特色小镇同城市一样面临着城镇化带来的人口剧增、交通拥堵、能耗增加、环境恶化、规划落后等问题。对特色小镇热点区域进行短时预测,有利于解决人群聚集安全、交通拥堵问题,提醒商户们提前做好准备以提供更好的服务。因此,本文基于深度学习的方法构建了特色小镇热点区域短时预测模型并对预测结果进行可视化。本文的主要工作如下:(1)针对目前已有的热点区域预测方法主要面向城市、不适合特色小镇的问题,本文结合特色小镇的实际情况对特色小镇交通流量进行建模,给出区域流量的定义,确定区域流量、天气、节假日数据的采集与处理方法,在研究真实数据变化规律的基础上,对区域流量的影响因素进行分析与总结,为预测模型的设计与构建提供依据。(2)针对单一神经网络模型无法同时学习时间和空间相关性的问题,本文通过融合4个结构相同的残差网络和1个全连接网络构建了特色小镇热点区域短时预测模型Quad-ResNet。同时,对模型的整体框架、各部分网络结构、融合方法等进行详细地论述,选取合适的预处理方法将区域流量、天气、节假日数据转换成模型能够接受的形式,从而确定模型的训练方法和预测方法。(3)通过一系列参数选择实验确定使模型性能达到最优的参数。在此基础上,将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一数据集上进行热点区域短时预测对比实验,分析实验结果,验证Quad-ResNet模型的有效性。(4)通过对大量数据的统计分析,确定热点区域衡量标准。在此基础上,基于Node.js、Vue.js、Echarts.js编程实现热点区域可视化系统,将模型预测结果以热力图的形式呈现。最后采用Quad-ResNet模型对特色小镇热点区域进行实际的预测,结合热力图和实际情况对预测结果进行分析。