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基于NAR神经网络的车速预测及应用的开题报告
标题：基于NAR神经网络的车速预测及应用开题报告
一、选题背景
车辆行驶速度是交通运输系统中的一个重要参数，它不仅直接影响行驶时间、交通流量、安全性等，还对交通拥堵、污染等问题有着重要的影响。因此，车速预测对于提高交通运输系统的效率和安全性具有重要意义。
传统的车速预测方法主要基于时间序列分析和机器学习方法。然而，这些方法存在数据长期依赖性弱、模型过于复杂等问题，难以很好地解决车速预测问题。
NAR神经网络是一种新的网络结构，它通过将时间序列分为多个独立的子序列，使得神经网络可以把时间序列建模成多个非循环的、无状态的片段进行处理。因此，基于NAR神经网络的车速预测方法可以有效地解决传统方法存在的问题。
二、研究内容与目标
本文的主要内容是基于NAR神经网络的车速预测方法的研究，主要包括以下几个方面：
1.对车速数据进行预处理和特征提取，以便为神经网络提供可用的数据；
2.设计和训练NAR神经网络模型，以预测车速的下一步值；
3.对比NAR神经网络模型和其他传统算法的预测性能；
4.实现车速预测模型并将其应用于实际交通场景中，并对比实际数据和预测数据，以评估模型预测性能。
需要达到以下目标：
1.成功设计并训练出高效的NAR神经网络模型；
2.与其他传统算法进行对比，证明NAR神经网络模型预测性能的优越性；
3.将车速预测模型应用于交通场景中，并对比实际交通数据和预测数据，以评估模型预测性能。
三、研究意义
本文的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.对于车速预测问题，NAR神经网络方法是一种高效、可靠的解决方案；
2.实现车速预测模型并将其应用于实际交通场景中，可以有效提高交通运输系统的效率和安全性；
3.对于研究神经网络模型及其在交通领域的应用，有一定的实践价值和意义，对相关领域的研究有一定的推动作用。
四、研究方法
本文采用以下研究方法：
1.数据预处理和特征提取：根据车速数据的特点，对其进行预处理和特征提取，以便为神经网络提供可用的数据；
2.神经网络模型设计：根据研究目标，设计基于NAR神经网络的车速预测模型，并对其进行训练；
3.模型评估：将神经网络模型与传统算法模型进行对比，并评估其预测性能；
4.模型应用：将车速预测模型应用于实际交通场景中，以评估模型的实际应用价值。
五、预期结果
本文预期能够实现以下几个方面的结果：
1.成功设计并训练出高效的基于NAR神经网络的车速预测模型；
2.与其他传统算法进行对比，证明NAR神经网络模型预测性能的优越性；
3.实现车速预测模型并将其应用于实际交通场景中，并对比实际交通数据和预测数据，以评估模型预测性能；
4.对本文研究的方法和结果进行总结和展望，为进一步研究提供参考。
六、进度计划
本文的进度计划如下：
1.第一周：完成研究选题，确定本文的研究方向和目标；
2.第二周：收集车速数据，并对其进行预处理和特征提取；
3.第三周至第六周：设计和训练NAR神经网络模型，进行模型评估；
4.第七周至第八周：将车速预测模型应用于实际交通场景中，并对比实际交通数据和预测数据；
5.第九周至第十周：总结本文研究的方法和结果，并撰写论文。
七、参考文献
[1]胡红亮,牛玉萍.基于时间序列分解方法的车速预测[J].武汉科技大学学报,2017,40(6):11-15.
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[4]刘兴珂,张敏.基于小波神经网络的交通流预测研究[J].公路交通科技,2020,37(6):93-98.