南昌市智能交通流量預(yù)測算法研究.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際情況，是實現(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，能為實際交通流量預(yù)測起關(guān)鍵性作用，所以采取何種方法去挖掘其隱含的有實際利用價值的信息是當(dāng)今社會的重要研究熱點。
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2、以南昌市東湖區(qū)歷史真實數(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)測算法研究為主旨，對獲取到的東湖區(qū)實際交通流數(shù)據(jù)進行分析，然后在對相應(yīng)預(yù)測算法的了解和認識，進行交通流量的預(yù)測探討和研究。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)計出某個街道某一天的5分鐘為單位的交通流量值，然后采用聚類算法中的K-means算法先對這些數(shù)據(jù)根據(jù)流量的值分為4類，然后再在各個類中，按照時間的大小來聚為2、3、3、2類，一共20個類，最后再針對各個類