基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.
2021-03-24 10:13:42 160KB 拥堵路段预测
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对交通流参数短时预测进行深入研究,将常用的几种交通流参数短时预测方 法进行数据融合,建立了一种多模型融合预测方法,并且运用在西安市南二环中段实际 调查所得的交通流量数据,对常用的两种预测方法和建立的多模型融合预测方法进行了 验证和分析比较。
2021-03-17 10:58:35 2.58MB 交通拥堵
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python统计城市交通拥堵指数.py 直接执行.py文件,点击控制台的请求地址到浏览器打开访问
2021-03-16 21:03:35 2KB python
结合稀疏的GPS探测数据和社交媒体数据计算城市交通拥堵
2021-03-02 14:04:40 1.78MB 研究论文
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一种基于视频分析的交通拥堵检测方法.pdf
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将整个城市划分为20多个区域,检测这些区域的平均车流,速度等信息,可以用来评估城市拥堵
2021-01-30 20:03:35 797.1MB 芝加哥 拥堵
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因此本文结合交通网络的实际特点,以复杂网络理论为基础构建城市交通网络模 型,通过对经典元胞传输模型进行调整,模拟了不同供需结构下交通流在网络上的演进 过程,分析了网络拥堵的时空特征和传播规律,进而提出了一种有效的拥堵控制策略
2020-01-03 11:44:02 2.24MB 城市交通网络
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以成都市中心城区人民南路三段为例,进行了实例预测研究。预测结果为交 通拥堵预测的识别率为48%,误判率为16%,结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对 城市主干道交通状态进行有效的预测分析。
2019-12-21 22:13:23 16.13MB 交通拥堵预测
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据统计,我国目前百万人口以上的城市中有80%的路段和90%的路口通行能力已经接近极限,特别是北京、上海、深圳等城市,交通拥堵已成为城市问题。不但影响了人的日常生活工作,也严重制约了城市的经济发展和环境状况。所以随着交通拥堵问题的日益严重,能提前预测交通拥堵的程度是具有潜在价值的,这样司机和行人就可以通过预报尽可能地避免交通拥堵带来的不便。
2019-12-21 20:39:57 290KB cs
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利用Python爬取交通指数,分析得出所有路网平均速度的脉冲图,找出了每天的易发拥堵路段。 脚本包含爬虫程序,分析程序。
2019-12-21 20:21:20 4.19MB Python 交通数据 脉冲图 拥堵分析
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