前言
1 解读“交通指数”
1.1 “交通指数”国外技术经验
1.1.1 美国技术经验
1.1.2 日本技术经验
1.2 “交通指数”国内应用现状
1.2.1 北京市应用现状
1.2.2 上海市应用现状
1.2.3 广州市应用现状
1.2.4 杭州市应用现状
1.2.5 武汉市应用现状
1.3 深圳市“交通指数”
1.3.1 指标定义
1.3.2 表现形式
2 探索交通指数系统的“前世今生”
2.1 早期探索：实时交通路况发布初步研究
2.2 阶段一：道路运行评估指标体系构建
2.3 阶段二：交通拥堵治理评估业务升级
2.4 阶段三：多源数据融合实现精度提升
2.5 阶段四：拥堵成因识别与应用化下沉
2.6 阶段五：指标体系与功能形态的延伸
2.7 阶段六：业务场景化模式的功能拓展
2.8 阶段七：拥堵溯源与自定义工具开发
3 交通指数的核心数据源及特征
3.1 监管车辆GPS数据
3.1.1 巡游出租车GPS数据
3.1.2 网络预约出租车GPS数据
3.1.3 公交车GPS数据
3.1.4 客货营运车辆GPS数据
3.2 地图导航数据
3.3 手机信令数据
3.4 地磁检测数据
3.5 车牌识别数据
3.6 监控视频数据
3.7 气象数据
3.8 数据特征小结
3.8.1 主要数据特征对比
3.8.2 各类数据使用场景
4 看不见的“黑科技”
4.1 基础处理类
4.1.1 数据预处理算法
4.1.2 地图匹配算法
4.1.3 数据融合算法
4.2 特征指标类
4.2.1 道路交通运行指数
4.2.2 拥堵时空扩展指标
4.2.3 路口延误特征指标
4.2.4 典型车辆特征指标
4.2.5 出行可达性指标
4.3 溯源预测类
4.3.1 道路流量推算模型
4.3.2 基于特征匹配的拥堵成因识别模型
4.3.3 基于 MFD和图像识别的拥堵成因识别模型
4.3.4 路段级速度趋势预测模型
4.3.5 路径行程时间预测模型
5 系统功能汇编
5.1 系统架构
5.2 专业版交通指数系统
5.2.1 多层次实时交通监测
5.2.2 交通态势演变感知
5.2.3 运行评估和拥堵溯源
5.2.4 车辆出行特征评估
5.2.5 专题应用场景研判
5.2.6 历史数据查询与回溯
5.2.7 自动化、专业评估报告
5.3 公众版交通指数网站
5.4 移动端“掌上交通指数”
5.4.1 运行感知
5.4.2 掌上快报
5.4.3 个性体验
5.5 监测预警大屏系统
6 典型应用场景及案例
6.1 把握道路运行演变态势
6.2 支撑交通规划管理决策
6.2.1 停车收费政策评估
6.2.2 公交专用道效果评估
6.2.3 道路限速管控措施
6.2.4 重要通道开通评估
6.2.5 轨道开通影响评估
6.2.6 预约通行政策评估
6.3 支撑交通综合治理应用
6.4 支撑道路交通影响评估
6.4.1 交通事故影响评估
6.4.2 特殊天气影响评估
6.4.3 赛事活动影响评估
6.5 支撑公众交通出行服务
6.5.1 日常出行信息服务
6.5.2 节假日出行服务
6.5.3 开学季出行服务
6.6 支撑跨部门应用与共享
7 深圳交通指数系统经验输出案例
7.1 案例一：重庆主城区“内畅外联”道路交通运行监测系统
7.1.1 项目简介
7.1.2 项目应用
7.2 案例二：成都道路交通运行指数系统
7.2.1 项目简介
7.2.2 项目应用
7.3 案例三：兰州交通大数据平台及应用系统
7.3.1 项目简介
7.3.2 项目应用
7.4 案例四：南昌交通大数据信息平台
7.4.1 项目简介
7.4.2 项目应用
7.5 案例五：湛江大数据决策支持平台
7.5.1 项目简介
7.5.2 项目应用
7.6 案例六：长春市交通大数据平台
7.6.1 项目简介
7.6.2 项目应用
7.7 案例七：烟台市交通拥堵决策支持系统
7.7.1 项目简介
7.7.2 项目应用
结语与展望
参考文献
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