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基于LSSVM的短期交通流预测研究与应用的开题报告
开题报告
一、研究背景和意义
交通流预测一直是交通管理和控制领域中的一个重要问题，它对于实现交通安全、舒适和高效、合理的交通规划和路网设计具有重要的作用。但是，由于交通流受到很多复杂的因素影响，如天气、交通管制、车辆故障等不确定性因素，因此交通流预测一直是一个很具挑战性的问题。基于传统的统计学方法的交通流预测模型在实际应用中存在着一些缺陷，如模型复杂度高、对于数据的要求高等问题，因此需要引入一些新的方法来预测交通流。
支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的非线性分类和回归方法，它已经被广泛应用于交通流预测中。但是，传统的SVM方法存在着时间复杂度高、数据容量大的问题。为了解决这些问题，Wang等人提出了一种基于支持向量回归（SVR）的线性最小二乘支持向量机（LSSVM）方法，该方法具有在相同精度下更小的计算量和更快的训练速度的优点。因此，将LSSVM应用于交通流预测具有很大的潜力。
二、论文研究内容和方案
本论文旨在研究基于LSSVM的短期交通流预测方法，主要包括以下方面内容：
1.对LSSVM进行深入的研究和分析，包括LSSVM的原理、算法流程、优点等方面的内容。
2.了解当前交通流预测的研究现状和常用方法，深入分析其优缺点，为LSSVM的研究提供基础。
3.基于经典的LSSVM模型，针对其在交通流预测中的不足，通过引入多核学习、数据采样和参数优化等方法提出一种改进的LSSVM模型。
4.基于交通流的实际数据进行实验，对改进的LSSVM模型进行性能测试和比较，分析实验结果及其优缺点，为短期交通流预测提供一种新的方法。
三、论文进度安排及可行性论证
1.前期工作：2021年11月-2022年1月
系统阅读相关文献，深入了解LSSVM方法和交通流预测的研究现状，熟悉各类数据采集方式以及不同交通状况的特征表达。
2.模型改进及算法实现：2022年2月-2022年4月
通过分析LSSVM模型中存在的问题以及研究现有改进方法，提出有针对性的改进方案，同时对LSSVM改进模型进行算法实现及优化。
3.实验设计和结果分析：2022年5月-2022年7月
选取典型的交通流数据集，并将基于LSSVM改进模型进行实验分析，对实验结果进行准确度分析及可行性评估。
4.论文撰写及最终答辩：2022年8月-2022年10月
完成毕业论文的撰写，包括开题报告、文献综述、研究方法、实验数据分析等章节，准备并参加毕业论文答辩。
本研究基于LSSVM预测短期交通流的实验测试具有可行性。经过充分的文献调研，我们可以从多个方向进行交通流预测方法的优化和改进，同时实验数据的采集和处理方法也已成熟，因此本研究具有很高的可行性。
四、研究预期结果
1.提出一种改进的LSSVM模型，对不同复杂场景，不同交通流数据都具有更高的预测精度和更快的训练速度。
2.对比分析其他交通流预测方法，并验证改进的LSSVM预测方法的有效性及稳定性。
3.对多场景下，LSSVM改进方法预测精度的变化规律进行总结，形成LSSVM预测方法的特点分析以及改进方向的总结。