大数据在智能交通系统优化中的应用案例可以极大地提高城市交通的效率和安全性。以下是一些典型的应用案例：
1. 实时交通流量监控与预测
通过部署大量的传感器和摄像头，收集车辆的速度、方向、位置等数据，并使用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，可以实时监测和预测交通流量。例如，某城市的智能交通系统利用大数据技术，成功预测了高峰时段的交通拥堵情况，并提前发布交通管制信息，有效缓解了交通压力。
2. 交通信号灯优化
通过对历史交通数据的分析，智能交通系统可以对交通信号灯进行优化调整，以提高道路通行效率。例如，某城市的智能交通系统根据实时交通流量数据，自动调整信号灯的绿灯时间，使得道路通行能力最大化。
3. 公共交通调度优化
通过分析公交车、地铁等公共交通工具的运行数据，智能交通系统可以对公共交通调度进行优化，提高公共交通系统的运行效率。例如，某城市的智能交通系统可以根据乘客需求和公交车辆的运行情况，合理安排公交车的发车频率和路线，使得乘客能够更快地到达目的地。
4. 事故预防与响应
通过对交通事故数据的分析和挖掘，智能交通系统可以预测潜在的危险区域，并及时发布预警信息，以减少事故发生的可能性。同时，当发生交通事故时，智能交通系统可以迅速定位事故地点，协调救援资源，提高事故处理效率。
5. 停车管理优化
通过对停车场的车位使用情况进行分析，智能交通系统可以提供最优的停车位推荐，减少车辆寻找停车位的时间。此外，智能交通系统还可以通过分析停车费用数据，为车主提供更合理的停车建议。
6. 环境监测与管理
通过收集道路扬尘、噪音等环境数据，智能交通系统可以对城市环境质量进行实时监测和管理。例如，某城市的智能交通系统通过分析空气质量数据，发现某个区域的空气质量较差，并及时向相关部门发出预警，以便采取相应的措施改善空气质量。
总之，大数据在智能交通系统优化中的应用案例表明，通过收集和分析大量交通数据，智能交通系统可以实现对交通状况的实时监控和预测，提高道路通行效率，减少交通事故，优化公共交通调度，提高停车管理效率，以及改善城市环境质量。这些应用案例展示了大数据在智能交通系统优化中的重要作用。
