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基于Hadoop平台的智能交通流预测及路径诱导算法研究的任务书
任务书
一、题目
基于Hadoop平台的智能交通流预测及路径诱导算法研究
二、背景
随着城市交通的不断发展，交通问题也日益成为城市发展过程中的一大瓶颈。如何更好地利用现有的道路资源，减少交通拥堵，提高路网通行效率，成为当前重要的研究方向。而学术界和业界均重视这一问题，并提出了许多解决方案，其中最为有效的一种方案是交通流预测和路径诱导算法。
交通流预测技术是通过对历史的交通流量数据进行分析和挖掘，对未来的交通流量进行预测，为交通管理部门和驾驶员提供参考，从而实现交通效率的提升。而路径诱导算法则是根据当前的路况和交通信息，为驾驶员提供最优的路线规划，引导他顺畅地驾驶，避免拥堵和交通事故的发生。
作为当前最流行的大数据技术之一，Hadoop平台可以在处理海量数据方面发挥重要作用。因此，通过在这个平台上开发智能交通流预测及路径诱导算法，有望有效地降低交通拥堵，提高城市交通运行效率。
三、研究内容
1.调研现有智能交通流预测及路径诱导算法，总结其优缺点和适用场景；
2.构建交通流预测模型和路径诱导模型，并利用Hadoop平台实现数据的快速清洗和处理；
3.采用算法分析和优化等方法对预测模型和路径诱导模型进行改进，提高预测和路径规划的准确性；
4.对模型进行测试和评价，利用实际的交通数据验证算法的有效性和可行性；
5.编写论文撰写并完成模型源码的开发和测试文档的编写。
四、研究方法
1.文献研究法：调研现有智能交通流预测及路径诱导算法，总结其优缺点和适用场景；
2.实证分析法：采集真实的交通数据，利用Hadoop平台进行处理和模型测试；
3.算法改进法：结合算法分析和优化等方法对模型进行改进，提高预测和路径规划的准确性；
4.统计分析法：采用统计方法对模型的测试结果进行评价和分析。
五、研究成果
1.完成基于Hadoop平台的智能交通流预测及路径诱导算法的研究，并通过实际数据的测试验证其有效性；
2.发表相关的学术论文，为智能交通领域的研究提供有益的思路和理论支持；
3.开发完整的模型源码，并提供详细的测试文档和技术文档。
六、研究周期
本研究计划为期1年。
七、研究经费
本研究需要的经费为10万元，主要用于设备购置、相关软件和数据采集等方面。
八、参考文献
1.杜健峰.基于大数据分析的智能交通流预测研究[D].南京航空航天大学,2017.
2.陆林,王海滨,单陆飞,等.基于深度学习的城市交通流量预测方法[J].通信学报,2019,40(08):23-31.
3.姜璐华,胡志林,邓桂涛.基于Hadoop的大数据技术在交通管理中的应用[J].中国公路学报,2017,30(1):1-5.
4.周敬伟.基于大数据技术的智能交通路径优化研究[D].河海大学,2017.