本方法被用于进行交通状态预测。
里面包含完整的代码以及数据。

以成都市中心城区人民南路三段为例，进行了实例预测研究。
预测结果为交通拥堵预测的识别率为48%，误判率为16%，结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对城市主干道交通状态进行有效的预测分析。

1、下载并安装mysql，将脚本执行至数据库中；
2、配置java环境，使用jdk8，配置环境变量，下载IntelliJIDEA2019.2.4，该工具为java代码编译器3、下载Maven，配置至环境变量（百度搜索很多），将构建器为Maven，类库配置成阿里库（方法：百度搜索很多很多）4、将工程导入后，在application-local.yml文件中配置数据库5、在logback-prod.xml文件中配置log日志6、配置完毕后，即可启动访问地址：http://localhost:8082/anime/login.html用户名：admin密码：adminV：china18661、 登录2、 首页3、 权限管理-用户管理4、 权限管理-添加用户数据5、 交通数据管理-查看交通数据6、 交通数据管理-添加交通数据7、 交通预测-交通数据预测脚本：CREATETABLE`traffic_data_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'序列',`trafficId`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通数据编号',`trafficContent`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状况',`trafficSection`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通路段',`trafficMan`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报人',`trafficDate`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报时间',`status`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状态',PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='交通数据表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=44;CREATETABLE`sys_user_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`role_id`INT(11)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'角色ID',`user_id`VARCHAR(50)NOTNULLCOMMENT'用户ID',`user_name`VARCHAR(100)NOTNULLCOMMENT'用户名',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:false\\\\1:true',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`last_update_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`password`VARCHAR(128)NOTNULL,`tenantcode`VARCHAR(50)NOTNULL,`diskId`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,`remarks`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='系统用户表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=51;CREATETABLE`sys_role_t`(`role_id`INT(11)NOTNULLCOMMENT'角色ID',`role_name`VARCHAR(200)NOTNULLCOMMENT'权限名称',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:true\\\\1:false',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTA

随着国家经济的发展，城市交通管理的要求也日益提高。
交通部门通过对路面交通信息的采集、分析和应用及时调整管理方案，这对于减少交通延误时间，提高道路的时间和空间的使用率，减少交通事故的发生，城市道路体系的改进都有着十分重要的意义，然而每种采集数据的方法都有其局限性，仅靠单源数据无法满足管理要求，所以交通部门通过对路面交通进行多源监测得到多源数据。
如何对这些数据进行融合分析，愈加精准的了解交通状态成为交通部关心的一个问题。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。