某路口的交通流量预测 对车流量的信息进行岭回归。 数据介绍: 数据为某路口的交通流量检测数据,记录全年小时级别的车流量 实验目的: 根据已有的数据创建多项式特征,使用岭回归模型对车流量的信息进行多项式回归 对数据的解释: 代码实现: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas ...
路口交通流量预测是指通过已有的交通数据和统计模型,预测未来一定时间内路口的交通流量。它在交通控制、信号灯优化、拥堵预警等方面具有广泛应用。对于智能交通系统的正常运行和交通拥堵缓解具有重要意义。 首先,路口交通流量预测需要通过数据采集和处理来获取交通流量信息。现代交通系统中,可以通过传感器、道路监控摄像头、GPS...
其中,路口交通流量预测作为智能交通系统应用之一,可为城市交通管理部门提供实时的交通信息,帮助其制定合理的交通措施,提高路网的运行效率。 方法 路口交通流量预测方法主要分为基于时间序列的方法和基于机器学习的方法两种。时间序列的方法包括ARIMA模型、VAR模型和MA模型等。这些模型都是通过对历史交通数据的分析和建模,来...
如图2所示为稠州西路由东向西方向上8月27日一天的流量数据, 我们也将该方向作为我们实验预测的方向, 其他三个方向作为输入条件辅助预测, 由于受信号灯周期和5分钟采样周期影响交通流量数据波动特别大, 这也是路口交通流量的特点之一。 本次实验平台为宝德服务器4×2G Intel至强CPU, 1G内存, Windows2003 Server操作系...
基于CNN-ARIMA 的交通路口短周期交通车 流量预测方法 包文华 Short Cycle Traffic Vehicle Flow Prediction Method for Traffic Intersections Based on CNN-ARIMA BAO Wenhua 汽车实用技术 . 2023, (22): 178 -182 . DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.022.035...
交通预测模型.在本文中提出了一种基于周边路口的多路口LSTM交通流量预测模型.模型将基于城市卡口数据,结合周边路口的历史数据,对特定路口进行交通流量的预测.我们的方法首先对卡口数据进行预处理,其次将预处理过的数据进行归一化和数据划分,然后再使用数据集进行LSTM模型的训练和拟合,最后得到模型便可以进行城市区域单路口...
其中,实时车流量预测技术在交通路口信号灯控制系统的优化中扮演着至关重要的角色。 一、车流量预测技术的研究现状 传统的车流量预测方法主要是基于历史数据的统计分析和时间序列分析。然而,这种方法的缺陷是无法满足实时交通控制的要求,因此现代车流量预测方法更加注重基于实时数据的分析。这种方法需要结合多种数据来源,...
在智能交通系统中,路口车流量预测算法是其中十分重要的一环。 路口车流量预测算法的意义 在现代城市中,每天都会有大量的车辆经过交通路口,因此,了解和预测车流量对于城市交通规划和管理都有着非常重要的意义。 在交通高峰期,路口的车流量会变得非常庞大,这时候就需要相应的预测算法来帮助管理者进行交通管理。准确的车...
本文提出一种基于BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内. 作者:宁云隆 刘丹 许淑伟 作者单位:
摘要:交叉路口是一个城市交通的重要组成部分,其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重,本文提出一种基干BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。 注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社 ...