基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测的研究的开题报告.docx

基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测的研究的开题报告
一、研究背景
随着城市化进程的加速和汽车保有量的快速增长，城市交通拥堵现象日益严重。为了有效缓解城市交通拥堵，需要准确预测交通状况，及时调整交通控制策略。浮动车数据作为实时交通信息的重要来源之一，可为交通状况预测提供大量有价值的数据。因此，基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测的研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究目的
本研究的主要目的是利用浮动车数据，建立城市快速路短时交通状态预测模型，提高城市交通控制的效率和准确性。
三、研究内容
本研究拟从以下几个方面展开：
1.基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态建模和分析，包括了解快速路的道路特征、交通流量变化规律等因素。
2.分析浮动车数据的特征和处理，包括数据采集、清洗、转换等处理方法。
3.建立基于机器学习的城市快速路短时交通状态预测模型，包括神经网络、随机森林等多种模型的构建和比较。
4.实现基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测算法，并进行实地验证。
5.分析所建模型的应用效果，评价其实用性。
四、研究方法与步骤
1.数据采集：选择城市快速路上的浮动车作为数据源，采集车辆位置、速度等相关数据。
2.数据处理：对采集到的浮动车数据进行清洗、转换等处理，使其符合预测模型所需的数据特征。
3.模型建立：构建基于机器学习的城市快速路短时交通状态预测模型，包括神经网络、随机森林等多种模型。
4.算法实现与验证：实现基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测算法，并在实际应用中进行验证。
5.效果评价：分析所建模型的应用效果，评价其实用性。
五、预期成果
1.本研究将建立一套基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测模型，以此提高城市交通控制的效率和准确性。
2.本研究将实现所建模型，并通过实地验证，验证模型的实用性和可靠性。
3.本研究将为城市交通状况预测提供重要思路和技术手段。
六、研究进度及计划
2021年11月：完成文献调研和初步模型构建
2022年1月：完成浮动车数据采集和处理
2022年4月：完成基于机器学习的城市快速路短时交通状态预测模型构建
2022年6月：完成算法实现和实地验证
2022年9月：完成效果评价和论文撰写
七、参考文献
1.Xu,Z.,Luo,X.,Li,Y.,&Lei,X.(2018).Real-timeshort-termtrafficstateforecastingwithdeepconvolutionalneuralnetworks.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(3),776-785.
2.Chai,C.,Zhang,K.,Lu,L.,Yu,J.,&Wang,T.(2019).Data-drivenshort-termtrafficflowpredictionwithgraphconvolutionalrecurrentneuralnetwork.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,101,1-14.
3.Wang,X.,Sun,J.,Wang,F.Y.,&Zhang,Y.(2019).Forecastingshort-termtrafficflowunderincompletedatawithgenerativeadversarialnetworks.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,105,372-393.
4.Chen,J.,Chen,X.,Wang,S.,&Yuan,C.(2020).Deepspatiotemporalneuralnetworkforshort-termtrafficflowpredictionusingfloatingcardata.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,112,173-186.