針對交通擁堵難題,浙江省目前正與阿里云聯手推出新的試點項目,用大數據預測未來1小時內路況,將“實時路況”技術提升至預測“未來路況”。目前結果顯示,準確率達91%以上。
據悉,通過對未來路況的預測,交通部門可以更好地進行交通引導,市民也可以做出更優的路線選擇。據估算,此項試點讓市民可以縮短5%至10%的出行時間,減少2%至10%的燃油消耗成本。
據介紹,阿里云大數據計算服務(ODPS)為項目提供了分析支持,并有多位數據專家參與了聯合研發,對于浙江省內近1300公里的高速路段,ODPS的計算能力可以在20分鐘完成歷史數據分析,10秒鐘完成實時數據分析。
此外據了解浙江省交通運輸廳引入了新的技術,將手機信令數據同道路通行數據進行關聯。比如,監測到某車輛在高速公路上停止行駛,而同路段大部分車輛速度下降,那么就可以判斷這一路段上可能出現事故或擁堵。
相對于傳統傳感器采集高速路況數據,這種方式至少可以降低90%的成本。同時建設周期也大大縮短,2至3個月即可完成。據悉,此項試點的準確率已超過此前微軟聯合巴西一所大學進行的相似嘗試,準確率提升11個百分點。閔萬里表示,路況預測的應用價值很高,但關鍵在準確性,需要“算得準、算的快、算的起”。只有分析因素和維度越多,數據越豐富,得出的預測結果才會越準確。
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