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交通流混沌的小样本判定方法的任务书
任务书
任务名称：交通流混沌的小样本判定方法
任务目标：
本任务的主要目标是研究交通流混沌的小样本判定方法，建立交通流混沌预测模型，提高交通流的安全性和稳定性。
任务要求：
1.研究现有的交通流混沌预测方法，分析其优缺点。
2.研究小样本数据处理方法，选择合适的算法进行研究。
3.建立交通流混沌预测模型，对交通流进行预测。
4.实验验证方法的准确性和可行性。
任务内容：
1.文献综述
收集和整理有关交通流混沌及其预测方法的文献资料，对现有的方法进行分析，提出改进和创新的思路。
2.数据处理
获取交通流数据，进行预处理，如去噪、降采样等操作，并选择合适的小样本数据处理算法，如小波变换、奇异值分解等方法。
3.模型建立
根据处理后的数据，建立交通流混沌预测模型，并对模型进行优化和改进。
4.实验验证
利用实际采集的交通流数据进行验证，对模型的预测准确性和稳定性进行评估。
任务成果：
1.交通流混沌小样本判定方法的研究报告。
2.基于研究成果实现的交通流混沌预测模型。
3.交通流预测模型的实验验证结果以及分析报告。
参考资料：
1.ZhangK.andWangK.(2015).Chaoticcharacteristicanalysisoftrafficflowanditsforecastingbasedonwaveletneuralnetwork.Complexity,vol.20,no.5,pp.38-47.
2.LiuQ.,HanL.andFanY.(2019).Short-termtrafficflowforecastingmodelbasedonsingularspectrumanalysisandsupportvectorregression.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,vol.105,pp.476-490.
3.XieJ.,JinW.,DuanQ.,etal.(2018).Ahybridapproachofentropy-basedfuzzyclusteringanalysisandfuzzylogicaltrafficpredictionforimprovingshort-termforecastingaccuracy.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,vol.96,pp.371-387.