定位城市:

在智慧城市的建设过程中，智能交通建设是其中重要的一环，在交通领域，大数据一直是国家和政府的重点研究领域。大数据的实际应用可以帮助主管部门根据日常交通大数据信息，了解人们的出行规律，解决城市交通的拥堵问题，为政府打造智能交通体系提供科学的依据，实现交通与社会的协调发展。同时大数据的开发和使用还有利于催发新型消费模式的诞生，促进交通产业的集群化发展。在城市交通大数据的研究方面主要包括三个方面。

交通大数据的理论创新

交通大数据存在着多重性、局部性、时空分布差异、个体多等特点，现有的大数据处理技术，难以满足城市建设变化、大数据产生的时效性和交通大数据知识构建等需求，现有城市建设的发展已经超出了理论发展的现实，对数据融合、计算理论与方法提出了更高的要求，现在也急需交通大数据处理理论和新方法。

向空间多维度及数字模型方向演化

交通线路及交通方式的多样性，简单的二维模型已难以满足立体公交系统的建立，必须向多维方向发展，将每种交通工具、线路、人员根据类别的不同建立各自的二维模型，最终组成可供选择的多维模型。交通态势及其演化是智能交通发展的宏观体现，数字化模型的建立对解决城市交通难题具有非常重要的作用，传统的交通理论难以发现多维空间模型发展中所产生的问题，空间多维度及数字模型为智能交通的建设提供坚实的技术支持和保障。

交通态势的简化发展

城市的交通数字化模型是交通系统运行状况的反映，受到交通需求、城市环境、管理和调控政策等众多因素的影响，城市交通的时效性、不确定性和多样性也决定了交通态势数据模型分析是一个超级复杂的过程，而现在没有任何一种可实用的理论和方法可以实现交通态势的简化，也就造成了虽然有大数据系统作为智能城市建设的工具，却无法得到有效的实际应用。