交通大数据论文涉及什么领域

交通大数据论文涵盖的领域如下：

1. 交通预测与规划：利用交通大数据进行交通流量、拥堵等预测，优化交通规划和路线选择。例如，基于历史出租车GPS数据的交通流量预测模型。

2. 出行行为与出行模式研究：通过分析交通大数据，研究出行者的出行行为、乘客需求和交通出行模式的变化。例如，基于移动智能设备数据的出行模式识别研究。

3. 交通安全与事故预防：利用交通大数据分析交通事故原因与模式，预测事故发生概率，提出交通安全措施。例如，基于历史事故数据的交通安全区域划分研究。

4. 智能交通系统与交通管理：利用交通大数据为智能交通系统提供支撑，优化交通管理策略，提升交通流动性和效率。例如，基于交通大数据的红绿灯优化调度算法研究。

5. 公共交通分析与优化：通过分析公交线路、站点、乘车需求等交通大数据，优化公共交通服务。例如，基于公交刷卡数据的高效公交线路优化研究。

6. 智慧城市与可持续交通：利用交通大数据为智慧城市建设提供支持，推动交通可持续发展。例如，基于共享单车数据的城市骑行网络优化研究。

7. 交通网络拓扑与结构分析：通过交通大数据研究交通网络的拓扑结构，提升交通网络的韧性和效率。例如，基于交通大数据的城市路网中心度分析研究。

8. 交通流模型与交通控制：利用交通大数据构建交通流模型，设计交通控制策略优化交通流动性和道路通行能力。例如，基于传感器数据的交通拥堵自适应控制研究。

9. 公众参与与交通大数据应用：利用交通大数据促进公众参与交通规划和决策，优化出行体验和公共交通服务。例如，基于社交媒体数据的公众满意度评价研究。

交通大数据领域涉及到的研究方向广泛，上述例子仅为其中的一小部分。