基于大数据分析的智能交通系统优化研究
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.32629/acair.v4i1.19358
Abstract
随着全球城市化进程的加速与机动车保有量的激增,交通拥堵、事故频发、排放超标等“城市病”已成为制约社会可持续发展的重大挑战。传统交通管理系统依赖于有限的采样数据和静态模型,其响应迟滞与调控粗放的弊端日益凸显。大数据技术的成熟与普及,为智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)的范式革新提供了历史性机遇。本研究旨在系统构建一个基于大数据分析的智能交通系统优化框架,并深入剖析其核心理论与关键技术。论文首先阐释了交通大数据的内涵、特征及研究紧迫性；继而提出了一个包含数据感知、平台治理、智能计算与应用服务四层架构的优化体系；重点研究了多源异构数据融合、基于深度学习的交通态势预测、数据驱动的动态信号控制优化以及宏观出行需求管理等核心技术；同时,结合典型城市应用案例,验证了该框架的有效性；最后,论文客观指出了当前面临的数据隐私、模型可信及系统集成等挑战,并对未来研究方向进行了展望。研究表明,以大数据为驱动、以人工智能为引擎的智能交通优化,能够实现从被动响应到主动干预、从经验决策到科学决策的根本性转变,是构建安全、高效、绿色、智慧的未来综合交通系统的必由之路。
Keywords
大数据分析；智能交通系统；交通优化；深度学习；数据融合；自适应信号控制
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