简介:摘要:本论文以大数据为背景,对城市智能交通进行了研究。首先,对大数据在智能交通建设中的重要性进行了综述,并对其在提高交通管理效率和优化交通资源分配上的应用前景进行了展望。在此基础上,对城市交通系统中的数据采集和处理技术进行了较为详尽的论述,包括数据的来源、采集方式和数据的处理过程。同时,研究基于大数据的交通流分析和预测方法,建立基于大数据的交通流预测模型,为交通管理部门的决策提供重要支撑。另外,本项目还将研究基于大数据的智能交通监测和调度方法,以提高道路的安全性和运行效率。本文还就大数据应用于城市智能交通领域所面临的挑战和问题进行了探讨,并对其今后的发展方向进行了预测。
简介:道路的空间关联性对交通流量有重要影响。为提高交通流量预测的准确性,运用空间分析方法,基于贵阳市中心城区交通流量等数据,构建不同的空间权重矩阵,通过MoranI指数判断交通流量的空间自相关性,运用核密度估计法对不同时段交通流量的空间分布趋势面进行研究,通过空间自回归模型(Spatialauto-regressionmodelSAR)将平均车速、车道占有率对交通流量的贡献率进行分析,并与经典线性回归模型进行比较。此研究有助于探索城市路网中交通流的热点和冷点区域,了解整个城市交通系统的运行状态,并对动态交通管理和长期城市交通规划提供决策支持。