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路況預(yù)測(cè)

實(shí)時(shí)預(yù)判的路況預(yù)測(cè)系統(tǒng)，提供從5分鐘到未來(lái)1小時(shí)精準(zhǔn)度高達(dá)92%的路況擁堵的預(yù)測(cè)，為交通部門(mén)提供實(shí)時(shí)排堵疏導(dǎo)方案支持，為用戶(hù)提供智慧出行計(jì)劃指導(dǎo)

全部　園區(qū)　辦公　場(chǎng)館　社區(qū)　凈水　家居　城市　工業(yè)　醫(yī)療　大健康　農(nóng)業(yè)　物流　車(chē)聯(lián)網(wǎng)　文化　教育　航空　建筑　交通　安防　電網(wǎng)　環(huán)保　通信　廣電　商貿(mào)　設(shè)備　氣象　旅游　監(jiān)獄　政務(wù)　消防　金融　其他

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)及需求

實(shí)時(shí)預(yù)判

對(duì)于交通行業(yè)相關(guān)客戶(hù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)判當(dāng)前的擁堵持續(xù)時(shí)長(zhǎng)，當(dāng)前擁堵可能蔓延的范圍，量化當(dāng)前擁堵的影響，支持交管部門(mén)優(yōu)化實(shí)時(shí)誘導(dǎo)檔案

躲避擁堵

基于未來(lái)路況智慧規(guī)劃出行路徑，不僅躲避眼前的擁堵路段，還能夠提前決策躲避將要遇到的擁堵路段

減小信息滯后的影響

減少發(fā)布的"實(shí)時(shí)路況"與用戶(hù)體驗(yàn)的當(dāng)前路況之間的差異，減少由于信息滯后導(dǎo)致用戶(hù)錯(cuò)誤決策的可能性

方案概述

路況大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)是創(chuàng)新應(yīng)用，結(jié)合了預(yù)測(cè)模型的算法創(chuàng)新與云計(jì)算系統(tǒng)層面的技術(shù)創(chuàng)新。方案所依據(jù)的預(yù)測(cè)模型原理是基于"數(shù)據(jù)流形"的理論，這是一個(gè)傳統(tǒng)概率論與微分幾何交叉的新興領(lǐng)域
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互
負(fù)責(zé)與業(yè)務(wù)的其他系統(tǒng)之間進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換。包括各個(gè)道路相關(guān)路段的實(shí)時(shí)速度數(shù)據(jù)接收和解析，以及向消息總線(xiàn)系統(tǒng)推送相關(guān)的預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)在線(xiàn)存儲(chǔ)
負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)道路速度數(shù)據(jù)和相關(guān)結(jié)果的在線(xiàn)存儲(chǔ)和相應(yīng)的模型參數(shù)更新
離線(xiàn)存儲(chǔ)和計(jì)算建模
負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的離線(xiàn)存儲(chǔ)以及基于道路相關(guān)路段的歷史數(shù)據(jù)建立短期速度預(yù)測(cè)模型
在線(xiàn)服務(wù)引擎
根據(jù)離線(xiàn)的建模結(jié)果和實(shí)時(shí)道路速度數(shù)據(jù)，對(duì)相關(guān)路段進(jìn)行短期（未來(lái)60分鐘以?xún)?nèi)）速度預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)源

本套解決方案目前支持三種數(shù)據(jù)源，不同的數(shù)據(jù)源的優(yōu)劣比較如下：

解決方案優(yōu)勢(shì)

預(yù)判性的路況預(yù)測(cè)

提供5分鐘、10分鐘...乃至未來(lái)1小時(shí)的預(yù)判性路況預(yù)測(cè)，讓交通部門(mén)的治堵疏導(dǎo)和公眾出行的安排能夠"未堵先知"

精確度高達(dá)92%以上

預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性高達(dá)92%以上，預(yù)測(cè)更新與實(shí)時(shí)路況的同步更新滯后時(shí)間控制在10秒以?xún)?nèi)

全路網(wǎng)等級(jí)覆蓋

路況服務(wù)的范圍包括4類(lèi)等級(jí)道路：高速，國(guó)道，城市快速路，及地面主要道路

多方數(shù)據(jù)融合

以高德數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，更可以融合手機(jī)信V、交通卡口、車(chē)聯(lián)網(wǎng)GPS等數(shù)據(jù)融合，全面覆蓋各層級(jí)路網(wǎng)的路況服務(wù)

系統(tǒng)架構(gòu)

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)中需要從各種源頭業(yè)務(wù)系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在統(tǒng)一的基礎(chǔ)平臺(tái)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工。在數(shù)據(jù)生產(chǎn)的鏈條中，保障數(shù)據(jù)產(chǎn)出的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)產(chǎn)出的質(zhì)量是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)中的重要內(nèi)容。
方案建設(shè)可以分解為以下幾項(xiàng)技術(shù)任務(wù)：
  • 網(wǎng)絡(luò)流預(yù)測(cè)算法的調(diào)研整體技術(shù)路線(xiàn)設(shè)計(jì)
  • 路況數(shù)據(jù)的可信度檢驗(yàn)與異常數(shù)據(jù)清洗
  • 高速路網(wǎng)的交通小區(qū)劃分技術(shù)：基礎(chǔ)靜態(tài)劃分及動(dòng)態(tài)劃分
  • 可預(yù)測(cè)的路網(wǎng)及時(shí)間段的選取標(biāo)準(zhǔn)
  • 預(yù)測(cè)算法研究與原型化開(kāi)發(fā)及離線(xiàn)驗(yàn)證效果
  • 算法模塊的并行化版本開(kāi)發(fā)（例如 MapReduce）
  • 云平臺(tái)服務(wù)體系及架構(gòu)設(shè)計(jì)
  • 云平臺(tái)在線(xiàn)服務(wù)部署與運(yùn)維策略設(shè)計(jì)

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