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摘 要：傳統的智慧交通數據采集方式，包括交通調查、定點監測、攝像機攝像等，技術成熟且精度較高，然而其缺點也非常明顯，采集范圍小、成本高、施工周期長。而電信行業的大數據具有實時性強、數據量大、覆蓋人群廣、成本低廉、信息豐富等特點，可為城際交通和市內交通提供豐富的數據支持。基于移動網用戶側計費賬單、計費詳單以及XDR數據，給出了典型交通應用場景下的分析方法及應用案例。
關鍵詞：城市交通；移動網數據；城際交通；市內交通
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2020.01.010
概述
近年來，大數據在智慧旅游、智慧城市、金融征信、公安監察等領域發揮了重要作用。智慧交通是智慧城市的一個重要組成部分，是在交通領域中充分運用物聯網、云計算、人工智能、自動控制、移動互聯網等現代電子信息技術，通過高新技術匯集交通信息，對交通管理、交通運輸、公眾出行等交通領域各個方面以及交通建設管理全過程進行管控支撐，使交通系統在區域、城市甚至更大的時空范圍具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，以充分保障交通安全、發揮交通基礎設施效能、提升交通系統運行效率和管理水平，為通暢的公眾出行和可持續的經濟發展服務。
傳統的智慧交通數據采集方式，包括交通調查、定點監測、攝像機攝像等，技術成熟且精度較高，適用于交通量較大的道路。然而，其缺點也非常明顯，采集范圍小、成本高、施工周期長。而電信行業的大數據具有實時性強、數據量大、覆蓋人群廣、成本低廉、信息豐富等特點，近年來被稱為一種新興的動態交通探測手段。
基于移動網數據，電信運營商可為城際交通和市內交通提供豐富的數據支持。典型城際交通應用包括城市人口遷移分析、城市間聯系緊密程度分析、交通干線客流量分析、跨城市通勤分析；典型市內交通應用包括人口職住分布及出行路徑分析、交通樞紐客流量分析、交通樞紐旅客來源分析、交通樞紐旅客去向分析、交通樞紐旅客畫像分析等。
本文基于移動網用戶側計費賬單、計費詳單以及XDR數據，給出了部分典型交通應用場景下的分析方法及應用案例。
