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基于深度学习的短时交通状态预测方法研究的开题报告
研究背景
城市交通拥堵是社会发展和经济进步所必须面对的问题，因此交通状态预测具有重要意义。随着计算机技术的快速发展，深度学习已经成为最热门的机器学习领域的分支之一，可以处理大规模、高维度的数据，提高预测效果和准确度。
然而，当前的交通状态预测方法主要以传统的时间序列分析方法为主，如Arima模型、SARIMA模型、VAR模型等，这些方法在时间序列上具有较好的表现，但是对特征的学习和提取能力不强，难以适应复杂的城市交通网络环境。而深度学习通过深度神经网络对数据进行分层表达，从而更好地提取特征，对于解决城市交通状态预测问题具有很大的潜力。
研究目的
本研究旨在探究基于深度学习的短时交通状态预测方法，通过深度神经网络提取数据的深度特征，从而提高预测精度和速度，进一步完善城市交通管理系统，提高城市交通运行效率。
研究内容
1.对短时交通状态预测的相关研究进行综述，分析当前方法的局限性。
2.设计基于深度学习的交通状态预测模型，选择合适的神经网络结构和损失函数并对模型进行参数调整和训练。
3.利用公开数据集和实际数据验证模型的效果。通过比较实验结果，分析模型优劣，找出不足之处并进行改进。
预期成果
1.开发一种基于深度学习的短时交通状态预测算法，包含神经网络结构和相应的参数设置。
2.验证算法的有效性和准确度，通过实验数据分析模型的长处和不足，并进行改进。
3.提供对城市交通管理系统优化的思路，帮助实现更加高效、智能的城市交通运行。
研究方法
1.文献综述：对短时交通状态预测的相关研究进行系统的梳理和分析，评估现有方法的优缺点，并确定本研究的方向和重点。
2.数据准备：选择一部分公开的城市交通数据集作为实验对象，对交通数据进行预处理和特征提取，补充实际数据进行验证实验。
3.算法设计：根据预处理的数据，选择适当的神经网络结构和相应的超参数，并对模型进行训练和优化；
4.模型检测：通过对实际数据和公开数据的验证实验，评估基于深度学习的短时交通状态预测方法的效果，找见不足之处并改进算法。
研究意义
本研究在应用深度学习解决短时交通状态预测问题，提供比传统方法更加智能化、灵活的算法方案，为城市交通管理部门提供决策依据，优化城市交通系统，改善现有城市交通状况，提升城市交通运行效率。
研究难点
1.数据多维度，特征提取难度大：数据规模大且复杂，传统的分析方法并不能直接够准确地预测交通状态，寻找更有效的特征提取方法是研究难点。
2.基于深度学习的交通预测模型设计：如何选择合适的神经网络结构，调整网络超参数，从而高效地利用数据的深度特征，并提高交通状态预测精度是研究难点。
参考文献
[1]Al-RamadanBA,AbuShattalB.Anewapproachforshort-termtrafficflowprediction[C]//IntelligentTransportationSystems,2005.Proceedings,2005IEEE.IEEE,2005:155-160.
[2]LiY,LuJ,YuanX,etal.Deeplearningoftrafficcontextforefficientdecisionmakinginintelligenttransportationsystems[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2017,18(12):3312-3326.
[3]ZhengY,LiuY,YuanNJ,etal.Urbancomputingwithtaxicabs[J].ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST),2014,5(3):1-27.
[4]LiangY,JiaF,ZhuY.Trafficflowpredictionforasingleintersectionbasedonbackpropagationneuralnetwork[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2012,20(1):121-131.
[5]YehCH,SuMC.Dataminingofassociationstructuredtrafficaccidentsusingadaptiveresonancetheory.ExpertSystemswithApplications,2006,31(2):208-228.