民出行体验。场景3：交通设施优化建议通过交通数据的长期积累，运用大数据分析后，找出拥堵频率高的路段及与之关联的要素，分析拥堵形成的各类原因，给出合理的建议，摆脱过去依靠直觉和经验进行分析的缺点，从全局层面实施道路交通的优化。
