拥堵预测

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市交通拥堵治理与出行效率提升中的应用（398）亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！成都早高峰的三环路，出租车司机王建军盯着仪表盘上的时速表 ——17km/h，这已经是他 5 分钟内第三次踩停。导航屏幕上，从苏坡立交到羊犀立交的 3 公里路段被标成深红色，却没说清是事故还是车流量饱和。后座的程序员张磊刷着手机叹气：“这是这周第 4 次迟到，全勤奖彻底没了。”

基于深度学习的LSTM、GRU对大数据交通流量分析与预测的研究研究背景与意义城市交通流量的动态波动是现代智慧交通管理的重要挑战。传统的预测方法往往难以精准刻画交通流量在时间和空间上的复杂相关性，制约了交通拥堵预防和资源优化调度的有效性。基于此，本文充分利用大数据分析能力，结合深度学习技术，对交通流量的特征建模与短期预测进行了系统研究，旨在为智慧交通系统的建设提供科学支撑。