高速流量智能预测系统
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案例介绍
背景及目标：未来交通指标粗暴使用历史平均，准确度差，不能考虑上下游影响。在团队时空预测算法积累较少，原始数据整体质量不高的情况下，使用合适的AI模型完成未来交通指标预测，达到较高准确率，且能在各城市按不同预测周期和地图路网适配落地。
动作：
1）仔细分析已有数据特点。异常数据补全，分析典型时间段数据并标记，学习业务，推断验证数据规律。
2） 用AI协同方式迭代训练方案，完成模型训练。在模型选型，超参调整及结果展示等全流程与AI多轮次协同，迭代方案及代码。
3）代码服务化改造，支持不同项目适配。抽象预测时长、计算模式、路网规模等参数，支持各城市适配落地。
结果：通用业务规律学习理解数据规律，实际预测高峰流量预测误差从30辆降低为5辆，增加排队长度预测，均方差控制在15米（3辆车）左右。显著增强了产品竞争力。
动作：
1）仔细分析已有数据特点。异常数据补全，分析典型时间段数据并标记，学习业务，推断验证数据规律。
2） 用AI协同方式迭代训练方案，完成模型训练。在模型选型，超参调整及结果展示等全流程与AI多轮次协同，迭代方案及代码。
3）代码服务化改造，支持不同项目适配。抽象预测时长、计算模式、路网规模等参数，支持各城市适配落地。
结果：通用业务规律学习理解数据规律，实际预测高峰流量预测误差从30辆降低为5辆，增加排队长度预测，均方差控制在15米（3辆车）左右。显著增强了产品竞争力。
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背景及目标：未来交通指标粗暴使用历史平均，准确度差，不能考虑上下游影响。在团队时空预测算法积累较少，原始数据整体质量不高的情况下，使用合适的AI模型完成未来交通指标预测，达到较高准确率，且能在各城市按不同预测周期和地图路网适配落地。
动作：
1）仔细分析已有数据特点。异常数据补全，分析典型时间段数据并标记，学习业务，推断验证数据规律。
2） 用AI协同方式迭代训练方案，完成模型训练。在模型选型，超参调整及结果展示等全流程与AI多轮次协同，迭代方案及代码。
3）代码服务化改造，支持不同项目适配。抽象预测时长、计算模式、路网规模等参数，支持各城市适配落地。
结果：通用业务规律学习理解数据规律，实际预测高峰流量预测误差从30辆降低为5辆，增加排队长度预测，均方差控制在15米（3辆车）左右。显著增强了产品竞争力。
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