本书系统探讨现代交通信息与控制技术，聚焦基于大数据和人工智能的交通状态感知、预测与信号优化。涵盖在线社交数据挖掘、浮动车数据分析、深度学习模型应用及协同信号控制策略，推动交通系统智能化升级。适合交通工程研究人员与从业者参考。

交通数据预处理是智能交通系统（ITS）中的一项关键技术，它直接影响到交通管理和控制模型的有效性和准确性。本文探讨了在实际应用中如何有效地进行交通数据的预处理，尤其是在大量数据缺失和异常存在的条件下。以下详细阐述了交通数据预处理的关键知识点。 一、采样间隔对数据的影响 在进行交通数据预处理时，首先要考虑采样间隔的影响。交通流作为一个复杂的离散随机系统，其观测依赖于采样间隔的设置。过短的采样间隔会增加检测误差，而过长的间隔则无法准确捕捉交通流的时间变化特性。因此，确定适当的采样间隔对于保证数据质量至关重要。学者们研究了不同采样间隔下的流量变化规律，发现随着采样间隔的增加，数据的波动性减弱，离散程度降低。 二、数据筛选方法 为了从车辆检测器收集到的大量交通数据中有效筛选出错误数据，本研究提出了一个四步骤的数据筛选方法。这种方法考虑到了交通数据的特性，能够从大量数据中准确剔除掉错误信息，从而确保输入数据的完整性和有效性。 三、数据恢复方法 由于存在数据缺失和异常问题，仅靠筛选方法是不够的。因此，研究者们还提出了四种不同条件下的数据恢复方法。这些方法通过填补数据缺失的部分，纠正异常值，从而提高了数据的可用性。数据恢复的具体方法根据数据的丢失程度和可用信息的差异而有所不同。 四、多元质量控制 在交通数据预处理中，多元质量控制机制是确保数据质量的关键步骤。它综合了多种技术手段，对数据进行全方位的质量检查。本文提出了一个多元质量控制方案，这有助于进一步提高数据预处理的精度和稳定性。 五、数据平滑处理 在实际的交通数据中，由于随机噪声和不规则因素的影响，数据往往表现出一定的波动性。为了提高数据的可分析性，本文采用Tukey平滑方案对数据进行了平滑处理。这种平滑方法通过构造中位数序列来消除异常值的影响，得到更为准确的流量数据。 六、标准数据预处理流程 为了使得交通数据预处理工作能够标准化，本文建立了一个标准的数据预处理流程。这个流程考虑了实际工程应用的需求，能够使数据预处理工作更加系统化、规范化。 七、实际验证与评估 通过对北京快速路实际数据的验证，本研究提出的算法显示出高精度、实时性和稳定性。这表明该预处理方法能够满足工程实际应用的需求，为后续的交通管理和控制提供了坚实的数据支持。 总结来说，交通数据预处理是一个涉及数据筛选、恢复、平滑处理和多元质量控制等多方面技术的复杂过程。本文研究为这一领域提供了详尽的理论与实际应用方法，对于提高交通数据处理的准确性和有效性具有重要意义。通过合理的预处理方法，可以为智能交通系统提供更加准确可靠的决策支持，从而更好地服务于城市交通的管理和规划。

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

BDD100K数据集。BDD100K（Berkley DeepDrive 100K）是一个大规模的自动驾驶数据集，由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列，涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据，如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外，数据集还提供了语义分割标注，用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签（json格式），需要进行格式转换。图片过大传不了

交叉路口是道路的枢纽, 影响道路畅通的瓶颈。本文以相邻的两个交叉路口作为研究对象, 分析挖掘相邻路口之间的历史交通数据,同时构建多元线性回归的模型对两路口之间的车流量进行预测。研究结果表明,相比只考虑车流量的单因素预测基础上加入限号、天气因素能更加准确地预测未来5到15分钟的车流量。

深圳公路交通数据集，可以用来机器学习预测交通数据流量

Java智能交通数据分析系统源码.zip