绿色交通数据分析精选(九篇)

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第1篇：绿色交通数据分析范文

【关键词】能耗监测 营运车辆 原型设计

1概述

交通运输是国家节能减排和应对气候变化的重点领域之一。加快发展绿色交通，是建设生态文明的基本要求，是转变交通运输发展方式的重要途径，也是实现交通运输与资源环境和谐发展的应有之义。车辆能耗监测工作是交通运输行业节能减排工作的重要关注内容。

2问题根源分析

第一，货运市场多小散弱：截止2014年底，全行业共757.6万家企业，其中个体696万家，占比为92%，企业的平均车辆数为1.8辆/家。货运行业多、小、散、弱，使得通过统计报表获取车辆运营信息的难度较大。

第二，统计技术手段落后：现有的统计工作依托人工填写统计报表获取统计数据，技术手段落后。

第三，统计指标存在弊端：目前统计指标设计弊端增加了统计工作难度，降低了统计数据的真实性，影响被调查对象的配合意愿。

第四，工作模式亟待改进：传统统计工作模式延续计划经济体制的工作方式，依赖于政府对企业和车辆强有力的约束与管理。

3功能需求分析

3.1管理部门需求

（1）获取公路货运行业分运输类型、经营方式、货车种类等方面的能源及运量结构指标，进行全国公路货运能耗及运量统计推算。

（2）依据能耗监测指标对重点用能单位的节能减排工作进行综合考核。

（3）推进货运源头超限超载治理工作，加大对非法超限运输车辆、驾驶人和企业跟踪监测力度。

3.2从业企业需求

（1）获取所属营运车辆、从业人员的基础信息，对企业从业人员及车辆进行规范化管理。

（2）获取车辆月度、季度、年度的百公里单耗及货运周转量，根据单耗及货运周转量进行员工绩效考核。

（3）获取车辆动态信息（位置信息、油耗及载荷信息等），杜绝偷油漏油、偷货换货的情况发生，监测车辆油量异常监测、超速报警、疲劳驾驶等情况，消除安全隐患、维护企业良好形象。

（4）根据位置信息及载荷信息，科学规划运输路线，合理调度车辆和配置资源，减少重复运输和迂回运输，降低货车返程空载率，提高车辆利用效率。

3.3从业人员需求

（1）获取车辆基本运行状况，为车辆的日常检修维护提供故障诊断基础。

（2）实时获取车辆的载重信息，预防装货时超限超载，保障行车安全。

4总体架构及总体布局

车辆能耗监测平台体系结构充分考虑系统运行稳定性、可扩展性、易维护性、操作简便等方面的要求，采用分层设计思路，总体框架包括“六大层次”和“三大体系”，见图4 1所示。

根据项目建设目标和建设任务，交通运输能耗统计监测平台的总体布局如图4 2所示。

5系统设计方案

车辆能耗统计监测平台包括：业务管理子系统、数据管理子系统、大数据分析子系统和系统管理子系统四部分内容。系统主要功能模块如图5-1所示。

（1）数据管理子系统：实现数据交换及入库（静态数据交换、动态数据交换）、数据预处理（入库前预处理、分析前预处理）、数据报警及修复（数据报警、数据预警）；

（2）业务管理子系统：实现车辆监控（动态数据查询、油耗曲线图、载荷曲线图）、地图服务（地图展示、车辆定位、轨迹回放）、单车分析（单车油耗、单车里程、单车运量）。

（3）大数据分析子系统：统计报表、简单查询、高级查询。

（4）系统管理子系统：用户权限管理、平台参数管理、基础信息管理、业务日志管理、设备分配。

6数据资源规划

根据车辆能耗监测统计平台定位，车辆能耗统计监测数据库划分为：基础数据子库、业务数据子库、管理数据子库、综合分析数据子库四个数据子库。

基础数据子库主要包括：设备信息数据等。

业务数据子库主要包括：车辆基本数据、车辆动态数据、经济核算数据、综合分析数据、预警信息数据等。

管理数据子库主要包括：用户信息数据、日志信息数据等。

综合分析子库主要包含：单车日耗油量汇总数据、单车日加油量数据、月度、季度、年度等汇总数据。

数据库的总体结构如图6 1数据库总体结构所示。

第2篇：绿色交通数据分析范文

关键词：大数据； 湖南省；绿色大数据港湾；战略对策

0 引言

随着信息技术网络化、泛在化、智能化的发展，人机物三元世界开始深度融合。大数据将有力支撑教育、文化、健康、电子商务、制造等产业以及在线服务、社会管理等行业，解决未来信息社会结构下生产力发展的重大瓶颈问题；有助于解决交通出行、医疗卫生、应急抢险、人口教育等各类社会发展问题，大幅提升民生领域的智能化程度和服务水平。如果能有效地筛选和使用大数据，将有效为地方经济、科学研究、社会治理等方面积极服务。因此加快大数据开发利用，一方面有利于促进产业转型，提升社会活力、促进经济增长和提高生产效率，另一方面也有利于攻破体制机制障碍，推进依法行政和促进政府职能转变，提升国家综合实力，保障社会安全。

1 构筑湖南省大数据港湾的战略目标

开展若干面向重点区域与行业的大数据示范应用，建设科学研究、电子政务、智能制造、公共安全、医疗卫生、文化教育、互联网服务、城市管理、社会公共服务等领域的大数据应用，为湖南省经济社会发展提供大数据科技支撑保障，加快湖南省大数据分析应用的产业化布局，服务湖南省经济社会建设，促进经济结构调整和产业转型。促进行业融合发展、推动产业转型升级、助力智慧城市建设。

2 构筑湖南省大数据港湾的战略措施

通过对大数据发展趋势的研究，预测大数据对经济、政府与社会运行所带来的影响，制定五年或十年的发展规划，协同政府各部门、各行业主管单位、企事业单位及个人各方面力量出谋划策、发挥聚合效用，促进可持续共同发展。其战略重点主要集中在以下几个方面：

2.1 突破大数据的关键技术

建设开放共享的大数据分析平台，发展大数据条件下的类人视觉和类人思维决策计算模型，突破类人视觉技术，研究基于深度神经网络的图像视频中目标检测、跟踪、分类以及行为和事件识别，研制类人视觉传感器，构建类人智能计算和理解的核心系统，为相关产业提供实时智能服务。突破互联网、物联网和广电网视觉大数据中视觉场景理解、多目标检测跟踪、人员身份识别、视频信息检索、大范围安全监控等关键技术，面向公共安全等重大需求提供透明时空示范应用。

2.2 加快大数据基础设施建设

当前，大数据相关的基础软硬件设施、分析方法、领域应用及数据生产等方面已经形成了一批企业和技术系统，大数据产业生态系统的雏形已经明确。大数据产业生态系统涵盖了大数据的获取、存储、处理、分析、服务、安全等诸多环节，并逐步与传统产业结合释放出巨大的生命力。重点推进信息产业园、软件园等园区开展大数据基地建设，加快建成湖南数据中心，支持建O金融机构和企业数据中心及尝试县级大数据应用服务园区。吸引国内外知名大数据龙头企业，创新研发平台，突破大数据关键技术，培育新兴业态领域。

2.3 重视大数据人才培养

为培养我省大数据技术研发、服务咨询、市场推广等应用型人才，应加大鼓励高校与行业企业、科研院所深度合作，支持大数据企业与高校建立生产性实训教学基地，建立院士工作站和博士后工作站，协同创新我省与大数据知名专家学者长效科技人才培养机制，为我省大数据产业发展提供人才支撑与智力支持。

2.4 启动大数据产业试点

面向国计民生重大需求，重点选取教育、健康、公共安全、医疗卫生、金融证券、智能制造、智能交通等具有大数据基础的领域，集成大数据基础理论、类脑智能、视觉语音文本大数据分析、多源异构数据融合的研究成果，探索大数据分析应用的创新服务模式，在特定领域发展多源感知网络（物联网、互联网、电信网、广电网）大数据智能分析的综合集成系统，建设具有示范引领意义的大数据应用。

2.5 完善大数据立法

在地方立法的权限范围内，在信息采集、数据处理、敏感数据保护、数据交换标准和规则、个人隐私等方面设立大数据地方性法规和政府规章，确保大数据相关信息安全。加强建立大数据信息安全集中保障体系，开展基于大数据背景下信息安全认证体系建设，针对数据的收集、清先、存储和运用等环节明确数据安全与保护的规则；明确划分大数据生态中各不同主体的责任。同时鼓励和支持企业在电子认证、安全测评、数据加强应急防范、容灾备份等数据安全技术方面提供服务。

3 构筑湖南省新型绿色大数据港湾的应注意的问题

大数据为管理者创造了新的机遇和挑战，在应用大数据推进我省建设的同时，需要特别注意潜在的问题，加强应对策略的研究。

3.1 重视数据的质量

在利用大数据解决具体事务时，要客观地认识大数据。数据本身有时也是存在缺陷的。有些数据收集时本身就是不正确的，有些数据之间还存在冲突、不一致等现象，因此，在运用这些数据时，“数据噪声”则此产生，不同程度影响分析和决断。公共部门或企业管理层在利用这些大数据进行分析时，需要对其收集的数据进行清洗、检查、筛选，从而保障其运用的数据的质量。

3.2 防止对数据过分依赖

科学预测与决策的有力武器是数据，通过数据分析，从而为实现管理的智能化、增强管理能力及提高管理水平出谋划策。但是，也应该看到数据不是完全可靠的，过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制本来应有的灵感和创意。只有让让数据真正嵌入到设计与决策中，让直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，切实解决用户的实际问题，真正做到“用户洞察”，让产品或措施体现用户需求，服务用户，超出用户的预期想象。

3.3 加强信息安全机制建设

新技术新业务带来大数据日见渐长的网络安全问题，建议与实体经济安全相结合，进行统筹处理，同时建立关键信息安全管理制度，对互联网平台的职责划分予以明确。制定数据安全风险评估机制，不仅关注数据本身，而且关注到数据资源整体的安全性，对特定类型的主体从事相关数据分析设定一定的条件。通过政府提供适当的政策和务支持，创设轻松环境，加强相关的法律法规建设，保护数据透明开放同时保障信息安全。

4 构筑湖南省大数据港湾的预期价值：

随着商业企业，政府公共事业应用的大量数据，新产业数据大量涌现，湖南新增经济增长空间，大数据形成新的产业链。围绕上游与下游，必将推动智能终端的应用，促进云计算等行业快速发展。

大数据能有效减少社会经营成本，提高经济与社会效率。例如在医卫行业，可以通过大数据的分析避免重复治疗、过度治疗及减少错误治疗，提高工作效率，提升治疗质量。公共管理领域，利用大数据提高教育部门、就业部门的服务效率，有效推动税收工作开展，零售业领域，利用大数据改善和提高整体供应链和业务流程的效率，提高其经营利润60%以上。

大数据改变了传统的商业模式，带来了准确的营销。有效提升企业数据资源利用率，提高从数据到信息的转换率，使业务决策更加准确，提高整体运营效率。

大数据推动政府政务公开，提高公共决策的预见性和准确性。例如通过对社交网络和手机短信中的信息进行分析，从而对失业率、疾病暴发等进行趋势预测分析。利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高，节省开支。

大数据有助于破解社会转型中的难题。中国经济已进入转型期，社会进入矛盾凸显期，改革进入攻坚期。宏观经济形势错综复杂、各种社会改革盘根错节、频发等突出问题，仅仅依靠现有的管理手段与方法已明显落后。有效地组织和使用大数据，将对社会经济、科学研究、社会治理等产生巨大的推动作用。

5 结语

第3篇：绿色交通数据分析范文

最值得推荐产品奖

奥威专注于为中国企业及相关信息化解决方案供应商提供商业智能产品、咨询与培训服务，是国内最早自主研发的商业智能厂商之一，具有强大的咨询与实施开发力量，熟悉企业信息化运作模式，能够快速在不同品牌的信息系统数据基础上建立数据仓库、多维数据分析模型及管理驾驶舱应用。

随着信息化的不断深入和业务经营数据的不断堆积，现有的ERP、CRM等信息系统的事务处理过程已不能满足用户需求，企业希望能有效利用现有的数据，深入挖掘信息数据所带来的价值。BI（Business Intelligence，商务智能）的出现，使决策者更清晰地洞悉全局，快速做出决策；通过不正常的指标分析企业目前所存在的问题，及时做出调整和部署，以帮助企业在竞争日趋激烈的现代社会，更快速、更稳定、更健康地发展。

Power-BI决策分析系统是珠海奥威软件科技有限公司（简称奥威）研究近8年的成果，在此期间奥威首创安装即可用的BI标准解决方案，可自动识别金蝶（EAS、K3、KIS专业版）、用友（NC、U9、U8、T6、T3）、神州数码（易拓、易飞）和SAP B1等主流ERP版本，包括管理驾驶舱、销售、财务、应收账款、仓库、应付账款、采购、人力资源等分析主题。经过多年的努力与技术积淀，奥威推出Power-BI绿色开发平台。绿色开发平台，是一个平台性产品和一个开发工具，将ERP数据库中涉及到领导决策分析所需要的数据经过抽取、转换、装载（ETL）到一个独立的数据仓库（Data Warehouse）中，然后根据业务主题建立多维分析模型（OLAP），最后，再根据不同的应用角色、不同的应用场景，设计成不同的前端展示形式将不同分析主题内容展示出来，解决不同业务需求。

Power-BI采取主流的BI技术架构，包括各项BI技术，如ETL（数据转换）、DW（数据仓库）、OLAP（在线分析）、DM（数据挖掘）、Dashboard（仪表盘）、Query（查询）、Report（报表/报告），功能强大却开发简易。

绿色是Power-BI的设计理念，旨在杜绝资源的浪费。构建BI绿色生态社区，让开发者能以最少的代价开发出优秀的BI解决方案及应用是奥威人的愿景。

第4篇：绿色交通数据分析范文

作为一家历史超过百年的高科技企业，IBM也是最早进入中国的外企之一。就在其30周年生日之际，IBM最新的《IBM中国企业责任报告2013～2014》在近日面世。“创新为要、成就客户、诚信负责”是IBM的核心价值观。该报告从恪守公司治理职责、以科技创新助力社会发展、实践企业社会责任和支持员工发展的角度，全面介绍了IBM的企业责任。

IBM大中华区品牌及企业社会责任部总经理耿晨表示，在公司治理方面，IBM一直探索最优的治理结构与管理制度，帮助各行各业客户研究和改进运营管理，同时IBM遵循诚信标准，坚守最高道德行为准则；在利用科技创新助力社会发展方面，IBM借助先进的大数据分析、云计算、移动和社交等技术，助力解决交通、医疗、教育、空气污染等社会热点问题；在企业社会责任领域，IBM发挥资源和技术优势，以公益服务的方式，提供可持续、可复制、可推广的解决方案，推动社区和谐发展；在支持员工发展方面，IBM积极通过健全的机制帮助员工成长、发展和创新。

而在中国，IBM如何全面助力中国发展？结合中国当前的自主创新话题，耿晨强调，多年来IBM一直在技术创新、管理创新和人才创新层面助力产业发展。IBM中国与教育部签署了“IBM U-100”合作计划，向中国100所高校捐赠一系列价值1 亿美元的大数据和分析软件，并提供专业知识，支持这100所高校培养下一代数据科学家。2013 年8 月，IBM 联合谷歌、迈络思（Mellanox）、英伟达（NVIDIA）和泰安电脑（TYAN），围绕IBM 的POWER 微处理器架构结成开放研发联盟――OpenPOWER 基金会。到今年4月，OpenPOWER基金会已经拥有6名中国成员。这些中国企业能够利用领先的POWER科技，快速提升自身的技术实力，从而助力中国构建自主、安全、可控的IT产业链。此外，今年2月，IBM中国开发中心携手合作伙伴共建“联合创新中心”， 面向行业客户和合作伙伴，以前所未有的深度开放人才和技术资源。截止到目前，IBM已与合作伙伴共同成立了“智慧城市联合实验室”和“车联网联合创新中心”。

第5篇：绿色交通数据分析范文

关键词：e-航海 航行安全 自动航线设计 助航服务

1.引言

目前陆地交通导航系统中自动化、智能化的路线设计功能已经非常成熟，广泛应用于各种商业导航系统中。而在海上导航系统中，基本还是采取手工设计船舶计划航线的方式，在某些ECDIS中可以利用电子海图数据为基础进行计划航线的安全评估，有的厂商提供了气象导航等航线优化的功能，而综合性、自动化的智能航线设计大多停留在理论研究，投入实际应用的甚少。

珠江口水域船舶类型多样化，既有远洋航行的大型船舶，又有小型的内河船，还有高速船、渔船等，基本涵盖了各种类型和等级的船舶。珠江口航道狭窄，航行规则错综复杂，两岸港口密集，大型水上工程施工作业频繁，船舶流向纵横交错、流量甚大，船舶碰撞事故较多。本系统的建设目的是为航行于珠江口水域的船舶提供有针对性的自动化、智能化的航线设计及相应的智能导航服务，以帮助船舶掌握航行规则，提高航行效率，强化航行安全。

2.智能航线算法的选择

目前有很多文章中提出了很多海上自动航线设计的方法，主要包括：

（1）主要考虑水深和碍航物，以绕开碍航物和浅水区的最短路径搜索策略为基础。该类方法未考虑航行规则和外在通航环境因素等条件，适用于没有明确航行规则的水域和较小的船舶。

（2）通过建立推荐航线库，结合对季风、洋流、台风等气象因素的模糊综合评判进行选择和优化的方法。适用于远洋航线的自动设计。

（3）基于动态网格模型的航线自动生成算法或蚁群算法，也只考虑水深和碍航物。

还有的文章提出了Dijkstra最短路径、QoS路由网络等算法，但并未考虑到海上航路、航道并不像陆上的道路网一样有连续的拓扑网络。

海上航行相比陆上道路而言，具有更多的模糊性和不确定性因素，我们认为要考虑具体的通航环境，以及具体的船舶参数，才能选择最合适的自动航线设计算法。基本思路如下：

（1）大洋水域及离岸较远的水域，船舶密度较小，一般没有划定明确的航道，因此主要考虑安全和效率，因此以大圆航线为基础，考虑水深、碍航物、气象等因素，自动航线设计采取绕开碍航物、危险区的最短路径算法为主，结合经验航线、历史航线等进行综合评价。

（2）沿海水域航道复杂、各类船舶来往频繁、碍航物多，因此优先考虑安全和航行规则。根据划定的航道和相应的航行规则，按照船舶大小和类型建立不同等级的推荐航线路径网络。

根据上述思路，本系统中在珠江口建立了如下的推荐航线路径网络，如图1所示：

根据珠江口水域的特点，结合该区域常见船舶大小和吃水，将推荐航线路径划分为了六个等级，如下表所示：

3.系统设计

3. 1系统架构

本系统采用面向服务（SOA）的系统架构，系统中心包括GIS平台、空间数据库和WEB应用服务，提供B/S模式的WEB应用，并通过服务联接移动APP和PC客户端，实现服务和数据的传输。

3.2功能设计

本系统功能组成分为岸基集中处理平台、移动APP应用和PC端电子海图系统（ECS）应用三个部分。

3.2.1岸基集中处理平台

即服务端，是本系统的数据中心。主要功能包括：

（1）整合珠江口的基础空间数据，主要以电子海图为基础，整合航行规则、碍航物等相关的专题数据。

（2）建立和维护珠江口惯用航线库，并通过大数据分析进行定期优化。

（3）管理实时的船舶动态数据，主要是AIS的数据。

（4）响应客户端的请求，进行最优航线的运算，并将运算结果发送至客户端。

（5）监控客户端的航行动态，实时推送航行指引和警示信息。

（6）提供第三方接口服务。3.2.2移动APP应用

移动APP应用主要针对航海人员，实现智能航线服务、助航信息服务等增值功能。目前主要完成了基于安卓手机的开发。

主要功能包括：

（1）显示海图和海上交通要素，包括等深线、航道、航标、定线制、锚地、航线、沉船、碍航物、引航员登轮点、限制区、警戒区、、港区等，并能切换显示互联网地图。

（2）从系统中心获得当前有效的海上安全信息（MSI），并显示在海图上。

（3）可绑定本船AIS的MSSI码，从而同步本船的基本信息（船舶静态和动态数据），软件的位置数据可选择使用AIS船位，当网络不可用时，自动切换为移动设备的GPS位置。

（4）显示可用实时/预报的水文气象信息（通过互联网水文气象数据接口/气象服务获得）。

（5）设定航行的目的地，调用在线智能航线服务，搜索海上的推荐航线，并可保存为计划航线。

（6）查看其它用户的计划航线。

（7）查询海上要素的信息。

（8）采用语音加屏幕闪烁的方式进行警示，包括危险警示（进入浅水区、靠近碍航物、靠近邻近船舶、穿过限高桥梁、能见度不良、大风、急流），违反交通规则警示（超速、逆行、违规追越、违规穿越），普通信息播报（当前位置的加潮水深播报、交通规则播报、附近MSI的相关信息等）。

（9）搜藏个人兴趣点，分享当前位置的照片，标绘个人的内容。

（10）海上信息报告（如海上事故、风险海况、航标移位等），报告数据错误（如提示的航行规则与实际有出入）。

（11）历史航程计算：通过本船AIS的历史轨迹，计算一定时间区间的航行里程、时间，并估算相应的油料消耗。

（12）航行风险分析：分析本船航行过程中遇到安全风险、违反交通规则等情况，给出安全建议。

（13）航行习惯分析（分析本船经常航经的水域、航道，经常停靠的码头、习惯的航速等数据）。

（14）查看海上风险点（来自AIS大数据分析）。

3.2.3PC端ECS软件

具有ECS的基本功能，并包含上述移动APP的所有功能。

4.系统开发与实现

4. 1服务端

服务端由 GIS SERVER和WEB应用服务构成，其中GIS SERVER作为数据的容器，主要用来显示空间数据，WEB应用服务主要作为C/S程序的逻辑层和B/S程序的WEB 容器，进行业务数据的处理和提供WEB 访问服务。服务端基于J2EE技术标准规范下进行开发，采用面向对象（OOP）的设计，以面向服务（SOA）的设计为应用扩展。GIS平台支持各类GIS数据的整合和，支持缓冲区分析、叠加分析、路径分析、网络分析等各种空间分析算法，支持B/S模式下的数据编辑。

4.2数据库

数据库选用PostgreSQL对象关系型数据库系统，建立了电子海图库，航行知识库，船舶航迹库，航线库，障碍物库，港口数据库，用户数据库。

4.3移动App应用

通过搭建AppServer服务端获取岸基系统服务，完成安卓系统下的智能航线设计的功能。移动APP主要采用Android原生加上Webview的混合开发模式。用户输入出发位置和目的位置即可获得从系统中心返回的最优推荐航线，如图2所示。

4.4ECS软件

开发基于Windows的PC客户端ECS软件，实现ECS的基本功能，并可通过网络调用岸基共享平台智能航线服务、助航信息服务。采用VC++语言开发。

第6篇：绿色交通数据分析范文

1引言

环境问题已成为当代人类普遍关注的问题。提供专业论文写作服务，包括写作毕业论文，写作硕士论文等高端论文服务，请联系：电话13795489978，qq357500023。随着经济的发展和城市化步伐的加快，人类生活过程中所产生的废弃物越来越多，其危害性也越来越大，城市废弃物污染问题已成为国际公认的十大环境问题之一。目前，我国大部分城市的废弃物管理水平较落后，既缺乏削减废弃物排放的激励措施，又缺乏对废弃物的收集/中转/运输/处理等全过程的科学规划和管理，导致废弃物处理过程中的资源浪费和二次污染。由于城市废弃物物流过程中具有的地理信息特点，本文将探讨GIS（GeographicInformationSystem--地理信息系统）技术在废弃物物流管理中的应用，并建立基于GIS的废弃物物流管理信息系统，这对于提高城市废弃物物流管理决策的科学性、可靠性和方便性具有十分重要的意义。

2城市废弃物物流的特殊性分析

2.1废弃物物流的含义目前在物流理论研究和实践活动中，人们更多地关注具有使用价值的物品如何合理地流动，对于不具有使用价值的废物的流动问题却很少关注。实际上，城市的物流活动是一个吐故纳新的过程。我国国标中对废弃物物流（WasteMaterialLogistics）的定义是指“将经济活动中失去原有使用价值的物品，根据实际需要进行收集、分类、加工、包装、搬运、储存等，并分送到专门处理场所时所形成的物品实体流动。”可见，废弃物物流也是一种物流过程，是消费领域的延伸。国外学者将资源、原材料经过生产转化成产品、并经流通而使用消费的过程，称为“动脉物流”；而将废弃物的产生、收集、搬运、处置及资源化的过程，称为“静脉物流”。因此，废弃物物流属于“静脉物流”。如图1就是这两种物流的循环示意图，图中实线部分连接起来的是动脉物流，虚线连接起来的部分是静脉物流。正像人体的动、静脉血管一样，“动脉物流”与“静脉物流”缺一不可，两者结合到一起，才能形成完整的物流活动[1]。

2.2城市废弃物物流的特殊性城市废弃物物流系统和其他物流系统一样具有运输、设施、库存、信息四大要素J但由于其特殊的自然属性和社会属性，所以和一般的物流系统相比具有显著的特点，主要表现在以下几个方面：

（1）城市废弃物在质量和数量上的高度不确定性。城市废弃物的组成成分因人们的生产活动、生活方式、消费习惯不同而变化。即使是同一个区域，在不同时期，其废弃物的数量和质量也有所不同。同时，经过收集并处理好的废弃物所面向的终端市场也不是非常明确的，这给城市废弃物物流系统的规划带来了很大困难。

（2）城市废弃物的组成状态复杂。一般物流系统中，流体的物态或是固体、或是液体，物态相对稳定。但是城市废弃物一般是固、液、气的混合体。因此，在废弃物的搬运和运输途中通常会产生一些散状物、粉尘和渗沥液，这会对城市的街道、垃圾中转站等造成污染。同时，某些废弃物具有较强的腐蚀性，这对城市废弃物物流系统收集、中转、运输的作业工艺及装备提出了特殊的要求。

（3）城市废弃物物流系统网络规划的特殊性。城市废弃物物流系统网络结构是一个收敛结构，也就是从许多源点到汇点的结构，即“多对一”、“多对少”的网络结构，而传统的物流系统模型通常考虑的是一个发散的网络结构，即从少数源点到达众多的汇点。这一差异导致废弃物物流网络规划的特殊性[2]。

（4）城市废弃物物流系统具有社会价值，但经济价值较低。虽然城市废弃物中一些成分可以回收再利用，但是从经济角度看，其整体经济价值较低。同一般物流系统相比，城市废弃物物流系统的目标具有多重性，其首要目标是满足城市环境保护及社会持续发展的需要，追求环境效益及社会效益的最大化，其次才兼顾经济效益。随着公众对生存、生活环境的日益关注，对城市废弃物处理问题的研究也受到越来越多的关注。废弃物的分类、收集、装卸、运输等物流过程，任一环节如果缺乏合理的规划和科学管理，都会给城市环境、交通运输等各方面带来很大的影响。虽然废弃物物流与一般物流系统存在着许多共同点和相似点，但是，由于废弃物物流在物流对象、目标和处理过程方面的特殊性，在进行废弃物物流系统规划时，不能将一般的物流系统模型简单套用，而是要对传统的设计模型和方法进行修改和拓展。

3地理信息系统在城市废弃物物流系统中的应用地理信息系统(GIS)是一项以计算机为基础的管理和研究空间数据的技术系统，是多学科交叉的产物

地理信息系统以地理空间数据库为基础，通过对地理数据的采集、输入、存储、检索、操作和分析，迅速地获取满足应用需要的信息，并以地图、图形或数据的形式输出[3]。在城市废弃物物流系统中，废弃物的产量和分布、收运设施、处理处置设施以及交通状况、区域功能等，都具有很强的空间分布特性。对城市废弃物物流进行设计、规划时，利用GIS强大的地理数据功能，能更方便地处理城市废弃物物流的收集、装卸、运送、储存等各环节的分析和规划，不仅可以实现城市废弃物物流系统管理区域的地图矢量化，还可以对系统中的废弃物收运路线选择、废弃物收运设施的选址、运输车辆的调度等进行有效的管理和决策分析[4]。随着地理信息系统的迅速发展，GIS技术越来越多地应用废弃物物流相关的问题，但一般只限于理论研究，真正得到实际应用的却很少。

4基于GIS的城市废弃物物流管理信息系统的体系结构及系统集成

4.1系统集成开发的基本思路系统选用ESRI推出的GIS组件MapObjects，同时应用VisualBasic6.0作为开发环境，实现基于GIS的城市废弃物物流管理信息系统的集成开发。其基本思路是先对采集的地理空间数据和物流信息数据集成；再在此基础上加入GIS组件对数据进行查询、分析和管理，然后应用VisualBasic6.0和MapObjects相结合，进行二次开发，将MapObjects引入到传统的物流管理信息平台中，进行无缝的系统集成，使得用户面对一个屏蔽了技术细节的操作方式简单、系统功能齐全的可视化界面。

4.2系统的体系结构城市废弃物物流管理信息系统所要处理的信息包括废弃物从产生、收集、暂存、加工、运输、中间加工利用与处理、直到最终处置的全过程的所有相关信息。根据废弃物物流系统的特征，本管理信息系统将由五大子系统组成，分别为电子地图子系统、数据采集子系统、数据管理子系统、数据分析预测子系统、网络规划决策子系统。

（1）电子地图子系统：系统的电子地图模块。其功能是对地图实现分层综合显示，以及无极缩放、任意漫游、直接选择定位等功能；还可以对地图进行地理编码，将数据库的数据与地图有机结合，实现对地图数据库的操作。

（2）数据采集子系统：系统的信息收集模块。通过采集某城市的基础地图（包括行政地图、等高线、交通地图等）、城市废弃物分布图（包括垃圾收集点、垃圾中转站、垃圾处理场所等）、收运车辆的属性数据（包括车辆的种类、型号、燃料种类、基本技术资料、驾驶员信息等）以及各种图形数据（包括垃圾收集点照片、中转站照片、填埋场照片等），来建立GIS的空间数据库。这样，就可以快速精确地查询、检索所需要的图层。

（3）数据管理子系统：系统的数据管理模块。具体包括数据输入输出、数据检索、数据更新和数据维护等功能，另外，还将为各级用户提供信息检索服务，实现包括地理信息在内的多种信息的管理、更新及维护。

（4）数据分析和预测子系统：系统的数据分析和预测模块。该模块将通过数据分析，并运用相关预测模型对未来废弃物处理情况进行预测，包括数据加工分析、信息预测等功能。

（5）网络规划决策子系统：这是针对废弃物物流系统特点而设立的模块，其功能是进行废弃物物流系统网络节点规划和收运车辆行车路径决策。

4.3系统的集成本系统是利用ESRI提供的建立在OCX（OLECustomControlsHOLE自定义控件）技术基础上的GIS功能控件MapObjects，以VisualBasic6.0为开发平台，直接将GIS功能嵌入其中，进行二者的集成开发。在本系统的集成开发中，最关键的技术是数据的集成。城市废弃物物流管理信息系统中的数据主要有空间数据和属性数据。因为空间数据是非结构化的、不定长的，而且施加于空间数据的操作需要通过MapObjects来实现，我们采用文件结合关系数据库管理方式，利用文件存储空间数据，而借助关系数据库管理系统（RDBMS）管理属性数据。在进行存储、显示、查询和分析时，由于空间数据和属性数据是分开存储管理的，所以需要通过地理编码来实现它们之间的关联。即为文件中的每个地理事物都分配一个唯一的地理编码，而在关系数据表结构中也对应有一个编码，这样数据表中的每条记录可以通过该编码确定与文件中对应地理事物的连接关系。本系统的集成开发结构按照数据流主要分为两大块。超级秘书网

（1）利用MapObjects控件显示电子地图数据，并对地图数据进行查询；

（2）利用ADO组件访问电子地图数据的原数据，通过对原数据的查询可以进一步查询地图数据的分类信息。

5结束语

本文将GIS应用系统开发的一般原理与城市废弃物物流系统具体实际相结合，首先分析了城市废弃物物流系统和GIS的特点并归纳了GIS应用于废弃物物流的主要问题；然后提出了基于GIS的城市废弃物物流管理信息系统的开发和集成的初步方案。当然，进一步来说，GPS定位和WebGIS的集成开发也是集成的关键，这也是我们下一步工作的重点所在。

[参考文献]

[1]章竟.绿色物流与废弃物物流[M].北京：中国物资出版社，2002.

[2]蔡临宁.物流系统规划--建模及实例分析[M].北京：机械工业出版社，2003.

第7篇：绿色交通数据分析范文

关键词：液化天然气 LNG 仿真模拟 航迹带宽移动安全区

中图分类号：TE978 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）03（b）-0057-02

随着经济高速发展，各类能源的需求快速增长，天然气作为绿色、优质能源，在工业生产和居民生活中使用越来越广，其中LNG内河运输的需求强烈。广东作为改革开放先驱，在2006年建成了我国第一座LNG接收站，目前正在研究内河开展LNG船舶运输的可行性。鉴于LNG船舶通航的危险性及排他性，LNG船舶航行时需要设置移动安全区，其具体尺度应通过专题论证确定[1]。该文对14.7万m3的LNG船进出内河航道行开展仿真模拟研究。

1 模拟实验部分

1.1 主要设备及系统

船舶操纵模拟器（中国船级社认证）、ECDIS终端软件（电子海图）、CONNING软件（综合信息显示处理系统）如图1所示。

1.2 模拟参数

1.2.1 船舶条件

实验船型为14.7万m3的薄膜型LNG船，属于LNG船舶中标准船型，其总载重为8.5万t、总长为292.2 m、型宽为43.4 m、型深为26.3 m，满载吃水为11.5 m、压载吃水为9 m。

1.2.2 航道条件

实验模拟的航道为广州港42#～63#浮标段的航道，航道底宽为160 m，底高为-13.0 m，为5万t级单向航道。航道示意图见图2。

1.2.3 风向及风力

模拟风向选择强风向和常风向。根据测量数据，该区域常风向为NE，强风向为SW，模拟风力选择5级。

1.2.4 潮汐、流速

模拟实验选择涨潮满载进港、落潮压载离港。根据海事部门提供的海图、水域海流等数据，模拟流速选择该水域的极限流速2.9节。

2 实验结果及讨论

模拟实验根据不同的外部条件，设置四组模拟实验，实验船舶航行速度在6节内。实验对船位、船向、航速等运动参数进行记录，获得有关船舶操纵和船舶运动的相关数据，然后对实验数据进行分析，总结船舶操纵规律、评价船舶在航行中的安全性。

2.1 船舶状态及外界条件

船舶状态及外界条件（如表1）。

2.2 实验结果讨论

四组航行模拟实验分别为：涨潮顺流进港航行实验1、2号，落潮顺流出港航行实验3、4号；风向分别为NE和SW风，风力均为5级。四组模拟实验的航迹图见图3。

航迹带宽度是船舶左右移动的矢量与船体占用航道的宽度之和，是航道有效宽度的重要组成部分，对判断船舶的移动安全区有重要指导意义[3]。实验航迹带宽度数据见表2。

从表2数据分析，模拟实验的平均航迹带宽度为57.0 m，可推算左右杀叩拇岸富裕间距平均为51.5 m（1.2倍船宽）。船岸富裕宽度大于1倍船宽，符合《海港总体设计规范》中对危险品船舶船岸富裕宽度的要求。

58#～60#水域平均航迹带宽度较大为63 m，主要原因是该航段的水流流向夹角达到15°，船体受到水流较大的压力，影响了船舶航行的稳定性。

42#～52#、61#～63#水域航迹带宽度均在60 m及以上，可能的原因是此航段在航行模拟实验初期，驾驶人员对航行模拟器、船舶操纵性能、外界风流及航道水域情况不熟悉等原因。

3 结语

该文通过船舶操纵模拟器，采用了接近于极限风、流的条件，模拟14.7万m3的LNG船舶在广州港42#～63#浮标航段航行。实验结果表明，160 m宽的内河航道在设定条件下满足设计船型航行要求。

鉴于内河航道水域情况复杂，风、流变化大，为降低外部条件对LNG船舶航行的不利影响，建议LNG船舶进出内河航道时，需要请有经验的引航员指挥船舶。

参考文献

[1] 马振霞.船舶操纵控制虚拟现实仿真的研究[D].大连海事大学，2013.

第8篇：绿色交通数据分析范文

【关键词】城市轨道交通 运营管理 信息化

1 引言

近年来国家大力发展城市轨道交通建设，截止2017年1月初，全国已有28个城市开通地铁运营，运营里程3600多公里。随着城市轨道交通运营里程的增加，企业运营管理急需信息化技术作为支撑。由于轨道交通企业具有一定的综合性，涉及产业众多，整个企业数据信息量大，将信息化手段运用于城市轨道交通企业的运营管理之中，有利于促进城市轨道企业的健康持续发展。

2 城市轨道企业信息化建设现状

目前，就我国城市轨道交通企业的信息建设现状看，仍然处于初步建设阶段。第一，虽然目前系统建设工作在不断推进，但是系统相对独立，缺乏有机联系，在企业内部数据共享、交换等环节存在问题；第二，对于数据标准没有明确规范，企业内部各个部门之间数据格式相对不够统一，企业内部各部门之间的有效协作受到严重阻碍。第三，数据杂余问题较为严重，在没有进行合理规划之时，同一类数据信息在不同系统中重复存储，重复占据系统存储空间，并且为企业管理部门人员增添不必要的负担。第四，数据管理控制能力相对较弱，缺乏完整的数据链条把控，对城市轨道企业发展有不利影响。最后，由于系统不完善，数据信息的收集、处理、汇总能力较弱，不能与信息化进行完整融合。

3 城市轨道企业信息化具体建设

3.1 城市轨道交通信息化建设目标

在城市轨道企业信息化的发展策略上，应该参考国内外城市轨道交通企业在目前已有的信息化发展经验，吸取他们的教训，根据各城市轨道交通的实际情况，以公司整体发展布局为目标，在数据标准与规范，技术集成和基础设施以及应用需求等多方面制定未来信息化发展蓝图，达到帮助城市轨道交通公司规划一个协同办公的信息化基础环境的目的。

在实行有效规划的基础上，建设基础网络平台、数据中心和存储平台，统一各部门的硬件运行环境，并建立一个简洁、有效、可靠、安全的城市轨道交通信息化系统，实现办公自动化，统一管理、开发和利用城市轨道交通建设和运营等多方面的信息资源。运用大数据分析来协助城市轨道交通企业的运营管理，从而不断提高城市轨道交通管理、设备维护、领导决策的效率和水平。

3.2 城市轨道交通信息化建设内容

在城市轨道交通企业的信息化建设中，根据企业流程主要包括三个层次的计算机系统：生产系统、管理信息系统和决策支持系统。

首先，生产系统是城市轨道交通的核心业务系统，比如完成城市轨道交通运营的控制调度系统等。其中，生产系统产生的业务数据时管理和决策的数据来源，主要包括客流、票务、车辆调度数据，是日常业务信息的集合。管理系统系统主要面向企业的管理层，主要内容是对各类基础信息资料的管理、共享、利用以及在业务流程的驱动下，信息的合理流动和处理流程；决策支持系统则是运用相应分析模型对管理信息资源进行综合的处理和分析，从中发展轨道交通运行的相应规律，帮助领导进行科学决策。

具体到系统类型，城市轨道交通信息系统是面向管理层和普通员工的管理信息系统和决策支持系统，建设内容包括：网络通信平台建设、服务器和数据存储平台建设，以及办公自动化系统、数据资料查询系统、财务及固定资产管理系统、物流管理系统、委外维保管理系统、机电设备预测维护及专家诊断管理系统、运营数据信息分析处理系统、经营资源管理系统等软件分系统的建O。每项系统都由企业内部的各项部门员工进行单独负责管理。在建设单独系统的基础上，将各个系统进行有效联合，形成专业的数据链条，以供企业内部参考提供依据。

3.3 城市轨道交通信息化总体设计原则

目前，在我国北上广港等发达地区的城市轨道交通运营已经有30年的时间，已经有了部分的成功经验，综合已有的经验来看，对于信息系统的建设应该本着“统一规划、分布实施，实用为主，技术先进”的原则。

首先，注重城市轨道交通建设的分阶段性，统一标准、统一规划，综合考虑系统建设的总体要求，全面梳理城市轨道交通业务流程，建立初步模型。在统一规划的基础之上，分期分批地进行系统建设，先建设系统的基础支撑层次平台系统，做好系统集成的标准体系建设，搭建好技术框架。企业的信息系统建设应该紧密结合当前和未来一段时间的发展需要，紧密结合自己的工作内容，以实用为原则，充分利用已有的网络资源、业务资源、信息资源和环境资源，专门进行开发设计。最后，在系统规划过程中，要充分利用当前存在的先进技术和方法，保证企业使用信息化系统的充分和稳定。

4 信息化运用于城市轨道交通企业运营管理经济效益评价

将大数据以及互联网平台运用到城市轨道交通企业运营之中，加强企业运营管理的信息化建设。从整个企业的经济效益而言，可以让企业及时获取轨道交通各方面的运营信息，提高企业运营管理工作的效率，实现企业运营管理的高效化，智能化，信息化。同时作为一个服务性质企业，将信息技术投入到城市轨道交通的日常运营中，有利于提高运营乘客服务质量，在客流量较大时，保证票务售出的及时和准确，车辆调动的快速准确。最终，日常运营的所有数据进入系统之后，将为企业进一步的投资决策提供准确依据。

5 结语

任何一个企业和行业的信息化建设都不能一蹴而就，当前城市轨道交通建设正处于快速发展时期，城市轨道企业内部运营管理是一个循序渐进的过程，需要数据与业务，思想，管理以及内部组织架构相互融合。城市轨道交通企业运营管理人员应该紧跟当前信息化的发展浪潮，提升自身专业能力的同时，深入了解企业的业务和信息化的数据发展方向，基于大数据平台下加强城市轨道交通企业运营管理的信息化建设，充分实现数据和业务的有机融合，最终实现价值创造的目标。

参考文献

[1]朱永现.城市轨道交通企业一体化资产管理信息平台初探[J].中国外资，2011（14）：149-150.

[2]王宇.浅析城市轨道交通行业中的信息化建设[J].铁道勘测与设计，2012（03）：63-66.

[3]胡选宓.大数据平台下轨道交通企业财务信息化构建探析[J].财会学习，2016（17）：26-27.

[4]檀勇.城市轨道企业信息化经济分析及其评价研究[J].经营管理者，2016（30）：364.

第9篇：绿色交通数据分析范文

Smart Campus Platform Building in Higher Vocational Colleges ― A Case Study of Guangdong Construction Polytechnic Qingyuan New Campus

CHEN Bin， WU Li-zhi

（Modern Educational Technology Center， Guangdong Construction Polytechnic， Guangzhou 510440， China）

Abstract： The smart campus is the development and evolution of the digitalized campus and the highest state of campus informatization. Many colleges and universities are currently carrying out smart campus construction and try to promote it. Guangdong Construction Polytechnic puts forward the overall objective of the smart campus construction for the Qingyuan new campus. Using the design and development of smart campus construction in Qingyuan new campus as a case， the paper analyzes the platform building of smart campus with the bases of its practice.

Key words：Smart Campus； application platform； resource platform

1 引言

当前很多高校都在开展智慧校园建设，那么什么是智慧校园？目前智慧校园没有标准的定义，学者对智慧校园的理解都有所不同。有学者认为，“智慧校园”是一种智慧的学习环境[1]。也有学者认为，“智慧校园”是以物联网为基础的校园应用[2]。还有学者认为智慧校园是学校信息化回归“以人为本”的一个新的发展阶段智慧校园，强调“以服务为核心，以管理为支撑”的理念，智能感知、资源组织、信息交换、管理逻辑与科学决策等[3]。清华大学蒋东兴认为“智慧校园”是高校信息化的高级状态，它综合运用云计算、移动互联、大数据、智能感知、社交网络等新兴的信息技术，全面感知校园物理环境，智能识别师生个体课程和学习、工作情景，将学校物理空间和数字空间有机地衔接起来，为师生建立职能开放的教育教学环境和便利舒适的生活环境，实现以人为本的个性化的创新服务。[4]

2 智慧校园的顶层规划

因此，如何理解智慧校园？智慧校园能更透彻地感知，通过物联网技术，实现物与人，物与物，系统之间实时的感知；智慧校园拥有一个高速互联的网络，通过4G移动网和高速互联网，实现三网融合，方便随时随地及时地进行信息的交互；智能校园具有更好的实时控制功能，能及时关闭闲置电器，实时监控校园治安和交通；智慧校园具备面向服务的运算，通过云计算和数据挖掘，能优化资源利用，实现量化评估，提供专家系统。

智慧校园是当前数字化校园的发展和演进，是信息化建设主要趋势。我院在清远新校区的规划中，以建设智慧新校区为总体目标。根据学院自身的人才培养理念、办学特色和校园文化，以此为目标，设计学校的业务架构、应用架构、资源架构和数据架构，将学院的所有业务、应用和数据进行高度关联，设计出学校未来5-8年内可操作性较强的智慧校园。以“物联网”、“云计算”、“大数据”技术为支撑，实现平安、生态、绿色、和谐和科学校园。拟建设的系统有：统一信息门户、统一身份认证、校园一卡通支付平台、数据管理子系统、数据交换子系统、智慧校园消息中心和移动应用平台。拟建设的应用有招生管理、迎新服务管理、就业管理、电子离校管理、学生工作管理、人事管理、教务管理、资产管理、协同办公、开放实验室管理、电源能耗管理、公寓水电管理、校园照明管理和安防管理等。

3 智慧校园支撑平台建设

结合学院智慧校园建设的实际需求，笔者认为当前学院的首要任务是强化顶层设计，完成校园一卡通建设，并以一卡通建设为依托，理清发展思路，加强融合创新，分步骤、分阶段推进智慧校园建设。

智慧校园中，校园一卡起重要的桥梁作用。它实现了校内主要消费流通，同时，校园一卡通可与银行卡、支付宝等相关联，实现校园一卡通的金融功能，提供基础金融服务。校园一卡通还实现了校门、教学楼和学生公寓等的门禁管理，又是平安校园的重要组成部分。校园一卡通能够实现与图书馆管理系统、学生工作管理系统、教务管理系统和学生考勤系统等的无缝对接，可以成为学院教学管理的重要途径之一。由此可见，校园一卡通是“智慧校园”中应用支撑平台的一个重要基础。

智慧校园中的应用支撑平台还包括：身份认证系统、数据中心和综合信息服务平台等。身份认证系统不仅仅是为各应用系统提供集中的身份认证服务，实现统一的用户管理与权限控制，实现各系统的单点登录功能，而且要建设基于校园一卡通、二代身份证、指纹等介质的身份认证系统，配合基于物联网的智能安防系统，提高智慧校园的安全性。数据中心至少包含三个部分：具有学院特色的信息标准、共享数据中心和数据交换平台。信息标准在学院范围内作为数据编码的依据和标准，为数据库设计提供了类似数据字典的作用，为信息交换、资源共享提供了基础性条件；共享数据中心是对智慧校园中的各种结构化数据进行统一管理的平台，通过数据交换平台，实现数字化校园数据共享，提供了深层次数据挖掘，数据分析的基础；数据交换平台实现共享数据中心的数据采集与分发，提供对被交换信息进行清洗、转换、装载入库等数据交换服务，确保数据一致性、完整性和正确性。综合信息服务平台作为智慧校园中统一的信息服务平台，目的是为师生提供智慧的人性化服务。

4 智慧校园资源平台建设

智慧校园中业务应用平台主要包括：面向学生学业管理的业务系统、面向学生工作管理的业务系统，面向行政管理的业务系统。面向学生学业管理的业务系统有：教务系统，教材管理系统、课室管理系统、评教系统等；面向学生工作管理的业务系统有：招生系统、迎新系统、学工系统、宿舍管理系统、考勤管理系统、顶岗实习系统、就业系统、离校系统和校友系统等。面向行政管理的业务系统有：人事系统、科研系统、资产管理系统、后勤管理系统、财务管理系统和自动化办公系统以及提供决策支持的综合信息查询系统。目前，学院在业务应用建设取得了很好成绩，积累了很多的经验，下一步应进一步完善系统功能，实现与校园一卡通的无缝连接，打通学院基于“人，财，物，管理”的数据流，为迎新，教学质量监控，高校决策等提供方便快捷的服务。

教育信息化离不开教育，因此教学资源平台的建设也是智慧化校园建设的关键环节。目前学院数字化学习中心包含了共享型专业教学资源库平台、网络教学平台、精品课程建设平台和顶岗实习平台，基本满足了学院数字化教学科研的需求。在未来的智慧校园中，对教学资源的需求将会是高并发性、高带宽和大容量的，因此智慧校园中教学资源平台的建设，要从硬件和软件同时进行。硬件方面，搭建学院的私有云平台，以支持各院系搭建有专业特色的学习中心，及支撑高清录播教室和智慧实训室的建设等。软件方面，建设一套基于多智能终端，围绕教学管理、教学评估、资源分配、提升信息化教学质量和管理质量的网络多媒体可视化教学及资源平台。

智慧校园要实现真正智慧化，关键在大数据的运用。相较于数字化校园，智慧校园最核心的特征是通过各种智能终端、传感设备和信息系统获取了海量的活动与状态数据，并基于这些海量数据分析而掌握事物的规律，提供智慧服务。因此智慧校园的规划建设中，大数据应用平台是最关键的地方。