基于路网相关性的分布式增量交通流大数据预测方法

发布时间：2018-01-21 10:26

  本文关键词： 交通流 大数据 分布式增量 路网相关性 STARIMA　出处：《地理科学》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对城市道路拥堵问题的日益加剧的问题,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,利用交通流大数据预测结果进行交通诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。研究了交通流大数据的分布式增量聚合方法,对海量交通流数据进行清洗统计,为交通流预测提供数据基础,基于交通流在路网中上下游路段的相关性分析,利用路口转弯率多阶分配将该相关性量化,构建基于路网相关性的空间权重矩阵,完成对于STARIMA模型的改进。通过应用试验证明,该方法能更准确的进行交通流预测,为交通诱导信息发布提供依据。
[Abstract]:In view of the increasing problem of urban road congestion, intelligent urban traffic management platform is an effective method to alleviate the congestion problem, using the traffic flow big data prediction results to guide traffic. It can guide users to adjust the travel plan and effectively alleviate traffic pressure. The distributed incremental aggregation method of traffic flow big data is studied to clean the massive traffic flow data to provide the data basis for traffic flow prediction. Based on the correlation analysis of traffic flow in upstream and downstream sections of road network, the multi-order assignment of intersection turning rate is used to quantify the correlation, and a spatial weight matrix based on road network correlation is constructed. The experiment results show that the proposed method can predict the traffic flow more accurately and provide the basis for the traffic guidance information release.
【作者单位】： 河南财经政法大学中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心/河南财经政法大学资源与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41501178) 河南财经政法大学博士科研启动基金项目(800257)资助~~
【分类号】：U491.14
【正文快照】： 中国的城市化进程正在不断加速,汽车数量增长和城市交通基础设施不足的矛盾日益突出,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,通过大数据挖掘进行交通流预测和诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。如何利用反映交通活动的大量与时空位置相关的数据[1]进

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本文编号：1451235