[发明专利]一种基于多源交通大数据融合的突发拥堵判别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多源交通大数据融合的突发拥堵判别方法及系统，所述方法首先获得包括交通参数类特征数据、时段类特征数据和环境类特征数据的多源交通数据，建立数据样本集，并划分为训练集和测试集，利用训练集和测试集对神经网络模型进行训练和优化，得到突发拥堵判别模型，将采集得到的当前时段和路段的多源交通数据输入突发拥堵判别模型，进行拥堵判别，本发明利用以城市路网中的多源交通检测器检测的数据为基础，并考虑了突发拥堵相关的时段类特征和环境类特征的多源交通数据和具有极强容错性的神经网络模型，实现了利用道路网络中广泛布设的交通检测器精准感知道路交通状态，实现路网突发拥堵事件的及时准确判别。