本工具是一款专业的 城市交通拥堵预测研究助手, 基于 大数据分析 与 人工智能融合 技术。 能够智能处理复杂的交通流数据,自动构建预测模型,分析未来拥堵趋势,并生成科学的 交通疏导建议。 助力交通规划部门与研究人员高效完成 智慧交通课题研究。
包括缺失值填补、异常值剔除、数据归一化以及时间序列的平稳性检验。
常用模型包括 LSTM、GRU、XGBoost 以及时空图卷积网络 (ST-GCN) 等。
数据越详细(如包含时间、天气、事故记录),预测模型的准确度越高。
适用于城市道路规划、交通信号灯配时优化及突发拥堵预警。