智能交通系统（ITS）和大数据建模之间存在着密切的关系。智能交通系统是一种综合运用信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术和计算机技术等多种技术手段，实现对交通流、车流、人流等进行实时监测、分析、预测、控制和管理的系统。而大数据建模则是利用大数据分析技术，对海量交通数据进行挖掘、分析和可视化，为智能交通系统提供决策支持。
首先，智能交通系统需要大量的交通数据作为基础。这些数据包括车辆的位置信息、速度信息、行驶方向信息、路况信息等。通过收集和整理这些数据，可以了解交通流量的变化趋势、交通事故的发生情况、交通拥堵的程度等信息。这些信息对于智能交通系统的设计和运行至关重要。
其次，大数据建模可以帮助智能交通系统更好地处理和分析这些数据。通过对大数据进行挖掘、分析和可视化，可以发现数据中的规律和模式，为智能交通系统的决策提供依据。例如，通过对历史交通数据的统计分析，可以预测未来的交通流量变化趋势，为交通规划部门提供参考；通过对交通事故数据的挖掘，可以找出事故的原因和规律，为交通安全管理部门提供改进措施。
此外，大数据建模还可以帮助智能交通系统提高运营效率和服务水平。通过对交通数据的实时监控和分析，可以实现对交通状况的实时响应，及时调整交通信号灯、发布交通信息、优化路线规划等，从而提高道路通行能力，减少交通事故，提升旅客出行体验。
总之，智能交通系统和大数据建模之间存在着密切的关系。大数据建模是智能交通系统的重要组成部分，可以为智能交通系统提供决策支持，提高其运营效率和服务水平。同时，智能交通系统也为大数据建模提供了丰富的数据资源，使得大数据建模能够更好地发挥作用。
