基于小样本浮动车数据的信号灯路段行程时间估计方法研究的任务书任务概述：本项目的目标是基于小样本浮动车数据，研究信号灯路段行程时间的估计方法。在城市交通流量高峰期，通常会出现行车缓慢、拥堵等问题，如果能够准确测算车辆通过某个路段所需的时间，就可以帮助交通管理部门优化路网，提高交通效率。任务要求：1.收集小样本浮动车数据：将浮动车数据按照时间、车辆编号、路段编号、经纬度等信息进行记录和整理。2.提取特征变量：对浮动车数据进行处理，提取关键特征变量，如车辆速度、车辆密度、路段长度、信号灯状态等。3.构建预测模型：基于收集到的数据，采用数据挖掘和机器学习等方法，建立信号灯路段行程时间的预测模型。4.模型评估与优化：对模型进行评估，选择适当的模型评估指标，并进行模型优化，提高预测精度和稳定性。5.测试与验证：通过实地交通数据测试和验证模型的有效性和可靠性，为实际应用提供参考依据。任务成果：1.浮动车数据收集和整理报告；2.特征变量提取、数据挖掘和机器学习等技术应用报告；3.信号灯路段行程时间预测模型和算法实现；4.模型评估和优化报告；5.测试和验证报告。