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基于改进小波神经网络在短时交通流量预测中的研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着城市化的不断发展和交通工具的不断普及，日益增多的车辆在城市道路上的运动必然导致交通拥堵的问题。因此，交通管理和规划部门对短期交通量变化进行准确的预测尤为重要，以便更好地实现路网优化和交通调控。然而，短时交通流量的预测是一项复杂的任务，因为影响交通流量的因素众多，包括交通事故、天气、节假日、周末等。在过去，基于传统统计模型等方法对短期交通流量进行预测，但常常存在着准确性不高、缺乏数据从缺、无法处理非线性等问题。
本研究基于改进小波神经网络模型，建立了一种新的交通流量预测系统，以更加有效地预测城市的路段流量。改进小波神经网络模型具有良好的局部逼近性和全局拟合性，可以处理非线性、非平稳、高维度的交通数据，因此可以显著提高短时交通量预测的准确性和可靠性。该研究对于降低交通拥堵、提高城市交通系统的效率和可持续发展具有重要的实践意义。
二、研究内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究小波分析的基本理论和分析方法，以及小波神经网络的理论基础和实现方法，了解小波分析与神经网络的结合。
2.建立基于改进小波神经网络模型的短时交通流量预测模型。通过对历史数据的分析，选取适当的输入变量，构建小波神经网络模型，并针对模型的局限性进行改进，提高其准确性和泛化能力。
3.将建立好的模型应用于实际交通数据中，对交通流量进行短期预测，并对模型的预测能力进行评估，分析其在实际应用中的优缺点和可行性。
4.在实验中比较改进的小波神经网络模型与其他短期交通量预测方法（如灰色模型、支持向量机等）的预测性能，为决策者提供更佳的决策参考。
三、研究方法
本研究采用以下方法：
1.数据采集和准备：在收集交通数据后，针对数据进行清洗、预处理、特征提取等，以获得更加准确、有用的数据。
2.小波分析和小波神经网络：学习小波分析的基本理论和基础知识，熟悉小波神经网络的构建原理及网络结构，对小波神经网络进行改进，并进行模型训练和参数调整以提高模型预测能力。
3.模型评估：将构建好的模型应用于实测数据中，进行预测，并采用评价指标（如平均绝对误差、均方根误差等）来评估模型的预测能力和准确性。
4.实验对比：将改进的小波神经网络模型与其他短期交通预测模型进行比较，以评估其优劣和可行性。
四、研究预期结果
通过本研究，预期取得以下结果：
1.建立一种新的基于改进小波神经网络的交通流量预测模型，具有更强的非线性处理能力和更高的预测精度。
2.证明改进小波神经网络在交通流量预测中的有效性和优越性，为城市道路交通管理和规划提供更好的决策支持。
3.发表高水平的学术论文和在相关领域取得领先的研究成果，提高自身的学术能力和水平。
五、研究实施计划
本研究的计划分为以下几个阶段：
1.阅读相关文献和资料，熟悉交通流量预测的相关理论和技术。
2.收集和整理交通数据，对交通数据进行预处理和特征提取。
3.学习小波分析和小波神经网络的基本理论和实现方法，并对小波神经网络进行改进。
4.采用建立好的模型对交通流量进行短期预测，并进行模型评估和结果分析。
5.对比改进的小波神经网络模型与其他短期交通量预测方法的性能，分析和评估不同方法的优劣和适用性。
6.撰写毕业论文并进行答辩。
以上是本研究的初步计划，具体的进展情况和实施过程将根据实际情况进行调整和改进。