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车辆数量的增长为城市道路交通带来了较大的压力,很多城市经常出现道路交通拥堵的情况,为城市的发展带来了负面影响,导致了较为严重的汽车尾气污染问题,影响了城市的运行效率.智能交通技术是缓解城市道路交通拥堵问题的重要手段,该技术对道路交通流量进行预测,对车辆进行引导,缓解交通压力.而对城市道路交通的流量进行预测需要强大的计算平台以及精准的预测模型支撑.因此,本文基于大数据技术研究城市道路交通的短期预测问题。

1.数据探索式分析

1.1 卡口汽车方向分布情况

1.2 汽车经过的车道分布情况

1.3 汽车通过卡口的时间分析

1.4 某一卡口的流量随时间变化趋势图

2. 交通流量预测模型

2.1 任务描述

2.2 数据集构造

2.3 训练集特征工程

2.4 测试集特征工程

3. 交通流量预测 xgboost 模型训练和预测评估

3.1 训练集特征之间的相关性分析

3.2 测试集特征之间的相关性分析

3.3 评价指标设置

3.4 模型交叉验证训练

3.5 特征重要程度

3.6 xgboost 模型预测

3.7 预测结果的 RMSE 指标

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