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基于SCATS的动态交通数据预处理方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着城市化进程的加速和人口流动性的增大，交通拥堵已成为城市发展中的普遍问题，急需解决。而智能交通系统和交通数据处理技术的发展，为快速解决交通拥堵和提高交通运行效率提供了有力的手段。
SCATS（SydneyCoordinatedAdaptiveTrafficSystem）是一种基于车辆检测器数据实现的交通信号控制系统，其具有实时性高、适应性强等特点，常用于城市交通信号控制和路况实时监控中。因此，SCATS系统产生的数据对于交通运行状态的分析和优化非常重要。
然而，SCATS系统的数据存在着不完整、冗余、噪声大等问题，使得交通数据的处理和分析变得困难。因此，研究基于SCATS的动态交通数据预处理方法，可以提高数据的准确性和完整性，提高交通数据的可信度和可用性，为交通运行状态分析和优化提供更加精确的数据基础。
二、研究内容和方法
基于以上背景和意义，本研究将围绕基于SCATS的动态交通数据预处理方法展开，主要研究内容包括以下方面：
1.SCATS数据的特点和处理需求：分析SCATS数据的特点和存在的问题，明确数据处理的需求和目标。
2.数据清洗和校验：针对SCATS数据的噪声、缺失和异常值等问题，设计相应的数据清洗和校验算法，保证数据的准确性和完整性。
3.数据整合和融合：将多个SCATS数据源的数据整合起来，融合成一个完整的数据集，方便后续的分析和处理。
4.数据存储和查询：设计数据存储方案和查询接口，实现对预处理后的交通数据的快速检索和查询。
本研究将采用实证研究的方法，通过实际的SCATS数据测试和验证，确定以上预处理方法的可行性和有效性。
三、进度安排
本研究计划于2021年6月至2022年5月期间完成。主要进度安排如下：
1.2021年6月至7月：制定研究计划，撰写开题报告。
2.2021年8月至10月：收集和整理SCATS数据，分析数据的特点和处理需求，设计数据清洗和校验算法。
3.2021年11月至2022年1月：实现数据整合和融合，设计数据存储方案和查询接口。
4.2022年2月至4月：进行实际SCATS数据测试和验证，检验预处理方法的有效性和可行性。
5.2022年5月：完成毕业论文的撰写和答辩。
四、预期成果
本研究预计得到以下科研成果：
1.基于SCATS的动态交通数据预处理方法，包括数据清洗和校验算法、数据整合和融合方案、数据存储和查询接口等。
2.一份完整的SCATS交通数据集，该数据集将被用于交通运行状态的分析和优化研究。
3.一篇高质量的论文，该论文将被提交到相应的期刊或国际会议上。
五、参考文献
[1]李瑞,王铁军,刘安典.基于SCATS系统的交通运行状态分析[J].交通信息与安全,2011(3):68-72.
[2]丁群,何杨,许丹阳,等.基于SCATS数据的交通干线拥堵识别方法[J].交通运输工程学报,2018(4):57-65.
[3]王博,刘卓,张伟.基于SCATS数据的城市路网交通状态预测方法研究[J].交通信息与安全,2018(5):127-133.