目前在对交通枢纽的运行状态分析研究方法中，只限于单一的数据资源是无法满足分析要求的。研究对多源大数据进行融合分析，实现更多的分析需求，可以使交通流量感知和预测达到更高的精度，从而在交通枢纽的规划设计、管理决策中起指导作用。
团队通过对大数据融合技术的深入研究，以南京南站为例，对综合枢纽集疏运效率进行了评价和优化。通过对机动车行驶视频数据、车辆轨迹数据、车牌信息以及手机信令数据等多种海量数据的融合分析，利用Hadoop、Spark等具有超强计算能力的大数据处理平台将获取的海量数据进行处理，计算得到相应的指标值，对交通枢纽的集疏运效率进行综合评价，深入挖掘导致综合枢纽集疏运效率低下的原因，进而提供相应的意见和建议。
