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北京市交通大数据应用和展望.ppt

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1、北京交通大数据应用与展望北京交通大数据应用与展望ApplicationsandProspectofBeijingTransportationBigData汇报内容汇报内容Content北京交通数据情况北京交通数据情况TransportationDataofBeijing北京交通大数据的应用北京交通大数据的应用 Applications未来展望未来展望 Prospects2A AB BC C数据类型数据类型DataType基础设施基础设施 Infrastructure车辆和人员车辆和人员VehiclesandEmployees交通行为数据交通行为数据BehaviorData交通检测数据交通检测数

2、据DetectionDevices人口、土地、经济人口、土地、经济Population,Land,Economics气象、环境等气象、环境等Weather,Activities综合交通调查综合交通调查ComprehensiveCensusTransportationEconomicCensus数据规模数据规模DataScale4分类分类Classification数据内容数据内容DataContent数据规模数据规模DataScale动态运行数据 Dynamic data道路检测器Road Detect data断面流量、速度、车型采集:2分钟,500万记录/天车辆卫星定位Vehicle GP

3、S data(taxis,buses,coach,trucks)经纬度、时间、方位角、车辆代码采集:60秒(部分12秒)6万辆出租车,15G,9000万记录/天2万辆公交车,5G,3000万记录/天电子收费Electronic fee(IC cards,ETC)收费时间、位置、线路、额度公交IC卡:2500万记录/天,10G/天ETC:300万记录/天牌照识别Recognition data(Video,RFID)检测位置和时间、车牌号(车辆属性数据)采集:2分钟2G,500万记录/天(按检测点存储)事故数据Accident data事故位置、时间、类型信令数据Pseudo-code mobi

4、le signaling data信令发生位置、时间、活动类型北京移动:1800万样本,10亿条/天调查数据Census data城市综合交通调查、运输经济专项调查、出行方式意愿性调查Household surveys,intention surveys,etc.城市综合交通调查、运输经济专项调查、出行方式意愿性调查Fifth Census:18 serials,40,000 families城市背景数据Urban context data土地利用、人口分布、气象道路施工、交通事件多张网、交错关联交通基础数据Basic data人(从业人员)、车、路(道路网、公交线路)汇报内容汇报内容Cont

5、ent北京交通数据情况北京交通数据情况TransportationDataofBeijing北京交通大数据的应用北京交通大数据的应用 Applications未来展望未来展望 Prospects5A AB BC C应用应用1 1:浮动车系统浮动车系统 (FCD)FCD)北京北京:40000辆辆出租汽车出租汽车,5分钟分钟(20秒)计算一秒)计算一次次Beijing:40,000taxis,5minutes(20seconds)updating 五五环内路网覆盖率环内路网覆盖率8080%,精度精度86%86%以上以上Coverage(5thringroad):80%,Accuracy:over8

6、6%Taxi GPS distributionReal-time traffic congestp识识别别常常发发拥拥堵堵路路段段,并并与与土土地地开开发发关关联联分分析析,服服务务拥拥堵堵治治理理(2009-2009-)7早高峰拥堵路段和节点职住平衡度与早高峰常发拥堵路段Congested segment and intersection Morning peakCommercial/residential balance and congested segments morning peakIdentifiesfrequentlycongestedroad,Analysiswithland

7、development,Supportforcongestionmanagementfrom20098Congestion formation and dissipation ratio-2:3Heavyrain,eveningpeakCongestionFormationandDissipationEvolutionASubtlePortrayalofPhantom交通网络拥堵形成和消散演变规律分析交通网络拥堵形成和消散演变规律分析 幽灵拥堵的细微刻画幽灵拥堵的细微刻画大规模降雨、晚高峰大规模降雨、晚高峰拥堵形成和消散的时间比例为2:39CongestionDistributionCloud

8、Imagehorizontal axis:time vertical axis:road segmentscolor:congestion levelAn accident causing congestion.A:congestion spreadB:congestion dissipationCongestionFormationandDissipationEvolutionASubtlePortrayalofPhantom交通网络拥堵形成和消散演变规律分析交通网络拥堵形成和消散演变规律分析 幽灵拥堵的细微刻画幽灵拥堵的细微刻画交通拥堵分布时空交通拥堵分布时空“云图云图”横轴代表时间,纵轴

9、代表路段颜色代表该时间、该路段的拥堵程度。莲花桥附近发生事故,产生拥堵。A:拥堵蔓延B:拥堵消散10Inspiration:Canweuseafiguretoreflecttransportationconditions?Roadsarelikestockstraffic index as its coreFive-dimensional congestion recognition concept应用二:应用二:“交通指数交通指数”拥堵评价拥堵评价TrafficIndexCongestionEvaluation灵感来源:灵感来源:拥堵识别拥堵识别“五维五维”理念理念能否用一个数字反映交通运行

10、状态能否用一个数字反映交通运行状态道路类似个股道路类似个股以以“交通指数交通指数”为核心的拥堵评价体系为核心的拥堵评价体系11尾号尾号4 4、9 9限行限行thelastnumberonthelicenseplateIs4or9verysensitivetochangesinurbantransport交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感12月交通指数变化月交通指数变化(2007-2015)Monthtrafficindex(from2007to2015)p数据积累:连续积累了数据积累:连续积累了20052005年至今的所有数据。年至今的所有数据。pDataaccumulation:contin

11、uouslyfrom2005tothepresentp第一次定量化地衡量了城市拥堵,拥堵治理目标实现定量化。pfirst time:urban congestion be measured quantitatively,andmanagementgoalsalsobecomequantitative.severecongestionduringeveningpeak201072days201122days201228days201445days晚高峰严重拥堵天晚高峰严重拥堵天14Congestionduration(from2007to2015)seriousLightmiddle交通运行交通

12、运行提前提前研判和应对研判和应对 Congestionforecastingandreplyingl建建立立研研判判工工作作机机制制,年年初初、节节假假日日前前、高高峰峰拥拥堵堵期期前前,针针对对性性进进行行研研判判预预测测,引引导导各各部门运力调配、公众出行部门运力调配、公众出行 Application3:ElectronicFee(IC)forPublicTransport16Segmentpassengersofbusnetworkpublictransportoperationalparameters应用三:公交电子收费(应用三:公交电子收费(ICIC卡)卡)公交网络断面客流公交网络断

13、面客流l 每日每日近近25002500万条公共交通电子收费数据万条公共交通电子收费数据about25millionelectronicfeecollectiondataitemseachdayl 从从20062006年年5 5月开始积累月开始积累数据数据 beganinMay2006l 在在不额外增加设施建设情况下,实现公共交通参数定量化不额外增加设施建设情况下,实现公共交通参数定量化获取获取 noadditionalfacilitiesareadded,itachievedautomaticcomputationofpublictransportoperationalparameters17

14、BoardingandalightingvolumeCongestedsegmentsandnodesBus passenger flow concentration locations generally have serious congestion城市公交客流集中的地方,往往拥堵较为严重基于公交IC卡数据计算 From bus IC data基于浮动车行程速度计算 From floating car data全市客流点登降量全市客流点登降量晚高峰拥晚高峰拥堵路段和节点堵路段和节点18SubwayPassengerCharacteristicsandLandUseResidentialCo

15、mmercialResidential+Commercial轨道交通客流特征与周边用地功能分析轨道交通客流特征与周边用地功能分析居住主导:天通苑居住主导:天通苑商业主导:国贸商业主导:国贸居住居住+商业:军博商业:军博TaxiPassengerCharacteristicsAnalysis19应用四:出租汽车客流特征分析应用四:出租汽车客流特征分析早高峰早高峰7:00-9:007:00-9:00晚高峰晚高峰17:00-19:0017:00-19:00出行速度分布(按起点位置统计)上上地、地、中关村中关村二二环环内内西西四四环环早高峰:二环内南部、上地、中关村早高峰:二环内南部、上地、中关村,出

16、行速度较低;,出行速度较低;晚高峰:三环内、北部城区(中关村、晚高峰:三环内、北部城区(中关村、上地、望京、东北四环),低速上地、望京、东北四环),低速20出行距离出行距离(单位:公里单位:公里)四环四环内内四环四环-五环五环五环外五环外8.1公里公里9.9公里公里12.6公里公里特点:内短外长、西短东长特点:内短外长、西短东长白天白天6:00-22:006:00-22:00出行距离分布(按起点位置统计)TaxiPassengerCharacteristicsAnalysis应用四:出租汽车客流特征分析应用四:出租汽车客流特征分析21直达系数直达系数(直达系数直达系数=直线直线距离距离/行驶行

17、驶距离距离)棋盘状路网,理想直线系数棋盘状路网,理想直线系数=1.414/2=0.707=1.414/2=0.707回龙回龙观、天观、天通苑通苑南四环外南四环外直达系数:直达系数:0.66直达系数:直达系数:0.67回龙观回龙观南四南四环外环外TaxiPassengerCharacteristicsAnalysis应用四:出租汽车客流特征分析应用四:出租汽车客流特征分析Application5:AnalysisBasedonPseudo-codemobilesignalingData22About 18 million users a day(sample),1 billion records

18、 everyday应用五:伪码移动信令数据的交通运行分析应用五:伪码移动信令数据的交通运行分析每日接近1800万用户(样本),每天10亿条记录。在京外地人口中,前三甲:河北在京外地人口中,前三甲:河北(25%)、河南()、河南(10%),山西(),山西(8.94%)在京外地人口中(在京外地人口中(34天持续监测数据)天持续监测数据)在京停留时间超过在京停留时间超过27天的:占天的:占54%在在京停留时间京停留时间2-7天的:占总量的天的:占总量的13%Identifies the population(mobile phone users)relevant to the CBD Compute

19、s travel statistics24TravelCharacteristicsAnalysisofCBDPopulationAverage Daily Attraction TotalCBD population 24-hour movement2-4时时4-6时时6-8时时8-10时时10-12时时12-14时时14-16时时16-18时时18-20时时20-22hCBDCBD区域出行特征分析区域出行特征分析从全市样本数据中,识别出与CBD相关的人口(伪码移动信令用户),针对这部分群体,统计其出行行为。日均吸引总量CBD相关人口24小时流动AnalysisofPublicRailPas

20、sengerCharacteristics25BeijingsubwayhourlysectionalflowdiagramformorningpeakFrombusICDataFromPseudo-codemobilesignalingData轨道交通乘客特征分析轨道交通乘客特征分析由公交由公交ICIC卡数据计算卡数据计算北京轨道交通早高峰小时断面流量图北京轨道交通早高峰小时断面流量图由伪码移动信令数据计算由伪码移动信令数据计算地铁地铁1 1号线乘客的号线乘客的居住地分布(人口数)居住地分布(人口数)地铁地铁1 1号线乘客号线乘客的工作地分布的工作地分布(人口数人口数)UrbanTransp

21、ortSimulationModel26应用六:城市交通仿真模型应用六:城市交通仿真模型路网、车辆等基础数据土地、人口等社会数据方式选择、出行次数等意愿数据道路流量、速度,交通流特征数据2724.5thousandpersontrips21.8thousandpersontrips,89%JingtongExpresswayBusLaneDeploymentCaseSectionalbuspassengersdistribution(morningpeak)Bus routes are concentrated,the traffic is very heavy so buses and pr

22、ivate vehicles mutually affect each other,drop efficiency.From IC dataTongzhoutoCBDpassengerdistributionFrom Pseudo-code mobile signaling Data京通快速路设置公交专用道案例京通快速路设置公交专用道案例p市政府拟设置公交专用道,实现公交和私人交通双赢。p京通快速路沿线公交线路密集,但交通负荷度高,公共交通和私人机动车相互影响,效率均较低。Proposed to deploy dedicated bus lanes to benefit both public

23、 and private transport.京通快速路断面公交京通快速路断面公交客流客流ODOD分布(早高峰)分布(早高峰)通州至通州至CBDCBD客流分布客流分布28BusLaneDeploymentSimulationMorning peakEvening Peak公交专用道设置仿真分析公交专用道设置仿真分析测试结果:早高峰进城方向、晚高峰出城方向减少一条车道,交通需求会有所下降,路段负荷有所增加,周边平行道路流量有所增长,但总体效果能够有效缓解京通快速路拥堵情况,实施方案可行。流量需求流量需求 Traffic Demand(vehveh/h/h)平均路段负荷度平均路段负荷度 Avera

24、ge Road Segment Load现状现状Current建成建成后后 After Construction变化变化率率Change现状现状Current建成建成后后 After Construction变化变化率率 Change早高峰早高峰(Morning peak)进京进京64884242-34.6%1.411.420.5%出京出京38732736-29.3%0.840.918.3%晚高峰晚高峰(Evening peak)进京进京33432368-29.2%0.73 0.797.9%出京出京50713233-36.3%1.101.154.5%ResultEvaluation(Openf

25、or1Year)p高峰时段公交运力提高高峰时段公交运力提高35%35%pCapacity(peak):+35%公交IC卡数据 From bus IC data浮动车速度数据 From Floating Car DatapAbout25%ofpassengersfromsubwaytobus开通开通前前开通后开通后beforeafter开通前开通前before开通后开通后 after效果评估(开通1年后)p 全日全日客运量增长客运量增长24.524.5%ppassengers(day):):+24.5%乘客问卷调查数据 From Passenger Survey Datap 约约25%25%的乘

26、客由地铁转移来的乘客由地铁转移来城市交通的数据城市交通的数据Dataofurbantransportation大数据应用现状大数据应用现状 Applications未来展望未来展望 Prospect30A AB BC C汇报内容汇报内容ContentMobileInternet:moredata,complexassociation31交通大数据Bigdataoftransportation全样本Wholesample全出行链Wholetriplink全周期Completeperiod细粒度Fine-grained互联互通Inter-connect公交、自行车、私家公交、自行车、私家车车 Bu

27、s,bicycle,car客运与客运与货运货运 Passengerandfreight交通与土地、交通与土地、人口人口 Transportationandland,population出行与社交、出行与社交、餐饮餐饮 Travelandsocial,catering移动互联:数据将越来越多,且复杂关联移动互联:数据将越来越多,且复杂关联如浮动车如浮动车:4万万辆辆 =500万万辆辆 FCD:40thousand=5million 出行意愿:出行意愿:12万万 =2100万人万人 SP:120thousandpersons=21million 完整的出行链路完整的出行链路Completetrav

28、ellink起点、换乘点、终点起点、换乘点、终点Start,transfer,end步行、公交车、步行、公交车、bicycle、bus,空间空间:10米米 =0.1米米Special:10meter=0.1meter时间:时间:60秒秒 =1秒秒Interval:60second=1second时效:实时时效:实时time:realtime上班、公务、下班、娱乐上班、公务、下班、娱乐工作日、休息日、节假日工作日、休息日、节假日今年、去年、过去十年今年、去年、过去十年Influenceforurban,transportationplanning供供给给和和需需求求如如何何平平衡衡?How to

29、 balance supply anddemand出行者需求:用户最优 Travelerdemand:theuseroptimal网络供给:系统最优 Networksupply:thesystemoptimal充分互联情况下的交通诱导策略和用户最佳路径、出发时间选择 Onfullyinter-connected,trafficguidestrategyanduserbestrouteanddeparturetimechoice运运输输者者:最最大大化化地地使使用用资资源源 operators:maximizetheuseofresources如公交、地铁、自行车,无缝接驳 Example:bu

30、sandsubway,bicycle,Seamlessconnection客运和货运分时分段使用道路 Segmentedusingroadpassengerandfreight32思考:对城市、交通规划的影响思考:对城市、交通规划的影响交通与城市、社交紧密交通与城市、社交紧密联动联动 Interactivebetweentransportationandurban,social居住地、工作地的选择 choiceofresidence,workplace工作方式、生活方式的选择 choiceofworkandlivestyle社交活动的时间、地点安排 positionandtimearrange

31、mentofSocialactivities餐饮、旅游、购物的营销管理、总量控制 marketingmanagementandamountcontrolofCatering,tourism,shopping,医疗、教育、娱乐等设置的部署和运营 deploymentandoperationsofhospital,education,entertainment33Influenceforurban,transportationplanning思考:对城市、交通规划的影响思考:对城市、交通规划的影响交通要素之间、与城市和社会之间相关关系交通要素之间、与城市和社会之间相关关系量化量化 quantita

32、tivetherelationshipbetweentransportationelementsandurban,society交通系统涉及因素非常多,而且往往交错、叠加交通系统涉及因素非常多,而且往往交错、叠加影响影响 manyelements,andStaggered,superpositioninteractwitheachother系统动态变化,上下游、前后时间段相互系统动态变化,上下游、前后时间段相互制约制约 dynamicchanging,limitedwithUpstreamanddownstream,beforeandafter实时、稳定的大数据计算和分析实时、稳定的大数据计算

33、和分析能力能力 Real-time,stablebigdatacomputingandanalyzecapacity交通关系民生,数据计算和处理质量要求交通关系民生,数据计算和处理质量要求高高 Relationtolivelihood,calculationandprocessinghigherqualityrequirements以人(车)的活动为最基本的数据单元,数据规模以人(车)的活动为最基本的数据单元,数据规模庞大庞大 Person(car)activitiesasthebasicunitofdata,datasizeishuge34挑战挑战challenge对交通需求内在规律的重新认识和建模对交通需求内在规律的重新认识和建模对交通系统运行规律的重新认识和建模对交通系统运行规律的重新认识和建模对对交通流传播的重新认识和建模交通流传播的重新认识和建模35大数据应用的核心大数据应用的核心谢谢!谢谢!谢谢谢!谢!放映结束放映结束感谢各位批评指导!感谢各位批评指导!让我们共同进步让我们共同进步

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