哪些數據可以反映交通量

『壹』 對交通量調查數據進行分析時一般應將混合交通量換算為當量交通量，為什麼

灌水

『貳』 怎麼查詢具體道路的車流量數據

10-20年前採用的辦法是建立人工觀測站，4班人24小時輪流值班記錄數據，還需要再公路邊建立站房。
現在，一般用全自動交通流量觀測儀器，有的叫車流量儀，或者交通流量儀。這種儀器按交通部要求分為I、II、III級，主要區別在於I級可分出13種車型（高速公路為8種），II級設備能分出5類車型，III級設備可分出大中小三類車型或不分型。
按監測類型，可分為非接觸式檢測（主要使用在高速公路）和接觸式檢測（主要用在國省幹道）。非接觸設備典型的產品有超聲波、微波復合式交通流量儀(I型標准)，純超聲波交通流量儀(I型標准)，視頻交通量流量儀(I型-II型標准)，微波交通流量儀(II型-III型標准)；接觸式檢測典型產品有：地感線圈交通流量儀（I型、II型、III型標准均有）、壓電、線圈復合式流量儀（I型標准）、和純壓電流量儀（I型標准）。
接觸式檢測破壞路面，而且故障率高維修量大，維修還會再次破壞路面，但統計精度較高，在路面感測器全部正常的情況下，很容易達到99%（計數）以上；
非接觸式檢測不破壞路面，維修維護也不存在二次破壞，一般高速公路採用較多。非接觸式產品由於距離路面較遠，檢測技術的門檻較高，儀器精度一般在95%-98%（計數）之間。
交通部要求統非接觸式檢測儀精度必須在90%（計數）以上，接觸式檢測設備在95%以上。

『叄』 那些單位可以做交通量調查及預測分析,收費標准

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『肆』 統計年鑒里有什麼數據可以用來代替公路交通量數據嗎

R&D費用，新產品增加值；最好找個科技年鑒去看看

『伍』 急需要交通流量數據

做個調查就可以了。或者找有流量監測的單位索要下

『陸』 請問誰知道在公路設計中，用於計算交通量的軟體有哪些

交通量需要調查，根據調查數據，按照軸載換算公式就可以計算。

『柒』 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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『捌』 交通工程中，「飽和流率」指的是什麼

首先：流量的單位是 「車輛數」，統計時間是天或者是小時
流率的單位是「車輛數/小時」
所以「飽和流率」和「飽和流量」不是一個概念
其次：流量反映交通需求的長時波動性
流率反映交通需求的短時波動性
飽和流率表徵了一條進口到的極限通行能力，根據實際觀測數據和車輛折算系數，確定每條車道的飽和流率
飽和度表徵了機動車相位通行能力的富餘程度
飽和度越高，富餘通行能力越少
一般在0.85-0.95之間

『玖』 大數據在智慧交通中起了哪些作用

總的說來所謂智慧交通的核心就是大數據、人工智慧和物聯網，大數據來源於多種多樣的感測器、攝像頭甚至人工採集，大數據為人工智慧提供原材料，為控制物聯網設備提供決策依據，總的來說大數據為智慧交通在如下幾方面起到作用，
感知——對整個城市交通狀況，如車輛信息、道路信息等形成多維度感知
優化——交通信號優化、公交線路優化等等
控制——匝道控制、特殊重點車輛管理
調度——根據車流量進行智能調整，應對突發事件
服務——交通信息實時發布，便民服務

『拾』 交通量調查的調查內容

交通量是描述交通流特性的最重要的參數之一。交通量調查的目的在於通過長期連續的觀測或短期間隙和臨時觀測，搜集交通量資料，了解交通量在時間、空間上的變化和分布規律，為交通規劃、道路建設、交通控制與管理、工程經濟分析等提供必要的數據。
交通量調查資料根據不同的目的，有著廣泛的應用。如果通過調查觀測掌握了一定的交通量數據則可作為必不可少的資料應用於下列各項研究：
(1)由同一地點長期連續性觀測，掌握交通量的時間分布規律，探求各種與交通量有關的系數，並為交通量預測提供以往長期的可靠資料。
(2)眾多的間隙性觀測調查，可用以了解交通量在地域等空間上的分布規律，為了解全面的交通情況提供數據。
(3)為制定交通規劃掌握必要的交通量數據。通過全面了解現狀資料，分析交通流量的分配，預測未來的交通量，為確定交通規劃、道路網規劃、道路技術等級和修建次序及確定規劃所需的投資和效益提供依據。
(4)交通設施的修建和改建也離不開交通量的歷史發展趨勢和現狀。有了確切的交通量(目前的和根據目前推算的)，就能正確地確定道路等級、幾何線形、交叉口類型，平面交叉是否需要改建成立體交叉，就能做出道路設施修建和改建的先後次序。
(5)交通控制的實施，離不開交通量的現狀和需求。如果交通控制脫離了交通量流向和流量的實際，則交通控制的效果就會大大降低。設計信號機的配時、線控系統的相位差、區域交通控制系統的各種控制方案，都需要做大量的交通量、車速等的調查。判斷設置交通信號燈、交通控制方案的合適性也仍然是以交通量的時間和空間分布為依據的規律。
(6)交通管理工作要真正做到決策有科學依據，必須重視交通量調查。實施單向交通，禁止某種車輛駛入或轉彎，設置交通標志和標線，實施交通的渠化，指定車輛的通行車道或專用車道，中心線移位以擴大人口引道的車道數，道路施工、維修時禁止車輛通行並指定繞行路線，以及交警警力配備等問題，都需要交通量資料作決策的指導或依據。
(7)為行人交通提供保護。設置步行街，確定人行道、人行橫道的寬度，人行天橋和地道的位置及規模，是否設置行人信號燈及其如何配時等，均需要提供行人交通量及其各種特性，使所採取的措施有一定的參考數據。
(8)進行工程的後評估。對各種工程措施、管理措施進行前後對比調查，判斷改善交通措施的效果，所需要的前後交通量的資料，應該在其他條件不變的前提下進行交通量調查。
(9)研究交通基本參數如交通量、車速和密度等之間的關系，開展交通流理淪的分析，交通量經常是最重要的參數。
(10)推算通行能力，預估交通事故率，進行交通環境影響評價，預估收費道路的收入和效益，工程可行性研究等各個方面，在涉及社會經濟環境效益時，交通量的大小、預測的正確與否對方案論證往往有舉足輕重的作用。