C#交通数据采集及整理方法的设计与实现(2)
5.1.3 数据修补 30
5.1.4 阈值表以及中间数据库的生成 31
5.1.5 交通流量预测 31
5.2 用户界面的实现 32
5.2.1 系统登陆界面 32
5.2.2 系统主界面 32
5.2.3 交通数据整理 33
5.3 交通流量预测界面的实现 37
5.4 查询界面的实现 39
5.4.1 生成及查询阈值表功能的实现 39
5.4.2 图表查询功能的实现 40
6 结束语 42
6.1 问题与收获 42
6.2 不足与展望 42
致谢 44
参考文献 45 ,3812
1 绪论
1.1 研究背景
随着经济发达地区交通流量的持续增长，高速公路交通负荷日益增加，尤其是进出城区路段高峰期通行能力饱和，事故频发，拥堵严重，已成为制约城市经济与交通持续发展的不可忽视的因素。在充分利用现有道路流量统计硬件的基础上，通过技术手段优化和完善区域道路交通控制与管理就成为一种有效的对策。智能化的交通流量预测系统则成为其中不可或缺的一个重要部分。
交通流量的数据分析和处理是每一个智能交通系统中一项重要的工作，它为流量预测的数学模型提供了直接可信的原始数据。随着城市交通道路的不断扩张，交通流量数据的增长变化，对交通数据的处理和分析已经越来越成为交通管理部门一项繁重任务。目前，对于交通流量数据的利用比较局限。在大多数情况下，只能通过实时的流量数据判断当前的道路状况，对于一定时期之后的各个路段的流量预测和对历史数据的梳理判断再利用等方面则研究不多。这就没有发挥数据的最大作用，造成了资源的低利用率。
为了实现上述的目标，其中一个重要关键是对交通流量数据进行整理并对预测模型进行研究。因此，短期交通流量预测能力的好坏，成了影响交通未来发展的重要因素之一。通过分析交通流量，可以进一步反应全局路网的道路状况，为交通控制系统和交通诱导系统提供重要的依据。交通流量预测信息可以交通流的发展变化状态与趋势，基于此可以指定相应的交通控制和诱导策略，从而能够更好的避免交通拥堵已经交通事故的发生。智能交通预测是实现交通控制与诱导的关键，通过合理的准确的预测交通流量信息，并将其输入到智能交通系统中的先进的交通信息系统和交通管理系统，为出行者提供实时准确的路况信息，可以避开交通状况不佳的路段，选择适合自己的出行路线，从而节省出行时间，更加合理的缓解道路压力，从而减少由交通问题带来的不利影响。交通流量数据的开发应用现状及前景。
1.2 应用现状及前景
目前几乎所有大中型城市都有不同的交通数据采集系统，对于交通数据在智能化交通管理方面的运用众所周知。但是实际情况是，交通流量数据主要用于实时道路交通状况的分析通报，对于数据更充分的利用，诸如通过历史数据预测一定时期之后的交通流量，甚至通过每一路段的数据预测另一路段数据等并不普遍。
此外，原始数据量往往非常庞大，例如在本系统中各个线圈每5分钟采集一次新的数据，整个道路网络产生的数据量较为庞大，如何有效的整合相关数据以得到有用数据非常重要。另外，原始数据中必然有许多缺陷数据甚至垃圾数据，对这些数据的删改修补也比较困难。这些都对新的有效的交通流量数据处理系统提出了新的要求。