南昌市智能交通流量預(yù)測(cè)算法研究.pdf

1、大量的交通流數(shù)據(jù)隱藏在城市交通信息中，這些數(shù)據(jù)潛在的蘊(yùn)含了交通流現(xiàn)象和一些意想不到的規(guī)律，能全面、科學(xué)和反映各街道交通的實(shí)際情況，是實(shí)現(xiàn)科學(xué)化交通管理、制定科學(xué)化交通決策必不可少的依據(jù)，是十分寶貴和重要的信息資源，也是居民出行了解路況的主要參考依據(jù)之一。由于城市交通流信息中包含著大量可挖掘出的有效的交通數(shù)據(jù)信息，能為實(shí)際交通流量預(yù)測(cè)起關(guān)鍵性作用，所以采取何種方法去挖掘其隱含的有實(shí)際利用價(jià)值的信息是當(dāng)今社會(huì)的重要研究熱點(diǎn)。
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2、以南昌市東湖區(qū)歷史真實(shí)數(shù)據(jù)的道路交通數(shù)據(jù)為依據(jù)，以相應(yīng)交通流量預(yù)測(cè)算法研究為主旨，對(duì)獲取到的東湖區(qū)實(shí)際交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后在對(duì)相應(yīng)預(yù)測(cè)算法的了解和認(rèn)識(shí)，進(jìn)行交通流量的預(yù)測(cè)探討和研究。具體研究方案是，先清洗獲取到的交通流數(shù)據(jù)，用程序統(tǒng)計(jì)出某個(gè)街道某一天的5分鐘為單位的交通流量值，然后采用聚類算法中的K-means算法先對(duì)這些數(shù)據(jù)根據(jù)流量的值分為4類，然后再在各個(gè)類中，按照時(shí)間的大小來聚為2、3、3、2類，一共20個(gè)類，最后再針對(duì)各個(gè)類