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申请/专利权人：广东省路桥建设发展有限公司路达分公司;广科通立(广东)数据服务有限公司
摘要：本申请提供一种基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统，通过精准提取高速公路路况状态矢量数据，并结合先验模式知识数据进行智能交融分析，显著提高了高速公路拥堵预测的准确性，不仅能够实时生成目标路段的潜在拥堵趋势特征，还能进一步识别出具体的拥堵风险模式，并自动匹配历史数据中相似拥堵案例的成因，从而快速定位出当前拥堵的潜在原因。相比传统预测方法，本发明不仅预测时效性强，而且预测结果更为细致和深入，为交通管理部门提供了更为科学、精准的决策支持。通过提前识别并预警潜在的交通拥堵，有助于及时采取有效措施，缓解交通压力，提升道路通行效率。
主权项：1.一种基于大数据的高速公路拥堵预测方法，其特征在于，所述方法包括：从包含多个高速公路路况标签的目标交通监控大数据中，提取设定高速公路路况标签的目标路况状态矢量数据；依据所述设定高速公路路况标签的先验模式知识数据，对所述目标路况状态矢量数据进行交融，生成目标潜在拥堵趋势特征，所述先验模式知识数据用于反映：多个先验交通监控大数据分别针对所述设定高速公路路况标签提取的先验路况状态矢量数据，与对应的候选拥堵原因知识点之间的映射联系；对所述目标潜在拥堵趋势特征进行拥堵风险模式特征识别，生成目标拥堵风险模式特征，并针对所述目标拥堵风险模式特征，从所述多个先验交通监控大数据分别对应的先验拥堵风险模式特征中，选取符合目标匹配要求的一个或多个候选拥堵风险模式特征；将所述一个或多个候选拥堵风险模式特征所对应的候选拥堵原因知识点，作为所述目标交通监控大数据的预测拥堵原因知识点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省路桥建设发展有限公司路达分公司 广科通立(广东)数据服务有限公司 基于大数据的高速公路拥堵预测方法及系统
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