摘要
实时车流量预测是智能交通研究的重要组成部分。笔者针对实时车流量预测问题,提出一种使用大数据技术的解决方案。通过建立数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、模型训练与预测模块,实现对交通卡口车流量的实时预测。本系统能够实现GB级的数据实时处理,具有延迟低、精度高的特点,对于城市公共交通规划、道路规划、安检规划有指导意义。
Real-time traffic flow forecasting is an important part of intelligent traffic research.In order to predict the traffic flow in real time,a solution which uses large data technology is proposed.Through the establishment of data acquisition module,data processing module,data storage module,model training and prediction module,to achieve real-time traffic jam traffic forecast.The system can achieve GB-level real-time data processing,with low delay,high precision features.It’s instructive for urban public transport planning,road planning,security planning.
作者
白亚男
程良伦
Bai Yanan;Cheng Lianglun(School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong 510006,China)
出处
《信息与电脑》
2018年第1期68-70,共3页
Information & Computer
关键词
实时车流量
大数据
智能交通
real-time traffic flow
big data
intelligent traffic
作者简介
白亚男(1993-),男,新疆库尔勒人,硕士研究生。研究方向:人工智能、大数据。
