Big Data Cloud Platform Smart Buses może zapewnić potężne wsparcie techniczne dla inteligentnego transportu drogowego. Zastosowanie technologii analizy dużych zbiorów danych zapewni transport w celu osiągnięcia dokładnego zarządzania i usług informacyjnych. Operacje drogowe można analizować za pomocą wydobycia danych. Kontrast pionowy i pozioma można zrealizować za pomocą akumulacji i eksploatacji dużej ilości danych oraz zapewnić decyzję - Podejmowanie podstaw i wsparcie techniczne dla kontroli ruchu miejskiego.
Golong Technology Data Cloud Platform z magistrali
Hangzhou Golong Technology Co., Ltd. buduje ramy platformy chmurowej dla usług Big Data Smart Bus w oparciu o duże dane i technologię przetwarzania w chmurze. Może gromadzić, przechowywać i budować modele algorytmiczne dla rzeczywistych - czasowych informacji za pomocą masowych danych operacji magistrali, zapewniając platformę modelowania i analizy do analizy dużych zbiorów danych dla Urban Smart Transport. Ponadto może przeprowadzać gromadzenie informacji, monitorowanie operacji, inteligentne harmonogram, zwolnienie informacji i zarządzanie ERP dla autobusów, które znacznie poprawi wydajność operacyjną systemu autobusowego, aby pasażerowie mogą mieć lepsze wrażenia z podróży autobusem.
Technologia Golong Big Data Cloud Platforma Smart Bus
Big Data Cloud Platform Smart Buses buduje możliwość poznania sytuacji w podróży miejskiej i dokładnego odkrywania zasad. Przede wszystkim może zdiagnozować istniejące problemy na trasach. Ponadto może dostosowywać i optymalizować trasy i stacje oraz analizować ocenę i optymalizować podejmowanie decyzji. Poza tym może wykopać cechy wymagań podróży w różnych scenariuszach, planować i dostosowywać trasy autobusowe oraz dokładnie skorzystać z pojemności operacyjnej. Z wyjątkiem tego, że może naukowo ocenić trasy i status operacji oraz zapewnić menedżerom skuteczną podstawę do praktyki. Poprzez ustanowienie zamkniętej - pętli całe zarządzanie monitorowaniem, analizą, diagnozą, optymalizacją i oceną, zamkniętą nieskończoną aktualizację i iterację platformy można zrealizować dzięki połączeniu doświadczenia eksperckiego i algorytmów modelu. Jednocześnie może pokazać zmianę cech podróży miejskich, strukturę miejską i populacji. System indeksu aktualizacji może dostosować się do potrzeb podróży miejskich, aby osiągnąć skuteczną kombinację i wspólny rozwój platformy i rozwoju miast.