公共交通大数据平台架构与智能交通研究

"公共交通大数据平台架构研究" 公共交通大数据平台架构研究主要关注如何有效管理和利用公共交通领域的海量、异构数据。在2015年的《电子科学与技术》期刊中，姬倩倩和温浩宇两位作者提出了一个创新的解决方案，旨在解决公共交通数据的整合和处理问题。他们针对公共交通数据的特性——跨公司、跨系统、海量和异构，设计了一个专门的大数据平台架构。 该平台架构主要由三个层次组成：数据层、逻辑层和表现层。首先，数据层采用数据仓库技术进行集成，这有助于统一和规范来自不同来源的公共交通数据，使其能够有效地进行存储和分析。数据仓库的使用使得历史数据和实时数据能够被结构化地管理，便于数据挖掘和决策支持。 其次，逻辑层基于服务导向架构（SOA）设计。SOA允许各个系统和服务之间的互操作性，使不同公司的公共交通系统可以无缝对接，实现数据的共享和交互。通过服务接口，企业可以根据需要调用所需的服务，如车辆调度、路线规划等，提高了业务流程的灵活性和效率。 最后，表现层采用了Portal技术，为个人、企业和政府提供了一个统一的访问界面。用户可以通过这个界面获取个性化的信息服务，如实时公交位置、最佳出行路径等。Portal技术增强了用户体验，简化了复杂的信息获取过程。 此外，该架构还强调了对海量数据的存储和处理能力。通过使用大数据技术，如Hadoop或Spark，平台能够高效处理大规模的交通数据，支持实时分析和预测，为智能交通系统的构建提供了坚实的基础。 该研究的重要意义在于，它为公共交通领域的数据管理和应用提供了一个系统性的框架，有助于提升公共交通系统的运营效率，减少拥堵，优化资源配置，同时也为政策制定者提供了科学的决策依据。通过这样的大数据平台，可以实现公共交通的智能化，提高服务质量，为公众出行带来便利，同时也为城市交通规划和管理提供了新的视角和工具。 关键词涉及的领域包括交通工程、大数据平台架构、数据集成、公共交通和智能交通。该研究工作对于从事相关领域的研究人员和实践者具有重要的参考价值，可以帮助他们更好地理解和设计适应大数据时代需求的公共交通系统。