城市交通道路流量预测

成员

• 王雪霏
• 冯雨晴

问题描述

1、问题背景分析

移动互联网时代的开启使得每个出行者都成为了交通信息的贡献者，超大规模的位置数据在云端进行处理和融合生成城市全时段，无盲区的交通信息。本问题基于互联网交通信息建立算法模型，精准预测各关键路段在某个时段的通行时间，实现对交通状态波动起伏的预判，助力社会智慧出行和城市交通智能管控。运用大数据手段缓解拥堵毒瘤对城市管理的影响，更好的帮助贵阳交通管理者提前制定管控方案，预防和削减拥堵，实现智慧出行。通过计算提交预测值和记录真实值之间的误差确定预测准确率，评估所提交的预测算法。

2、问题描述：

2.1. 数据准备：

移动APP数据实时匿名收集用户地理位置信息， 处理和融合生成城市全时段，无盲区的交通信息。数据包括城市关键路段（link）的属性信息，路段间网络拓扑结构以及每条路段在历史各时间段内的通行时间。

2.2. 模型建立：

参数训练,得到各路段各时段通行时间数据规律，估算各个路段在未来指定时间段内的通行时间

2.3.预期的结果：

较为准确预测指定时间段内的道路通行时间。

项目评估

ttp : 参赛者提交的预测通行时间

ttr: 真实通行时间

N: 预测link数量

T_i： 第i个link上的预测时间片数量

MAPE值越低说明模型准确度越高。

项目分工

• 王雪霏： 算法实现，系统设计，文档编写
• 冯雨晴：数据分析，可视化，文档编写