数据采集方法
现代交通流量数据采集依托多源传感器网络实现，主要技术包括：
- 地磁感应线圈实时监测
- 车载GPS轨迹分析
- 摄像头图像识别系统
- 移动通信基站信令解析
趋势分析技术
基于时间序列的交通流量预测模型构建流程：
- 数据清洗与异常值处理
- 周期性特征提取（日/周/季节模式）
- 机器学习模型训练（LSTM/ARIMA）
- 多维度结果交叉验证
可视化优化策略
提升交通数据可读性的核心原则：
- 采用对比色系区分流量等级
- 动态热力图时间轴控制
- 三维立体化路网渲染技术
- 自适应屏幕分辨率布局
| 类型 | 渲染速度 | 数据承载量 |
|---|---|---|
| SVG矢量图 | 快 | 中 |
| Canvas位图 | 极快 | 高 |
数据呈现与交互设计
交互式仪表盘应包含以下功能模块：
- 实时流量预警阈值设置
- 历史数据对比视图
- 多图层叠加控制面板
- 数据导出与分享接口
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