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基于深度学习的交通流预测研究的开题报告
一、选题背景及意义
近年来，城市交通流量大幅增长，导致交通拥堵、交通事故等问题日益严峻。因此，如何准确预测交通流量，提前进行交通管控和规划，已成为城市交通管理和规划的重要课题。传统的交通流量预测方法主要基于时间序列、回归、神经网络等模型，通常仅考虑历史数据的时序信息，而未考虑交通环境的非线性时空因素和高度相关性问题。
近年来，深度学习技术凭借其强大的模式识别和学习能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了许多突破性成果。深度学习技术提取多维复杂的特征，使得交通数据在时间序列，空间，因素等多个维度展现，进一步提高了交通流量预测的精度和准确性。因此，利用深度学习技术进行交通流量预测，在交通管理和规划中具有重要的意义。
二、研究现状及不足
交通流量预测是一个复杂的问题，早期研究大多基于机器学习和统计学模型，如支持向量机、逻辑回归、K-最近邻算法等。这些方法在数据集较小、数据特征较简单的情况下具有较好的应用效果。但是，这些方法在处理高维数据时存在一定的局限性，难以发现数据集中的非线性关系和高度相关性。因此，这些方法的预测精度受到很大的局限。
近年来，深度学习技术开始在交通流量预测中得到了广泛应用。Zhang等[1]利用神经网络预测城市车流量，其结果比传统方法提高了20%。Lou等人[2]提出了一种融合多空间领域因素的深度卷积神经网络模型，能够更好地预测城市交通拥堵。Wei等[3]提出了一种基于卷积神经网络的交通流量预测模型，该模型利用历史流量数据预测未来流量，可以准确预测交通状况。Xie等[4]提出了一种基于循环神经网络的交通流量预测模型，该模型可以从时序中提取交通流量数据的特征。这些深度学习方法在交通流量预测问题上表现出良好的预测精度，但仍存在一些问题。例如，模型复杂度较高，过拟合风险较大，对于对抗攻击具有一定的敏感性，难以利用人类专家知识等。
三、研究内容和方法
本研究将基于深度学习的交通流量预测进行研究。研究内容包括：（1）设计适用于交通流量预测的深度学习模型，并对模型进行深入研究。（2）研究应对高维数据和特征相关性的深度特征提取技术，在提高预测精度的同时，保证模型的鲁棒性和泛化能力。（3）结合多源数据和交通因素（如交通信号灯、道路等级、天气）进行交通流量预测。
本研究将采取以下方法：（1）对比不同的深度学习方法，确定最佳的预测模型。（2）引入深度学习方法的精度和鲁棒性的评价方法，避免过拟合和欠拟合出现。（3）设计实验验证模型的精度和鲁棒性，结合城市路网和多源数据，提高模型的预测精度和实时性。
四、预期成果及意义
（1）实现基于深度学习的交通流量预测技术，提高交通管理和规划的决策水平。（2）研究深度学习方法在交通流量预测中的优势和不足，促进该领域的深度学习发展。（3）研究适用于多源数据的特征提取技术和模型精度和鲁棒性的评价方法。（4）提高交通流量预测模型的预测精度和实时性，并在实际场景中实现模型的应用。
[1]Zhang,Y.,Ji,Y.,Wang,H.,Qi,M.,Wang,G.,&Liang,Y.(2018).Adeeplearning-basedvehicleflowpredictionmethodforurbanexpressways.JournalofAdvancedTransportation,2018.
[2]Xiang,Y.,Rong,C.,Wang,Q.,&He,H.(2018).Amulti-spacedomainfactor-embeddeddeeplearningmodelforurbantrafficcongestionprediction.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2018,96,72-88.
[3]Wei,F.,Zhang,C.,Li,X.,Xu,Y.,&Han,Z.(2018).Short-termtrafficflowforecastingusingconvolutionalneuralnetwork.IETIntelligentTransportSystems,2018,12(10),1244-1251.
[4]Xie,L.,Ding,C.,&Xie,K.(2017).Adeepneuralnetwork-basedspatial-temporalrepresentationmethodfortrafficflowprediction.In20173rdIEEEInternationalConferenceonComputerandCommunications(ICCC),IEEE,2017,pp.2331-2335.