城市交通潮汐模拟仿真

通过集成交通轨迹数据与基础地理数据,分析某地区交通流变化情况,并结合大数据
分析、数据挖掘、深度学习等技术,进行道路潮汐现象的模拟和预测,为科学合理的
交通规划提供决策参考,提高交通安全的保障能力,为更好地为交通规划建设提供
决策支持,指导优化交通管理策略。

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遥感科技如何助力城市交通
数据集成
通过轨迹点匹配将轨迹
大数据与地理数据匹配,并
基于交通网络特征得到
城市交通特征数据
数据分析
通过对不同车辆轨迹进行
聚合,统计道路、节点和
区域交通特征,便于用户
从不同角度分析和挖掘
区域交通流运行规律
交通模拟
使用深度神经网络LSTM
模型对交通轨迹时序数据
进行拟合,通过多批次迭代
训练学习数据中包含的时序
趋势性信息、周期性信息
三维可视化
以专题图和统计图表的
形式为用户展示研究
地域道路、节点和区域的
交通流
典型案例
道路潮汐模拟预测
通过集成交通轨迹数据与基础地理数据,分析某地区交通流变化情况,并结合大数据分析、数据挖掘、深度学习等技术,进行道路潮汐现象的模拟和预测,为科学合理的交通规划提供决策参考,提高交通安全的保障能力,为更好地为交通规划建设提供决策支持,指导优化交通管理策略