将分布式增量大数据聚合方法与交通流数据清洗规则相结合, 可以为交通流预测分析提供更准确可靠的数据源。通过交通流在路网中的相关性分析, 使用多阶路口转弯率构建空间权重矩阵, 完成对STARIMA交通流预测模型的改进。实验结果表明, 该方法可以在工作效率及准确程度上满足交通流大数据预测的需求, 为交通诱导信息发布提供依据。
