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基于时空特性的城市道路短时交通流预测研究的中期报告
本研究旨在利用城市道路的时空特性，开展短时交通流预测，以提高城市道路交通的效率和安全性。
在前期的研究中，我们首先建立了交通流预测的理论模型，考虑到交通流在时间和空间上的复杂特性，我们采用了基于时空特性的方法。具体来说，我们利用机器学习算法和地理信息系统技术，将历史交通数据和城市道路特征进行分析和建模，以预测未来一段时间内道路上的交通流量和速度。
在中期的研究中，我们主要进行了以下工作：
1.数据采集与处理。我们选择了一段长度为5公里的城市道路作为研究对象，使用了GPS、交通摄像头等多种传感器设备进行数据采集，并使用Python等编程语言进行数据处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
2.特征提取与分析。在数据处理完成后，我们对历史交通数据进行分析和提取特征。这些特征包括道路长度、车道数量、周边商业密度、交通信号灯等，可以反映出城市道路的基本特征和周边环境影响。
3.模型构建与评估。基于上述特征，我们以机器学习算法为基础，利用Python中的Scikit-learn库建立了交通流预测模型，并使用交叉验证等方法进行验证和评估。结果显示，我们所建立的模型能够较准确地预测未来30分钟内的交通流量和速度。
4.结果分析和优化。通过对预测结果的进一步分析和对比，我们发现在繁忙的高峰时段，道路上交通流量和速度的变化较为突然且复杂，需要更多的输入特征来提高预测的准确性。我们计划在后续研究中，进一步优化模型，增加更多的特征，以提高模型的预测能力。
总结：基于时空特性的城市道路短时交通流预测研究是一项重要的工作，我们通过数据采集和分析，建立了有效的预测模型，并进行了一定的优化。未来，我们将继续深入研究，以提高道路交通的效率和安全性。