基于历史数据的交通事件特征分析系统的研究与实现

admin · 发表于 2023-9-25 10:32:16

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近年来，随着城市机动车保有量的持续增长，交通拥堵、交通污染已经成为阻碍城市发展的重要题目。交通事件作为影响道路服务质量的重要因素，也成为目前国际上智能交通领域研究的一个热点。然而，由于道路状况本身具有一定的波动性，加之交通事件影响的随机性，使得对交通事件作用下路况预测方法研究难以取得突破。目前国际上该领域的研究集中于几种具体交通事件的影响特征上，尚无成熟的机器学习方法能够通过历史数据自动识别交通事件的影响特征。本文在对大量历史数据进行分析的基础上，进行了交通事件影响下路况预测方法的研究。首先，本文以道路的车辆平均行驶速度作为参考值，对其在交通事件作用下的时间变化曲线与正常情况下的速度时间曲线进行对比，通过数学模型对两曲线的差异性特征进行提取，从而完成了事件影响下的路况变化模式提取。然后，针对交通事件作用下路况预测题目，本文选取了适于非线性系统的非参数预测方法作为基础方法，并在相似性定义、模式库建立、K近邻检索算法等方面做出相应改进以适应本文需求，最终完成了交通事件影响下的路况预测模型。基于上述方法，本文设计并实现了基于历史数据的交通事件特征分析系统。在学习阶段，该系统通过对大量历史交通路况信息与交通事件信息进行学习，将不同类别的交通事件影响模式信息写入模式库；在预测阶段，该系统首先在模式库中检索与目标事件发生条件最相似的若干事件，然后以其为依据对目标事件发生时的路况做出预测。本文选取了真实交通数据作为实验测试数据，最终得出79.1%的行驶速度预测结果相对误差在33%以下，71.3%的拥堵程度预测结果与实际相符。测试结果表明本文提出的方法可以有效解决交通事件影响下的路况预测题目。

基于历史数据的交通事件特征分析系统的研究与实现

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