针对交通拥堵严重影响人民日常生活,制约社会经济发展的问题,提出了基于轨迹大数据的交通拥堵评估和预测方法,旨在为相关部门提供决策指导。在交通拥堵评估中,使用交通流参数计算道路的交通状况综合参数C;在交通拥堵预测中,使用深度学习技术建立交通拥堵预测模型,将长短期记忆模型(LSTM)与向量回归模型(SVR)和循环神经网络模型(RNN)进行对比,最后发现LSTM模型的预测效果最好。
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