近年来，城市交通已面临诸多严重问题，必须采取更有效的措施，保证城市交通系统有效运行。

       本项目采集各种交通基础设施数据，动态实时信息与天气、政策法规等影响交通的其他因素。数据种类繁多，数据结构多样，数据资源分散在各个部门。首先，大数据能够在最大程度上利用记录道路信息与人类出行信息进行分析；其次，大数据将分散在不同部门的交通数据使各部门信息开放互通，实现多层次、跨部门的信息资源交换与共享。做到对交通网络的统筹规划，提高对交通系统的管控能力；最后，异构数据的协同计算是为了增强知识发现能力，不仅要解决信息的融合问题，还要解决多源数据的跨域关联问题，由此，实现多源数据的知识增强。

       本项目的创新点：本项目拟搭建Hadoop 、Spark大数据处理平台，利用多种数据处理语言，对城市道路和公共交通网络数据、道路交通流检测数据、出租车GPS数据和公共刷卡数据等海量数据进行处理与计算，通过建立各种模型与算法对城市交通运行状态进行多方面的分析，基于复杂网络理论研究城市公共交通子网之间的极联关系。

       目前，项目已完成实地考察和调研、收集交通原始数据、已构建交通大数据的时空模型，实现对交通流状态分析和趋势预测，2019年的工作计划为：1、基于交通流大数据时空模型，分析交通路网拥堵状态的趋势和成因；2、建立多种系统优化方法；3、对理论研究成果进行试验和验证工作；编写研究报告；进行项目的评审和验收工作。