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基于公交IC卡数据的决策支持研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着城市化进程的加速推进，城市公共交通已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。为了提高公共交通的服务质量，城市地铁、公交车等交通工具纷纷推出IC卡系统，方便市民刷卡付款乘坐公共交通工具。IC卡系统不仅实现了公共交通管理的便利和高效，而且为数据采集和统计提供了可靠的手段。以公交IC卡数据为基础，可以采用数据挖掘和大数据分析技术，为公共交通系统的管理和决策提供重要的支持。因此，基于公交IC卡数据的决策支持研究具有重要意义和必要性。
二、研究内容和目标
1.研究内容
本研究拟从数据采集、数据处理、数据分析、决策支持等多个方面展开。具体研究内容包括：公共交通IC卡数据的采集、清洗和处理；基于公交IC卡数据的机器学习算法；公共交通出行行为分析；基于决策树算法的公共交通路线推荐模型构建；决策支持系统的设计和实现。
2.研究目标
（1）构建公共交通IC卡数据采集、清洗和处理平台，实现有效的数据采集和数据清洗。
（2）通过机器学习算法，分析公共交通IC卡数据，得出乘客出行行为规律，为公交路线规划提供依据。
（3）基于决策树算法，构建公共交通路线推荐模型，提高乘客的出行体验。
（4）设计和开发决策支持系统，实现对公共交通系统的决策支持和管理。
三、研究方法
本研究采用数据挖掘和机器学习方法，以公共交通IC卡数据为基础，通过数据预处理、特征工程、建模和分析等方法，提取出IC卡数据中的信息和规律。具体方法包括：数据采集和清洗、机器学习算法分析、基于决策树算法的公共交通路线推荐模型构建以及决策支持系统的设计和实现等。
四、预期结果
（1）构建公共交通IC卡数据采集、清洗和处理平台，实现有效的数据采集和数据清洗。
（2）建立乘客出行行为模型，分析出公共交通IC卡数据中的特征和规律。
（3）建立基于决策树算法的公共交通路线推荐模型，提升公共交通乘客的出行体验。
（4）开发一套基于决策支持系统，帮助管理者实现更加高效和准确的公共交通系统管理和决策支持。
五、进度安排
第一阶段：文献综述，对数据挖掘、机器学习、决策树等相关技术的原理和应用进行深入学习和调研，完成阶段性调研报告。
时间节点：2022年10月-2022年11月
第二阶段：数据采集和清洗，搜集公交IC卡数据，进行数据的规范化和清洗。
时间节点：2022年12月-2023年2月
第三阶段：建立乘客出行行为模型，使用机器学习算法对公共交通IC卡数据进行分析，建立公共交通出行行为模型。
时间节点：2023年3月-2023年6月
第四阶段：决策树算法模型构建，基于乘客出行行为模型，构建基于决策树算法的公共交通路线推荐模型。
时间节点：2023年7月-2023年8月
第五阶段：设计和实现决策支持系统，将以上成果集成到决策支持系统中，并进行测试和应用。
时间节点：2023年9月-2023年11月
六、经费预算
本研究预算经费为50万元，包括设备费、材料费、差旅费、咨询费、管理费、专家咨询费等。
七、参考文献
[1]王昊洋,陈琪琪.智慧旅游的关键技术研究综述[J].电脑知识与技术,2020,16(07):93-94.
[2]薛运华,黄佳帆.基于数据挖掘的交通运输系统优化探究[J].化工设计通讯,2019,39(19):31-33.
[3]王楠,高洪亮.基于GIS的公共交通系统网络模型构建研究[J].建筑与装饰,2019,39(8):157-159.
[4]张泽勇,李佳艺.基于决策树算法的图像识别技术的研究[J].化工设计通讯,2018,34(11):192-195.
[5]刘金艳,邢赛男.城市公共交通IC卡数据管理与应用分析[J].综合交通,2016,1:29-30.