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基于数据挖掘技术的智能交通管理系统的研究的开题报告
一、选题背景
随着社会的发展和交通需求日益增加，城市交通拥堵问题日益严重，使得交通管理变得越来越重要。传统的交通管理方法已经不能满足城市交通的需求。因此，智能交通系统作为一种新型的交通管理方式正在逐步成为现实。它可以通过收集、分析并利用大量的交通数据信息，来实现更加精准、高效和智能的交通管理。而数据挖掘技术在智能交通系统中的应用，可以使得交通管理更加智能化和精准化。
二、选题意义
智能交通系统的建立，旨在提高道路交通的效率，减少交通事故的发生以及降低排放量，改善交通状况。同时，智能交通管理系统也可以对交通运行情况进行全方位的监管，发现并预防可能出现的安全隐患，从而为城市的交通安全提供有力保障，缓解交通拥堵现象，使得城市交通更加稳定、高效，提高市民的出行体验。
三、研究内容和目标
1、研究智能交通系统的基本原理和构成要素，分析其运作流程和运行特点。
2、研究数据挖掘技术在智能交通管理系统中的应用，探讨数据挖掘模型及其算法。
3、分析现有智能交通系统中存在的问题，提出改进方法，进一步完善系统的应用范畴和管理功能。
4、实现智能交通管理系统的原型设计，并对其进行测试，验证其应用效果，对系统进行性能评价，提高其应用价值。
四、研究方法
1、进行相关文献的搜寻和阅读，全面了解智能交通系统及数据挖掘技术的国内外发展现状和一般应用。
2、通过调研和实地考察，全面获得智能交通管理系统的实际运作情况，确定研究方向和解决问题的具体方法。
3、应用数据挖掘技术，从大量的数据中提取有用的信息和规律，进行相关的建模和分析。
4、结合系统设计，进行系统开发，进行系统功能测试和性能评价。
五、预期结果与成果
1、深入了解智能交通系统及其应用领域，了解数据挖掘技术的基本原理和应用方法。
2、建立智能交通管理系统的基本模型，应用数据挖掘技术对交通数据进行挖掘和分析，优化系统性能和管理效果。
3、对智能交通管理系统的应用价值进行评价，提出合理的管理建议和优化措施。
4、论文结论具有实践意义，有一定的理论创新价值和学术参考意义。
六、进度安排
第一阶段：文献调研和理论分析，明确研究方向和具体问题并准备开题报告。时间：三周。
第二阶段：系统设计和开发，进行实验测试，搜集分析数据，完成系统性能评价。时间：六周。
第三阶段：系统测试、数据分析和结论论证，完成论文写作，准备答辩。时间：九周。
七、参考文献
S.Zhou,Q.Meng,J.LiandW.Qin,“EvaluationofIntelligentTransportationSystemsbasedonBayesiannetwork”,2013IEEEInternationalConferenceonServiceOperationsandLogistics,andInformatics,Xi’an,2013,pp.833-837.
R.Shen,C.LiandS.Su,“Real-timeTrafficPredictionandPathPlanningBasedonBigDataAnalysis”,2016IEEEAdvancedInformationManagement,Communicates,ElectronicandAutomationControlConference(IMCEC),Xi’an,2016,pp.481-486.
W.Song,“Researchoftrafficinformationservicesystembasedonfuzzydataminigtechnology”,2009IEEEInternationalConferenceonAutomationandLogistics,Shenyang,2009,pp.3727-3732.
C.Wang,X.LeiandH.Zhang,“Researchonanewtransportationinformationservicemodebasedonsmartphones”,2012InternationalConferenceonComputerScienceandElectronicsEngineering,Hangzhou,2012,pp.836-838.