交通状态判别与预测技术探讨

交通状态,交通事件是道路交通的重要参数,对于判别道路交通的安全与道路交通效率有具有极其重要的作用.随着我国经济技术的发展,汽车产业作为一个朝阳产业,蒸蒸日上,我国机动车保有量大幅度增加,道路负荷度加大,交通状态预测越来越受到关注.随着交通技术的不断发展,大数据时代的来临,交通数据如雨后春笋涌现出来.但是由于数据处理技术的限制,对于交通状态的判别还有很大的提升空间.本文对交通数据的处理技术进行检索、整理、筛选、归纳,总结出在大数据时代下如何利用大数据进行交通状态的监测以及预测方法.     

交通大数据环境下短时交通流量预测研究

针对当前城市交通日益复杂脆弱,以及精细化控制对预测精度要求的现实需求,分析短时交通流量预测研究现状及已有方法在实际预测中的特点与局限性,剖析传统预测手段所面临的挑战与困境。研究结合现代城市交通数字化、信息化、智慧化发展背景,把握交通数据由小样本环境向大数据环境转变的有利契机,依据从实际交通大数据中提取的典型数据,分析探讨从海量数据中挖掘具有相似变化态势的数据进行短时交通流量预测的可行性,并从历史数据库构建、相似度量机制、预测相关参数选取等方面提出相应的算法思路和关键技术。