基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

道路交通拥堵正在成为发展中国家的一个严重问题，并严重影响着各国的经济。 城市道路日益拥堵对城市地区的经济增长和宜居性构成了真正的威胁。 大多数交通拥堵是由于计划外的道路网络、大量车辆和严重拥堵区域的存在造成的。 交通拥堵不仅对经济构成威胁，也对环境构成威胁。 从拥挤的主要道路到次要道路和小街的溢出效应作为替代路线通常会导致更多的拥堵； 由于间距过小和不断的走走停停，增加了碰撞和事故的机会。 下面的论文通过估计城市道路网络上实时交通拥堵的范围并预测到目的地的替代最短路线，提出了一种智能拥堵避免技术。 所提出的系统使用 K-Means 聚类算法来估计不同道路上的拥堵程度，然后使用 Dijkstra 算法来预测最短路线。 一旦用户将目的地输入系统，系统就会预测出距离用户当前位置的最短路线。 在每个路口重复该过程，直到用户到达目的地。 论文链接： http : //ieeexplore.ieee.

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本标准规定了道路平面交叉口及区间路段交通拥堵度的评价指标和方法。 本标准适用于城市道路、公路的平面交叉口及区间路段交通拥堵度的评价。

基于GPS数据的交通拥堵检测

流量预测 拟议的概念证明，用于解决智​​能城市的交通拥堵和预测问题。 二手-LSTM（用于将来的预测）+ CNN（用于检测流量密度）+实时推文将所有这三种方法结合起来以产生流量拥塞因子（TCF），并在将来的任何时候使用Google API提出基于此的路由建议。 内容 - 公用文件夹- 截至9月18日的TCF数据 LSTM预计到9月18日的时间 src文件夹-React应用程序 实用程序文件- tweets_realtime.py-删除有关流量的地理位置标记的tweets tempserver-临时服务器，将所有从抓取中获得的推文排队，并充当React应用程序的API。 屏幕截图 注意：代码清理仍在进行中，该项目是为黑客马拉松而设计的

机场是一个空地交通系统,机场地面交通的预测不同于一般城市道路具有其特殊性。本研究以北京首都国际机场为研究对象,基于2016年8月1日-2017年7月31日空地交通小时数据,预测辖区内58条道路小时级别的拥堵延时指数,为相关部门的管理提供依据。与传统的基于自身序列的预测模型相比,本研究将航空因素引入地面交通拥堵预测模型中,结果显示航空因素对于机场地面交通的预测具有重要影响,证实了机场地面交通预测的特殊性。与线性模型ARIMA和VAR模型相比,深度学习算法LSTM模型具有更好的预测精度。

全国交通拥堵指数flask简单显示 软件架构 软件架构说明 数据来源：https://jiaotong.baidu.com/trafficindex/city/list 主要程序：app.py 使用说明 在Terminal中安装requirements.txt中的模块：pip2/pip3 install -r requirements.txt 然后运行app.py即可

基于GPS轨迹的城市拥堵区域挖掘与分析.pdf

基于北斗卫星的狭窄路段交通拥堵智能控制系统设计.pdf