C#交通数据采集及整理方法的设计与实现(3)
在经济迅速发展，人们生活水平不断提高的今天，各种交通工具日益普及，民众出行的频率越来越高。一个有效的城市交通管理系统在人们经济，生活方面发挥着重要作用。其中智能化的交通管理日益受到重视。智能交通系统是采用信息技术、计算机技术、控制技术等手段对传统交通运输系统进行改造，从而达到增强系统运行效率，提高系统的可靠性和安全性，减少能源消耗和对自然界的污染等方面的目的。智能交通系统将对未来世界产生深刻的影响，同时也对交通运输工程学科的研究人员提出了新的挑战。
实践表明，解决城市交通问题不能仅依靠基础设施建设。智能交通系统是解决交通拥堵、减少交通事故、防止交通污染，提高交通管理水平的最有效的方法和手段。它对提高交通的机动性、安全性、有序化，通行能力和道路系统的交通效率具有重大意义。
交通流量的数据整理和分析是一个智能化交通管理系统的第一个组成部分，它为流量的预测提供了直接的数据。经过这部分工作，整理后的数据可供进一步的道路模型开发和具体项目应用，从而提高交通系统的管理和运作水平。
1.3 课题的目的及意义
本次课题研究的是整个交通流量预测模型的重要一部分内容，即对原始数据的整理和分析。处理后的数据直接供预测模型使用，因此，本课题所进行的基础数据采集也是整个交通流量预测系统的基础部分。经过该部分得到的数据的合理性和完善性将直接影响整个系统的预测精确度。
原始的数据具有数据量大，数据不完善，数据错误，数据形式单一等不利特点。然而最终需要的数据是由原始数据按照特定需求生成，并且具备多种显示或导出数据的功能。在实际的运用过程中，应该根据需要整合相关数据，剔除垃圾数据，修补缺陷数据。同时，基于修改好的数据采用多元回归法对交通流量进行预测，这些都是本课题的任务。开发本系统的目的不仅是为了方便数据使用者对日常数据的管理文护，同时可以导出最终数据。
课题研究的意义在于，采用多元回归分析的数学模型是一种比较精确的交通流量预测模型，可以被有效的投入到企业应用中。此外，也可以为其他几种数学模型提供一定的比较依据。
1.4 论文的组织结构
整篇论文分为6个部分，开始为绪论，介绍了整个系统的由来以及交通流量数据整理应用的现状和前景，同时阐述了课题研究的目的以及意义。第二部分介绍了系统使用的一些相关技术的内容，包括基础数据错误分析，C#的特点以及SQL Server数据库。第三部分介绍了本文所才采用的算法和技术。第四部分描述了系统的功能设计和数据库设计。第五部分利用界面和代码说明了系统数据库的设计思想、功能。第优尔部分是对毕业设计过程的一些学习的领悟。
2 交通数据分析及相关技术
实时准确的交通流量预测是智能交通控制系统和诱导系统实现的关键，如何提高交通流预测模型的精度成为大家关心的热点问题。然而影响预测模型预测精度的一个很重要的因素就是原始数据的准确性与完整性。如果原始数据存在缺失或者数据不完整，那么将这样的数据作为预测模型的输入将会大大的降低预测的精度。
原始数据的采集主要是通过铺设在道路上的感应线圈对经过的车辆信息进行采集，然后将采集到的信息通过特定的通讯设备传输到数据接收端。由于在数据采集过程中产生了数据的错误，不能直接拿来作为该模型的输入，因此需要对采集的原始数据进行分析，总结原始数据出错的原因，并提出相应的处理方法，使数据更加趋向合理，从而能够达到作为预测模型输入的基本要求。多元回归法的基本思想就是利用最优近邻子集预测下一时刻的交通流量，从而使得预测结果的精度更高，达到交通诱导与交通控制的基本要求。