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基于数据挖掘和数据融合的短时交通流预测研究的开题报告
一、研究背景
随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，道路交通拥堵已成为城市交通问题的一个突出问题。短时交通流预测是解决道路交通拥堵问题的重要手段。通过预测未来的交通流量和道路拥挤程度，可以为驾驶员和交通管理部门提供实时的交通信息，帮助他们调整行车计划，减少交通拥堵，提高道路使用效率。
目前，短时交通流预测技术已经成为交通管理领域研究的热点问题，各种预测方法也层出不穷。其中，数据挖掘和数据融合技术因其高准确性、高效性和实时性等优点，逐渐成为短时交通流预测的主要技术手段。
二、研究目的和意义
本文旨在基于数据挖掘和数据融合技术，研究短时交通流预测方法，以提高交通系统的效率和安全性。主要研究内容包括：
1.收集和处理交通流数据，包括实时交通数据和历史交通数据。
2.通过数据挖掘技术，分析交通流特征，提取有效信息，建立预测模型。
3.结合多种预测模型，进行数据融合，得出更准确的交通流预测结果。
4.对比实验结果，评估不同预测模型和融合方法的准确性和可靠性。
研究结果将有助于提高短时交通流预测技术的准确性和稳定性，为交通管理部门提供更加实用的交通信息，有效缓解城市道路交通拥堵问题，推动城市交通可持续发展。
三、研究方法
本文将采用以下研究方法：
1.科学的实验设计，收集和整理各种类型的交通数据，构建数据集。
2.尝试使用不同的数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等，对数据进行特征提取和分析。
3.结合多种预测模型，如时间序列模型、人工神经网络模型、回归分析模型等，建立预测模型。
4.对比分析各种预测模型的准确性和效率，并尝试将多种预测模型进行数据融合，得出更加准确的交通流预测结果。
四、预期成果和计划
本文的预期成果包括：
1.构建完整的短时交通流预测系统，包括数据采集、特征提取、预测模型建立、数据融合等等。
2.提出一种基于数据挖掘和数据融合的短时交通流预测方法，具有较高的准确性和实时性。
3.开展实验研究，比较不同预测模型和融合方法的性能，并进行有效的评估和改进。
计划时间表：
第一年：完成研究背景及意义分析，收集和整理交通流数据，并进行初步分析。
第二年：尝试不同的数据挖掘算法，并选择合适算法进行模型的建立和预测。
第三年：比较不同的预测模型和融合方法的准确性和效率，并进行实验评估和改进。
第四年：对研究成果进行总结和归纳，撰写论文并进行发表。
综上所述，本文旨在通过基于数据挖掘和数据融合技术的短时交通流预测研究，提高交通系统的效率和安全性，并为交通管理部门提供更加实用的交通信息，实现城市交通可持续发展。