城市交通流量预测与拥堵治理数据集

采用交通流理论模型，基于路侧感知设备采集的红绿灯相位状态、车辆轨迹、速度、加速度等特征参数，实时计算流量、密度、速度、占用率等基础交通指标，通过加权平均法计算平均车速，统计车辆长度计算路段占用率。采用道路等级分类模型，根据道路类型（高速、主干道、次干道、支路）设定相应的饱和流量标准，结合车道数、绿信比参数计算路段通行能力。采用容量比模型，通过实际流量与通行能力的比值判定服务等级，划分为六个等级，分别对应畅通到严重拥堵的不同状态。采用时序预测模型，基于历史流量数据和当前交通状态，预测未来时段流量趋势，根据预测流量与通行能力的比值映射拥堵等级（畅通、缓行、拥堵、严重拥堵）。采用信号配时优化模型，基于实时服务等级和拥堵预测结果，动态调整信号周期、绿信比、相位相序等配时参数，实现信号配时的峰谷时段自适应切换，从而优化交叉口运行状态，提升通行能力和交通服务水平。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于天津（西青）国家级车联网先导区的路侧感知设备，汇集了各路口、路段的实时车流密度、速度等关键指标，构建高时空分辨率的交通流量数据集。通过交通流理论和机器学习模型，预测未来短时交通流量和拥堵程度，为交管部门提供精准的拥堵预警和信号配时优化建议，助力城市交通从被动疏导转向主动预防性治理。数据规模达近千亿条，每日更新，覆盖核心区域和主干路，适用于交通治理、调度和设施投资决策。