前言

2019年9月19日，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，该纲要作为建设交通强国的顶层设计和系统谋划，掀开了新时代交通运输工作的新篇章。我国交通运输经历了从“瓶颈制约”到“初步缓解”再到“基本适应”的发展历程，取得了历史性成就。

城市交通优先发展战略是城市公交在交通大数据云平台环境下研究公交运行状态与组织管控的重中之重，特别是对城市大型活动中公交系统的研究。本书采用的研究方法，与传统公交系统仅依赖于模型的研究方法相比有很大不同。本书采用的研究方法是建立在城市综合交通信息源池的交通大数据云平台基础上的，根据城市与城市群发展的阶段和要求，灵活优化公交组合，避免了传统方法暴露出的局限性，并且引入了交通大数据云计算等分析技术，构建了一个交通大数据的公交运行状态与组织管控可视化在线分析决策支持推演平台。该推演平台是当前公交运输体系调控过程中的重要依托工具和技术支撑模式，基于这一研究成果，能够高效地实施公交系统优化组织和运行调控，大幅度提升公交系统的服务能力与水平，缓解城市交通拥堵，提高居民出行效率，增强公交系统的可达性、时效性、舒适性与便捷性，其研究意义重大。

本书的核心技术理论体系是结合作者关金平博士团队在先后作为MIT ITS Lab研究员、MIT Age Lab博士后、中国科学院深圳先进技术研究院数字所云计算中心博士后、同济大学与加利福尼亚大学伯克利分校工程学院土木工程与环境工程系联合培养博士期间的研究成果，以及参加美国交通运输部、联邦高速公路局及我国住房和城乡建设部、交通运输部、深圳市人民政府等的诸多项目梳理和总结形成的。本书的撰写理念及内容主要包括以下 4个方面的突破与创新。

（1）采集与汇聚交通大数据，构建城市级交通大数据云平台信息源池环境，引入实时主动数据库、微服务架构、分布式计算、边缘计算、深度学习、自我仿真等理念，研发公交运行状态与组织管控可视化在线分析决策支持推演平台工具和手段，实现交通大数据云平台支撑，有效地通过模糊、盖然、非完备性信息，实践大样本、多角度、证据链的公交运行状态与组织管控全息感知、多基协同、模型优化与深度分析的科学决策。通过交通大数据云平台实现对公交运行状态与组织管控分析技术由感知到认知与洞察，建立基于大数据的公交运行状态与组织管控分析技术理论方法。

（2）针对传统公交系统研究仅依赖于模型的分析技术方法，探索出一种由城市交通大数据云平台支撑，将基于大数据的公交运行状态和组织管控信息化分析技术与传统公交模型分析技术相结合的技术路线，这将有利于交通大数据资源的高效运用、充分共享，这不仅是传统的公交模型分析技术本身，而且也是将空间位置、出行移动、活动空间等一体化公交运行状态与组织管控关联起来进行优化的理论方法。

（3）分析技术研究显示，在未来智能网联公交与非网联公交混合交通模式、无人驾驶与有人驾驶公交混合交通模式常态化的公交车路协同时代，需要建立智能移动服务“拉”（在查询基础上服务）、“推”（主动信息发布服务）模式，可以有效缓解交通拥堵、提高出行安全性、减少交通污染。基于“态度—行为”城市公交管理与控制评价指数体系，深入研究与公交系统运行关联的政策、法律、法规，以及大型事件与大型活动的公交组织、管控分析技术，明确混合交通模式的公交运行状态与组织管控分析技术的“数据—特征—决策”是未来公交研究发展的趋势。

（4）分析技术研究发现，近年来常规公交客流总量不断下降，存在引发政策层面影响社会冲突的风险，迫切需要共同推进公交优先战略的重大工程，即“智慧出行即服务”“智能网联公交即服务”“智能网联公交设施即服务”“智能公交车路协同即服务”等服务模式。该重大工程不再局限于出行、出行链服务，不再局限于公交车辆与公交系统本身，也不再局限于空间活动，而是着眼于引领城市居民生活方式重建。该重大工程将空间移动与公交沿线信息、运行状态链深度融合；将城市空间活动体系与居民生活模式在可持续发展的目标上紧密结合；将管理者、研究者与服务对象组合成一体化的高效公交系统网络。

本书首次提出在城市级交通大数据云平台的支撑下，开展区域和城市公交运行状态与组织管控分析技术问题研究，努力提升与优化交通数据分析技术研究的能力及水平，通过对交通大数据云平台的了解与掌握，建立交通大数据分析技术工具与手段，形成分析研究的技术路线与理论方法，既涵盖了新一代信息技术的数据质量控制与筛选、交通大数据云平台的体系架构设计、公交运行状态与组织管控的数据关联分析和信息融合应用，也丰富了公交系统和车辆运行状态的特征提取、交通行为聚类分析等交通运输工程学科的分析技术与研究理论，取得了交通大数据云平台支撑的分析技术研究成果。本书由住房和城乡建设部科学技术计划项目“大数据环境下城市大型活动公交组织与交通诱导系统及关键技术”（编号：2016-K8-055）与深圳市技术攻关科技计划项目“基于无人机的交通管理与控制指挥机器人关键技术研发”（编号：JSGG20170823152809704）联合资助出版，在此表示感谢。本书在编写过程中，得到了清华大学交通与物流学部主任、教授、博导缪立新的关怀；得到了中国科学院深圳先进技术研究院首席科学家须成忠教授的指导；得到了同济大学交通运输工程学院孙剑教授的帮助；得到了深圳市深交投有限公司董事长胡斌博士的支持，在此一并致谢。

编者

2020年5月4日

于深圳湾畔