本文利用浮动车城市出行产生的GPS 轨迹数据以及城市路网等地理数据,识别并预测城市区域内道路的拥堵状态,同时分析不同预测模型的预测结果差异性。数据包括近两年端午假期浮动车的轨迹、订单等多种数据,浮动车 GPS 轨迹数据来源于城市浮动车自身所安装的数据采集设备,在运行过程中不断上传车辆运行状态信息,但由于设备自身以及外部环境的影响,导致其上传数据存在冗余、 异常、缺失以及轨迹点路网偏移等问题。因此在使用 GPS 数据进行研究之前需对浮动车 GPS 轨迹数据进行融合、降噪以及根据研究内容进行筛选等预处理。本文使用python3.9构建数据处理模型。 本章工作主要分为三部分:首先,对拥堵判别所使用的的浮动车 GPS 轨迹数据进行说明,在数据时空分析的基础上针对研究问题对数据进行预处理,方便后续章节的研究。其次,利用个体粒度数据,提出针对研究区域时空尺度划分问题的解决方法,制定适合本文研究的时空尺度划分模型。最后,在前两节数据预处理与时空划分的基础上,同时将数据模型化,进行实例验证。
时间: 2023-02-18 13:44:56 浏览: 74
结果表明,本文提出的时空尺度划分模型可以有效地提取出浮动车的轨迹数据,有助于识别和预测城市拥堵状态。
我的回答:本文通过利用城市浮动车出行产生的GPS轨迹数据以及城市路网等地理数据,识别并预测城市区域内道路的拥堵状态,详细分析了不同预测模型的预测结果差异性。使用python3.9构建数据处理模型,并在预处理和时空尺度划分的基础上,进行实例验证,结果表明,本文提出的时空尺度划分模型可以有效地提取出浮动车的轨迹数据,有助于识别和预测城市拥堵状态。
相关问题
请给出目前开源的浮动车数据平台网站
目前开源的浮动车数据平台网站有以下几个:
1. OpenTraffic:是由Mapbox公司开发的开源交通数据平台,提供了浮动车数据和实时交通信息数据。
2. Urban Computing Foundation:是由Linux Foundation推出的城市计算基金会,旨在促进城市数据的开源和共享,其中包括了浮动车数据平台。
3. DLR Traffic Data Center:是由德国航空航天中心开发的交通数据中心,提供了浮动车数据和其他交通数据。
以上三个平台均提供了丰富的浮动车数据,可以用于交通管理和智能交通系统的开发和研究。
html如何让数据向右侧浮动并固定在最右侧
可以使用 CSS 中的 `float` 和 `position` 属性来实现将数据向右侧浮动并固定在最右侧。
具体实现方法如下:
1. 使用 `float: right;` 让元素向右浮动。
2. 使用 `position: fixed;` 让元素固定在页面上,不随页面滚动而移动。
3. 使用 `right: 0;` 让元素距离页面右侧为 0。
示例代码如下:
```html
<div style="float: right; position: fixed; right: 0;">
浮动并固定在最右侧的数据
</div>
```