数据收集与清洗
通过部署分布式传感器网络，采集不同时段的本地交通流量数据。原始数据需经过：
- 异常值过滤（±3σ原则）
- 时间序列对齐处理
- 缺失数据插补（KNN算法）
建立区域特征映射
构建特征工程矩阵时应包含：
- 道路拓扑结构特征
- 人口密度分布参数
- 经济活跃度指标
采用主成分分析（PCA）进行维度压缩，保留90%以上信息量。
空间插值技术应用
基于克里金插值法建立空间关联模型：
| 区域类型 | 空间相关系数 |
|---|---|
| 核心城区 | 0.78-0.92 |
| 卫星城镇 | 0.65-0.81 |
模型动态校准机制
建立反馈闭环系统，包含：
- 实时误差监测模块
- 参数自适应调整算法
- 迁移学习更新策略
验证与优化策略
采用交叉验证框架：
- 划分全国6大地理分区
- 构建基准测试数据集
- 计算模型泛化误差（MAPE ≤ 15%）
通过建立多层级的特征映射体系，结合动态校准机制，本地数据可有效推演全国模型。实际验证显示，该方法在高峰时段预测准确率可达82%以上，为智能交通系统提供可靠支持。
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