2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)計(jì)算在交通運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.下列哪項(xiàng)不屬于交通領(lǐng)域常見的數(shù)據(jù)來(lái)源？A.GPS車輛定位數(shù)據(jù)B.公交IC卡刷卡記錄C.道路傳感器（如地磁、線圈）數(shù)據(jù)D.社交媒體簽到信息（非專門用于交通）2.在處理交通大數(shù)據(jù)時(shí)，"數(shù)據(jù)清洗"主要解決的問題是？A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.減少數(shù)據(jù)傳輸帶寬需求C.處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)D.抽取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征3.用于預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)路段交通流量或速度的模型，通常屬于？A.聚類分析模型B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型C.時(shí)間序列分析模型D.決策樹分類模型4.交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化的核心目標(biāo)通常不包括？A.最小化平均車輛延誤B.實(shí)現(xiàn)全程暢通無(wú)阻C.提高交叉口通行能力D.最大化非機(jī)動(dòng)車道使用率5.車聯(lián)網(wǎng)（V2X）通信中，車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施（RSU）進(jìn)行信息交互，這屬于哪種交互模式？A.V2V（車對(duì)車）B.V2I（車對(duì)路側(cè)）C.V2P（車對(duì)行人）D.V2N（車對(duì)網(wǎng)絡(luò)）6.交通仿真模型中，用于模擬車輛在道路上行駛的微觀行為（如加速、剎車、變道）的仿真屬于？A.宏觀交通流仿真B.中觀區(qū)域交通仿真C.微觀車輛行為仿真D.網(wǎng)絡(luò)級(jí)交通仿真7.將不同來(lái)源、不同模式的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一、一致的數(shù)據(jù)集的過程，稱為？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約8.在進(jìn)行交通模式選擇預(yù)測(cè)時(shí)，如果使用邏輯回歸模型，其主要輸出結(jié)果是？A.交通流量預(yù)測(cè)值B.道路擁堵等級(jí)C.個(gè)體用戶選擇某種交通方式的可能性（概率）D.出行時(shí)間預(yù)測(cè)9.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別視頻監(jiān)控畫面中的交通事件（如交通事故、違章停車），屬于交通領(lǐng)域中的？A.交通大數(shù)據(jù)分析B.智能視頻分析C.交通預(yù)測(cè)D.交通規(guī)劃10.下列哪項(xiàng)技術(shù)不是常用于交通路徑規(guī)劃算法中？A.Dijkstra算法B.A*搜索算法C.K-means聚類算法D.Floyd-Warshall算法二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在題中的橫線上）1.交通大數(shù)據(jù)通常具有海量性、多樣性、實(shí)時(shí)性和高價(jià)值性等特點(diǎn)。2.為了有效管理海量的交通數(shù)據(jù)，常常需要使用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（如HadoopHDFS）。3.描述交通網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)（交叉口）或路段通行能力的指標(biāo)，通常用流量、速度和密度來(lái)衡量。4.基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的交通出行OD矩陣推算，是一種典型的利用數(shù)據(jù)計(jì)算進(jìn)行宏觀交通分析的方法。5.交通事件檢測(cè)算法的目標(biāo)是及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別交通事故、擁堵或其他異常事件。6.優(yōu)化公共交通線路和時(shí)刻表，以提高服務(wù)效率和乘客滿意度，是智能公交調(diào)度系統(tǒng)的核心任務(wù)。7.在交通數(shù)據(jù)分析中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析（EDA）有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和異常點(diǎn)。8.利用深度學(xué)習(xí)模型處理復(fù)雜的交通圖像數(shù)據(jù)，例如進(jìn)行車輛檢測(cè)與識(shí)別，可以顯著提升智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的性能。9.交通信息發(fā)布系統(tǒng)需要將計(jì)算得到的路況信息、預(yù)測(cè)結(jié)果等，通過短信、APP推送、可變信息標(biāo)志等多種渠道傳遞給用戶。10.評(píng)估交通預(yù)測(cè)模型性能的常用指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）等。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分。請(qǐng)簡(jiǎn)明扼要地回答下列問題）1.簡(jiǎn)述交通大數(shù)據(jù)處理的一般流程包含哪些主要步驟。2.簡(jiǎn)要說明交通預(yù)測(cè)模型在智能交通系統(tǒng)（ITS）中有哪些具體應(yīng)用。3.什么是交通仿真？建立交通仿真模型的主要目的有哪些？四、計(jì)算題（每題10分，共20分。請(qǐng)寫出計(jì)算步驟和主要結(jié)果）1.假設(shè)某路段交通流模型簡(jiǎn)化為汽車連續(xù)流模型，觀測(cè)到該路段在一段時(shí)間內(nèi)的平均車頭時(shí)距（TFT）為1.5秒。請(qǐng)計(jì)算該路段的交通流量（以輛/小時(shí)為單位）。2.已知某城市A區(qū)域到B區(qū)域的出行OD矩陣（單位：人次/日）部分?jǐn)?shù)據(jù)如下：||A->A|A->B|B->A|B->B||-------|------|------|------|------||A|5000|3000|1500|500||B|1200|8000|2000|4000|請(qǐng)計(jì)算從A區(qū)域出發(fā)，最終到達(dá)A區(qū)域或B區(qū)域的總出行量（即A區(qū)域的總流入量）。五、綜合應(yīng)用題（15分）某城市希望利用數(shù)據(jù)分析方法改善中心商務(wù)區(qū)（CBD）的下班高峰期交通擁堵問題。請(qǐng)簡(jiǎn)要描述可以采用的數(shù)據(jù)計(jì)算方法有哪些，并說明如何利用這些方法來(lái)分析問題、提出緩解擁堵的潛在方案。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.B5.B6.C7.B8.C9.B10.C二、填空題1.海量性、多樣性、實(shí)時(shí)性、高價(jià)值性2.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)3.流量、速度、密度4.宏觀交通分析5.及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別6.智能公交調(diào)度7.潛在模式、異常點(diǎn)8.智能交通監(jiān)控系統(tǒng)9.短信、APP推送、可變信息標(biāo)志10.平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）三、簡(jiǎn)答題1.交通大數(shù)據(jù)處理的一般流程通常包含：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換）、數(shù)據(jù)分析（探索性分析、建模分析）、模型評(píng)估和結(jié)果可視化與應(yīng)用。2.交通預(yù)測(cè)模型在ITS中的應(yīng)用包括：交通流量預(yù)測(cè)、交通狀態(tài)預(yù)測(cè)（如擁堵識(shí)別）、短期交通事件預(yù)測(cè)、公共交通客流量預(yù)測(cè)、道路網(wǎng)絡(luò)通行能力預(yù)測(cè)等，為交通信號(hào)控制優(yōu)化、交通信息發(fā)布、出行路徑規(guī)劃、應(yīng)急事件管理等提供決策支持。3.交通仿真是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和過程，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型和運(yùn)行仿真軟件來(lái)再現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為。建立交通仿真模型的主要目的有：評(píng)估交通政策或規(guī)劃方案（如新建道路、信號(hào)配時(shí)調(diào)整）的效果、分析復(fù)雜交通場(chǎng)景（如大型活動(dòng)、交通事故）下的交通運(yùn)行特性、驗(yàn)證交通理論模型的正確性、為交通教育和管理人員提供直觀的教學(xué)和決策工具。四、計(jì)算題1.解：車頭時(shí)距TFT=1.5秒/輛。交通流量Q（輛/小時(shí)）=3600秒/小時(shí)/TFT=3600/1.5=2400輛/小時(shí)。主要結(jié)果：該路段的交通流量為2400輛/小時(shí)。2.解：A區(qū)域的總流入量=A區(qū)域出發(fā)到達(dá)A區(qū)域的量+A區(qū)域出發(fā)到達(dá)B區(qū)域的量=5000+3000=8000人次/日。B區(qū)域的總流入量=B區(qū)域出發(fā)到達(dá)A區(qū)域的量+B區(qū)域出發(fā)到達(dá)B區(qū)域的量=1500+2000=3500人次/日?？偝鲂辛浚碅區(qū)域和B區(qū)域的總流入量）=8000+3500=11500人次/日。主要結(jié)果：從A區(qū)域出發(fā)，最終到達(dá)A區(qū)域或B區(qū)域的總出行量為11500人次/日。五、綜合應(yīng)用題可采用的數(shù)據(jù)計(jì)算方法包括：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Spark）處理和分析海量交通數(shù)據(jù)（GPS、傳感器、刷卡記錄等）；應(yīng)用時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如熱點(diǎn)分析、軌跡聚類）識(shí)別擁堵區(qū)域、出行熱點(diǎn)和模式；構(gòu)建交通流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型）模擬交通運(yùn)行；應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法（如回歸模型、神經(jīng)