Big Data Cloud -plattformen for smarte busser kan gi kraftig teknisk støtte for intelligent transport av veien. In - dybde anvendelse av big data -analyseteknologi vil drive transport for å oppnå nøyaktige styrings- og informasjonstjenester. Trafikkoperasjoner kan analyseres gjennom data mining. Vertikal og horisontal kontrast kan realiseres ved hjelp av akkumulering og drift av en stor mengde data og gi et beslutningsgrunnlag og teknisk støtte for trafikkstoppkontroll.
Golong Technology Data Cloud Platform of Bus
Hangzhou Golong Technology Co., Ltd. bygger et skyplattformrammeverk for smarte buss big data -tjenester basert på big data og cloud computing -teknologi. Den kan samle inn, lagre og bygge algoritmiske modeller for ekte - Tidsinformasjon gjennom massive data om bussoperasjoner, og gir en big data modellerings- og analyseplattform for urban smart transport. Videre kan den utføre informasjonsinnsamling, operasjonsovervåking, intelligent planlegging, informasjonsutgivelse og ERP -styring for busser, noe som vil forbedre den operasjonelle effektiviteten til bussystemet slik at passasjerer kan få en bedre bussreiseopplevelse.
Golong Technology Big Data Cloud Platform of Smart Bus
Big Data Cloud -plattformen til smarte busser bygger en evne til å kjenne den urbane reisesituasjonen og nøyaktig oppdage reglene. Først av alt kan det diagnostisere de eksisterende problemene i rutene. I tillegg kan den justere og optimalisere ruter og stasjoner, og analysere evaluere og optimalisere beslutningstaking. I tillegg til det, kan det grave ut egenskapene til reisekrav i forskjellige scenarier, planlegge og tilpasse bussruter og nøyaktig dra nytte av driftskapasiteten. Bortsett fra at den vitenskapelig kan evaluere rutene og driftsstatusen, og gi et effektivt grunnlag for ledere å praktisere. Gjennom etablering av lukket - Loop hele - Prosessstyring av overvåking, analyse, diagnose, optimalisering og evaluering, kan den lukkede - loopen uendelig oppgradering og iterasjon av plattformen realiseres med kombinasjonen av ekspertopplevelse og modellalgoritmer. Samtidig kan det vise endringen i urbane reisefunksjoner, bystruktur og befolkning. Oppgraderingsindekssystemet kan tilpasse seg urbane reisebehov for å oppnå effektiv kombinasjon og vanlig utvikling av plattformen og byutviklingen.