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免费自制网页的网站:借助阿里云 浙江交通用大数据猜测未来哪堵车
作者:管理员    发布于:2020-06-09 18:20   文字:【】【】【
借助阿里云 浙江交通用大数据猜测未来哪堵车 浙江省交通运输厅正在发展一项新的试点:将高速前史数据、实时数据与路网情况结合,基于阿里云大数据核算能力,猜测出未来1小时内的路况。结果显示,猜测精确率安稳在91%以上。

中国IDC圈12月4日报导, 半个小时后登程到中关村,请依据当时的路况规划线路。 这个问题估量会难倒所有导航软件,难点在于谁也不认识半个小时后中关村大街堵不堵,该不应绕道。

但能够。浙江省交通运输厅正在发展一项新的试点:将高速前史数据、实时数据与路网情况结合,基于阿里云大数据核算能力,猜测出未来1小时内的路况。结果显示,猜测精确率安稳在91%以上。

浙江省交通讯息中间主任韩海航表示,经过对未来路况的猜测,交通部门能够更好的进行交通引导,用户也能够做出更优的路线挑选。

阿里云大数据核算效劳(ODPS)为项目提供了分析支撑,并有多位资深数据科学家参加了联结研发。来自阿里云的闵万里博士先容,关于浙江省内近1300公里的高速路段,ODPS的强壮核算能力能够在20分钟实现前史数据分析,10秒钟实现实时数据分析。

用电话信号核算实时路况

要想猜测未来,起首需要了解当下。实时路况的检测,始终是个难题。因为受采集技能的制约,实时交通数据的更新工夫普遍较长,有的高达15分钟。且传统铺设线圈的方式,硬件投资高大。

为此,浙江省交通运输厅引入了新的技能:将电话信令数据同路路通行数据进行关联。在城市路途上,一般每隔500米一个经营商基站,在市郊高速路上大约为2公里。当电话用户通过基站时,构成的信令数据能够较精确地反映出单位工夫内经过该路段的实时路况变化。

好比,检测到样本车辆在高速公路上静止行驶,而同道段大局部车辆速度下降,那么就能判断这一路段上可能呈现事变或拥挤。

韩海航先容,从本钱投入来说,相比拟于传统传感器采集高速路况数据,这种方式至少能够贬低90%的本钱。建设周期也大大收缩,2至3个月即可实现。

含义重大,算的准是要害

大概估量,驾驶员经过挑选适宜的出行路线和出行工夫,能够收缩5%至10%的出行工夫,减少2%至10%的燃油耗费本钱。

对未来路况的猜测,也可用于支撑无人驾驶技能。无人驾驶汽车除了经过各种传感器对 眼下 的数据进行疾速判断外,还需要了解10分钟、20分钟后行将抵达的路段情况,提早做出路线挑选。

闵万里表示,路况猜测的应用代价很高,但要害在精确性,需要 算得准、算的快、算的起 。如果仅仅基于前史均匀数据来做简单猜测,那并无实践含义。惟独分析因素和维度越多,数据越丰厚,得出的猜测结果才会越精确。

此前,微软曾联结巴西一所大学进行了类似的尝试,精确率为80%。微软盼望在加入更大都据源后,将这一成绩晋升到90%。

路网关系、上下游工作,乃至天气等外部综合因素都应该加入进来。但当这些海量数据归入到全网路况的时空演化模型后,对云平台的大数据核算能力就提出了很高的要求 。闵万里先容,在这方面阿里云但是世界冠军。

据了解,阿里云在SortBenchmark排序竞赛中,用不到7分钟(377秒)就实现了100TB的数据排序,成为世界冠军。SortBenchmark被以为是大数据界的奥运会,每一年寰球顶尖公司和学术机构都会带着他们最新的研讨后果来参与,以评价他们的研讨后果。


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