2、基于在线网络数据的交通分析技术解析

基于在线网络数据的交通分析技术解析

1. 在线网络数据在交通领域的应用现状

如今，在线网络数据在交通领域的应用愈发广泛。不少研究借助网络数据开展了多方面的分析。例如，有人利用墨尔本大都市区的推文来分析出行方式选择信息，还有人使用悉尼大都市区西南部的推文检测出行方式选择。Itoh等人结合推文和地铁智能卡数据，对客流行为的变化进行了分析。

社交媒体和论坛是人们分享观点的重要场所，提取其中的信息有助于改善交通服务。Cao等人提出了交通情感分析框架并验证了其有效性。Georgiou等人依据社交媒体中的消息和投诉量来估计交通拥堵情况。Giancristofaro和Panangadan利用Instagram的图像数据和文本评估交通情感。Zeng等人分析了中国黄金周期间与交通问题相关的话题。

近期，研究表明利用在线网络数据能够提升交通预测的准确性。He等人分析了推文数量与交通流量之间的相关性，并利用推文预测长期交通流量。Ni等人在特殊事件下利用Twitter数据研究短期交通预测问题。Grosenick从推文中提取交通事件信息并用于预测交通速度。Zhou等人结合从在线网络提取的天气信息、交通事件和实际交通数据来预测道路交通状况。Rodrigues等人利用智能卡数据和计划事件信息预测公共交通使用情况。此外，一些用于交通领域的集成平台、应用程序和原型系统也已被开发出来。

2. 基于在线网络数据的交通分析系统概述

基于在线网络数据的交通分析系统主要由四个模块组成，具体如下：
|模块名称|功能描述|
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|数据收集模块|从在线网站收集数据。若网站提供API访问网页内容，可使用API收集；若没有API，则