基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法研究的任务书.docx

基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法研究的任务书
任务书
课题名称：基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法研究
研究目的和意义：
高速公路交通状态是道路交通安全管理中的一个重要方面，对于提高公路交通效率、减少交通事故具有重要的指导意义。目前，高速公路交通状态估计主要基于交通流检测器数据，但由于检测器不能覆盖全部路网，以及故障率、维护成本等问题，这种方法存在着一些局限性。
本研究旨在基于多源异质数据，如交通摄像头、GPS轨迹等，开发一种高速公路交通状态估计方法，以克服传统方法的局限性，提高交通状态的准确度。
研究内容：
1.数据预处理
将采集的交通摄像头、GPS轨迹数据进行预处理，包括数据清洗、数据采集时间对齐、数据格式转换等工作，以满足后续分析的需要。
2.数据整合及融合
将不同来源的交通数据整合并融合，生成综合的交通状态信息。在此基础上，采用机器学习算法、神经网络算法等方法，对交通状态数据进行预测和优化。
3.交通状态分析
针对高速公路交通状态的特点，分析其交通流量、车速、拥堵程度等交通状态参数，建立模型，完成数据分析及挖掘，进一步提高预测结果的准确度和可靠性。
4.系统设计与实现
基于以上研究内容，设计并实现一套高速公路交通状态估计软件系统。该系统应具备数据预处理、数据整合融合、交通状态分析、交通状态预测等功能，方便用户进行交通状态分析及预测。
研究方法：
本研究采用的研究方法主要包括文献研究、数据分析、机器学习算法、神经网络算法等方法。在数据预处理、整合融合以及交通状态预测等方面，将采用多种机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等。同时，根据具体情况选择适合的算法，提高研究结果的可靠性和准确性。
研究成果：
1.提出一种基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法，以大量实验数据为支持，验证该方法的有效性。
2.提供可靠的高速公路交通状态分析工具和系统，并可对预测结果进行调整、优化，提高结果的准确率。
3.通过研究，进一步总结交通状态预测领域的相关算法，为交通管理相关领域提供借鉴和参考。
预期时间和经费：
预计任务完成时间为12个月，总经费为100万元。其中，实验设备费用为30万元，人员经费为50万元，其余用于实验材料费、差旅费、数据采集费等。
研究人员：
本研究团队由教授、副教授、博士生和工程师等人员组成，分别负责数据采集与分析、算法研究、系统设计与实现等工作。
参考文献：
1.ErkanG,JacobsenKP.Aweb-basedsystemformonitoringandanalysisoftrafficflowusingwirelesssensornetworks[C]//IEEEInternationalConferenceonSystems,Man,andCybernetics.IEEE,2009:1734-1739.
2.GaoJ,KangY,YinH.Anoveltrafficflowpredictionmethodbasedonbigdataanalysis[C]//IEEEInternationalConferenceonIntelligentTransportationSystems.IEEE,2015:220-225.
3.LiuY,LiX,WangL.Ahybridmodelforshort-termtrafficflowpredictionbasedonwavelettransformandsupportvectorregression[C]//InternationalConferenceonIntelligentTransportationSystems.IEEE,2017:1-6.