基于数据挖掘的短时交通流预测系统研究初步的中期报告.docx

基于数据挖掘的短时交通流预测系统研究初步的中期报告
1.研究背景
随着城市化进程的加速和人口的不断增长，城市交通问题日益突出。短时交通流预测是交通管理和规划领域中的基础性问题之一，对于提高城市交通系统的运行效率、缓解城市交通拥堵具有重要意义。目前，短时交通流预测技术已经成为交通领域研究的热点之一。
2.研究目的
本研究旨在建立一个基于数据挖掘技术的短时交通流预测系统，以提高城市交通系统的运行效率和减轻交通拥堵状况。
3.研究内容
（1）收集交通流量数据，包括道路车辆数、速度、密度等方面的数据；
（2）对数据进行清洗和整理，包括数据去重、缺失值处理等；
（3）利用数据挖掘算法进行特征选择和模型构建，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等算法；
（4）对建立的模型进行测试和评估，以确定预测精度和误差限；
（5）构建交通流预测系统，通过web界面或移动应用程序等形式，实现在线交通流量预测功能。
4.研究进展
目前，我们已经收集到了大量的交通流量数据，并进行了数据的清洗和整理工作。同时，我们还对主流的数据挖掘算法进行了研究和比较，并初步建立了相关预测模型。下一步，我们将对模型进行优化和测试，并逐步完善交通流预测系统的构建工作。
5.研究意义
本研究将为城市交通建设和管理提供科学依据和技术支持，为缓解城市交通拥堵，提高交通运输效率做出贡献。同时，本研究也将促进数据挖掘技术在交通领域的应用与发展。