基于深度学习方法与大数据分析技术，对交通信息资源的深度挖掘和分析碰撞，充分发挥数据活力，实现对交通运力运量、枢纽运行、交通仿真、网络舆情等方面进行时空大数据分析，并根据历史数据对未来的交通发展态势进行预测、研判、发布、反馈，辅助城市交通规划、建设决策，为交通部门管理和市民出行提供科学支撑和服务。

专项分析：
（1）城市交通客流分析
    对公交、出租、BRT、地铁、公共自行车的客流数据进行时间、空间和个体等维度的关联分析，包括OD分析、出行偏好、换乘分析、出行成本、出行画像和客流预测等，辅助相关管理部门为各个交通小区的居民提供更完善的出行服务，同时为交通规划建设提供数据支撑

（2）城际交通客流分析
    基于城际交通枢纽与市内公共交通客流的转化与接驳效率进行分析，并对重要节假日期间旅客吞吐进行预测，为公共交通运力投放、排班与调度提供数据支撑，提升市民出行体验
（3）公共交通服务能力
    将叠加了公共交通站点和线网的GIS地图网格化，根据同站点间的距离、站点的停靠线路以及各线路班次时间对每个网格点获得公共交通服务的能力进行分析，为城市空间与公交设施供给空间协调性评估提供数据支持
（4）交通枢纽运行分析
    从内部疏解能力、外部疏解能力、运力水平、运能协调性四个维度分别对旅客的疏散效率，枢纽周边道路的运行效率，城市客运运力的充足程度，各种运输方式间的运力匹配程度进行分析，为发现枢纽瓶颈，优化枢纽管理、建设和规划提供支撑

（5）交通可达性分析
    以城市网格为基础，分析某网格在不同天气、时间段、路况等情况下，采用各种交通方式，到达商圈、医院、学校、公园、景点、加油站、充电桩等地点的可达性
（6）交通仿真
    “3D GIS+BIM”技术的融合与应用，对道路路网及运输体系的运行进行在线仿真，对交通事件进行推演模拟，实现在线推演，实时推演和预测交通运行状态，提升宏观决策、业务管理和社会服务的能力和水平

（7）网络舆情
    对互联网上的热点事件、突发事件进行快速分析，找到事件源头、爆发原因等，辅助相关部门及时解决问题，并快速生成舆情监测报，便于上传下达
（8）社会关系网络研判
    对交通运输企业、人员和车辆的基础信息进行关联匹配，透视各个主体之间的关系网络，使主体之间的联系更加清晰、明确，使信息的获取与交流更加高效