精华内容
下载资源
问答
  • 但是目前我国公路交通流量分析工作比较薄弱,所提供的交通流量信息无法满足公路管理的需求,在新的外界环境下,如何进一步利用现有的新技术,使得交通流量分析系统更好地服务于交通运输安全及环境,已经成为交通信息...
  • 论文-基于四种模型交通流量分析预测系统的设计和实现.doc
  • 基于数据挖掘技术的交通流量分析.pdf
  • 人工免疫聚类算法在城市交通流量分析中应用.pdf
  • 云计算技术在交通流量分析系统设计中的应用研究.pdf
  • 此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式,来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。 此示例展示了如何执行各种数据清理、调整和预处理任务,例如删除缺失值和同步具有不同时间步长的时间戳数据...

     原文链接:http://tecdat.cn/?p=24121 

    原文出处:拓端数据部落公众号

    此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式, 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。

    此示例展示了如何执行各种数据清理、调整和预处理任务,例如删除缺失值和同步具有不同时间步长的时间戳数据。此外,突出显示数据探索,包括使用timetable 数据容器的可视化和分组计算 :

    • 探索日常自行车交通

    • 将自行车交通与当地天气条件进行比较

    • 分析一周中不同天数和一天中不同时间的自行车流量

    将自行车交通数据导入时间表

    从逗号分隔的文本文件中导入自行车交通数据示例。使用该head 函数显示前八行 。

    head(bkTb)
    

    数据有时间戳,方便使用时间表来存储和分析数据。时间表类似于表,但包括与数据行关联的时间戳。时间戳或行时间由datetime 或 duration 值表示 。 datetime 和 duration 分别是用于表示时间点或经过时间的推荐数据类型。

    转换 为时间表 。您必须使用转换函数,因为 readtable 返回一个表。 行时间是标记行的元数据。但是,当您显示时间表时,行时间和时间表变量以类似的方式显示。请注意,该表有五个变量,而时间表有四个。

     tabe2tmeabe(biel);
    

    访问时间和数据

    Day 变量转换 为分类变量。分类数据类型专为包含有限离散值集的数据而设计,例如一周中的日期名称。列出类别,以便它们按天顺序显示。使用点下标按名称访问变量。

    在时间表中,时间与数据变量分开处理。访问 Properties 时间表的 显示行时间是时间表的第一维,变量是第二维。该 DimensionNames 属性显示两个维度的名称,而该 VariableNames 属性显示沿第二个维度的变量的名称。

    bkDta.Poetis
    

     

    默认情况下,  在将表转换为时间表时table2timetable 指定 Timestamp为第一个维度名称,因为这是原始表中的变量名称。您可以通过 Properties.

    将维度的名称更改为 Time 和 Data

    DmesiNams = {'Time' 'Data'};
    

    显示时间表的前八行。

    确定最晚和最早的行时间之间经过的天数。一次引用一个变量时,可以通过点表示法访问这些变量。

    lpsTie = max(bkeDa.Tme) - min(bkData.me)
    
    

    要检查特定日期的典型自行车数量,请计算自行车总数以及向西和向东行驶的数量的平均值。

    通过对bikeData 使用大括号的内容进行索引,将数字数据作为矩阵返回 。显示前八行。使用标准表下标访问多个变量。

    cs(1:8,)
    

    由于均值仅适用于数值数据,因此您可以使用该 vartype 函数来选择数值变量。 vartype 比手动索引到表或时间表以选择变量更方便。计算平均值并忽略 NaN 值。

    
    mean(cots,'omitn')
    

    按日期和时间选择数据

    要确定假期期间有多少人骑自行车,请检查 7 月 4 日假期的数据。按  7 月 4 日的行时间索引时间表。当您索引行时间时,必须完全匹配时间。可以将时间索引指定为 datetime 或 duration 值,或者指定为可以转换为日期和时间的字符向量。可以多次指定为数组。

    bikeData 使用特定日期和时间进行索引 以提取 7 月 4 日的数据。如果仅指定日期,则假定时间为午夜或 00:00:00。

    
    d = {'208:00:00','09:00:00'};
    bieDta(d,:)
    

    使用这种策略来提取一整天会很麻烦。您还可以指定时间范围而不对特定时间进行索引。创建时间范围下标,使用 timerange 函数。

    使用  7 月 4 日一整天的时间范围在时间表中下标。指定开始时间为 7 月 4 日午夜,结束时间为 7 月 5 日午夜。默认情况下, timerange 涵盖从开始时间开始的所有时间和直到但不包括结束时间。绘制一天中的自行车数量。

    jul4 = bikeData(tr,'Total');
    hea(jl4)
    
    
    bar(4Tie,jl4otl)
    

    从图中可以看出,全天成交量更大,下午趋于平稳。由于许多企业都关门了,所以图中没有显示通勤时间的典型交通情况。晚上晚些时候的峰值可归因于在晚上的庆祝活动。为了更仔细地检查这些趋势,应将数据与典型日子的数据进行比较。

    将 7 月 4 日的数据与 7 月其他时间的数据进行比较。

    plot(jul.Time,ju.Toal)
    hold o
    plot(jl.Tme,ju4.otal)
    

    该图显示了工作日和周末之间交通差异的变化。7 月 4 日和 5 日的交通模式与周末交通模式一致。通过进一步的预处理和分析,可以更仔细地检查这些趋势。

    预处理时间和数据使用 timetable

    带时间戳的数据集通常很混乱,可能包含异常或错误。时间表非常适合解决异常和错误。

    时间表的行时间不必按任何特定顺序排列。它可以包含未按行时间排序的行。时间表还可以包含具有相同行时间的多行,尽管这些行可以具有不同的数据值。即使行时间已排序且唯一,它们也可能因不同大小的时间步长而不同。时间表甚至可以包含 NaT 或 NaN 值来指示缺失的行时间。

    该 timetable 数据类型提供了许多不同的方式解决失踪,复制或不均匀倍。您还可以重新采样或汇总数据以创建 定期 时间表。当时间表是规则的时,它的行时间是经过排序且唯一的,并且在它们之间具有统一或均匀区间的时间步长。

    • 要查找缺失的行时间,请使用 ismissing.

    • 要删除缺失的时间和数据,请使用 rmmissing.

    • 要按行时间对时间表进行排序,请使用 sortrows

    • 要生成具有唯一且已排序的行时间的时间表,请使用 unique 和 retime

    • 要生成常规时间表,请指定均匀区间的时间向量并使用 retime

    按时间顺序排序

    确定时间表是否已排序。如果时间表的行时间按升序列出,则该时间表已排序。

    issorted(bikeData)
    

    对时间表进行排序。该 sortrows 函数按行时间对行进行排序,从最早到最晚。如果存在具有重复行时间的行,则将 sortrows 所有重复项复制到输出。

    bikeData = sortrows(bikeData);
    issorted(bikeData)
    

    识别和删除缺失的时间和数据

    时间表的变量或其行时间中可能缺少数据指示符。例如,您可以将缺失的数值表示为 NaNs,将缺失的日期时间值表示为 NaTs。您可以分配,查找,删除,并用填充缺失值 standardizeMissing,  ismissing,  rmmissing,和 fillmissing 功能。

    查找并计算时间表变量中的缺失值。在此示例中,缺失值表示未收集数据的情况。

    ismssng(bieDa);
    sum(isata)
    

    来自的输出 ismissing 是一个 logical 矩阵,与表的大小相同,将缺失的数据值标识为真。显示缺少数据指示符的任何行。

    any(misDta,2);
    

     

     仅查找时间表变量中的缺失数据,而不是时间。要查找缺失的行时间,请调用 ismissing 时间。

    ismisig(bikDa.time);
    

    在本例中,缺失时间或数据值表示测量错误,可以排除。使用 删除表中包含缺失数据值和缺失行时间的行 rmmissing

    rmising(bieDaa);
    

    miissing(ieDta.Time)

     

    删除重复的时间和数据

    确定是否有重复的时间和/或重复的数据行。您可能希望排除重复项,因为这些也可以被视为测量误差。通过查找排序时间之间的差异恰好为零的位置来识别重复时间。

    idx = diff(biDat.Tme) == 0;
    dup = biDaime(idx)
    

    重复三次, 11 月 19 日重复两次。检查与重复次数相关的数据。

    第一个有重复的次数但没有重复的数据,而其他的则完全重复。当时间表行在行中包含相同的行时间和相同的数据值时,它们被视为重复。您可以使用 unique 删除时间表中的重复行。该 unique 函数还按行时间对行进行排序。

    bkeata = unique(biketa); 

    具有重复时间但非重复数据的行需要一些解释。检查那些时间前后的数据。

    在这种情况下,由于数据和周围时间是一致的,因此重复时间可能是错误的。虽然它似乎代表 01:00:00,但不确定这应该是什么时间。可以累积数据以说明两个时间点的数据。

    sum(Dta{dup(1),2:end})
    

    这只是一种可以手动完成的情况。但是,对于许多行,该 retime 函数可以执行此计算。使用sum 聚合函数对唯一次数的数据进行累加 。总和适用于数字数据,但不适用于时间表中的分类数据。使用 vartype 标识数值变量。

    您不能对分类数据求和,但由于一个标签代表一整天,因此取每一天的第一个值。您可以retime 使用相同的时间向量再次执行 操作并将时间表连接在一起。

    
    cata = retme(ikat(:,vc,t,'frtvle');
    
    

    检查时间区间的均匀性

    数据似乎具有一小时的统一时间步长。要确定时间表中的所有行时间是否都如此,使用该 isregular 函数。 isregular 返回 true 有序的、均匀区间的时间(单调递增),没有重复或丢失的时间(NaT 或 NaN)。

    0或 的输出 false表明时间表中的时间区间不均匀。更详细地探索时间区间。

    [min(dt); max(dt)]
    

    要将时间表置于固定时间区间,请使用 retime 或 synchronize 并指定感兴趣的时间区间。

    确定每日自行车量

    使用该retime 函数确定每天的计数 。使用该sum 方法累积每天的计数数据 。这适用于数值数据,但不适用于时间表中的分类数据。用于 vartype 按数据类型标识变量。

    如上所述,您可以retime 再次执行 操作以使用适当的方法表示分类数据并将时间表连接在一起。

    dantat = rtime(bkeat(:,vc),'dily','firtau');
    
    

     

    比较自行车数量和天气数据

    通过将自行车数量与天气数据进行比较,检查天气对骑行行为的影响。加载天气时间表,其中包括来自历史天气数据,包括暴风雨事件。

    要汇总时间表中的时间和变量,请使用 summary 函数。

    summary(wetherta)
    

    使用 将自行车数据与天气数据组合成一个时间向量 synchronize。您可以使用synchronize 重新采样或聚合时间表数据 。

    将两个时间表中的数据同步到一个公共时间向量,该时间向量是从它们各自的每日时间向量的交集构建的。

     syhrone(dayout,wethrDta,'inseon';
    

    比较单独 y 轴上的自行车交通数量和室外温度来检查趋势。从数据中删除周末进行可视化。

    
    yyaxis left
    plot(wekata.Time, ekdaaa.Tol)
    yyaxis right
    

    该图显示交通和天气数据可能遵循类似的趋势。

    趋势相似,表明在寒冷的日子里骑自行车的人更少。

    按星期几和一天中的时间分析

    根据不同的时间区间(例如星期几和一天中的时间)检查数据。使用varfun 对变量执行分组计算来确定每天的总计数 。sum 使用名称-值对指定 具有函数句柄和分组变量和首选输出类型的函数。

    bDa = varn(suket,'GpigVrles','Day',...
                 'Otpuoat''tale')
    
    
    fgue
    bar(by{:,{'smestund',sumEbound'}})

    条形图表示工作日的交通量较大。此外,东行和西行方向也有所不同。这可能表明人们在进出城市时往往会选择不同的路线。另一种可能是,有些人一天进去,另一天回来。

    确定一天中的小时 varfun 用于按组计算。

    varn(@mean,bketa(:,{'Wesbund','Estund','HfDay'}),...
        'GrunVabes','fDay','Outputrmat','te');
    
    
    bar(byr})
    

    在典型的通勤时间(上午 9:00 和下午 5:00 左右)出现交通高峰。此外,东行和西行方向之间的趋势不同。一般来说,西行方向是朝向地区周围的住宅区和大学。东行方向是朝向市中心。

    与东行方向相比,当天晚些时候西行方向的交通量更大。由于该地区的餐馆,这可能表明大学的时间表和交通。按星期几和一天中的小时检查趋势。

    byra = varfun(@mikaa,'Grpiaibes',{'HOfDay','ay'},...
        'OuutFort','tbl')
    

    要安排时间表以便将一周中的几天作为变量,请使用该 unstack 函数。

    hrnaWk = unstack(byD(:,{HrOfa','ay','u_Toal'),smTota','Da'); 
    ribbon(hrnaW)
    

    周一至周五的正常工作日也有类似的趋势,高峰时段出现高峰,晚上交通逐渐减少。周五的交易量较少,但总体趋势与其他工作日相似。周六和周日的趋势彼此相似,没有高峰时段,但在当天晚些时候成交量更大。周一至周五的深夜趋势也相似,周五成交量较少。

    分析高峰时段的交通

    要检查一天中的总体时间趋势,请按高峰时间拆分数据。使用discretize 可以使用一天中的不同时间或时间单位 。例如,将数据分成 AM、  AMRush、  Day、  PMRush、 的组 PM。然后用于 varfun 按组计算平均值。

    
    brBn = varfun(@mean,beData:{'Toa','HLbel'})','Hbel',...
        'Otpuorat',le)
    
    bar(brBn.en)

    一般来说,与一天中的其他时间相比,该区域在傍晚和早高峰时段的交通量大约是该区域的两倍。该区域清晨车流量很少,但傍晚和深夜的车流量仍然很大,堪比早晚高峰时段以外的白天。


    最受欢迎的见解

    1.R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图

    2.TABLEAU的骑行路线地理数据可视化

    3.用数据告诉你出租车资源配置是否合理

    4.R语言GGMAP空间可视化机动车交通事故地图

    5.用R语言制作交互式图表和地图

    6.基于出租车GPS轨迹数据的研究:出租车行程的数据分析

    7.R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

    8.把握出租车的数据脉搏

    9.共享单车大数据报告

    展开全文
  • 小波分析预测交通流量,matlab神经网络的应用,预测泛化能力强。
  • 对事故发生前的速度、流量、天气的数据进行提取总结和统计分析,探究交通事故在人、车、路和环境方面的因素特点,并从逻辑回归模型的角度分析各因素对交通事故的显著影响程度,为交通安全的改进提供理论参考。...
  • 交通流量预测评价指标 交通流量预测模型得出的预测结果,需要相应的性能评价指标用以对预测结果作出评价。为了有效判断算法模型对交通流量预测的性能表现,需要结合多种指标来衡量预测模型的效果优劣,通常使用均方...

    交通流量预测模型得出的预测结果,需要相应的性能评价指标用以对预测结果作出评价。为了有效判断算法模型对交通流量预测的性能表现,需要结合多种指标来衡量预测模型的效果优劣,通常使用均方误差、均方根误差、平均绝对百分误差等指标来衡量。具体误差测量公式简介如下:

    0.误差(Error):预测值减去真值。

    Error=observed_{t}-predictedt_{t}

    范围(-∞,+∞)如果预测值高于实际值,那么误差为正,若低于实际值,则误差为负。

          

    1.偏差(Bias):误差的平均值,此处N为预测值或真值的总数。偏差的缺点在于偏差为误差在所有时刻的累加,若某一时刻误差为正值可能会抵消掉另一误差为负值的时刻,因此预测模型可能会得到偏差较小,而预测精度却很低,故只使用偏差不足以对预测精度进行评估。

    Bias=\frac{1}N\sum_{t=0}^{N} (observed_{t}-predicted_{t})

     

    2.均方误差(Mean Square Error):均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,是预测误差平方之和的平均数,平方避免了正负误差不能相加的问题,同时对误差进行平方,也加强了数值大的误差在模型训练中的权重。相比于均方根误差少了开根号的运算,故计算速度快。

    MSE=\frac{1}{}N\sum_{t=0}^{N}(observed_{}t-predicted_{}t)^{}2

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

          

    3.均方根误差(Root Mean Square Error):均方根误差是均方误差的算术平方根,具体公式如下:

     

    RMSE=\sqrt{\frac{1}{}N\sum_{t=0}^{}N(observed_{}t-predicted_{}t)^{}2}

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

          

    4.平均绝对误差(Mean Absolute Error):观测值与真实值的误差绝对值的平均值。

    MAE=\frac{1}{}N\sum_{t=0}^{}N|observed_{}t-predicted_{}t|

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

     

    5.平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error):

    MAPE=\frac{1}{N}\sum_{t=0}^{N}|\frac{observed_{}t-predicted_{}t}{observed_{}t}|

    范围[0,+∞),数值越小,表示模型预测性能越好。

    注意:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用。

     

    6.对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error):

    SMAPE=\frac{1}{N}\sum_{t=0}^{N}\frac{|observed_{}t-predicted_{}t|}{(|observed_{}t|+|predicted_{}t|)/2}

    注意:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用。

     

    7.均方对数误差(Mean Square Log Error):

    MSLE=\frac{1}{}N\sum_{t=0}^{}N)[log(1+observed_{}t)-log(1+predicted_{}t)]^{}2

     

    8.中位数绝对误差(Median Absolute Error):通过取预测值与实际值之间的所有绝对差值的中值来计算损失。

    MedAE=median(|observed_{}0-predicted_{}0|...|observed_{}n-predicted_{}n|)

     

    9.R方值(R2-Score):即决定系数,反映的是自变量对因变量变化的解释程度。

    R_{}2=1-\frac{\sum_{t=0}^{N}(observed_{}t-predicted_{}t)^{}2}{\sum_{t=0}^{N}(observed_{}t-mean)^{}2}=\frac{ESS}{TSS}=1-\frac{RSS}{TSS}

    其中,

    TSS(Total Sum of Squares)=\sum_{t=0}^{N}(observed_{}t-mean)^{}2

           表示观测值的离散程度,正比于方差。

          RSS(Residual Sum of Squares)=\sum_{t=0}^{N}(observed_{}t-predicted_{}t)^{}2

    表示预测值与观测值的残差。

    ESS(Explained Sum of Squares)=\sum_{t=0}^{N}(predicted_{}t-mean)^{}2

    观测值与样本平均值的离差平方和。

     

    在衡量二分类问题的机器学习或深度学习模型性能时,还可查全率(Recall)、查准率(Precision)和F1-score,以及在此基础上混淆矩阵(Confusion Matrix)、受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic)等性能度量指标。但交通流量预测并不是传统意义上的二分类问题,并不能将预测结果强行分为正负类,故查全率和查准率等性能度量指标并不适用于交通流量预测模型的评价。

    展开全文
  • 使用python进行交通流量预测

    千次阅读 2021-01-30 11:31:04
    任务:短时交通流量预测

    项目流程

    项目地址

    仓库地址

    项目概述

    前几天(好吧,是前几个月—拖延症癌患者),从一个小客户哪里收到了一批数据,没错,就是很小批量的数据,然后目标适用于解决交通流量预测等的问题。这本来是一个非常小非常小的项目,不过既然是第一次接到做交通流量预测的,当然要尽情搞事情。

    首先是模型,什么SVM、LSSVM、SVR、BP等等传统,能上的都给他上上。然后使用模式,甭管是命令行工具还是绘图方式,能够写多少轮子就写多少轮子,所有的东西都是抽象抽象再抽象,我们的目标是没有最抽象只有更抽象。

    既然决定,不单单只是做一个项目,而是决定在这个项目的基础上搞点东西,那么就要从头开始,所以,一开始就是先做架构了。

    对象分析

    我们先看看有哪些可以抽象出来的对象,首先,这是一个用于预测的模型项目,然后就有了第一个对象,模型,模型应该是用于预测和学习的。

    然后,为了反馈预测,我们需要抽象一个残差对象,用于学习。

    为了能够直观检验学习的效果,我们可能还需要对于部分学习效果进行可视化,因此需要构建一个绘图对象,用于将数据对象绘制成对应的图形。

    由于拿到的数据比较参差,所以需要对数据进行预处理,按照时间聚合与分割,并且按照需要提取数据特征,因此需要构建数据提取过程的对象。

    最后,为了连接数据端到模型端再到可视化端,我们需要构建一个管道对象,让整个数据流串接起来。

    模块
    模型
    残差
    可视化
    管道

    此外,由于客户的需求,我们还需要定制一些东西,比如我们要在模型中使用遗传算法来进行模型优化,所以我们也会构建一些ga相关的对象,比如个体,群体等。

    然后,为了配置整个系统,要实现一个配置对象,去配置整个系统,可。

    模块介绍

    数据模块

    数据模块基本负责了几件事情,数据读取、数据预处理和数据特征抽取。

    数据
    数据读取
    数据预处理
    数据特征抽取

    数据读取

    参考data/xlsx_reader.py,按照需求,我会收到一批xlsx类型的数据,也就是超表格数据。这里直接使用pandas中的read_excel提供能力。然后,在此基础上,提供数据串联与数据索引变更的能力。

    数据预处理

    参考data/preprocess_data.py,对于已经读取的数据进行必要的预处理流程,这里做的只是简单的正则化。

    数据特征提取

    参考data/extract_feature.py,这里选取一些数据特征用于预测下一时刻的数据,包括了时间滑动窗口内的均值、方差、一阶导数、二阶导数等。

    残差模块

    残差模块主要用于计算,目标值和预测值之间的残差,这些残差用于模型训练。整体上基于BaseLoss(参考lib/loss.py)模块实现。

    loss
    mae_loss
    mse_loss

    mae_loss

    参考loss/mae_loss.py,计算均值残差。

    mse_loss

    参考loss/mse_loss.py,计算均方差残差。

    模型模块

    模型模块存储了主要的模型,这些模型负责了预测所使用的所有模型(至少是)。整体上,模型基于BaseModel(参考lib/model.py)实现。

    model
    BP
    lssvr
    svr
    ga_knn_lssvr

    BP

    参考model/bp.py,BP神经网络模型。包含了标准的BP神经网络模型和带有遗传算法优化的BP神经网络。

    SVR

    参考model/svr.py,支持向量机模型。包含了标准的支持向量机和带有遗传算法优化的支持向量机模型。

    LSSVR

    参考model/lssvr.py,最小二乘向量机模型,包含了标准的最小二乘向量机模型和带有遗传算法优化的支持向量机模型。

    GA_KNN_LSSVR

    参考model/ga_knn_lssvr.py,knn+lssvr联合预测模型,当然也包含了遗传算法对模型优化。

    可视化模块

    可视化模块包含了将指定数据进行可视化的主要流程,主要是用于将指定的数据变化成可视化的图形。所有的可视化都是基于BasePlotable(参考lib/plot.py)。目前主要实现了线性图和网格图。

    plot
    line
    wireframe

    line

    线性图,实现过程参考plot/line.py

    wireframe

    线框图,实现过程参考plot/wireframe.py

    任务模块

    主要的命令行任务过程,所有的task基于BaseTask模块(参考tasks/base_task.py)实现。主要是用于构建一系列的任务函数。主要实现的函数过程如下:

    task
    AggTask
    DataTask
    FeatureExtractTask
    ModelTask
    PlotTask

    AggTask

    聚合任务,参考tasks/agg_task.py实现,主要用于聚合不同数据文件中的数据。

    DataTask

    数据任务,参考tasks/data_task.py实现,主要处理数据任务,进行数据预测,获取数据残差。

    FeatureExtractTask

    特征提取任务,参考tasks/FeatureExtractTask实现,将原始数据按照时间进行聚合后,执行数据预处理和数据的特征提取。

    ModelTask

    模型任务,参考tasks/model_tasks.py,主要用于实现预测流程。

    PlotTask

    可视化任务,参考tasks/plot_tasks.py,主要用于实现可视化数据的流程。

    (未完待续)

    展开全文
  • python 交通流量数据

    2018-12-27 11:06:41
    用于岭回归模型进行交通流量预测的基础数据。根据已有的交通流量数据,对以后时间的车流量的信息进行回归预测。数据来源:某路口的交通流量监测数据,记录全年小时级别的车流量。
  • 广州市滨江路交通流量调查与分析,赵建明,沙志仁,滨江路,滨临于珠江南岸,是广州市海珠区的主要东西向道路之一。近几年来,随着路旁住宅楼的急速增长,滨江路上的交通流量也大大
  • 这是一份完整的程序,运行环境为VC6.0++,也能够在更高版本上的VS2015等...程序的功能介绍:根据实测数据绘制速度-密度(占有率)、速度-流量流量-密度(占有率) 关系图,并进行分析;(指出最大值、临界值等)。
  • 交通流量统计表

    2020-12-18 17:56:34
    这一款整理收录发布的交通流量统计表,可用于学习、参考、借鉴交通流量统计表相关内容,赶快来...该文档为交通流量统计表,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • 基于高德地图的交通数据分析

    万次阅读 2018-08-21 23:30:10
    设计需求在于每天上班早高峰期,每次都提前出门,虽然有地图可以实时查看路况,但是再过一阵时间 就会异常的堵车如果通过数据监控分析每天指定路段在什么时间段相应的拥堵情况,即可合理控制时间. 有时候很早出门,却堵车...

    前言

    设计需求在于每天上班早高峰期,每次都提前出门,虽然有地图可以实时查看路况,但是再过一阵时间 就会异常的堵车如果通过数据监控分析每天指定路段在什么时间段相应的拥堵情况,即可合理控制时间. 有时候很早出门,却堵车堵得依然快迟到,而有时出门时间晚了,却发现那个时间段的路况良好,和早出门最终到达目的地的时间相近。

    这里写图片描述

    具体思路

    还在coding中,待补充。。。

    开源项目地址

    欢迎 star or fork!
    https://github.com/unlimitbladeworks/traffic-monitor

    展开全文
  • 各个区域各条道路的车流 SELECT area_id,road_id,COUNT(car) AS carNum1 FROM traffic.monitor_flow_action GROUP BY area_id,road_id 各个区域top10车流的道路及车流 SELECT area_id,road_id,carNum1 ...
  • 首先采用小波分析交通流量数据的高频与低频分量分离;其次,求得原始信号与重构信号的差值;最后,结合最小二乘法找出数据中的异常点。通过对实际道路的交通流量进行实验,验证了该方法能准确地检测出交通流量中的...
  • 快速准确的短期交通流量预测是交通分析与控制的重要前提。 由于短期交通流量具有非线性特征并且随机变化,因此传统的机器学习算法很难进行并行计算。 本文提出了一种结合小波分解和重构与极限梯度提升(XGBoost)...
  • 基于目前城市交通拥堵的现状,提出一种更加智能更能适应实际交通情况的交通控制系统。以改善目前交通灯只定时不按实际情况做改的
  • 基于多线性分析和k近邻回归的短期交通流量预测
  • 交通流量问题MATLAB求解交通流量问题 MATLAB下图给出了某城市部分单行街道的交通流量(每小时通过的车辆数)图 1 中有 6 个路口,已有 9 条街道记录了当天的平均车流量。另有 7 处的平均车流量未知,试利用每个路口的...
  • 抓取“矢量”的实时交通流量数据

    千次阅读 2015-08-30 15:41:00
    1. 引言 最近老师有一个需求,就是想要抓取实时的矢量交通流量数据来做分析,类似于百度地图,高德地图的“实时路况”那种。平时的网络抓取工作一般是抓取网页上现成的数据,但是交通流量数据只有栅格的切片,没有...
  • 随着我国经济的增长和城市化进展,交通拥堵、交通事故频发、尾气污染 等交通问题已经成为当今社会普遍...本文在对短时交通流量预测问题分析与总结的基础上,对短时交通流量数据的去 噪处理与预测问题进行了分析与研究。
  • 提出一种基于“先分-独立预测-再合”思想的新型交通流量预测模型. 其应用小波变换技术, 对交通流量数据 进行分解和重构, 将得到的低频概貌信号和高频细节信号, 分别用3 次平滑指数和ARIMA 进行拟合, 并应用逐步...
  • 交通流量预测。 用PyTorch实现图卷积网络(GCN,GAT,Chebnet) 要求: -火炬 -脾气暴躁 -熊猫 -Matplotlib 数据集示例: 数据集由Caltrans绩效评估系统(PEMS-04)收集 数量:307个探测器 日期:2018年1月至2月...
  • 大数据流量分析

    万次阅读 2019-01-04 10:52:25
    数据分析的思路 1、基于用户的使用路径,包括用户的操作(点击、返回、退出)、流失(如:注册流程增加一个跳转,用户的流失率)、停留时间(例如用户在某个商品的浏览时间) 2、基于产品的节点,包括用户转化...
  • 为了提高交通流量的预测精度,用重现图和重现定量分析法,定量分析交通流量时间序列的周期特性,并利用BP神经网络法和K近邻法,对短时交通流量进行了预测。实例分析表明:不同统计时间间隔和不同时段的交通流量时间序列...
  • 基于大数据分析的航道交通流量采集系统设计.pdf
  • 交通事故分析-源码

    2021-02-13 22:25:18
    本地流量,统计摘要和推断 概述 这是我从事数据科学之旅的第一个项目。 我应用了上周学到的基本技能,涵盖了以下内容:-基本统计信息(分布,置信区间,假设检验) 许多Python编程概念 与文件和目录进行编程交互 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 16,242
精华内容 6,496
关键字:

交通流量分析