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基于深度神经网络的出行需求预测系统的开题报告
一、选题背景及意义
如今，随着经济的不断发展和人们生活水平的提高，出行需求量也在逐年增长。在交通繁忙的城市里，人们的出行需求只会更加复杂和多样化。出行需求分析和预测对于交通规划和交通运输管理具有重要的指导意义。
在此背景下，基于深度神经网络的出行需求预测系统被广泛地研究和应用。该系统通过分析历史数据、实时交通流量等多种关键因素，来预测不同时间节点的出行需求量分布情况，以达到优化交通规划、提高城市出行效率的目的。该预测系统有着极大的现实意义和应用价值。
二、研究内容
基于深度神经网络的出行需求预测系统主要包括以下研究内容：
1.数据收集和预处理，包括历史出行数据、气象数据、交通流量数据等多种数据采集及数据清洗操作。
2.设计并构建深度神经网络模型，如基于LSTM的时间序列预测模型，卷积神经网络(CNN)模型等等。
3.利用多种算法和模型来进行出行需求预测，如SVM(SupportVectorMachine)、GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)、XGBoost等。
4.进行模型的优化和精度评估，包括模型调优、精度测试、模型参数优化等。
5.建立基于Web的出行需求预测系统，实现自动预测功能，提供直观、易用的界面给用户。
三、研究方法和技术路线
1.数据采集和预处理
初步考虑采用爬虫技术从公开数据平台获取相关数据，并进行数据清洗和预处理，包括数据的缺失值处理、噪声数据的处理、异常值的检测和处理等。
2.深度神经网络模型设计与优化
考虑使用多种深度学习模型来进行出行需求预测，包括LSTM、CNN等，并且使用Keras等深度学习框架实现。模型的参数优化和调整主要让网络学习到更加精确的特征，以最大程度地保证预测精度。优化方法包括调整梯度下降的学习步长、设置合适的dropout、增大隐藏层数和节点数等。
3.预测算法的建立和精度评估
采用多种机器学习模型对数据进行多元回归和分类预测，对预测结果进行优化和比较，选择最佳的预测模型。通过交叉验证、均方误差等方法进行精度评估。
4.前端界面设计和Web开发
通过HTML、CSS等前端技术和Flask等Web开发框架实现基于Web的出行需求预测系统，提供直观、易用的界面给用户。
四、预期目标和意义
基于深度神经网络的出行需求预测系统通过建立多个深度学习模型并对不同模型进行预测比较，从而实现更加准确的出行需求预测，并可为交通管理部门、出租车等运营公司提供便利。
该系统能够收集并分析历史数据，实时交通流量数据等多种数据，通过深度学习技术有效的对未来出行需求量进行预测。精准的预测出行需求变化趋势，可以为决策者提供出行规划、交通调度策略制定、出租车调度等多方面的参考。
基于深度神经网络的出行需求预测系统具有广泛应用的前景和实际意义，对提高城市出行效率、减少出租车营运成本与客户等待时间、实现公共交通优化等方面都有着重要的作用。