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  • 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
  • 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
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  • 基于多线性分析和k近邻回归的短期交通流量预测
  • 1.文中提出了一种结合时空分析的卷积神经网络cnn深度学习框架的交通流量短时预测模型。如何构造二维矩阵?? 2.时空特征选择算法定义最佳的输入时间 间隔和空间数据量。通过相关性分析和时空特征选择算法(STFSA)...

    1 问题

    1.文中提出了一种结合时空分析的卷积神经网络cnn深度学习框架的交通流量短时预测模型。如何构造二维矩阵(时空交通流量信息的二维矩阵
    在这里插入图片描述
    2.时空特征选择算法定义最佳的输入时间 间隔空间数据量。通过相关性分析和时空特征选择算法(STFSA)确定有效的输入数据,通过 STFSA 确定佳的输入数据的时间滞后空间路段的数量
    特征选择算法
    3.从实际的交通流量数据中提取选定的交通流量数据并转化为具有 时空交通流量信息的二维矩阵。
    利用皮尔森系数判断2个序列的相关程度。
    4.文中采用 LeNet-5
    流程图在这里插入图片描述

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  • 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...
  • 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。
  • 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
  • 现代网络需要智能过滤工具,激发监视、分析和安全性能。 软件即服务(SaaS)的流行连同新联网设备的不断加入,让传统数据中心不堪重负,凸显出企业拥有更好的网络流量管理的重要性。思科预测,2019年,全球数据中心...

    现代网络需要智能过滤工具,激发监视、分析和安全性能。

    智能过滤器:流量分析的交通警察

    软件即服务(SaaS)的流行连同新联网设备的不断加入,让传统数据中心不堪重负,凸显出企业拥有更好的网络流量管理的重要性。思科预测,2019年,全球数据中心网络流量将达10.4ZB,是2014年的3.4ZB的3倍。总的来说,数据中心的工作负载预计将在2019年翻一番。如果管理不力,这一状况无疑会给需要访问数据中心的企业带来麻烦。

    建立了坚实网络基础的企业,将在安全、效能和成长方面都胜过其竞争对手。该基础就是从更好的管理、控制和过滤高度拥塞的数据中心流量开始的。就像设计交通控制系统以避免高峰时段车辆拥堵一样,恰当的网络基础也能为数据流量做到同样的事。网络数据包代理(NPB)之类的技术就为此应运而生。但也正如人们的上班通勤体验一样,某些流量控制方法是比其他一些更为有效。区分的方法就如下文所示。

    直面改变

    监视和保护现代网络流量需要细粒度的洞见,而这只有借助高级自动化分析和安全工具才可能达到。不用这些工具,人工监视和保护网络已不再可能。但是,每一条分析,每一次合规和每一台安全设备,也都增加了一层层的复杂性。如果没能平滑配置进网络中,该复杂性有可能导致弊大于利的后果。咱们还是采用智能过滤解决方案吧。

    安全和分析工具能给公司带来许多价值——只要它们能真正看到应该看到的数据。但这事儿如今可不容易做到。今天,目标变成了以能向网络或安全管理员呈现简单有效选项的方式,来收集、识别和智能分发数据。将每份数据发送给每个工具可不能算是有效的解决方案。既然能在开始搜索前就先去掉一半的冗余数据,又何苦让每个工具自己来一遍大海捞针似的数据筛选呢?

    当然,此法看上去好像是可选的。很多人即便没有部署任何智能过滤也能撑几个月甚至数年之久。不过是花费更多时间在其工具和终端上筛掉大量数据和误报而已。但是,更好的选择在这儿:完整收集数据,然后智能过滤。

    在带外性能监测、入侵检测系统或分析上,网络分接器被用于复制单个段点间的数据流,以及发送该复制数据流到必要的工具上。取决于分接器的安装位置,每个工具需要处理的数据包有可能高达整个网络流量的50%或更多。这些复制的数据包是非必要的干扰,让流量监测工具不能以最高效率工作。更糟的是,造成了一种流量比实际更多的假象,导致追加更多投资购买更多工具来处理那些以为增加了的流量负载。

    分发 ——增长的基础

    我们惯于被逼着花小钱办大事。网络基础的小改变,可能打开增长可能性的新世界。如果能以更小代价看到更多保护更多,有谁不乐意呢?

    有太多复制流量的时候,NPB去冗余过滤就能大幅改善性能了。太多应用分布在不同地点,能用应用过滤识别真正应用的NPB,就能让公司构建出激发防火墙之类安全工具效能的安全策略。而随着大量流量迁移到SSL加密,NPB能解密流量并分发明文流量给监测工具,将这些工具从解密重担中解脱出来,专注处理分析业务。

    由于“运行时”重路由到鉴证工具和内置抓包工具如今已成为可能,NPB可大幅减少解决问题的耗时,大大加快误报隔离和解析过程。简言之,网络数据包代理中的智能过滤,可使企业获得更高的安全和监视工具投资回报。方便的编程、有效的过滤、智能的数据分发,让更有效的网络运营成为可能。

    最终,性能和客户满意度才有发言权。发送正确的数据给正确的工具是企业成功或问题解决的关键。处理来自不同源的大量数据分发不可能再是人工过程。现代网络需要智能过滤工具来提升网络监视、分析和安全的性能。缺了背后运作的交通灯网格和复杂交通控制系统,城市交通拥堵会成指数级恶化。为什么你会觉得现代数据中心的情况会有所不同呢?


    作者:nana

    来源:51CTO

    展开全文
  • 基于BP神经网络的城市交通流量预测与路口分析.nh 论文一篇,希望对大家有帮助
  • 博士论文,有利于使用时间序列对交通流量进行预测,有很多预测方法。
  • 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)...
  • 利用深度时空残差网络预测城市范围的交通流量 本项目完整源码地址:https://github.com/angeliababy/passenger_forecast 项目博客地址: https://blog.csdn.net/qq_29153321/article/details/104005743 原理部分 参考...

    时序分析-利用深度时空残差网络预测城市范围的交通流量

    本项目完整源码地址:https://github.com/angeliababy/passenger_forecast

    项目博客地址: https://blog.csdn.net/qq_29153321/article/details/104005743

    原理部分

    参考论文《Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction》或
    《利用深度时空残差网络预测城市范围的人流量》
    下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_29153321/10998326

    1. 解决问题:城市人流量预测
    2. 应用方法:ST-ResNet(卷积残差网络)
      在这里插入图片描述
      应用方法优势:建模近处的和远处的两个区域之间的空间依赖性,同时也保证了预测的精度不受神经网络的深度结构影响。
    3. 人流量:将城市分为M*N网格形式,计算进入流和外出流
      时间依赖性:短期、周期、趋势
      外部因素影响:天气、工作日情况等
    4. 下图展示了 ST-ResNet 的框架,包括四个主要的模块:分别建模邻近性、周期性、趋势性和外部影响因子(暂不考虑)
      在这里插入图片描述
      框架解析:暂时不考虑图中外部因素影响融合部分。比如以短期序列为例,令最近的一个分段为[Xt-lc,Xt-(lc-1),…,Xt-1]
      ,称为邻近性依赖矩阵,将它们与时间轴个数进行拼接成张量
      Xc(0) ∈R2lc×I×J
      ,周期、趋势序列中Conv1-Conv2过程类似输出
      〖X_p〗((L+2))、〖X_q〗((L+2))
      .其中卷积采用边界填充0尺寸不变卷积形式.
      在这里插入图片描述
    5. 具体操作如下:
      数据准备:将城市划分为M*N网格,计算每个网格上基于时间依赖性的进入流和外出流。
      数据输入:以短期预测为例,尺寸大小(M,N,2lc),前两维表示网格尺寸,后一维表示各时间节点的进入流、外出流。其中卷积操作和残差单元示例如下,参数数目L可变,此时为4,Adam自优化学习率,batch_size=32, p和 q分别设为 1 天和一周。对于 3 个序列,设为:lc∈{3,4,5},lp ∈{1,2,3,4},lq∈{1,2,3,4}。90%数据训练,10%数据测试,迭代10100次。
      在这里插入图片描述
    6. 流程图(输入数据会做tanh归一化预处理)
      在这里插入图片描述

    实践部分:resnet卷积网络解决客流预测问题

    首先将城市的客流数据依据区域转化为图像像素的形式,然后利用resnet卷积网络对具有时间序列性质的客流数据(转化为图像通道)进行未来时刻的区域客流预测。

    一、各目录情况如下:

    datas

    目录下存储内部条件序列数据(data.csv)和外部条件序列数据(external.csv),其他为客流数据接入用的虚构数据
    

    src

    1. date_pre
    目录下data.py为客流预测的预处理过程(模型第一步)
    keliu.py为客流数据的接入过程(最先步骤)
    2. model_defin
    目录下定义resnet卷积网络结构定义(分为考虑外部条件external_model.py和不考虑外部条件external_model_no.py两种情况)
    3. train_models
    目录下实现客流预测的训练过程(模型第二步)(有两种情况:分为考虑外部条件和不考虑外部条件的网络模型训练)
    4. predicts
    目录下为客流预测的预测过程(模型第三步),此时为单步预测,之后有真实数据时需加入多步预测计算
    

    models

    目录下会存储网络生成的模型文件
    

    二、运行(以不考虑外部条件为例)

    1. 第一步,模型数据预处理,运行src/data_pre/data.py
    2. 第二步,模型训练操作,运行src/train_models/external_model_no.py
    3. 第三步,模型预测(单步预测),运行src/predicts/predict.py
    

    最后需要注意的是:接入真实数据后需测试考虑外部条件和不考虑外部条件的情况,观察是否考虑外部条件的结果更好

    展开全文
  • 为了改善多车道、路况可变、流量可变的复杂交通环境中关于道路交通流量的问题, 采用多时段延时动力系...真数据结果表明, 新模型能够模拟真实的交通流量变化, 同时对于控制交通流量以及分析交通系统的特点是有效的.</p>
  • 2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛热身赛题_交通流量预测赛题分析(持续更新!!!) 写在前面:大家好!我是在读本科生数据新手JerryX,各位数据挖掘大佬有什么问题和建议多多指教!!也欢迎大家多多点赞...

    2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛热身赛_交通流量预测赛题分析6.2更新版(完结撒花)

    写在前面:大家好!我是练习时长半年的在读本科生数据小白JerryX,各位数据挖掘大佬有什么问题和建议多多指教!!欢迎大家多多点赞,多多评论,多多批评指正!!
    【20200602更新】 华为云大数据挑战赛热身赛到此结束,完结撒花啦,我所在的队伍“无能的万金油”最后取得了7/1491 这个还算不错的成绩。感谢两位大佬队友的一路相伴!!
    关于这个赛题,部分简单赛题分析在我的CSDN博客和队友的Blog上有所介绍。另外,我们队伍的代码也已经在github上开源啦,具体的细节欢迎大家去github 看看哈,如果觉得有点收获,也欢迎大家STAR一波哈!谢谢大家一路以来的支持!
    在接下来更加激烈的 中国高校计算机大赛 正式赛 里,我们也会持续分享比赛的一些心得和思路的,欢迎大家持续关注!

    在这里插入图片描述
    更新的一张拓扑结构及地理位置示意图!!!
    画图不易,猪猪叹气 ,觉得不错拿走不谢!欢迎点赞关注!)
    在这里插入图片描述

    0. 赛题介绍

    赛题背景
    随着电子信息和移动通信技术高速发展和不断融合,人工智能在各个领域都相继取得了巨大的突破,城市智能体也应运而生,而城市交通又是城市智能体的核心。交通流量数据既是城市交通中的基础数据,又是反应交通状况的重要指标之一,准确预测交通流量对城市交通具有重大意义。本题以交通流量预测为目标,邀请各个队伍以历史交通流量数据建立对应的算法模型,预测目标流量数据,通过预测值和真实值之间的对比得到预测准确率,以此来评估各队伍所提交的预测算法。

    大赛官网链接

    赛题说明
    本次比赛任务是利用历史数据结合地图信息,预测五和张衡交叉路口未来一周周一(2019年2月11日)和周四(2019年2月14日)两天的5:00-21:00通过wuhe_zhangheng路口4个方向的车流量总和
    要求模型输出格式如下: {“data”:{“resp_data”:{“wuhe_zhangheng”:[1,4,5,6,4…]}}}从5:00开始每5min的预测数据,第一个数据为5:00-5:05的流量值,最后一个数据为20:55-21:00。两天的数据按时间先后放在一起,总共有384个数据。
    小提示:如果不考虑天气周边活动节假日等因素,预测结果可能不准确哦。

    数据说明
    本次比赛提供4周(2019.1.12 – 2019.2.8)深圳龙岗区坂田街道交通流量历史数据。车流数据格式如下:
    在这里插入图片描述
    其中,time为上述格式时间字符串,cross为路口名,direction为车流起始方向,leftFlow是左转车流,straightFlow是直行车流。
    说明:
    (1) 十字路口包含四个方向车流数据,此处未全部列出。
    (2) 路口名称分别为:五和路、张衡路、稼先路、隆平路、冲之大道。可以通过但不限于百度地图等地图软件获取地图路网信息。
    (3) 因为右转车流不受信号灯控制,因此未做统计。

    !获取地图路网信息友情链接:五和大道张衡路路口百度地图

    评分标准
    第一部分(分类问题)
    分类问题评价标准:
    在这里插入图片描述

    预测的评价是通过每一个5min预测车流和真实通过车流对比,看看趋势是否一致(比如10月19日的5:00到5:05的真实车流是4,10月20日的5:00到5:05的真实车流为5,那么只要车流预测值大于4,就得100分,最后得分为所有得分求加权平均(权重为该时间段所在小时的车流量占16小时总车流的比重))。

    第二部分(回归问题)
    回归问题评价标准:
    在这里插入图片描述

    预测的评价还是通过每一个5min 预测车流和真实通过车流通过grade公式计算最后得分,加权细则与第一部分相同:其中wi为权重,xj为真实车流数据,xj拔为预测车流数据,ε为e-9。

    最后将两部分分数做归一化处理,第一部分占比40%,第二部分占比60%。

    ============================ 我是分割线======================================
    下面我们在赛题数据还没有出来之前,先从地图角度出发分析一下有什么地图信息可以挖掘一下吧!!

    1. 预测目标地理位置可视化:五和张衡交叉路口

    所谓“知己知彼,百战百胜”,我们先来看看我们的目标预测位置有什么地理特点吧!
    先看看局部的地理位置:
    五和张衡交叉路口
    再来看看整体的地理位置:在这里插入图片描述
    震惊!!原来是华为的老巢!!那么朝九晚五必然是我们要考虑到的一个重要的特征啦!

    2. 流量与时间关系地理位置初步可视化分析

    借助百度地图的流量预测功能,我们可以直观的看到一周7天不同时间段的基本的车流量情况。下面我们进一步初步分析,可以得到两个结论:
    1.任老板的公司不仅朝九晚五,竟然还有 十点的狂欢(再一次震惊!)可见下面三张图:
    “朝九”

    “晚五”

    “十点狂欢”

    3.简单空间拓扑结构信息抽取思路介绍

    看到地图,我们就能够想到要建图抽取特征啦!我们在这道题目里面可以把道路看成边,路口看成结点,组织成一个简单的图结构

    在这里插入图片描述

    通过百度地图好用的测距功能,我们就可以很方便地抽取出来空间结构信息,以便后续进一步挖掘不同路口结点之间的流量关系啦!

    在这里插入图片描述
    我们可以使用邻接矩阵抽特征的方式,将拓扑图结构的空间相关性在特征层建模出来,使得时序神经网络模型/传统机器学习方法也能够处理复杂图结构的空间相关性问题。

    4. 训练集与测试集时间对应日历表分析

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    我们的训练集对应时间是从1月12日到2月8日,其中通过观察训练集所给时间的日历信息,可知这一段时间涉及了2019年的春节假期。而测试集所需要预测的2月11日与2月14日是春节长假后的两日:其中11号是春节后的第一天的工作日,而14号情人节又是个节假日。以上几点或许会给我们对于车流量的预测会引入不同方面的影响,大家可以留意一下哦!

    5. 竞赛相关准备信息

    4.1 获取竞赛数据集方法
    1.从OBS拷贝竞赛数据集,首先登录OBS管理控制台,在华北-北京四创建您的OBS桶
    2.登录ModelArts管理控制台,在华北-北京四创建Notebook,将如下代码中my_bucket/my_folder替换成您自己的OBS桶
    3. 最后运行代码,将竞赛数据集拷贝至您的OBS桶中。

    import moxing as mox
    mox.file.copy_parallel('s3://obs-bdc2020-bj4/traffic_flow_dataset','s3://my_bucket/my_folder')
    print('Copy procedure is completed !')
    
    
    

    4.2 模型规范

    1. 所提交的模型必须请满足赛题说明中的模型输出格式,且要符合ModelArts模型包规范。
    2. 评分系统使用ModelArts 批量服务加载参赛者所提交的模型,批量服务的输入目录中为一个batchin.csv 文件,文件内容为预测时间(2019-2-11,2019-2-14)。建议参赛者在提交模型之前,先通过ModelArts的“批量服务”验证模型的可用性和准确性
    3. ModelArts 模型管理中的模型创建后,不会自动更新,如果您有了更好的模型需要提交判分,要重新导入模型,然后再将重新导入的模型提交判分。

    说明:详细操作请查看大赛官网交流论坛的相关文档。

    4.3 提交说明
    所有参赛者需使用华为云一站式AI开发平台ModelArts来开发模型,且将模型部署为在线服务或批量服务验证其正确性。确认模型输出无误后,在ModelArts平台上将开发好的模型提交判分,最后在竞赛平台上查看分数及排名。
    提交方法:
    (1) 在ModelArts左侧导航栏中选择“模型管理>模型”,单击模型名称左侧“∨”,然后单击页面右侧操作栏中的“发布>参赛发布”
    在这里插入图片描述
    (2) 在弹出的**“参赛模型提交”对话框中,选择比赛项目**、比赛阶段,然后单击确定。点击确定后,即成功提交模型判分。在如下界面中可点击“现在加入”,也可以点击“以后再说”或直接点击右上角关掉该对话框。
    在这里插入图片描述

    说明:模型提交判分后,需等待一定时间判分系统进行判分需一定时间,运行时长与选手提交的模型有关),判分系统完成判分后,可在竞赛平台“提交作品”中查看得分,其中“提交作品”页面需报名比赛后才会显示。

    评分说明
    (1) 本次比赛榜提交时间段为:4月17日10:00 - 5月22日14:00。
    (2) 每个团队每天有3次评测机会,所提交的模型得分可在大赛平台页面**“提交作品”中查询**。
    (3) 排行榜每6个小时刷新一次。

    5. 热身赛奖项(新)

    大赛将提供100 元华为云资源代金券,成功报名的参赛者可点击页面上方“领
    取”获得代金券(每位参赛者仅可领取一次)。另外,热身赛将设置以下奖项和奖品
    在这里插入图片描述
    下面上热身赛奖品实物图!!!心动了吗?加油吧![手动狗头]
    在这里插入图片描述

    6. 评价指标详解(新)

    6. 1 分类指标详解
    在这里插入图片描述
    6. 2 回归指标详解
    在这里插入图片描述6.3 总评价指标:
    在这里插入图片描述

    友情链接:
    大赛官网交流论坛
    ModelArts学习资料及案例
    热身赛赛题Baseline
    代金券及ModelArts体验规格使用【非常重要】

    感谢大家的耐心阅读,有什么建议欢迎大家在评论里提出来哦~~
    这篇文章会持续更新,记录自己的一点心得,分享一些好的paper~
    也请大家多多指教!!希望能和大家一同学习进步!!

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交通流量分析