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发布时间：2023-10-01
收藏适用场景： 交通拥堵预测
解决的技术问题： 传统的治理交通拥堵的方法通常是红绿灯的智能调度，引导屏显示拥堵，地图导航显示拥堵等。传统的治理交通拥堵的方法都是在拥堵发生时进行疏导，这种“头痛医头，脚痛医脚”的方式都治标不治本，这种被动方案只能起到缓解作用，而拥堵仍然每天发生，并没有真正解决问题。例如某一路段在上班和下班高峰期出现拥堵，经常有看到交通协警在现场人工角度从而缓解拥堵情况，这种方式人力成本高，效果不佳，且一旦某一天交通协警人员不在场则又会回到拥堵不堪的境地。
说明书概要： 本发明涉及一种基于机器学习的多级联排防洪系统及方法，步骤1、获取编号为n的路段的对应的两个红绿灯路口的车辆车牌号信息，统计阈值时间内同时存在两个红绿灯路口的车辆数量Qn；步骤2、计算阈值时间内每一个路段的拥堵热度，所述拥堵热度的计算方式为，按照阈值时间内每一个路段的车辆数量Qn进行降序排列，车辆数量Qn越大表示编号为n的路段拥堵热度越高；步骤3、根据拥堵热度计算每一个路段n的交通拥堵概率模型，并对计算出的交通拥堵概率模型进行拟合获得更为精确的交通拥堵概率模型；步骤4、工作人员根据精确的交通拥堵概率模型对相应的路段进行调控。本发明够快而准确的对交通拥堵情况进行预测，从而帮助相关人员进行相应的调控。
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