随着我国经济高速发展,城市建设进程的加快,城市中各个领域都在迅速发展,其中交通领域的发展尤为迅猛。城市道路网络已经趋于成熟,交通路网对于人们的出行和城市资源的运输有着至关重要的作用。与此同时,人们生活水平的提高也使得私家车的数量迅速增长,导致交通路网的需求和供应之间的不平衡日益加剧,进而衍生出环境污染问题和资源浪费问题。利用大数据技术分析交通数据在智慧城市中的特性,深入研究智慧交通对于人们的出行规划和资源流通的重要影响,改善经济发展和智慧城市建设而带来的交通拥堵问题,实现城市交通网络的智能管理和实时监控对于我国智慧城市的建设有着重要意义。从海量的交通数据中挖掘出有效信息,并对数据进行分析和处理,对交通态势进行感知,对交通态势进行可视化,是智慧城市建设中的一项挑战。1.利用道路相关信息和道路平均旅行时间等数据,综合考虑节假日、时间段等因素,对智慧城市中的交通特征进行分析。通过对道路静态特征、时间片静态特征和时间片动态特征的分析,建立基于XGB oost算法的交通流量预测模型。通过使用XGBoost模型对缺失值进行填补,利用原有数据和模型填补数据再次使用XGBoost模型进行交通流量预测。2.使用新型的XGBoost模型融合方式对交通流量进行预测有着出色的效果,通过将XGBoost融合模型与神经网络模型、线性回归模型进行对比分析,证明XGBoost融合模型具有更加准确的预测效果,能够帮助相关人员及时根据交通流量的变化作出相应调整,减轻智慧城市中出现的交通拥堵问题。3.数据可视化作为一种直观的数据分析技术,能够将复杂的交通数据通过图表等形式展现出来,对相关人员进行城市交通态势管控有重要作用。根据交通路网中道路之间的连接关系得到道路上下游关系数据,利用图可视化技术来实现道路拓扑可视化,进而对道路结构进行可视化,对于城市交通路网的实时监测有不可替代的帮助。同时,利用交通路网中的交通流量来完成城市交通态势动态评价体系,实现交通状况的动态评价,能够辅助城市交通路网运行状态的实时监控,使其更能够适应不断变化的交通网络。设计并实现全新的可视化组件来对交通数据进行更具科学性的数据可视化,能在交通态势可视化系统中获得更加直观的可视化效果,能够更迅速的发现异常交通状况并及时作出决策。