面向精准预测的交通大数据处理方法与技术探究——以惠州市为例OA
交通大数据的质量对于精准交通流量预测和智能交通系统的效能提升至关重要。以惠州市为例,利用Python语言对1个月的运营车辆数据进行处理,采用基于位置和速度阈值的方法过滤错误值,利用均值修复法修复异常值,基于时间间隔分割轨迹,并采用隐马尔可夫模型进行路网匹配,以获取用于预测的数据成果并进行可视化分析,选定特定路段和时间段进行测试。结果显示,交通大数据处理方法在实际应用中展现精准预测的潜力和较高的实用性。
罗海正;郭亚东;
惠州学院,广东惠州516007
交通运输
惠州市交通大数据均值修复法数据质量精准预测
《智能城市》 2024 (007)
P.18-20 / 3
广东省教育科学规划项目(2023GXJK502);粤港澳大湾区高校在线开放课程联盟教育教学研究和改革项目(WGKM2023141);惠州学院校级大学生创新创业训练计划项目(2022315)。
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