U491.14
第31届世界大学生夏季运动会交通保障工作培训服务(212293)
为通过视觉图形实现交通流时序特征可视化,精准掌握交通大数据驱动下交叉口交通主体的移动趋势,构建交叉口短时交通流可视化预测系统.通过 Python中的 Matplotlib实现交叉口交通流时序可视化,利用 ARIMA 模型进行短时交通流预测,并以 OpenITS合肥市示范区黄山路-科学大道交叉口数据进行实例验证.结果表明,该系统可实时、在线实现不同时段交通流分布规律可视化,并能有效提取交通流时序特征,ARIMA(1,1,0)模型的3个评价指标的预测误差均小于10%,具有较高的预测精度.
何矿元,李慧,徐小金,胡蓉,黄丹.基于可视化技术的交叉口短时交通流预测研究∗[J].公路与汽运,2023,(1):22-26.[J].,2023,(1):22-26.