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基于多尺度小波支持向量机的交通流预测的任务书
一、任务背景
随着人们生活水平的提高和经济的发展，交通运输的需求也不断增加。交通拥堵问题一直是城市交通面临的重要问题。针对交通拥堵问题，交通流预测是解决交通拥堵问题的一个重要手段，可以为交通运输部门制定优化的交通计划，指导交通运输管理，为公众提供出行建议。目前，交通流预测已经广泛应用于国内外的城市交通，并在实践中取得了良好的效果。
交通流预测受到多种因素的影响，如天气、节假日、特殊事件等。同时，由于交通流的多变性和复杂性，传统的预测方法往往难以取得精确的预测结果。因此，寻求一种可靠的、高效的交通流预测方法是十分必要的。
本项目将运用多尺度小波分析和支持向量机方法，对城市交通流进行预测，从而提高交通流预测的准确度和可靠度，为城市交通管理提供科学依据。
二、任务内容
1.收集交通流数据
运用传感器技术和数据采集设备，收集城市交通流量数据，包括车辆流量、速度、性质等基本数据，以及相关特征数据，如天气、节假日、特殊事件等因素对交通流的影响。
2.多尺度小波分析
多尺度小波分析是一种用于信号和图像处理的方法，具有较强的时-频局部化特性，能够将信号从全局层面到局部层面进行分析。运用多尺度小波分析算法，对交通流数据进行分析，将数据分解为不同尺度的分量，并将不同尺度的分量进行加权合成，得到交通流的基本特征。
3.支持向量机模型建立
支持向量机是一种现代机器学习算法，具有很好的分类和回归能力。运用支持向量机方法，对交通流数据进行建模，并进行预测，分析影响车流量的相关因素，在预测过程中充分考虑这些因素的影响。
4.模型优化和预测结果分析
在模型建立过程中，需要对模型进行优化，对参数进行调整，以达到更准确的预测结果。同时，还需要对预测结果进行分析和比较，评估模型的稳定性和预测能力。
三、任务要求
1.熟悉多尺度小波分析和支持向量机算法原理，对数据分析、处理和建模技术有一定的理解。
2.具备动手实践和编程实现的能力，熟悉数据采集、处理和分析软件的使用。
3.具有较强的团队协作和沟通能力，能够深入了解项目的需求和关键问题，解决技术瓶颈。
4.具备较强的责任心和执行力，能够按照时间和计划要求，顺利完成项目任务。
四、任务进度
1.第一周：分析交通流预测的研究现状，深入了解任务需求和关键问题。
2.第二周：收集交通流数据，运用多尺度小波分析对数据进行处理和分析。
3.第三周：建立支持向量机模型，并进行模型优化和参数调整。
4.第四周：对预测结果进行分析和评估，并编制项目报告，进行成果汇报。
五、任务成果
1.完成交通流预测模型的建立和优化，对预测结果进行分析和评估。
2.详细报告项目的研究过程和成果，对模型建立和优化的关键技术进行总结和分享。
3.交通流预测模型原型代码和示例数据。