在大數據蓬勃發展的今天，像極光大數據這樣的大數據平臺可借助云計算的快速可擴展性、標準化服務、自助服務等特征，強化大數據的獲取、處理、整合、分析、服務等技術支撐能力，進而促進敏捷化、個性化的數據應用開發，最終助力業務轉型。運用大數據平臺和大數據技術不僅可以幫助企業提升生產力，更可幫助政府部門在城市的公共管理中提升效率、提高管理水平。
例如在與道路交通有關的執法效率問題上，通過智能手機和其他位置感知的設備(如導航單元)獲得交通數據分析，包括平均速度分析(描述性，診斷，預測，規定性分析)，可預測其交通情況趨勢，進而實現有效的交通疏導和管理;在社會媒體監督上，大數據可以有針對性地對社會媒體進行監督分析，甚至預測選舉結果;大數據下的智能服務還可以提供更好的用戶體驗，例如在垃圾容器中的傳感器可讓垃圾車線路得以優化等等。從管理效率提升、輿情數據管理、透明服務監控到城市規劃優化、公共安全管理水平優化到刑偵手段提升，都有豐富的服務場景可以通過大數據技術和數據分析應用實現質的飛躍。
要實現以上場景，有兩個前提。一是要有足夠數量的數據，二是要有與之匹配的數據挖掘、清洗及運用的能力。極光大數據運用自身數據和自身技術實現了移動互聯網大數據應用創新，為城市公共管理領域提供了多樣化、全方位的支持。
以下是極光大數據在城市公共管理中的實際應用案例。
極光大數據在城市交通治理中的實際應用
交通治理一直是市政規劃管理的重點和難點。運用大數據技術，極光數據團隊與全球知名的智能交通企業PTV Group合作，幫助客戶(某交通規劃管理局)實現了動態的數據實時采集，數據實時加工以及數據實時分析，為該交管局在區域交通管理方面提供了道路優化算法，即通過對交通道口紅綠燈策略的優化降低了道路擁堵，實現了一定程度上的交通運力優化。在這個案例中，極光的數據體現了以下價值：
1) 極光大數據可以實現數據全生命周期服務
2) 極光的數據密度和頻度均可以保證實現區域客流的分析和預測
3) 極光大數據平臺保證數據處理的時效性和準確性
方案介紹
數據來源于極光自有數據平臺的數據采集。極光大數據依靠手機終端的位置信息進行實時采集獲取設備位置，從而通過算法進行道路匹配和交通流量預測。
通過上圖可以看到，1小時內，通過交通信號燈的優化，該區域排隊車輛(黃色線條)明顯減少，而道路行駛流量(綠色線條)明顯改善。
此案例中，極光大數據運用了時序回歸分析對道路交通的流量進行預測分析。普通問題都是線性問題，數據挖掘方法為解決非線性復雜系統的問題提供了一種新的解決途徑，如神經網絡、決策樹、時序回歸分析等。時序回歸分析是將時間變量作為預測關鍵因子，通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式，與回歸一樣，它也是用已知的數據預測未來的值。但這些數據的區別是變量所處時間的不同，所采用的方法一般是在連續時間流中截取一個時間窗口(一個時間段)，窗口內的數據作為一個數據單元，然后讓這個時間窗口在時間流上滑動，以獲取建立模型所需要的訓練集。
我們在該區域采集到了20萬設備信息，并將它們連續一周的3000萬條位置軌跡信息進行了數據分析。結合客戶提供的該區域路網信息，我們基于聚類算法開發了一套道路擬合算法實現位置軌跡到路網軌跡的擬合，通過軌跡采集的時間建立了時間序列模型，通過該模型對車輛停留時間和路網信號燈長短信息進行相關度分析，利用卷積神經網絡算法建立了路網信號燈長度和擁堵情況的算法模型，通過模型訓練，優化信號燈長度策略，實現排隊車輛的數量降低。
以上就是就極光大數據運用自身數據和自身技術實現的移動互聯網大數據在城市公共管理中的應用創新。更多極光大數據在政府機關、金融機構、企事業單位、互聯網企業、媒體廣告、咨詢調查機構等多個行業的實際案例，我們會陸續分享。
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本文標題：大數據治堵車？極光大數據助力交管局優化算法降低擁堵
地址：http://www.sdlzkt.com/a/guandian/yejie/302290.html
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