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阿里云未来路况预测解决方案

阿里云未来路况预测解决方案结合大数据分析和人工智能技术，提供实时交通流量监测和趋势预测。通过深度学习模型分析历史和实时交通数据，预测拥堵情况，帮助城市规划交通管理和驾驶者规避拥堵，提升出行效率。

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背景:交通拥堵已经成为世界难题 icon

找到缓解交通拥堵的途径，是我们努力的方向。

现状:高德拥堵指数

1. 交通拥堵，影响百姓出行
2. 拥堵排名与城市人口、规模没有直接关系，那如何缓解呢?

注：2017年2月15日早上9点的实际排名

没有数据，“堵”是必然的 icon

解决交通拥堵的方法

通过未来路况预测的方案进行交通疏导优化，是交通治堵的一种全新尝试

交通调度优化

➢ 信号灯配时优化
➢ 公交线路优化
➢ 公众出行诱导

➢ 未来路况预测

交通资源扩容

➢ 增加公交车
➢ 增加出租车
➢ 增加交通管理人力资源

新建基础设施

➢ 新建地铁
➢ 新建道路
➢ 新建停车场

未来路况预测:实现原理 icon

1.实时预判
• 对于交通行业相关客户实现实时预判当前的拥堵持续时长，当前拥堵可能蔓延的范围量化当前拥堵的影响，支持交管部门优化实时诱导档案。
• 基于未来路况智慧规划出现路径，不仅躲避眼前的拥堵路段，还能够提前决策躲避将要遇到的拥堵路段

2.躲避拥堵
• 减少发布的“实施路况”与用户体验的当前路况之间的差异，减少由于信息滞后导致用户错误决策的可能性

3.减小信息滞后的影响

未来路况预测:方案架构 icon

• 实时数据交互

• 数据在线存储

• 离线存储和计算建模

• 在线服务引擎

未来路况预测:产品架构 icon

• 输入:

- 路网数据

- 实时交通数据

• 输出:

- 交通预测结果

未来路况预测:数据源比较 icon

• 以高德数据，不需要投入任何硬件，实施落地快

• 增加更多数据支持，获得更加精准的预测

未来路况预测:方案优势 icon

预判性的路况预测

提高5分钟、10分钟。乃至未来10小时的预判性路况预测让交通部门的治堵疏导和公众出行的安排能够“未堵先知“。

精确度高达92%以上

预测的准确度高达92%以上，预测更新与实时路况的同步更新之后时间控制在10秒以内。

全路网等级覆盖

路况服务的范围包括4类等级道路:高速、国道、城市快速路及地面主要道路。

多方数据融合

以高德数据为基础，更可以融合手机信V、交通卡口、车联网GPS等数据融合，全面覆盖各层级路网的路况服务。

杭州交通预测

浙江省交通厅:服务于民的路况预测 icon

➢ 浙江省交通运输厅与阿里云进行合作,采用混合云架构以及VPC环境，和高德的市内实时路况数据、手机信令的高速路数据、阿里D+交通预测算法平台进行数据互通。适合推广到其它省交通厅。
➢ 采用阿里云公共云和D+平台实现高速路况预测。根据手机信令，同时将高速公路通行状况的历史数据、实时数据与路网状况结合，基于阿里云大数据计算，预测未来一小时内的高速路况，目前的准确率稳定在91%以上。
➢ 阿里云大数据计算服务(ODPS)为该项目提供了分析支持。对近1300公里的高速路段，ODPS可在20分钟完成历史数据分析，10秒钟完成实时数据分析。该算法模型和ODPS产品使用场最可以推广到其它省交通厅。
➢ 浙江省交通厅目前规划下属单位，例如道路运输管理局等均采用VPC架构，数据交换采用VPC的高速通道，形成多VPC的多层架构。

浙江省交通厅:人民日报，新闻联播 - 2.25.2016 icon