摘要
随着城市化进程的加速,城市道路拥堵问题逐渐成为影响交通效率和居民出行体验的重要问题。传统的交通管理和疏导方法往往依赖于单一的数据来源,难以应对复杂的交通状况。近年来,基于多源数据融合的交通预测和疏导技术逐渐成为研究热点,能够利用不同类型的数据源,如道路传感器数据、实时交通信息、社交媒体数据等,综合分析和预测城市道路拥堵情况,为智能交通系统的优化提供有效支持。本文基于多源数据融合的方法,提出了一种新的城市道路拥堵预测模型,并在此基础上研究了动态疏导策略。通过对多种数据源的融合和智能算法的应用,本文能够对交通流量、道路拥堵、车辆排放等多个维度进行实时预测,并根据预测结果动态调整疏导方案。
出处
《中国建筑》
2026年第3期90-92,共3页
Chinese Architecture
