小美赛问题重述

原问题

2019证书权威杯国际数学竞赛建模

问题C(ICM)预测通过拥挤路段所需的时间

在导航软件中，行程时间的估计是一个重要的功能。现有的导航软件往往通过安装软件的出租车或车辆获取实时GPS数据来确定当前的道路

条件。如果遇到严重的交通堵塞，汽车的速度就会减慢，

所以对速度的估计是非常不准确的。其结果是估计交通阻塞时间的准确性很差。实际所需时间有时甚至是预测时间的几倍到十倍。我们的问题是如何预测交通堵塞的时间?请收集可用的数据，建立一个更准确的模型来解决这个问题。

问题重述

When people travel, it is important to predict travel time in the navigation software. However, with the development of science and technology, traffic flow is rising rapidly, traffic situation is becoming more severe, the accuracy of forecast time is low, especially when encountering serious traffic jams, the speed estimation, time prediction is often extremely inaccurate. The actual time required may be several times greater than the forecast time.

Existing navigation software is used to determine current roads by installing real-time GPS data from taxis or vehicles, but time predictions in congestion situations are not accurate, and we will collect existing, good data sets to build a better model to improve the accuracy of time predictions.

当人们出行时，导航软件中的行程时间预测功能往是非常重要的。但是随着科技发展，车流量急剧上涨，交通情况日益严峻，预测时间的准确率时长较低，特别是当遇到严重的交通堵塞，对速度的估计、时间的预测往往极不准确。实际所需时间可能会数倍于预测时间。

现有导航软件是通过安装软件的出租车或车辆获取实时GPS数据来确定当前的道路，但是对于拥堵情况下的时间预测并不准确，我们将收集现有的、良好的数据集，建立一个更好模型来提高时间预测的准确率。