交通拥堵指数
定义：交通拥堵指数⼜称交通运⾏指数(Traffic Performance Index(TPI))，是北京市⾸创的综合反映道路⽹畅通或拥堵的概念性数值，简称。交通指数取值范围为0⾄10，每2个数⼀等级，分别对应“畅通”、“基本畅通”、“轻度拥堵”、“中度拥堵”、“严重拥堵”五个级别，数值越⾼，表明交通拥堵状况越严重。
规定计算最⼩周期：15分钟。（有时5分钟）
前置条件：
1、需要根据卡⼝点位（含经纬度）配置路段信息，路段信息必须属性：路段长度L、路段拥堵规范，进⼝卡⼝、出⼝卡⼝。
说明：
路段拥堵规范：
规定道路标准⾏驶限速Vmax，作为计算拥堵指数的关键指标。
  计算⽅法：
将进⼝卡⼝中上传的过车数据存储到内存中（Map或redis等），以车牌为key。根据出⼝卡上传的数据进⾏分析，根据车牌查询内容中存储的数据，如果有，则进⾏消费，等到单个分析值进⾏存储。如果没有，则丢弃数据，不纳⼊计算。⼀个周期结束后计算存储的分析值取平均数，得到道路拥堵指数，并清空缓存的分析指。
1、根据车牌分析每辆车的速度：路段长度L  / （出⼝卡⼝过车时间 T1 - 进⼝卡⼝过车时间T2 ），根据速度得出拥堵指数。
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2、预先计算出路段各个阀值需要的通⾏时间，T阀值 = 路段长度L / 阀值速度V；根据出⼝卡⼝过车时间 T1 - 进⼝卡⼝过车时间T2 得到的车辆通⾏时间进⾏归纳，得出拥堵指数。（分析指数时减少⼀步除法运算，计算效果应该更快）
缺点：算法简单，⼗分依赖⽤户设置的路段拥堵规范。建议开发规范，各个阀值可配置，根据实际效果配置出合理阀值。例如：都是城市中，⼩路和⼤道阀值明显不同。
应⽤中可能出现问题：
1、卡⼝不⾜，⽆法做到每个路⼝设置卡⼝，导致出现部分路段之间有车流量流失。分析指数时需要对
缓存的数据设置过期周期，释放内存，避免内存溢出。
2、单位时间内计算样本不⾜，例如：过车量太⼩、拥堵情况过于严重、道路过长且过车量⼩。根据不同情况分类判断。
交通路况预测（设想）：
影响因素：
每天：上下班⾼峰期。
每周：⼯作⽇、休息⽇。
每年：节⽇假⽇、开学、天⽓
突发事件：交通事故、特殊安排
前置条件：
交通路况预测需要较⼤的历史拥堵数据。
初级：1、根据历史每天该时刻的拥堵情况，取平均数；2、根据历史每周⼀该时刻的拥堵情况，取平均数。（周⼀某刻拥堵指数）
中级：根据海量历史数据分析出⼀周七天的拥堵波动情况，得出相似拥堵时段。例如：周⼀ ~ 周五相似、周六、周⽇（如果区域单休或单双频繁）；根据海量数据分析出特殊天⽓下对每个时段拥堵的影响情况，例如：⾬天相对晴天，在周⽇的每个时间段内的拥堵指数影响波动。
⾼级：需要结合上⼀个实时的路况数据，再结合历史数据、天⽓情况、其他影响因素进⾏分析。