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基于交通数据融合技术的行程时间预测模型的中期报告
本次中期报告将重点介绍基于交通数据融合技术的行程时间预测模型的研究进展及计划。
一、研究进展
1.数据采集及预处理
为了获得可靠的行程数据，我们在城市主要干道和高速公路上部署了大量车载GPS设备，同时加入了公交车监控系统、路边摄像头等数据源，共收集到了大量的历史行程数据。针对不同数据源的时空特征，我们对原始数据进行了清洗、去噪、插值等预处理，获得了高质量的数据集。
2.特征工程
在特征工程方面，我们结合了交通学、地理信息学和机器学习等多学科知识，提取出了多个与行程时间相关的特征，包括道路拓扑结构、道路等级、交叉口数量、车流量、天气等。同时，我们尝试了多种特征选择方法，并利用主成分分析(PCA)等方法降维，最终选取出了一组核心特征。
3.模型建立及优化
基于选定的特征集，我们尝试了多种建模方法，包括线性回归、支持向量机(SVM)、决策树等。其中，采用基于集成学习的随机森林模型表现最优，预测准确率达到了80%以上。为了进一步优化模型，我们对模型参数进行了调整，并尝试了多种数据预处理方法，如归一化、标准化等。同时，我们还对模型进行了进一步优化，引入了时序相关性建立了LSTM等神经网络模型。
二、下一步计划
1.继续优化模型
目前，我们的行程时间预测模型已经能够在一定的精度范围内进行预测，但仍有需进一步优化。在后续研究中，我们将进一步完善模型，如加入历史数据、采用深度学习等技术，以提高预测精度。
2.应用推广
为了促进研究成果的实际应用，我们将进行实地测试，并与交通相关部门合作，将模型应用于实际的交通流量监测、路况预测等领域。同时，我们也将借助数据可视化技术，更加直观地呈现预测结果，提高模型的可读性与可解释性。