大量数据的分析是一项复杂的任务，如果没有合适的系统就无法执行。 许多运输机构和警察部门已使用地理信息系统（GIS）来分析和管理城市交通事故（UTA）数据，并进行旨在降低事故率和提高安全性的决策。 由于UTA发生在具有特定特征的特定位置，因此必须分析事故的确切位置和环境特征。 ArcGIS软件是在观察时间内从UTA获取有意义的信息和分析结果的最佳选择。 GIS技术是调查和评估不同组件之间复杂的空间关系的基本要素，城市交通事故就是其中之一。 通过地理环境和城市结构内的空间预期对UTA进行微观或宏观分析，除了可以帮助决策外，还可以对UTA模式进行深入的微观了解。 可以将UTA视为发生在两个方面的复杂事件，换句话说，就是时空或时空。 GIS可以集成两个以上不同且不相关的数据库。 地理信息系统规范之一是对地理环境中不同空间物体之间的评估以及城市结构中的相关因素的评估，这些评估因素包括但不限于土地使用类别，道路运输网络资格，人口密度等。 交通安全组织和UTA研究人员使用GIS作为支持其研究和运营需求的关键技术。 特别是，GIS-T是一种经常使用的GIS应用程序，用于交通运输的计划和决策。

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关于城市交通拥堵治理研究的文献综述，雷洋，黄承锋，城市交通拥堵问题已经成为阻碍城市健康发展的一大顽疾，从目前的研究和实践来看，产城市交通拥堵的原因具有复杂性，其中涉及到交

202x年大数据在城市交通规划行业中的应用现状和展望(专业完整版).pdf

随着我国经济的增长和城市化进展，交通拥堵、交通事故频发、尾气污染 等交通问题已经成为当今社会普遍关注的焦点。实时而准确的短时交通流量预测 可以为城市交通诱导和控制提供数据支持，是解决多种交通问题的关键和基础。 本文在对短时交通流量预测问题分析与总结的基础上，对短时交通流量数据的去 噪处理与预测问题进行了分析与研究。

基于神经网络的交通流预测（SAEs、LSTM、GRU）。 数据来自 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS)。数据是从跨越加利福尼亚州所有主要大都市地区的高速公路系统的各个探测器实时收集的。 运行以下命令来训练模型： python train.py --model model_name 您可以选择“lstm”、“gru”或“saes”作为参数。.h5重量文件保存在模型文件夹中。 Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19

基于空间句法的城市交通网络特征研究

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