本文選題：交通流 + 大數據��； 參考：《北京大學學報(自然科學版)》2017年04期

【摘要】：將分布式增量大數據聚合方法與交通流數據清洗規(guī)則相結合,可以為交通流預測分析提供更準確可靠的數據源。通過交通流在路網中的相關性分析,使用多階路口轉彎率構建空間權重矩陣,完成對STARIMA交通流預測模型的改進。實驗結果表明,該方法可以在工作效率及準確程度上滿足交通流大數據預測的需求,為交通誘導信息發(fā)布提供依據。
[Abstract]:Combining distributed incremental big data aggregation method with traffic flow data cleaning rules can provide a more accurate and reliable data source for traffic flow prediction and analysis. Through the correlation analysis of traffic flow in the road network, the spatial weight matrix is constructed by using the turning rate of multi-order intersection, and the improvement of STARIMA traffic flow prediction model is completed. The experimental results show that the method can meet the demand of traffic flow big data prediction in terms of efficiency and accuracy, and provide the basis for traffic guidance information release.
【作者單位】： 河南財經政法大學中原經濟區(qū)"三化"協(xié)調發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心;河南財經政法大學資源與環(huán)境學院;
【基金】：國家自然科學基金(41501178) 河南財經政法大學博士科研啟動基金(800257)資助
【分類號】：U491

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本文編號：1896575