基于出租车GPS系统的城市道路交通状态判别技术研究的任务书.docx

基于出租车GPS系统的城市道路交通状态判别技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着城市化进程的不断推进和道路交通工具数量的不断增加，城市交通拥堵问题逐渐严重。针对这一问题，许多研究者进行了大量的研究和探索，其中基于出租车GPS系统的城市道路交通状态判别技术逐渐得到人们的关注和研究。通过收集出租车GPS位置数据，利用数据分析和挖掘技术，可以有效地实现对城市道路交通状态的判别，为城市交通管理提供科学依据。
二、研究目的
本次研究的目的是通过基于出租车GPS系统的城市道路交通状态判别技术，对城市交通拥堵问题进行有效解决。主要包括以下任务：
1、收集和存储出租车GPS位置数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、去噪、数据压缩等。
2、设计和实现一个基于出租车GPS位置数据的城市道路交通状态判别模型，包括数据挖掘算法、预测模型等。
3、利用已有数据进行模型训练，并对模型进行评估和优化，确定最佳模型。
4、基于最佳模型对城市道路交通状态进行判别和预测，并对判别结果进行可视化展示，为城市交通管理提供科学依据。
三、研究内容和任务
1、数据收集和预处理
（1）收集出租车GPS位置数据，包括位置信息、时间信息等，并将数据上传至云端服务器。
（2）对数据进行清洗、去噪、数据压缩等预处理，保证数据的准确性和完整性。
2、模型设计和实现
（1）选取合适的数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则挖掘，设计判别模型。
（2）根据实际需求，选择合适的预测模型，例如ARIMA、神经网络、支持向量机等。
3、模型训练和评估
（1）利用已有数据对模型进行训练，并确定最佳模型。
（2）对模型进行评估和优化，包括准确率、召回率、F1值等指标，确定模型的可靠性和稳定性。
4、实现和应用
（1）基于最佳模型实现城市道路交通状态的判别和预测，包括根据实时数据判别道路交通状态、预测道路交通状态的趋势和变化等。
（2）将判别结果进行可视化展示，并为城市交通管理提供科学依据。
四、拟定实施方案
1、数据收集和预处理
（1）利用出租车GPS位置数据，收集城市道路交通状态信息。
（2）通过数据清洗、去噪、数据压缩等预处理，使数据具有较高的准确性和完整性。
2、模型设计和实现
（1）选取合适的数据挖掘算法和预测模型，利用Python等编程语言实现相关算法。
（2）设计基于最佳模型的城市道路交通状态判别系统，计算出交通状况，并将结果存储到数据库中。
3、模型训练和评估
（1）收集足够数量的出租车GPS位置数据集，用于模型训练。
（2）利用交叉验证等方法，对模型进行评估和优化，确定最佳模型。
4、实现和应用
（1）基于最佳模型，设计并实现城市道路交通状态判别系统。
（2）将判别结果进行可视化展示，并为城市交通管理提供科学依据。
五、技术路线
1、数据采集和预处理技术
（1）利用出租车GPS位置数据，收集城市道路交通状态信息。
（2）通过数据清洗、去噪、数据压缩等技术，提高数据的准确性和完整性。
2、数据挖掘和预测技术
（1）选取合适的数据挖掘算法和预测模型，例如分类、聚类、关联规则挖掘、ARIMA、神经网络、支持向量机等。
（2）利用Python等编程语言实现相关的数据挖掘和预测算法。
3、系统设计和实现技术
（1）设计基于最佳模型的城市道路交通状态判别系统。
（2）利用Java、Python等编程语言实现城市道路交通状态判别系统，并将判别结果进行可视化展示。
4、系统评估和优化技术
（1）利用交叉验证等方法，对模型进行评估和优化，提高模型的准确性和稳定性。
（2）对系统进行性能测试和优化，并确保系统具有高效性和稳定性。
六、预期效果
本研究通过基于出租车GPS系统的城市道路交通状态判别技术，可以实现对城市交通状态的实时判别和预测。将判别结果进行可视化展示，可以为城市交通管理提供科学依据和决策支持，有效提升城市交通管理水平，实现城市交通拥堵问题的有效解决。
七、参考文献
1.罗云林,彭永刚,何晓霖.基于GPS的出租车载客空载状态判别研究[J].物流工程与管理,2014,36(3):69-72.
2.王慧,杨小飞.城市道路交通预测和优化控制研究[J].汽车工程,2017,39(S1):98-102.
3.丁文斌,张迎新,张永年.基于GPS数据的城市道路交通拥堵问题分析[J].北京工业大学学报,2016,42(1):1-7.