广州大学综合交通治理平台定位于城市交通治理方法论形成与发展，平台拟融合道路交通流数据、地铁运营数据、地面公交运营数据、出租车运营数据及其他慢行交通数据，以交通大数据信息挖掘为基础，融合统计分析、机器学习、模式识别、知识工程等人工智能技术和工具开展现有城市道路系统、公交系统、停车系统、慢行系统交通流运行规律识别与提取，实现城市交通系统运行状态监测与分析，分析各个系统存在问题及症结所在，制定对应解决对策，实现区域交通拥堵缓解。

目前，平台围绕城市交通系统拥堵解决对策、慢行交通环境品质提升、高校交通规划实施方法等实践课题开展教育教学研究。同时，围绕交通系统行为规律特征图谱建设工作开展道路通行能力时变图谱分析、道路交通流拥堵时空演化图谱分析、驾驶行为图谱分析、轨道交通客流时变图谱分析等工作，力求以数为据深度挖掘交通基础理论；也在探索交通大数据模式下交通需求预测、停车需求预测、节假日交通预约治理、瓶颈设施拥堵状态研判等研究工作，以期全方位支撑交通综合治理方法论的形成与实践。