图源自网络
大数据正在成为智能交通系统(ITS)的一个研究热点,这可以在世界各地的许多项目中看到。智能交通系统会产生大量的数据,将对智能交通系统的设计和应用产生深远的影响,从而使智能交通系统更安全、更高效、更有利可图。在ITS中研究大数据分析是一个蓬勃发展的领域。本文首先回顾了大数据和智能交通系统的发展历史和特点,接着讨论了ITS系统中进行大数据分析的框架,总结了ITS系统中的数据源和采集方法、数据分析方法和平台以及大数据分析应用领域。同时介绍了大数据分析在智能交通系统中的几个应用实例,包括道路交通事故分析、道路交通流量预测、公共交通服务规划、个人出行路线规划、轨道交通管理与控制、资产维护等。最后,本文讨论了在ITS中应用大数据分析的一些开放性挑战。
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下图是ITS中进行大数据分析的体系结构:
下表展示了ITS中的大数据情况:
强化学习与控制和优化理论密切相关,在智能交通信号控制中已被证明是可行的:
交通流预测的深层结构模型:
一个典型的交通流预测模型
使用大数据分析进行资产维护的典型框架:
在ITS中使用Apache SMARK平台的典型框架:
Survey:https://ieeexplore.ieee.org/document/8344848/figures#figures
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