摘要
本申请涉及智能交通管理领域，公开了一种大数据智能化实时处理分析的方法和系统，该方法包括以下步骤：获取结构化、半结构化和非结构化的多模态交通数据；对数据进行预处理并提取特征向量；通过自注意力机制对不同模态的特征向量进行融合，生成统一的融合特征；利用长短期记忆网络对融合特征进行时序建模，预测交通流量；基于交通流量预测结果，采用深度强化学习算法对交通信号灯时长和相位进行动态优化，同时结合路径推荐算法为车辆提供最优路径；将优化后的信号控制和路径推荐应用于实时交通管理系统中。本发明能够实现多模态数据的智能融合、精确的交通流量预测及智能化的交通信号控制和路径推荐，提升交通管理的实时性和效率。
