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基于深度神经网络的短时交通流量预测算法研究的任务书
一、任务背景
随着城市化进程的加速，交通拥堵和交通拥挤已经成为城市化进程中的一种瓶颈，严重阻碍了人们的正常生产和生活。为解决交通拥堵问题，大量的交通设施和路网建设正在加快推进。但是，由于交通流量高度的复杂性和随机性，准确地预测交通流量变得具有挑战性。深度神经网络技术具有强大的模型拟合和预测能力，已经广泛应用于短时交通流量预测领域中。
本次研究的目的是提出一种基于深度神经网络的短时交通流量预测算法，以期提高交通流量预测的准确性和精度。
二、任务内容
1.研究深度神经网络模型用于交通流量预测的原理和机制。
2.收集和分析交通流量数据，确定进行短时交通流量预测所需的数据特征。
3.提出基于深度神经网络的短时交通流量预测算法，并进行训练和测试。
4.对比分析传统统计学方法和基于深度神经网络的短时交通流量预测算法的预测精度，并进行评估和验证。
5.通过算法的实际应用，实现交通流量预测的准确性提升。
三、任务要求
1.熟悉深度学习相关算法，如卷积神经网络、循环神经网络等，并具有对神经网络模型的理解和掌握。
2.熟练掌握Python编程语言，并具有一定的数据处理和分析能力。
3.具有交通流量预测领域的相关研究背景，了解交通流量预测相关技术和方法。
4.具有良好的英语阅读和写作能力，能够阅读和理解相关论文资料。
四、任务进度
1.第一阶段（1-2周）：收集和分析交通流量数据，确定进行短时交通流量预测所需的数据特征。
2.第二阶段（2-3周）：学习深度神经网络相关算法和交通流量预测相关知识，并提出基于深度神经网络的短时交通流量预测算法。
3.第三阶段（2-3周）：对所提出的算法进行训练和测试，并对比分析传统统计学方法和基于深度神经网络的短时交通流量预测算法的预测精度。
4.第四阶段（1-2周）：通过算法的实际应用，实现交通流量预测的准确性提升，并进行评估和验证。
五、任务成果
1.提交研究报告一篇，包括任务背景、任务内容、研究方法、实验结果和分析等。
2.提交实验代码和数据集。
3.按时完成研究任务。
六、参考文献
1.Li,R.,Sun,B.,&Liu,N.(2019).Deepspatiotemporalneuralnetworksfortrafficpredictioninmetropolis.PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications,512,434-445.
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3.Yao,Z.,Yang,Z.,&Li,Y.(2018).Anoveldeepbeliefnetworkmodelfortrafficflowpredictionwithbigdata.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,89,205-223.