1、研发背景（应用场景）

城市快速交通状况瞬息万变，尤其在交通供需矛盾突出的时候，这种错综复杂的变化尤为明显，这给交通管理带来了安全、效率、环境等方面的棘手问题。而将大数据分析技术与微观交通仿真技术相结合的方法[1]是分析快速路交通问题的有效途径之一：透过大数据分析来解析交通规律以应对各种变化，并通过交通仿真技术评估并制定合理的管理控制方案。这样一来，实际上构造了一个快速路交通平行实验系统，一边真实世界提供了第一手交通数据，另一边虚拟微观仿真系统为交通研究者或管理者提供了管理措施的实验测试平台。

基于多源数据的交通平行实验平台搭建技术核心在于：基于多源数据的交通信息挖掘以及基于数据的交通仿真模型校准。为得到符合真实交通场景的仿真模型，需要将数据挖掘得到的交通信息与交通仿真密切结合，故基于多源数据挖掘的交通仿真模型校准是必要的[2]。本实验平台基于高架路线圈数据、车辆轨迹数据、气象数据及视频信息数据等数据，利用Oracle数据库技术、AI技术及微观交通仿真等技术，通过C++下的MFC程序框架，搭建起了面向交通管理者与交通研究者的交通平行实验平台。实验平台能够在保证微观仿真具有高可信度的前提下，辅助决策者选取最佳的管理控制方案，实现了基于数据的管理措施的制定。

根据实验平台的建设目标，结合南北高架快速路现状需求分析、基础设施通行能力以及综合整治改善建议，本研究从实际分析研究的需求出发，有以下三个功能定位：

1）实现基于数据的快速路交通可视化。

2）实现交通管理控制措施的平行实验。

3）实现交通管理控制措施的效果评估。

为了实现这三种功能定位，本研究需要完成核心工作包括：快速路基础路网（以上海市南北高架快速路为例）的还原、快速路的交通运行状态重现以及不同管理控制方案的生成、导入及效果评估。具体而言，各项工作先后关系及相关要求如图1所示。

图1 快速路交通平行实验平台功能定位及需求分析

2、产品展示

3、获奖情况

《基于多源数据的快速路交通平行实验平台搭建》获2018智能交通年会优秀论文奖