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摘要：现阶段城市化进程在逐步加快的状态下，交通拥堵在现代城市建设中已成为非常严峻的挑战。本文基于大数据支持探讨在智慧城市建设过程中如何利用先进的技术预测交通拥堵现象，为有效落实交通拥堵管理工作提供参考。通过本文分析可知，在大数据技术支持下，智慧城市道路交通拥堵预测中的关键技术包括多源数据融合技术、数据清洗与预处理技术、机器学习技术。而进一步基于上述技术获取预测结果后，应当注重通过交通信号智能化控制、公共交通线路智能调度优化、智能推荐个性化出行建议，为提升大数据技术支持下智慧城市的道路交通拥堵管理成效提供支持。

关键词：大数据技术；智慧城市；交通拥堵；交通信号；智能化控制。

引言：

智慧城市建设是现阶段城市建设的重要目标。在智慧城市背景下，更需要应用先进技术作支持，对城市道路交通拥堵的情况进行精准预测，并进一步提出有效的管理优化措施。作为城市交通管理部门人员，也应当注重转变思想观念，积极引入先进的技术和平台做支持，为解决智慧城市道路交通拥堵问题，基于准确的预测提出有效的管理措施提供支持。

一、大数据背景下智慧城市交通拥堵预测关键技术分析

（一）多源数据融合技术

大数据技术在交通拥堵预测中的应用首先应当做到对多方面数据的全面采集，具体的数据包括车辆GPS轨迹数据。这类数据能够提供车辆实时位置、速度等信息，反映道路动态交通状况。另外，还能提供道路视频监控数据。系统可通过摄像头捕捉道路画面，分析车流量、拥堵情况等。另外，系统还能够通过技术支持对公交卡刷卡记录进行捕捉，对出行者公共交通工具的使用情况进行把控，从侧面了解可能造成公共交通线路拥堵的原因。最后，融合采集的RFID数据能够在特定地点收集车辆经过的信号，用于车辆识别和流量统计。而联网后的一些车辆状态、行驶路线等方面的数据一般由车载设备或第三方平台提供[1]。待收集好这些数据后，进一步利用融合技术实现多角度匹配融合为进一步进行交通拥堵预测提供参考依据。同时，这也能够为进一步构建完善的预测模型提供帮助。

（二）数据清洗与预处理技术

智慧城市交通拥堵预测中，数据清洗与预处理也是数据充分发挥作用的前提条件，会直接影响到后续分析模型的准确性与可靠性。数据清洗的环节主要涉及数据的识别处理能够对数据产生的错误、重复等情况进行集中处理。在处理各类数据时，可通过设定一定的阈值范围，剔除偏离正常范围的观测值。主要包括异常高的交通流量或速度过低的数据，记录这些问题的出现一般来源于传感器故障或数据录入的初始错误可通过匹配去重的方式对，问题数据、重复数据进行全面处理。另外，对于缺少的数据可根据大部分数据的特性和业务逻辑利用差值法或均值法的方式进行估算填充，保证数据整体的完整性。最后，所有的数据都可实现标准化的处理，数据之间的统计方法差异以及显示方式差异都可在预处理后消除[2]。

（三）机器学习技术

关于机器学习技术在智慧城市交通拥堵预测中的应用主要是指，利用自动学习历史数据的功能，实现对交通状态的精准预测。常见的机器学习算法包括决策树法、线性回归算法等。在发挥机器学习技术作用时，可利用不同的神经网络、记忆网络构建深度学习模型，保证模型能够处理时间序列数据中的各类数据信息，在交通流量预测中发挥预期的作用。不同的模型也可通过建立多层非线性变换关系，从原始数据中提取特征量相对更高的数据信息，构建出能够预测未来交通状态的模型。技术人员应当借助这一技术，结合多个学习器的预测结果，提升预测性能。提高交通公主预测的准确性与实时性，为城市交通管理工作提供有效的支持。下图1为基于机器学习技术支持的交通拥堵预测模型启动运行流程图。

二、基于缓堵的智慧城市交通道路管理措施

（一）交通信号智能化控制

交通信号智能化控制对于城市交通管理来说，是体现出智能化管理优势，提高管赌成效的重要策略。在大数据技术的支持下，基于智慧城市道路交通拥堵管理的要求应当首先构建具有自适应能力的信号控制系统，保证根据实时的交通流量车辆速度和道路占用率等多方面的数据，自动调整信号灯的配时方案。检测到某个方向的车流密集时，由系统自主延长绿灯时间，从而实现交通流的平缓过渡，减少停车等待时间。另外，通过车辆与道路基础设施之间的信息交换，能够更加准确地对车辆位置车辆行驶速度和行驶意图等进行智能化的控制，实现更高级别的交通信号控制。例如，当部分路段预知有公交车或急救车即将通过时，可及时调整信号灯，为帮助紧急用车开辟绿色通道提供便利。最后，利用大数据分析技术还能够对历史交通数据进行挖掘分析，预测未来时间段内的交通流量变化趋势，为更加有效地进行信号灯的控制提供支持。这也有助于及时预测可能出现的突发情况，为避免交通事故提供参考。

（二）公共交通线路智能调度优化

公共交通线路的智能调度优化主要是指利用GPS定位系统和车辆状态的数字化监控技术可实现对公交车辆位置的全面把控。例如，我国研发的北斗导航系统就可通过多颗卫星与地面接收机之间的信号交互，准确获取公交车辆的位置、速度等信息，并实时传输至调度中心。调度中心基于这些信息，结合大数据分析和智能算法，能够实现对公交线路和车辆的精准调度与优化，从而提升公共交通的运营效率和服务质量。另外，还可对车辆的载客量以及运行状态进行充分了解。在此基础上，根据不同路段的实际情况，对线路状态为公交车辆提供智能化的线路优化推荐为私家车提出缓堵或避开拥堵路段的措施。一方面减少公共交通工具乘客的等车时间，另一方面，为私家车的便捷出行提供更加有效的支持。另外，利用智能化的调度与优化，实现多模式出行的有机整合，将公交、地铁、共享单车和步行出行等多种方式基于同一路段进行衔接，构建完善的公共交通运输体系[3]。利用智能化平台提示不同的乘客关注换乘信息，引导乘客根据个人的出行需求，选择最具便捷性的出行方案。最后，应当注重开发定制基于不同运输工具的差异化服务模式，根据乘客的出行需求灵活调整站点和路线，提供更具有人性化和个性化的公共交通服务。能够从细节入手规划路线，也必然有利于取得更好的规避拥堵问题的效果。

三、结束语

综合本文分析可知，在大数据技术和智慧城市交通运输体系的支持下，交通拥堵的现象能够基于先进技术和算法得到准确的预测，在获得预测信息后，再进一步提出优化管理措施，发挥出先进技术和信息化平台的作用，为缓解城市道路交通拥堵现象，基于拥堵规避的目标，为出行者提供更加全面更加科学的出行建议提供支持。

参考文献：

[1]崔瑶. 基于5G通信技术的智慧城市交通拥堵状态预测方法[J]. 长江信息通信， 2023， 36 （12）： 213-215+220.

[2]方周泉， 聂敏， 戴丽琴. 智慧城市轨道交通运营管理信息化建设的探究[J]. 智慧中国， 2023， （11）： 56-58.

[3]陈暄. 智慧城市背景下的一种交通车流量预测策略研究[J]. 现代信息科技， 2022， 6 （21）： 109-111.

作者简介：张宇杰 （2000.11.15-），男（汉族），湖南株洲，硕士，长沙理工大学.

研究方向：交通运输