智能交通仿真数据分析方法及系统

一种智能交通仿真数据分析系统包括数据采集、预处理、分析和可视化模块。系统通过传感器、摄像头和GPS设备实时收集交通数据，经过清洗、去噪、格式转换后，利用机器学习和数据挖掘技术进行深度分析。卡尔曼滤波算法用于高效去噪，提高数据准确性和可靠性。最后，通过图表和地图形式展示分析结果，包括实时交通流量、车辆密度热力图和历史趋势图。系统模块间采用标准数据传输协议确保数据实时稳定传输，支持JSON和XML格式。通过高效的数据采集、准确的数据预处理、深度的数据分析和直观的数据可视化，显著提升了交通管理的效率和决策的科学性。其结合了先进的技术手段和实际应用需求，为城市交通领域带来了重要的技术进步和管理优化。