数据分析如何改变交通运输业的特色形象

分析如何改变交通运输业

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交通运输业保证了人员和货物从一个地方到另一个地方的高效和安全的运输。交通传感器、电子接入、移动性管理和交通监控显示系统等技术的发展为该行业的分析提供了强大的动力。根据市场和市场交通分析公司将快速稳定地增长,预计到2024年,其全球销售额将达到274亿美元。

数据分析如何改变交通行业

近年来,许多城市采用了多式联运,这确保了不同交通方式之间的完美旅行,包括公共汽车、自行车、火车、机场,甚至个人车辆。

多式联运系统需要系统的数据收集,因为技术进步带来了许多不同的数据源,如相机、GPS和地理位置。交通运输业的分析将不得不考虑这个多样化的数据生态系统。这种无与伦比的数据量可以帮助运输行业的参与者使用先进的分析技术,如预测分析,以提高功能,降低成本,更好地服务旅客。

预测分析在运输行业中的作用

世界各地的交通运输机构认为,从实时数据中获取信息可以帮助他们找到从一个目的地到另一个目的地的最佳替代品。通过预测分析,机构可以回答“什么可能是最好的结果?”而不是使用以前的历史信息。

  • 运输机构也可以得到的见解地铁线路关闭、劳工罢工或交通维护项目等前所未有的事件会如何影响公共交通。
  • 运输机构可以发现并预见发生的事情交通、事故或车辆故障,并提出有效的对策。
  • 预测分析可以算出各种开发项目的影响并在不妨碍移动性的情况下帮助确定可选项目。

实现多式联运分段分析

随着多式联运的发展,需要进行分段分析。主要的运输方式包括公路、铁路、水路和航空。

让我们探讨分析在每个部分中的实现:

道路

对最常用的交通方式之一——道路进行分析有以下几个好处:

道路交通安全管理

数据分析如何改变交通行业
图片来源:https://www.networkrailmediacentre.co.uk/resources/heatmap

先进的数据可以用来分析事故发生的地点、原因和时间。有了这些数据,他们可以创建预测危机地图(如图所示)分析数据,最终列出高危地区。这些地图可以帮助发布警告,让人们在这些地点格外小心,并帮助当局采取预防措施。

道路交通管理

数据分析如何改变交通行业
图片来源:https://safety.fhwa.dot.gov/local_rural/training/fhwasa14072/sec4.cfm

记录汽车“移动模式、速度和换车道行为可以帮助我们理解不同的道路设计如何影响驾驶。”在规划未来的基础设施发展时,这些见解有助于更智能的交通控制和识别道路布局中的拥堵。图表也描述了同样的情况。

铁路

铁路交通管理

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图片来源:https://www.semanticscholar.org/paper/Intelligent-Transportation-System-on-Study-for-City-Suman-Maurya/6ac7525d741f7daf34f62f18b7b3d933677fef1a

铁路可以探索的可能性有很多大数据分析.在铁路行业的应用包括订票、提高安全性、自动调度和计划、网络增强和票务管理。客运运营控制、预订系统、闭路电视、维修站等现有数据可以为我们提供优势,在上述领域产生业务效益。实时列车信息系统(RTIS)、国家列车查询系统(NTES)和控制办公室应用程序(COA)是使用数据分析的一些例子。

航空公司

空中交通管理

排长队是航空旅客最大的烦恼。然而,通过访问这些旅客的数据,高级分析可以帮助机场工作人员轻松地可视化安检最繁忙的时间段。随着时间的推移,由人工智能驱动的机器学习可以生成预测模型,使机场能够更好地制定战略并分配资源。

水路

船舶监控与航路优化

船舶监控是无缝规划和执行的最关键因素之一。各种工具,如船舶传感器、气象站报告和卫星报告,将提高船舶的效率。整个数据数组可以通过机器学习进行处理,下面的问题可以用机器学习来回答:
•什么时候需要清洗船体以节省燃料?
船舶设备什么时候需要更换?
•哪条路线在天气、安全方面是最好的,哪条路线是燃料可持续的?

日常交通分析

缓解交通堵塞:
旅行社可以通过实时分析高占用率(HOT)来帮助缓解交通拥堵。他们可以根据流量动态调整价格,以更高的成本开通HOT车道,减少流量。

提高效率是寻找停车位:
在大城市,找停车位的人占交通流量的15%-30%。摄像头、传感器、地理跟踪和分析等新技术可以帮助司机找到停车位。

数据分析如何改变交通行业
图片来源:https://www.thegriffonnews.com/news/institutional/congested -校园停车原因——交通问题- - - - - - -公共roads/article_0cdd38e0 - 9567 - 5363 - 93 - c4 0 - f6c47265f63.html

分析可以帮助运输行业,特别是多式联运系统,以可持续和高效。然而,随着技术和数据流动的快速发展,必须考虑各种因素,如隐私、法规和机密性,以100%有效地使用数据,提供富有成效的分析。