Platforma Big Data Cloud -a pametnih autobusa može pružiti snažnu tehničku podršku za inteligentni prijevoz cestovnog. U - dubinska primjena tehnologije analize velikih podataka pokrenut će prijevoz kako bi se postigla točna upravljanja i informacijske usluge. Prometne operacije mogu se analizirati kroz iskopavanje podataka. Okomiti i horizontalni kontrast može se ostvariti uz pomoć akumulacije i rada velike količine podataka i pružiti odluku - donošenje osnove i tehničke podrške za kontrolu zagušenja urbanog prometa.
Golong tehnološki podaci Cloud platforma sabirnice
Hangzhou Golong Technology Co., Ltd., gradi okvir oblačne platforme za usluge pametnih sabirnica velikih podataka na temelju velikih podataka i tehnologije računalstva u oblaku. Može prikupiti, pohraniti i izgraditi algoritamske modele za stvarne - informacije o vremenu kroz ogromne podatke o autobusima, pružajući veliku platformu za modeliranje i analizu podataka za urbani pametni prijevoz. Nadalje, može provesti prikupljanje informacija, nadzor rada, inteligentno raspoređivanje, puštanje informacija i upravljanje ERP -om za autobuse, što će uvelike poboljšati operativnu učinkovitost autobusnog sustava kako bi putnici mogli imati bolje iskustvo putovanja autobusom.
GoLong Technology Big Data Cloud Platform Smart Bus
Platforma Big Data Cloud u pametnim autobusima stvara sposobnost poznavanja situacije urbanih putovanja i precizno otkrivanje pravila. Prije svega, može dijagnosticirati postojeće probleme u rutama. Pored toga, može prilagoditi i optimizirati rute i stanice te analizirati procjenu i optimizirati odluku - Osim toga, može iskopati karakteristike zahtjeva za putovanjem u različitim scenarijima, planirati i prilagoditi autobusne rute i točno iskoristiti operativni kapacitet. Osim toga, znanstveno može procijeniti rute i status rada i pružiti učinkovitu osnovu menadžerima za vježbanje. Uspostavljanjem zatvorene - petlje cjelovitih - Upravljanje procesima praćenja, analize, dijagnoze, optimizacije i evaluacije, zatvorena - petlja beskonačna nadogradnja i iteracija platforme mogu se ostvariti kombinacijom stručnog iskustva i algoritama modela. Istodobno, može pokazati promjenu značajki urbanih putovanja, urbane strukture i stanovništva. Sustav indeksa nadogradnje može se prilagoditi urbanim potrebama putovanja kako bi se postigla učinkovita kombinacija i zajednički razvoj platforme i urbanog razvoja.