摘要
本发明涉及交通预测技术领域,且公开了一种基于大数据的道路交通流量预测方法及系统,所述系统包括数据融合处理模块、预测算法匹配模块以及动态预测执行模块,通过时空频率对齐处理结合双线性插值算法,解决气象环境数据与动态交通流数据的时空采样频率差异,实现突发交通事件影响因子的精细化量化表征,增强恶劣气象条件下的预测稳定性,通过时空栅格矩阵融合路网邻接关系特征,捕捉上游事故引发的级联拥堵传播效应,提升立交枢纽等复杂路网结构的预测可靠性,降低拥堵误报率,通过动态预测模型训练与实时反馈优化模块联动,持续修正连续预测过程中的偏差积累,提升特殊交通场景下的模型鲁棒性,保持预测系统长期运行的稳定性。
技术关键词
动态交通流
大数据
突发交通事件
栅格
双线性插值算法
矩阵
道路交通流量
预测系统
道路养护系统
交通预测技术
匹配模块
频率
预测交通流量
卡口摄像头
恶劣气象条件
动态预测模型
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
联合决策方法
运动矢量信息
传感器融合
网格
栅格
客户信用风险
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指标
机器学习模型
评价方法