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基于混沌和SVR的短时交通流预测方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着城市化进程的加速，交通拥堵问题越来越突出。交通流预测作为交通管理的重要手段，在未来几年中将会逐渐得到广泛应用。在当前的交通流预测方法中，基于混沌和支持向量回归(SVR)的方法由于其较高的预测精度和适应性而备受关注。本研究旨在通过对这种方法进行研究和优化，提高交通流预测的准确性和实用性。
二、研究内容和方法
1.混沌理论基础的研究：对混沌理论进行研究，了解其在交通流预测中的应用基础。
2.支持向量回归(SVR)技术的研究：对SVR技术进行研究，学习其在交通流预测中的具体应用方法。
3.基于混沌和SVR的交通流预测模型的构建：结合混沌和SVR技术，构建一个可以对交通流进行准确预测的模型。
4.数据采集和分析：收集和分析实际道路交通数据，用以验证所构建的模型的准确性和实际应用效果。
三、预期成果
通过本研究，我们预期能够构建一个基于混沌和SVR的交通流预测模型，该模型具有较高的预测精度和适应性，并能够在实际应用中取得较好的效果。本研究成果可为未来的交通管理和规划提供有力的支持和依据。
四、研究进展和问题
目前研究团队已完成对混沌理论和SVR技术的学习和研究，并开始构建交通流预测模型的初步设计工作。数据采集和分析工作也在进行中。在未来的研究中，我们还需要进一步优化模型设计，解决现有问题，并进一步验证模型的准确性和实际应用效果。