郑明海

智慧高速公路的实时状态感知与预测依赖于多源异构数据的协同处理，交通流特征、气象条件、车辆行为等要素构成复杂的高维时空序列，需要建立动态分析模型以捕捉其演化规律。通过融合深度学习方法与交通理论，构建的车道级预测体系能够提前识别异常事件，为动态管控提供技术支撑，降低交通安全风险。

大数据；智慧高速公路运行状态感知；预测

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