交通流量专题

智能交通系统如何利用大数据、云计算和物联网技术优化交通流量、减少拥堵｜智能交通系统｜大数据｜云计算｜物联网｜交通流量优化｜减少拥堵

目录 1. 智能交通系统的定义与构成 1.1 智能交通系统的组成 1.2 智能交通系统的目标 2. 大数据技术在智能交通中的应用 2.1 交通数据采集与分析 2.2 实时交通监控与预测 3. 云计算在智能交通中的作用 3.1 云平台的数据处理能力 3.2 云计算的弹性扩展 4. 物联网技术在智能交通中的应用 4.1 智能信号灯控制系统 4.2 智能停车系统 5. 智能交通

2024年全国大学生数学建模竞赛（E题）建模解析|交通流量管控|小鹿学长带队指引全代码文章与思路

我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决国赛的难关呀。完整内容可以在文章末尾领取！问题一问题 1：对经中路-纬中路交叉口，根据车流量的差异，可将一天分成若干个时段，估计不同时段各个相位（包括四个方向直行、转弯）车流量。为了回答问题 1，我们需要对经中

2024 高教社杯数学建模国赛（E题）深度剖析|交通流量管控|数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题！ CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过数值模拟，蒙特卡罗模拟、风险评估模型等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～让我们来看看国赛（E题）！完整内容可

【2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛】E题交通流量管控——解题思路代码论文

目录解题思路问题一问题二问题三问题四代码论文解题思路问题一对于问题一，题目要求对经中路-纬中路交叉口，基于划分的时段，估计不同时段各个相位（包括四个方向直行、转弯）车流量。首先对原始数据进行预处理，包括缺失值和异常值检测，这里应该是不存在这种情况。然后按照生活经验，我们将时间段划分为几个关键时间段：如早高峰（7:00-9:00）、午间高峰（12:00-14:00）、

时空图卷积网络：用于交通流量预测的深度学习框架-1

摘要准确的交通预测对于城市交通控制和引导至关重要。由于交通流的高度非线性和复杂性，传统方法无法满足中长期预测任务的需求，且往往忽略了空间和时间的依赖关系。本文提出一种新的深度学习框架——时空图卷积网络(STGCN)来解决交通领域的时间序列预测问题。本文没有应用常规的卷积和递归单元，而是在图上形式化问题，并构建具有完整卷积结构的模型，以较少的参数实现更快的训练速度。实验表明，所提出模型STGCN

基于LSTM算法实现交通流量预测(Pytorch版)

算法介绍 LSTM（Long Short-Term Memory）算法是一种特殊设计的循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），专为有效地处理和建模序列数据中的长期依赖关系而开发。由于传统RNN在处理长序列时容易遇到梯度消失和梯度爆炸问题，导致模型难以捕捉到远距离输入之间的关联，LSTM通过引入独特的细胞状态（cell state）和多层门控机制解决了这些问题，

在海量的城市数据中，交通流量数据无疑是揭示城市运行脉络、洞察出行规律的关键要素之一。实时且精准的交通流量预测不仅能为交通规划者提供科学决策依据，助力提升道路使用效率、缓解交通拥堵，还能为公众出行提供参考，实现个性化导航服务，进而提升整个城市的运行效能。然而，交通流量受到众多因素的交织影响，如天气变化、特殊事件、节假日效应、时段特性等，其动态变化规律呈现出显著的非线性、时变性和不确定性，这无疑给预测

国内：深圳交通流量数据集

数据来源：深圳政府数据开放平台（深圳市政府数据开放平台），这个官网上还有其他类数据集，值得收藏！！！数据集介绍：宝安区-G4高速西乡大道入口车流量统计第一行每列的标题：中型车流量数据时间大车流量平均车速监测点id微型车流量长车流量车头距id车流量平均占道率轻型车流量

【短时交通流量预测】基于小波神经网络WNN

课题名称：基于小波神经网络的短时交通流量预测版本时间：2023-04-27 代码获取方式：QQ：491052175 或者私聊博主获取模型简介：城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特性。首先采集4 天的交通流量数据，每隔15 分钟记录一次该段时间内的交通流量，一共记录384个时间点的数据。用3天共288 个交

【短时交通流量预测】基于GRNN神经网络

课题名称：基于GRNN神经网络的短时交通流量预测版本时间：2023-04-27 代码获取方式：QQ：491052175 或者私聊博主获取模型简介：城市交通路网中交通路段上某时刻的交通流量与本路段前几个时段的交通流量有关，并且交通流量具有24小时内准周期的特性。首先采集4 天的交通流量数据，每隔15 分钟记录一次该段时间内的交通流量，一共记录384个时间点的数据。用3天共288 个交

交通流量预测HSTGCNT：Hierarchical Spatio–Temporal Graph Convolutional

Hierarchical Spatio–Temporal Graph Convolutional Networks and Transformer Network for Traffic Flow Forecasting 交通流预测的层次时空图卷积网络和Transformer网络 Abstract 图卷积网络（GCN）具有图形化描述道路网络不规则拓扑结构的能力，已被应用于交通流预测任务中

交通流量预测：T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

摘要为了同时捕捉时空相关性，将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合，提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。具体地，GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间相关性，而门控递归单元用于学习交通数据的动态变化以捕获时间相关性。 Ⅱ. 方法 A. 问题定义定义一： G = (V, E) 邻接矩阵A（1表示两个路有连接，反之没有），把路当作结

AAAI2021论文速递：基于时空图扩散网络的交通流量预测

1、文章信息《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network》。这是华南理工大学和京东数科合作发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。 2、摘要在各种时空挖掘应用中，例如智能交通控制和公共风险评估，准确预测整个城市的交通流量一直发挥着至关重要的作用。尽管先前的工作已为学习交通时序动态和空间