大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用研究_马安佳.pdf

办公自动化杂志0 引言国家综合立体交通网是国家交通基础设施最高层次的空间网络，是国家综合交通运输体系的基础，是铁路、公路、水运、民航、管道等各种运输方式的主要通道和节点。对智能可持续城市，大数据可视化意味着将大量城市数据转化为有用的知识，以增强决策和对各种城市领域的深刻见解，如交通、移动、交通环境、能源、土地利用、废物管理、教育、医疗保健、公共安全和治理。为实现 2035 年基本建成现代化高质量国家综合立体交通网，需要与大数据可视化相结合，以应对向更可持续的流动性转变。1 大数据可视化在综合立体交通网建设中的意义大数据的可视化是由 Jim Thomas 教授在 21 世纪初正式提出的。它是大数据挖掘分析和应用中不可或缺的技术。它被定义为以图形或图像的形式在屏幕上显示数据，更直观地表达大规模数据的特征，使人们易于观察。可视大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用研究马安佳（山东华宇工学院德州253034）摘要：随着城市化进程的快速发展，城市交通数据可视化是综合立体交通网建设中最重要的步骤之一。不仅可将数据以可视的形式表达，提高数据分析的效率，还可进行人机交互。为加快大数据可视化在交通中的进程，本文研究大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用。首先，将大数据可视化的概念和模型扩展到大数据可视化应用于综合立体交通网的意义和框架。然后，建立综合立体交通网建设中的大数据可视化架构进行分析，最后通过利用多模式分析实现综合立体交通网建设中公交站点选址可视化以及多源大数据可视化对城市轨道交通新线运营初期客流预测等应用，使其综合立体交通网建设的质量和效率都能得到显著提高。从而为大数据可视化在综合立体交通网建设中的选择及改进提供理论依据。关键词：大数据；可视化；综合立体交通网；应用研究中图分类号:U491;U12文献标识码:A文章编号:220804-10221Research on the Application of Big Data Visualization in the Construction ofIntegrated Three-dimensional Transportation NetworkMA Anjia(Shandong Huayu Institute of TechnologyDezhou253034)Abstract：With the rapid development of urbanization,urban traffic data visualization is one of the most important stepsin the construction of integrated three-dimensional transportation network.It can not only express the data in visual form,improve the efficiency of data analysis,but also carry out human-computer interaction.In order to speed up the process ofbig data visualization in transportation,this paper studies the application of big data visualization in the construction ofintegrated three-dimensional transportation network.First,the concept and model of big data visualization are extendedto the significance and framework of big data visualization applied to integrated three-dimensional transportation network.Then,the big data visualization framework in the construction of integrated three-dimensional transportation network isestablished for analysis.Finally,through the use of multi-mode analysis,the visualization of bus stop location in theconstruction of integrated three-dimensional transportation network and the application of multi-source big datavisualization to passenger flow prediction in the initial operation of new urban rail transit lines can be improvedsignificantly,so that the quality and efficiency of the construction of integrated three-dimensional transportation networkcan be improved significantly.So as to provide a theoretical basis for the selection and improvement of big datavisualization in the construction of integrated three-dimensional transportation network.Keywords：big data；visualization；integrated three-dimensional transportation network；application research*课题：第十届“调研德州”活动课题“德州市加快建设综合立体交通网问题及对策研究”（项目编号：2022177）；2021 年度山东华宇工学院教育教学改革研究项目课题（项目编号：2021JG31）；山东华宇工学院第二批校级一流本科课程 数字特效（项目编号：2022YL-16）；山东华宇工学院 2021 年度校级人文社会科学研究项目（项目编号：2021RW08）。Application2023 年 1 月 15 日总第 487 期Exchange59办公自动化杂志化不仅是显示计算结果的一种方式，也是数据分析和知识理解的有效手段。一般来说，大规模数据可视化分析是以可视化、自动分析算法和人机交互为主要手段，将大量原始数据转化为有效知识的方法。大数据可视化技术可应用于规划设计领域，可合理配置资源，提高资源利用率，实现更高的经济效益。大数据可视化模型主要先进行数据处理，将大量的原始数据通过筛选以及归类处理转化为特定的数据格式，使其成为可用数据，存入数据库。随后进行可视化处理，通过设计相应的算法以及转化方式将储存好的数据映射到可视化结构中。结束以上步骤后，可视化结果将会在用户界面进行展示，便于用户对其内容进行了解和操作，并及时反馈不足之处，从而达成可视分析等目的，具体的大数据可视化分析模型如图 1 所示：图 1 大数据可视化模型分析随着信息技术的演进和智能交通城市的出现，交通大数据得到快速发展，并应用于物流、公共交通、社会经济等各个领域，具体内容如图 2 所示。交通规划是目前城市大数据可视化最常见的应用领域，研究学者、政府以及公司合作开发共享和应用数据资源的新机制。通过可视化和分析出租车的轨迹，可在很大程度上了解城市经济活动的模式。Ji等人1则通过视频监控充分利用交通大数据，开展车辆类别挖掘和应用分析研究，以及城市交通大数据和兴趣点（POI）在城市规划中的潜在应用。还可以通过全面展示公共交通系统各个方面的运营属性，更有助于了解城市居民出行的模式和状态。Zhang 等人2就此问题分析了重庆主城区交通大数据，建立路网运行评价模型，对城市尾数限制方案进行评价。通过对交通流速和流量的动态监测，可掌握实时的交通状况，保证交通系统的可靠、安全运行。2 综合立体交通网建设中的大数据可视化架构为缓解城市交通问题，减少经济损失，充分利用大型交通数据，可视化分析技术在分析和利用大型交通数据方面发挥着越来越重要的作用，已成为一种重要的智能交通技术。不仅因深入挖掘数据中隐藏的信息，同时，最大限度地利用数据间的关系，将其与通信、城市规划等领域相结合，为交通部门调度和道路规划建设提供决策依据，这也给普通用户带来更直观的信息。随着智能设备生成连续的数据流，该数据由中央大数据分析单元存储和管理，该单元主要由四个单元组成，即大数据采集和预处理单元、大数据处理单元、大数据分析单元和大数据可视化单元。综合立体交通网建设中的大数据可视化架构如图 3 所示：图 3 综合立体交通网建设中的大数据可视化架构3 大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用研究最近，大数据可视化的出现演变了智慧城市和综合立体交通网的概念。智慧城市中的智能本质上来自智能设备，这些设备在社会、地理空间、数字空间不仅可用于改善智慧城市的物理基础设施管理，还可用于改善社会经济活动，从而增强智慧城市问题的解决能力。图 2 互联网领域的大数据可视化交通总第 487 期2023 年 1 月 15 日Application Exchange60办公自动化杂志如上所述，综合立体交通网的一个重要组成部分是智能交通系统。从广义上讲，智能交通系统是一个三层架构，其核心是道路、车辆和用户，它们作为一个网络进行协作。城市交通有很多方面，例如实时交通信息、公共交通、速度限制、紧急车辆援助等。综合立体交通网将所有这些交通方式协调并实施，从而将道路拥堵造成的社会问题降至最低。因此，智能交通系统的优势在于减少交通拥堵，最重要的是通过减少道路事故和有效的紧急车辆援助来挽救生命。下面将从两方面对大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用进行阐述。3.1 利用多模式分析实现综合立体交通网建设中公交站点选址可视化公交车作为一种传统的公共交通工具，可解决居民出行需求、缓解道路拥堵问题。随着城市自身的不断建设和机动车的快速发展，低密度地区运输车辆载客效率较低，导致公共交通系统运行效率未能达到较高状态，造成资源浪费。其中，城市公交站点的选址是一项重要的工作，因为城市公交站点的选址涉及多个方面，如公交覆盖的居民区面积、线路上的站点数量、公交速度、交通可达性等，这与人们的出行体验有关。因此，城市公交站点的选址显得非常重要，科学、合理地选址可大大提高城市公共交通的运营效率，对改善城市交通现状具有重要意义。孙国道等人3通过整合道路卡口数据和城市 POI 数据，采用改进后的DBSCAN 算法将区域进行功能相似性划分以增强移动模式背后的意图，从而挖掘人群移动在数值和语义上的模式。采用多模式分析进行城市公交站点选址，主要基于 B/S架构，经过对接多源轨迹位数据库、OD 矩阵的提取与分析，以及对 OD 数据作聚类研究，统计各个交通小区的流量情况，把最终的分析结果发送至前端。使用者通过在前端交互式的选择车辆类型、时间等参数，借助程序来生成所需的数据并将数据存储于数据库，最终借助可视化编码的方式对数据进行展示，方便使用者理解数据含义。其前端部分包括用于数据展示的可视化编码方法与形式以及系统如何响应用户的交互操作。当用户进行操作时，后端系统会不停地对 GPS 记录进行处理，将原始抽取为有效 OD 数据，并对数据进行统计分析，并将最终结果反馈至前端系统，站点选址结构如图 4 所示：图 4 公交站点选址结构图3.2 运用多源大数据可视化对城市轨道交通新线运营初期客流预测目前我国的城市轨道交通客