Big Data Analytics in Intelligent Transportation Systems: A Survey

论文题目：智能交通系统中的大数据分析：一项调查

摘要

本文首先回顾了大数据和智能交通系统的历史和特征。接下来将讨论在ITS中进行大数据分析的框架，其中总结了数据源和收集方法，数据分析方法和平台以及大数据分析应用程序类别。介绍了智能交通系统中大数据分析应用的几个案例研究，包括道路交通事故分析，道路交通流量预测，公共交通服务计划，个人出行路线计划，铁路运输管理与控制以及资产维护。最后，本文讨论了在ITS中使用大数据分析的一些开放挑战。

介绍

几种

大数据分析可以处理ITS中生成的大量多样而复杂的数据。大数据分析解决了三个问题：数据存储，数据分析和数据管理。
大数据分析可以提高ITS的运营效率。 ITS中的许多子系统需要处理大量数据，以提供信息或提供决策来管理流量。通过快速收集数据并分析当前和历史的大量交通数据，交通管理部门可以实时预测交通流量。公共交通大数据分析可以帮助管理部门了解交通网络中的乘客出行方式，从而可以更好地规划公共交通服务。运输APP开发人员的大数据分析可以帮助用户以最合适的路线并在最短的时间内到达目的地。
大数据分析可以提高ITS的安全水平。使用先进的传感器和检测技术，可以获得大量的实时运输信息。通过大数据分析，我们可以有效地预测交通事故的发生。当发生事故或需要紧急救援时，基于大数据分析的系统中的实时响应功能可以大大提高紧急救援能力。大数据分析还可以提供新的机会来识别资产问题，例如人行道老化，路面退化等。它可以帮助您在适当的时间做出维护决策，并防止车辆或基础设施处于故障状态。

在第二部分中讨论了在ITS中进行大数据分析的体系结构。
第三节总结了数据来源和收集方法。
第四节讨论大数据分析方法。
第五部分详细介绍了ITS大数据分析应用程序的案例研究。
在第六节介绍大数据分析平台。
第七节讨论了在ITS中使用大数据分析的一些开放挑战。
第八部分总结了这篇论文。