堵车预测神器诞生，浙江已用来治疗高速顽疾
十一假期第一天，你以为半夜3点起床，4点开车出门，就不会被堵在路上了吗？错了，那天太阳落山前，杭州绕城高速最不堵的时段其实是下午2点左右。
凭借常识推论，我们大概觉得能半夜起床的人不多。不巧的是，大家都这么认为。信息不对称，最后的结果可能是堵在路上不断告诉自己的膀胱，“亲，你再忍一下，高速休息区就在前面”。
憋着尿堵在高速上是多么痛的领悟。
浙江省交通运输厅正在开展一项新的试点：将高速历史数据、实时数据与路网状况结合，基于阿里云大数据计算能力，预测出未来1小时内的路况。结果显示，预测准确率稳定在91%以上。
浙江省交通信息中心主任韩海航表示，通过对未来路况的预测，交通部门可以更好的进行交通引导，用户也可以做出更优的路线选择。
阿里云大数据计算服务（ODPS）为项目提供了分析支持，并有多位资深数据科学家参与了联合研发。来自阿里云的闵万里博士介绍，对于浙江省内近1300公里的高速路段，ODPS的强大计算能力可以在20分钟完成历史数据分析，10秒钟完成实时数据分析。
首先，我们需要知道车速数据，采集的方法很多，有花很多钱的办法，也有花不多钱的办法。浙江省交通运输厅采用的是花不多钱的办法。
你开车在高速上跑，手机信号在相距500米的基站之间不断切换，这样形成的手机信令数据可以准确地反映出单位时间内通过基站形成的速度变化。
车速的数据就从此而来，比在路上埋线圈的办法，节省了90%的成本。
这是模拟的历史车速数据，他们最后会形成具体路段在具体时间点的历史平均车速，如下图所示。
大部分的预测都是基于历史平均车速，但这样的预测准确率并未达到90%。我们还需要附近路段的实时车速数据。最简单的解释，就是如果你的上游和下游路段都在堵车，那你堵车的几率就很大了。在这里我们加入了附近路段的车速数据。
浙江交通运输厅把这三类参数导入阿里云数据科学家提供的车速预测模型，最终算出了未来5分钟到1个小时内的车速数据。
未来还可支持无人驾驶技术
粗略估计，驾驶员通过选择合适的出行路线和出行时间，可以缩短5%至10%的出行时间，减少2%至10%的燃油消耗成本。
对未来路况的预测，也可用于支持无人驾驶技术。无人驾驶汽车除了通过各种传感器对“眼下”的数据进行快速判断外，还需要了解10分钟、20分钟后即将到达的路段状况，提前做出路线选择。
浙江省交通信息中心主任韩海航表示，路况预测的应用价值很高，但关键在准确性，需要“算得准、算的快、算的起”。如果仅仅基于历史平均数据来做简单预测，那并没有实际意义。只有分析因素和维度越多，数据越丰富，得出的预测结果才会越准确。
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