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基于多源异构数据融合的城市交通数字孪生系统构建研究1

基于多源异构数据融合的城市交通数字孪生系统构建研究

摘要

随着城市化进程的加速和交通需求的持续增长，城市交通系统面临着前所未有的

挑战。多源异构数据融合的城市交通数字孪生系统作为新一代智能交通管理解决方案，

通过构建物理世界与数字世界的实时映射，为城市交通规划、管理和优化提供了全新的

技术路径。本研究报告系统阐述了基于多源异构数据融合的城市交通数字孪生系统构

建的理论基础、技术路线和实施方案。报告首先分析了当前城市交通管理面临的数据孤

岛、信息割裂等问题，提出了构建数字孪生系统的必要性和紧迫性。随后，报告详细介

绍了多源异构数据融合的关键技术，包括数据采集、预处理、特征提取和融合算法等核

心环节。在系统架构设计部分，报告提出了五层架构模型，并详细说明了各层的功能定

位和交互机制。实施方案部分则从数据资源整合、平台开发、应用场景落地三个维度给

出了具体实施路径。研究预期成果包括一套完整的技术标准体系、一个可扩展的数字孪

生平台以及多个典型应用场景验证。报告最后分析了项目实施过程中可能面临的技术

风险、管理风险和运营风险，并提出了相应的保障措施。本研究成果将为城市交通数字

化转型提供理论指导和实践参考，对推动智慧城市建设具有重要意义。

引言与背景

城市交通发展现状与挑战

当前，我国城市化率已超过65%，城市人口持续集聚，交通需求呈现爆发式增长。

根据《中国城市交通发展报告》数据显示，全国36个重点城市早晚高峰平均拥堵指数

已达1.8，较十年前增长42%。传统的交通管理手段已难以应对日益复杂的交通状况，

主要表现在以下几个方面：一是交通基础设施与交通需求之间的矛盾日益突出，道路供

给增长远跟不上机动车保有量增长；二是交通管理缺乏系统性、全局性视角，各部门数

据孤岛现象严重；三是交通事件响应滞后，应急处置能力不足；四是交通规划与实际运

行脱节，缺乏科学决策支撑。这些问题不仅影响市民出行体验，也制约了城市经济社会

的可持续发展。

数字孪生技术发展与应用

数字孪生技术起源于航空航天领域，近年来在智慧城市、智能制造等领域得到广泛

应用。根据Gartner技术成熟度曲线，数字孪生已从期望膨胀期进入实质应用期。在交

通领域，数字孪生通过构建物理交通系统的高保真数字映射，实现了交通状态的实时感

知、历史回溯和未来推演。新加坡、伦敦等国际先进城市已率先开展交通数字孪生建设

实践。我国”十四五”规划明确提出要”探索建设数字孪生城市”，为交通数字孪生发展提

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供了政策指引。数字孪生技术与交通管理的深度融合，将彻底改变传统交通管理模式，

实现从被动响应到主动预防、从经验决策到数据决策的根本性转变。

多源异构数据融合的意义

城市交通系统产生的数据具有来源广泛、类型多样、结构复杂等特点，包括固定检

测器数据、浮动车数据、视频监控数据、手机信令数据、气象数据等。这些数据在时空

尺度、精度、格式等方面存在显著差异，形成了典型的多源异构数据环境。如何有效融

合这些数据，挖掘其潜在价值，是构建交通数字孪生系统的关键挑战。多源异构数据融

合能够实现不同数据源的优势互补，提高交通状态感知的全面性和准确性；能够发现单

一数据源难以揭示的交通规律，提升交通预测的可靠性；能够为交通管理提供多维度、

多层次的信息支撑，增强决策的科学性。因此，研究多源异构数据融合技术对构建高质

量的城市交通数字孪生系统具有重要意义。

研究目的与意义

本研究旨在构建一套完整的基于多源异构数据融合的城市交通数字孪生系统，解决

当前交通管理中的数据割裂、信息孤岛等问题。具体研究目的包括：一是建立多源异构

交通数据的融合框架和标准体系；二是研发高精度、实时的交通状态感知与预测算法；

三是构建可扩展、可定制的交通数字孪生平台；四是探索数字孪生在交通管理中的典型

应用场景。本研究的理论意义在于丰富和发展数字孪生理论体系，推动多源数据融合技

术的创新；实践意义在于为城市交通数字化转型提供可复制、可推广的技术方案，助力

智慧城市建设。研究成果将直接服务于城市交通管理部门，提升交通管理智能化水平，

改善市民出行体验。

研究概述

研究定位与范围

本研究定位于应用基础研究，聚焦于城市交通数字孪生系统构建中的关键技术问

题。研究范围包括城市道