文档介绍：行业应用与交流 《自动化技术与应用》 2022 年第 41 卷第 6 期
InThe experimental results show that the traffic big data model is better than the conventional model in many aspects, and can be
widely used.
Keywords: traffic big data; big data analysis; vehicle dispatching; urban traffic optimization; optimal scheduling model
1 引言 的调度模型，此模式在一定程度上缓解了交通拥堵的问题，
近年来，私家车数量呈几何状增长，成为城市交通中不 但此模型的数据运算部分较为落后，使用效果较差[3]。文献
可忽视的一部分。交通工具数量的增加像是一把双刃剑，在 [4]中提出了一种考虑不同流向、不同道路功能的车辆调度模
为人们提供便利的同时，也造成了一些问题。而且由于道路 型，此模式的设计重心在道路功能的实现部分，对于车辆的
与地域的限制，城市道路的规模受到局限，车辆与道路之 调度能力较差，使用效果一般[4]。针对上述情况，在本次研究
间的矛盾日益激化[1-2]。在此背景下，传统的交通指挥方式已 中对大量的车辆调度技术进行研究，最终确定使用交通大数
经无法满足当前城市交通的发展，车流优化调度成为解决城 据，常规模型展开优化，设计基于交通大数据的城市交叉口
市交通问题的主要方案，也成为城市道路发展的迫切需求。 车流优化调度模型。以期通过使用本次研究成果缓解城市
因此必须要根据车流优化调度结果，对交叉路口的车辆进行 拥堵问题，构建能源节约型城市，为城市居民提供更加良好
控制，减少交叉路口交通事故发生概率，提高车辆司机人身 的人居环境。
安全性。
构建一个合理的城市交叉口车流优化调度模型是一项 2 基于交通大数据的城市交叉口车流优化调
非常复杂的工作，在以往的研究