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第一章绪论

第一章绪论

(1)随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等领域的研究和应用日益广泛。在众多研究领域中，智能交通系统（ITS）作为一项综合性的技术，旨在通过集成交通信息、通信、控制等技术，实现交通流的优化管理和提高道路通行效率。根据《中国智能交通系统发展报告》显示，截至2020年，我国智能交通系统市场规模已达到1000亿元，预计未来五年将以15%的年增长率持续增长。以北京市为例，通过智能交通系统的应用，城市道路平均拥堵时间降低了20%，公共交通出行率提高了15%。

(2)然而，当前智能交通系统仍面临诸多挑战。一方面，数据采集与处理能力不足。随着交通量的增加，实时交通数据的采集和处理需求日益增长，但目前的数据采集和处理技术尚不能满足大规模、高并发、实时性的要求。例如，在高峰时段，城市道路的实时监控数据量可达每秒百万级，这对数据采集和处理系统的性能提出了极高要求。另一方面，智能交通系统的智能化水平有待提高。目前，大部分智能交通系统仍处于辅助驾驶阶段，尚未实现完全自动驾驶。以智能信号控制系统为例，尽管其已广泛应用于城市道路，但系统在复杂交通场景下的适应性和可靠性仍有待提升。

(3)针对上述问题，本研究旨在从以下几个方面进行探讨：首先，针对数据采集与处理能力不足的问题，提出一种基于云计算和大数据技术的智能交通数据采集与处理框架，以提高数据采集和处理效率。其次，针对智能交通系统的智能化水平问题，设计一种基于深度学习的智能交通信号控制系统，以实现复杂交通场景下的自适应控制和优化。最后，通过实际案例验证所提出的方法和系统的有效性和实用性。本研究将为我国智能交通系统的发展提供理论支持和实践指导，有助于推动我国智能交通技术的创新和应用。

第二章文献综述

第二章文献综述

(1)近年来，智能交通系统（ITS）的研究备受关注。众多学者对ITS的关键技术进行了深入研究。例如，张华等（2018）提出了一种基于物联网的智能交通监控系统，通过实时数据采集和智能分析，有效提升了交通管理的效率和安全性。据相关数据显示，该系统在实施后，城市道路的平均车速提升了10%，交通事故发生率降低了30%。此外，王磊等（2019）针对智能交通信号控制问题，提出了一种基于机器学习的自适应控制算法，该算法在模拟交通场景中，相较于传统算法，平均响应时间缩短了15%，信号控制效率提高了20%。

(2)在智能交通系统的数据挖掘与分析方面，学者们也取得了显著成果。李明等（2017）对海量交通数据进行挖掘，发现交通拥堵与天气、节假日等因素密切相关。他们提出的基于数据挖掘的交通拥堵预测模型，准确率达到了85%。在实际应用中，该模型成功预测了未来一周的交通拥堵情况，为交通管理部门提供了有效的决策支持。此外，赵刚等（2018）对城市公共交通数据进行挖掘，发现乘客出行习惯与时间、地点等因素存在显著关联。基于此，他们设计了一种智能公交调度系统，该系统在试点城市运行后，公交车辆空驶率降低了15%，乘客满意度提升了25%。

(3)智能交通系统的关键技术还包括车联网、自动驾驶和智能交通设施等方面。陈飞等（2016）对车联网技术进行了深入研究，提出了一种基于车联网的协同驾驶系统，该系统通过车辆间的实时信息共享，实现了车辆间的协同避让，有效降低了交通事故的发生率。据相关数据显示，该系统在实施后，交通事故发生率降低了20%。在自动驾驶领域，张勇等（2019）提出了一种基于深度学习的自动驾驶算法，该算法在公开数据集上的测试中，准确率达到了99%。此外，智能交通设施的研究也取得了丰硕成果。王鹏等（2017）针对城市道路照明问题，设计了一种基于太阳能的智能照明系统，该系统在节能降耗方面表现出色，较传统照明系统每年可节约能源10%。

第三章研究方法

第三章研究方法

(1)本研究采用实证研究法，以我国某大型城市为研究对象，通过实地考察、数据收集和案例分析，对智能交通系统的实际运行情况进行深入研究。首先，对城市交通现状进行调研，包括交通流量、道路状况、交通信号设置等。随后，利用现场数据采集设备收集实时交通数据，包括车辆行驶速度、道路占有率、交通拥堵情况等。通过对这些数据的分析，评估现有智能交通系统的运行效果。

(2)在数据分析方法上，本研究综合运用了统计学、数据挖掘和机器学习等技术。首先，对收集到的交通数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和特征工程等。随后，采用描述性统计和假设检验方法，对交通数据的整体分布和相关性进行分析。接着，利用数据挖掘技术，如关联规则挖掘和聚类分析，识别交通数据中的潜在规律和模式。最后，通过机器学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络，构建交通预测模型，预测未来交通流量和拥堵情况。

(3)本研究还采用实验研究法，通过构