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基于GMDH的客运需求预测与分析的开题报告
一、选题背景
随着城市化进程的不断加快和交通设施的不断完善，客运需求量的规模不断增长。为了合理规划交通设施和优化客运服务，需要对客运需求进行精确的预测与分析。传统的客运需求预测方法主要基于统计学或经济学模型，其对于客运需求的非线性和非平稳性等特点缺乏有效的处理方法，导致预测结果的准确性较低。因此，本文提出基于GMDH网络的客运需求预测与分析方法，以提高客运需求预测的准确性和可靠性。
二、研究内容与目标
本文将基于GMDH网络，进行客流量预测及其时空分析，研究内容包括：
1.数据采集与预处理：建立可靠有效的客流量数据采集方法，对采集到的客流量数据进行预处理和清洗。
2.特征提取和选择：利用相关特征提取方法和特征选择算法，选取合理的特征集，降低模型复杂度。
3.GMDH网络建模：GMDH网络是一种全局拟合方法，可以自动地选择有效的特征组合、选择适当的网络结构和参数。
4.客流量预测与分析：利用训练好的GMDH网络，对未来客流量进行预测和分析，并进行时空分布分析。
本文的目标是建立一个基于GMDH的客运需求预测与分析方法，为城市交通规划和客运服务的优化提供准确可靠的预测和分析结果。
三、研究方法与技术路线
本文将采用以下方法和技术路线进行研究：
1.数据采集：将客流量数据从交通管理系统中采集出来，预处理和清洗数据，剔除异常值和缺失值。
2.特征提取和选择：利用相关特征提取方法和特征选择算法，提取相关特征，进行特征选择。
3.GMDH网络建模：利用Python语言实现GMDH网络的建模，用历史数据进行训练和测试。
4.客流量预测与分析：利用训练好的GMDH网络，对未来客流量进行预测和分析，进行时空分布分析，并对结果进行可视化展示。
四、可行性分析
GMDH网络是一种全局拟合方法，能够有效地解决数据的非线性和非平稳性等特点，具有很高的可靠性和灵活性。本文的研究方法和技术路线合理可行，能够有效地实现客运需求的预测和分析，提高预测精度和可靠性。
五、论文创新之处
1.提出了基于GMDH网络的客运需求预测与分析方法，利用全局拟合方法对客流量数据进行建模和预测。
2.建立了可靠有效的客流量数据采集和预处理方法，提高数据质量和可靠性。
3.采用特征提取和选择算法，降低模型复杂度，提高预测精度和效率。
4.进行时空分布分析，并对结果进行可视化展示，更加直观和清晰地呈现客运需求的空间特征和时序变化。
六、进度安排
1.第一周：查阅相关资料，明确研究内容和目标，完成开题报告。
2.第二周：数据采集和预处理。
3.第三至五周：进行特征提取和选择、GMDH网络的建模和训练。
4.第六至七周：客流量预测和分析、时空分布分析和结果可视化。
5.第八周：完成论文初稿。
6.第九至十周：进行修改和修改。
7.第十一周：提交论文终稿。