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交通大数据应用解决方案

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交通大数据中心解决方案

对分散在业务操作层的海量交通运输业务数据进行整合、融合
完成一体化综合数据资源体系的建设和管理
大幅提升交通领域信息化、数据化管理水平
进行大数据应用价值挖掘，满足用户对区域交通运输状况的综合性、整体性监测需求
满足决策所需的重要指标数据支持服务需求，实现数据资源的价值化、智慧化；
提供高层次决策分析支持服务
帮助管理部门实现从“经验决策”到“数据决策”的管理模式转变

“接、管、用一条龙”；“质量可见，过程可控”

实现数据“接、管、用”三方面的平衡建设和无缝衔接
数据资源质量情况和建设成果的直接可见
从根本上解决部门间信息交互不畅、数据资源共享困难
数据质量低下、难以实现数据资源实用价值等问题

控件组定向分析

多个基础控件（饼、柱、线、散点、雷达等）组成，实现特定业务分析方向
只需选择一次分析方向，系统直接将组织好的各类指标分析结果（构成、相关性分析、时序分析、对比分析等）呈现
无需过多操作

构建分析专题通用配置框架，保证专题创建的敏捷性

支持任意控件、控件组、任意布局
保证创建专题最大的灵活性和敏捷性
避免其他项目复用时的一次开发和二次开发
只通过前台配置的三次开发即可完成

独创三屏互动数据分析模式

数据分析区、GIS操作区、动态效果图展示区
三个屏幕信息互相联动，显示占比可由用户在界面随意调节
共同展示从宏观到微观的各类指标数据分析过程和结果
为领导决策提供有力直观的数据支持

落地重庆
开创高速公路管控新模式

基于人工智能BP神经网络和大数据技术，对重庆市高速公路历史事故发生的频率、特征及成因进行分析挖掘，
在此基础上以路段为基本单元开展不同时空纬度的高速公路路段安全风险预测，实现高速公路路段安全可测可控，开创高速公路管控新模式。

依托于重庆交通体制优势，首次在交通领域针对高速公路安全事故进行分析与预测。整合大量交通行业内部数据资源形成了跨行业，跨领域的路段交通安全风险预测专题数据库。

采用了人工智能深度学习技术，利用BP人工神经网络建立模型对高速道路安全进行评价。深度学习训练不断提高预测精准度，不需要人工干预和持续开发投入，节省经费。

应用效果

商业价值
降低因交通安全事故造成的路产设施设备维修、维护资金项目建设成果可在全国复制应用，可与互联网企业、汽车厂商、保险公司、高速公路营运公司商业合作
显著效果
全路网总事故量较去年同期下降6.06% ；
百万公里事故率较去年同期下降3.94%；
社会价值
宏观决策数据支撑；降低损失；科学降低执法人员工作负荷
安全出行及线路规划提供安全参考

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